CN113764091B - 医疗质量智慧管理平台 - Google Patents
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Abstract
本发明公开医疗质量智慧管理平台，包括实时数据中心，用于采集不同的业务系统中数据更新信息；规则引擎模块，用于针对每个诊疗事件设置对应的质控规则，质控规则包括诊疗数据的触发条件和对应的处理流程；数据分析处理系统，用于基于医疗知识术语库、全文检索及机器学习等对实时的诊疗数据进行后结构化处理，并基于规则引擎模块自动整理出诊疗事件；管理系统，用于将诊疗事件推送到消息队列里，根据对应的处理流程形成诊疗事件处理队列并自动依次进行事件处理；监管闭环系统，用于基于规则引擎模块自动识别的事件处理中的医疗质量问题，进行监督整改。本发明可自动识别医疗质量规范中的各项指标，自动触发处理流程形成闭环管理流程。
Description
技术领域
本发明涉及医疗数据分析技术领域，尤其涉及医疗质量智慧管理平台。
背景技术
随着国家医改的深入推进及医疗行业影响力的逐步扩大，保障医院医疗质量变得尤为重要。医院医疗质量管理不足不仅会引发一系列医患纠纷及恶性伤医事件，更不利于医院发展和医院品牌打造。目前国内现有的医疗管理系统一般没有和临床业务系统形成互联互通，医务科管理人员需要在医疗管理系统和各临床业务系统间来回切换，在临床业务系统中人工查看病人的诊疗数据，发现质控问题后在医疗管理系统中手工录入人工检查表单结果，无法通过大数据分析自动识别医疗质量规范中的各项指标，无法按照医疗质量管理规范自动触发质量管理流程形成电子化医疗质量闭环管理流程。现有技术中医疗管理系统的主要缺点：
1）、自动化程度低：医务科管理人员传统查看临床诊疗数据时通常需要打开多个临床业务系统，在医疗管理系统和多个临床业务系统间来回切换，将在临床业务系统中检查发现的质控问题登记到医疗管理系统中，无法自动完成问题数据到整改单的转换，且无法在医疗管理系统形成整改单的完整数据证据链。
2）、智能化监控程度低：传统的医疗质量管理方式需要通过医务人员查看各种医疗数据，人工逐个识别各种诊疗数据后分析质量问题，但质控人员对质控标准理解不统一，患者诊疗信息多且杂，容易产生遗漏。发现问题只能通过电话方式通知，无法在线形成闭环的质量管理流程。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明提出医疗质量智慧管理平台。在所述系统及方法中，
为了达到上述目的，本发明的技术方案如下：
医疗质量智慧管理平台，包括：实时数据中心、数据分析处理系统、规则引擎模块、管理系统和监管闭环系统，其中，
所述实时数据中心，用于采集不同的业务系统中数据更新信息，得到患者实时的诊疗数据；
所述规则引擎模块，用于针对每个诊疗事件设置对应的质控规则，所述质控规则包括诊疗数据的触发条件和对应的处理流程；
所述数据分析处理系统，用于基于医疗知识术语库、全文检索及机器学习等对实时的诊疗数据进行后结构化处理，并基于规则引擎模块自动整理出诊疗事件；
所述管理系统，用于将诊疗事件推送到消息队列里，根据对应的处理流程形成诊疗事件处理队列并自动依次进行事件处理；
所述监管闭环系统，用于基于规则引擎模块自动识别的事件处理中的医疗质量问题，进行监督整改。
优选地，所述实时的诊疗数据包括医嘱、病历、检查、检验、手术、护理和体征等信息数据。
优选地，所述实时数据中心包括若干个转换适配器和关联单元，其中，
所述若干个转换适配器，分别与不同的业务系统一一对应连接，用于采集不同的业务系统中数据库的数据更新日志，并进行日志解析和转换来获取患者数据更新消息；
所述关联单元，用于根据患者数据更新消息中的主键信息，发布ETL分布式任务，从交换库拉取对应的数据，并进行数据转换持久化处理。
优选地，所述主键信息为患者诊疗信息绑定生成的具有唯一标识作用的业务流水号。
优选地，所述质控规则是根据《医疗质量管理办法》、《十八项医疗质量安全核心制度》等规则制度中的条款构建。
优选地，所述诊疗事件包括入院、危急值、抢救、病危、病重、手术、分娩、有创、吸氧、会诊、输血、化疗、查房、转科、死亡和出院等。
优选地，所述医疗知识术语库包括诊断、手术、治疗、药品、症状等专业医学术语，并根据获取的患者实时的诊疗数据进行实时更新维护。
优选地，所述监管闭环系统包括表单生成单元、消息提醒单元、反馈单元和任务闭环单元，其中，
所述表单生成单元，用于基于预设的表单类型与处理流程自动识别的医疗质量问题生成对应的整改单；
所述消息提醒单元，用于将整改单推送至相关人员，并发送消息提醒监管人员需要监督整改情况；
所述反馈单元，用于接收相关人员在线提交的整改反馈信息；
所述任务闭环单元，用于对整改反馈信息进行评估，基于评估结果进行任务完成、任务转交、任务延时等操作。
优选地，所述医疗质量包括病历质量、手术质量、用药质量、会诊质量和交接班等。
优选地，还包括数据查询模块，用于基于管理系统和监管闭环系统，提供以时间为导线患者医疗事件的事件处理流程数据。
基于上述技术方案，本发明的有益效果是：
1）、智能质控：能够有效汇总医院各类信息，基于国家发布的《医疗质量管理办法》、《十八项医疗质量安全核心制度》等制度规范，运用机器学习技术结合基于医疗知识术语库及规则引擎模块，实现对医疗诊疗数据自动化智能筛查，可帮助医院提高医疗质量；
2）、自动预警：大部分治疗活动的质量管理业务场景由系统自动完成，发现的问题后自动预警并进行流程化管理提升医务科质量管理人员的工作效率；
3）、事件处理：医疗质量管理不留盲区，医务科管理人员可实时监控诊疗事件的事件处理情况，对发现的问题管理也有充分的数据支撑。
附图说明
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步详细的说明。
图1是一个实施例中医疗质量智慧管理平台的原理框图；
图2是一个实施例中医疗质量智慧管理平台的技术架构图；
图3是一个实施例中医疗质量智慧管理平台中实时数据中心数据采集架构图；
图4是一个实施例中医疗质量智慧管理平台中监管闭环系统的原理框图；
图5是一个实施例中医疗质量智慧管理平台中诊疗事件自动化处理架构图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
如图1、2所示，本实施例提供一种医疗质量智慧管理平台，包括：实时数据中心11、规则引擎模块12、数据分析处理系统13、管理系统14和监管闭环系统15，其中，
实时数据中心11用于采集不同的业务系统中数据更新信息，得到患者实时的诊疗数据，包括若干个转换适配器和关联单元。
本实施例中，医院存在大量的业务系统，通过数据库来保存业务数据。各个业务系统在使用中的数据库称为生产库，由于不断在生产库生成数据，直接针对生成库数据的持续且实时的访问一般是不允许的，否则及有可能造成数据库的死锁，数据库服务器资源耗尽，导致业务无法开展。实时数据库的数据采集采用的做法是从数据库日志文件中读取数据更新日志，再通过日志解析和转换来获取数据库数据更新消息，从而达到数据的实时同步到实时数据中的目的。
各类数据库均有自己的日志文件，数据库中进行的数据操作都将实时记录在日志文件中。针对多个业务系统生产数据库可能是不同类型的数据库的场景，可配置对应的数据库连接转换适配器来持续监控日志文件的更新内容（适配器和生产库一对一匹配），如图3所示。主流的数据库Oracle、MySQL和PostgreSQL支持通过伪装为生产库的slave的方式，在生产库写日志的同时将相同内容写入伪装的slave终端（即相应的数据库连接转换适配器中）。微软公司的SQL Server数据库可直接由其对应的数据连接转换适配器通过日志文件的读入操作来获取日志内容。适配器将得到的二进制日志内容转换成可识别的数据对象，通过将该对象中的表名、字段名和字段对应数据还原成生产库所执行的SQL语句，并在数据结构和生产库保持一致的院内交换库上执行该SQL语句，即可保证数据和生产库的实时同步。同时，将该数据对象中的主键信息（患者诊疗信息绑定生成的能唯一标识一条数据记录的字段，通常是一个流水号）以消息形式推送到消息总线，再由总线推送到订阅了消息的采集任务中心。采集任务中心将启动一个分布式ETL任务，完成标准配置以及该数据与标准间的转换配置加载后，该任务根据消息中的主键信息，从院内交换库拉取对应的数据，并利用标准配置和转换配置进行数据转换，形成标准数据，并利用持久化模块实现将标准数据在实时数据库的保存。这样实现了从生产库到实时数据库实时数据同步全流程。
本实施例中，规则引擎模块12用于针对每个诊疗事件设置对应的质控规则，所述质控规则包括诊疗数据的触发条件和对应的处理流程。
针对每个诊疗事件（入院、危急值、抢救、病危、病重、手术、分娩、有创、吸氧、会诊、输血、化疗、查房、转科、死亡和出院等）设置对应的质控规则，该质控规则是根据《医疗质量管理办法》、《十八项医疗质量安全核心制度》等规则制度中的条款构建，具体包括诊疗数据的触发条件和对应的处理流程。
本实施例中，数据分析处理系统13用于基于医疗知识术语库、全文检索及机器学习等对实时的诊疗数据进行后结构化处理，并基于规则引擎模块12自动整理出诊疗事件。
通过对采集各系统原始数据，如医嘱、病历、检查、检验、手术、护理和体征等信息数据，基于医疗知识术语库、全文检索及机器学习等对实时的诊疗数据进行后结构化处理，进行过滤和合并处理自动整理出有效诊疗事件，如：入院、危急值、抢救、病危、病重、手术、分娩、有创、吸氧、会诊、输血、化疗、查房、转科、死亡、出院等。可以实现入院、危急值、抢救、手术、输血、出院、死亡等重点诊疗事件识别准确率达100%；可对《医疗质量管理办法》、《十八项医疗质量安全核心制度》等规则中90%以上细则进行自动化监测，避免了重要诊疗事件监管空白。
本实施例中，管理系统14用于将诊疗事件推送到消息队列里，根据对应的处理流程形成诊疗事件处理队列并自动依次进行事件处理；
本实施例中，监管闭环系统15用于基于规则引擎模块12自动识别的事件处理中的医疗质量问题，进行监督整改，包括表单生成单元151、消息提醒单元152、反馈单元153和任务闭环单元154，如图4所示，其中，
表单生成单元151，用于基于预设的表单类型与处理流程自动识别的医疗质量问题生成对应的整改单；
消息提醒单元152，用于将整改单推送至相关人员，并发送消息提醒监管人员需要监督整改情况；
反馈单元153，用于接收相关人员在线提交的整改反馈信息；
任务闭环单元154，用于对整改反馈信息进行评估，基于评估结果进行任务完成、任务转交、任务延时等操作。
在一个实施例的医疗质量智慧管理平台中，还包括数据查询模块16，用于基于管理系统14和监管闭环系统15，提供以时间为导线患者医疗事件的事件处理流程数据。
在一个实施例的医疗质量智慧管理平台中，所述医疗知识术语库包括诊断、手术、治疗、药品、症状等专业医学术语，并根据获取的患者实时的诊疗数据进行实时更新维护。
举例说明一：
如图5所示，病人张三今日09:45:20入院做了一个血常规检验，检验科于09:50:23发布了检验结果，其中红细胞值为51.3，由于系统配置了检验结果的自动化数据采集，因此检验结果在检验系统一发布，医疗质量管理平台就实时(09:50:24)采集到了这个数据；由于系统配置了危急值事件的产生条件之一为血常规红细胞大于30，因此该数据在匹配这个规则后，产生了“危急值”病人的诊疗事件；该诊疗事件触发了“危急值病人处置”的处理流程，处理流程同时将该事件推向临床科室、病区、医务科等负责人，相关责任人在09:50:25即收到张三血常规危急值的信息；具体处理该例病例的临床科室在弹出的消息框进行确认，并按照危急值管理规范对张三进行紧急处理，危急值处理在09:57:25完毕后，09:58:05在线反馈危急值处理结果，流程引擎将09:58:06再次通知医务科等负责人危急值处理情况，相关人员可通过医疗质量管理平台随时可以调出整个流程数据做查询。
举例说明二：
住院病人张三入院时病情比较复杂，一直无法确定张三的主病因，主管医生在书写张三的入院记录时将诊断标记为疑似，当质量管理平台自动采集到患者诊断数据有疑似标记时会按照《十八项医疗质量安全核心制度》中疑难病例患者讨论规范的要求将此患者纳入疑似患者监控范围，自动提醒张三的主管医师为张三组织疑难病例讨论会议，如果一周后质量管理平台还未采集到疑难病例讨论数据则系统自动下达整改单给医生进行整改，同时发送消息提醒医务科管理人员需要督促整改情况，只有当医生整改完成后并在线反馈整改结果，医务科管理人员对整改情况进行评估，在线通过整改评估结果后此质量管理流程才会结束。
以上所述仅为本发明所公开的医疗质量智慧管理平台的优选实施方式，并非用于限定本说明书实施例的保护范围。凡在本说明书实施例的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本说明书实施例的保护范围之内。
Claims (9)
1.医疗质量智慧管理平台，其特征在于，包括：实时数据中心、规则引擎模块、数据分析处理系统、管理系统和监管闭环系统，其中，
所述实时数据中心，用于采集不同的业务系统中数据更新信息，得到患者实时的诊疗数据，所述实时数据中心包括若干个转换适配器和关联单元，其中，所述若干个转换适配器，分别与不同的业务系统一一对应连接，用于采集不同的业务系统中数据库的数据更新日志，并进行日志解析和转换来获取患者数据更新消息；所述关联单元，用于根据患者数据更新消息中的主键信息，发布ETL分布式任务，从交换库拉取对应的数据，并进行数据转换持久化处理；
所述规则引擎模块，用于针对每个诊疗事件设置对应的质控规则，所述质控规则包括诊疗数据的触发条件和对应的处理流程；
所述数据分析处理系统，用于基于医疗知识术语库、全文检索及机器学习对实时的诊疗数据进行后结构化处理，并基于规则引擎模块自动整理出诊疗事件；
所述管理系统，用于将诊疗事件推送到消息队列里，根据对应的处理流程形成诊疗事件处理队列并自动依次进行事件处理；
所述监管闭环系统，用于基于规则引擎模块自动识别的事件处理中的医疗质量问题，进行监督整改。
2.根据权利要求1所述的医疗质量智慧管理平台，其特征在于，所述实时的诊疗数据包括医嘱、病历、检查、检验、手术、护理和体征信息数据。
3.根据权利要求1所述的医疗质量智慧管理平台，其特征在于，所述主键信息为患者诊疗信息绑定生成的具有唯一标识作用的业务流水号。
4.根据权利要求1所述的医疗质量智慧管理平台，其特征在于，所述质控规则是根据《医疗质量管理办法》、《十八项医疗质量安全核心制度》规则制度中的条款构建。
5.根据权利要求1所述的医疗质量智慧管理平台，其特征在于，所述诊疗事件包括入院、危急值、抢救、病危、病重、手术、分娩、有创、吸氧、会诊、输血、化疗、查房、转科、死亡和出院。
6.根据权利要求1所述的医疗质量智慧管理平台，其特征在于，所述医疗知识术语库包括诊断、手术、治疗、药品、症状专业医学术语，并根据获取的患者实时的诊疗数据进行实时更新维护。
7.根据权利要求1所述的医疗质量智慧管理平台，其特征在于，所述监管闭环系统包括表单生成单元、消息提醒单元、反馈单元和任务闭环单元，其中，
所述表单生成单元，用于基于预设的表单类型与处理流程自动识别的医疗质量问题生成对应的整改单；
所述消息提醒单元，用于将整改单推送至相关人员，并发送消息提醒监管人员需要监督整改情况；
所述反馈单元，用于接收相关人员在线提交的整改反馈信息；
所述任务闭环单元，用于对整改反馈信息进行评估，基于评估结果进行任务完成、任务转交、任务延时操作。
8.根据权利要求1或7所述的医疗质量智慧管理平台，其特征在于，所述医疗质量包括病历质量、手术质量、用药质量、会诊质量和交接班。
9.根据权利要求1所述的医疗质量智慧管理平台，其特征在于，还包括数据查询模块，用于基于管理系统和监管闭环系统，提供以时间为导线患者医疗事件的事件处理流程数据。
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| Title |
|---|
| Helmut Spengler等.Improving Data Quality in Medical Research: A Monitoring Architecture for Clinical and Translational Data Warehouses.2020 IEEE 33rd International Symposium on Computer-Based Medical Systems (CBMS).2020,415-420. * |
| 基于电子病历的医疗质量主动干预平台设计;任宇飞等;中华医学图书情报杂志;第28卷(第1期);72－75 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN113764091A (zh) | 2021-12-07 |
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Legal Events
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