CN115101186B - 基于大数据的医院就诊信息管理方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及智能信息管理技术领域，一种基于大数据的医院就诊信息管理方法及装置，包括：获取医院不同就诊科室的患者就诊信息，生成以患者身份证号为索引的就诊信息单，对所述就诊信息单进行清洗与降噪操作，得到规范就诊信息单并提取就诊科室字段，按所述就诊科室字段聚类规范就诊信息单，接收查询患者检验检查信息指令，链接所述以患者身份证号为索引的就诊信息单，提取患者检验检查信息，生成所述患者检验检查汇总信息单，接收管理患者就诊信息指令，基于所述聚类规范就诊信息单，计算得到病人接收趋势值、药品采购规划值及盈利值并进行可视化，以实现医院就诊信息管理。本发明可解决各医院信息系统存在患者信息查询速度慢、利用度不高的问题。

Description

基于大数据的医院就诊信息管理方法及装置
技术领域
本发明涉及智能信息管理技术领域，尤其涉及一种基于大数据的医院就诊信息管理方法及装置。
背景技术
医院的就诊信息具有巨大的医疗价值和经济价值，随着现在化信息技术的迅速发展，我国医院已经进入到了数字化和信息化时代，各大医院都不同程度地引入和建立了属于自己的医院信息系统，而随着医院信息化的覆盖面积越来越广泛，来自各系统的数据也随之累积得越来越多，数据库的规模以及复杂程度也变得越来越大。目前，各大医院的信息系统存在患者信息查询速度慢、利用度不高的问题。
发明内容
本发明提供一种基于大数据的医院就诊信息管理方法、装置及计算机可读存储介质，其主要目的在于解决患者信息查询速度慢、利用度不高的问题。
为实现上述目的，本发明提供的一种基于大数据的医院就诊信息管理方法，包括：
获取医院不同就诊科室的患者就诊信息，生成以患者身份证号为索引的就诊信息单，其中所述就诊信息单包含检验检查信息单、住院治疗信息单、药物开具信息单及费用结算信息单四部分；
利用OCR技术识别所述就诊信息单，并对所述就诊信息单进行清洗与降噪操作，得到规范就诊信息单；
提取所述规范就诊信息单就诊科室字段，并按所述就诊科室字段聚类所述住院治疗信息单、药物开具信息单及费用结算信息单，得到聚类住院治疗信息单、聚类药物开具信息单及聚类费用结算信息单；
接收查询患者检验检查信息指令，链接以所述患者身份证号为索引的所述就诊信息单，并提取其中所述检验检查信息单，生成所述患者检验检查汇总信息单；
接收管理患者住院治疗信息指令，调用所述聚类住院治疗信息单，计算医院不同就诊科室的住院治疗信息单数量，并预测医院不同就诊科室的病人接收趋势值；
接收管理患者住院药物开具信息指令，调用所述聚类药物开具信息单，计算医院不同就诊科室药品出库数量，得到医院不同就诊科室的药品采购规划值；
接收管理患者费用结算信息指令，调用所述聚类患者费用结算信息单，计算医院不同就诊科室收取费用的合计金额，统计医院不同就诊科室的盈利值；
可视化所述患者检验检查汇总信息单、病人接收趋势值、药品采购规划值及盈利值，生成所述患者检验检查汇总信息报表、药品采购规划报表、病人接收趋势视图及盈利视图，实现医院就诊信息管理。
可选地，所述利用OCR技术识别所述就诊信息单，并对所述就诊信息单进行清洗与降噪操作，得到规范就诊信息单，包括：
划分所述就诊信息单的数据类型分为字符型数据、数值型数据及图片型数据，分别得到字符型数据集、数值型数据集及图片型数据集；
利用OCR技术识别所述字符型数据集，对所述字符型数据集执行分词处理，并过滤所述字符型数据集的停用词，得到标准字符型数据集；
统一所述图片型数据集的像素、格式、显示比例，得到规范图片型数据集；
过滤所述数值型数据集、标准字符型数据集、规范图片型数据集中包括空值或异常的数据，得到所述规范就诊信息单。
可选地，所述提取所述规范就诊信息单就诊科室字段，并按所述就诊科室字段聚类所述住院治疗信息单、药物开具信息单及费用结算信息单，得到聚类住院治疗信息单、聚类药物开具信息单及聚类费用结算信息单，包括：
根据python编程程序构建信息提取模型，提取所述规范就诊信息单就诊科室字段；
构建聚类模型，基于所述就诊科室字段，聚类所述住院治疗信息单、药物开具信息单及费用结算信息单，其中，聚类模型如下：
Figure 166917DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 231956DEST_PATH_IMAGE002
为所述住院治疗信息单、药物开具信息单及费用结算信息单中包含的就诊科室字段，
Figure 511540DEST_PATH_IMAGE003
为医院所有就诊科室字段的个数，
Figure 687438DEST_PATH_IMAGE004
为医院就诊科室字段，k为
Figure 363007DEST_PATH_IMAGE003
个数的最大范围值。
可选地，所述计算医院不同就诊科室的住院治疗信息单数量，并预测医院不同就诊科室的病人接收趋势值，包括：
计算所述医院不同就诊科室的住院治疗信息单数量，作为所述医院不同就诊科室病人接收量的替代指标，得到所述医院不同就诊科室历史接收病人统计值；
构建趋势预测模型，计算所述历史接收病人统计值的年度增量值，基于所述年度增量值，计算得到所述预测的医院不同就诊科室的病人接收趋势值。
可选地，所述计算医院不同就诊科室药品出库数量，得到医院不同就诊科室的药品采购规划值，包括：
基于所述信息提取模型提取药物开具信息单中的药品名字段，并作所述药品名字段的频数统计值，将所述频数统计值作为医院不同就诊科室药品出库数量的替代指标，得到所述医院不同就诊科室历史药品出库数量；
构建规划预测模型，计算所述历史药品出库数量的年度增量值，基于所述年度增量值，计算得到所述医院不同就诊科室的药品采购规划值。
可选地，所述接收管理患者费用结算信息指令，调用所述聚类患者费用结算信息单，计算医院不同就诊科室收取费用的合计金额，统计医院不同就诊科室的盈利值，包括：
接收基于所述患者费用结算信息单统计医院不同就诊科室盈利值的指令；
调取所述聚类费用结算信息单；
基于所述信息提取模型提取费用结算信息单中费用类别字段及费用值；
按照所述费用类别字段，聚类费用值，得到医院不同就诊科室不同费用类别字段费用值的合计金额；
匹配所述不同费用类别字段费用值的合计金额与不同费用类别字段预输的成本金额，得到利润计算表；
用所述医院不同就诊科室不同费用类别字段费用值的合计金额减去预输的成本金额，得到医院不同就诊科室的盈利值。
可选地，所述可视化所述患者检验检查汇总信息单、病人接收趋势值、药品采购规划值及盈利值，生成所述患者检验检查汇总信息报表、药品采购规划报表、病人接收趋势视图及盈利视图，包括：
基于所述患者检验检查汇总信息单、病人接收趋势值、药品采购规划值及盈利值，生成可视化的报告题目；
确定可视化布局及设计三要素，其中三要素包含可视化空间、标记及视觉通道；
设置展示窗口，展示所述患者检验检查汇总信息报表、药品采购规划报表、病人接收趋势视图及盈利视图。
可选地，所述根据python编程程序构建信息提取模型，提取所述规范就诊信息单就诊科室字段，包括：
对所述规范就诊信息单进行约简，得到简化规范就诊信息单；
利用python编写代码，对所述简化规范就诊信息单执行分词处理，得到字段名，并进行词性标记，得到信息抓取目标信息集；
构建所述信息抓取目标信息集对应的特征表，其中所述特征表包含字段名、词性；
筛选得到所述词性为名词、字段名为就诊科室的信息集。
可选地，所述构建趋势预测模型，计算所述历史接收病人统计值的年度增量值，基于所述年度增量值，计算得到所述预测的医院不同就诊科室的病人接收趋势值，包括：
构建如下线性趋势预测模型：
Figure 598948DEST_PATH_IMAGE005
其中，
Figure 625547DEST_PATH_IMAGE006
为所述预测的医院不同就诊科室的病人接收趋势值，
Figure 870715DEST_PATH_IMAGE007
为所述历史接收病人统计值，b为所述历史接收病人统计值的年度增量值，可由下式计算得到：
Figure 135212DEST_PATH_IMAGE008
为了解决上述问题，本发明还提供一种基于大数据的医院就诊信息管理装置，所述装置包括：
信息获取模块，用于获取医院不同就诊科室的患者就诊信息，生成以患者身份证号为索引的就诊信息单，其中所述就诊信息单包含检验检查信息单、住院治疗信息单、药物开具信息单及费用结算信息单四部分；
信息降噪模块，用于利用OCR技术识别所述就诊信息单，并对所述就诊信息单进行清洗与降噪操作，得到规范就诊信息单；
字段提取模块，用于提取所述规范就诊信息单就诊科室字段，并按所述就诊科室字段聚类所述住院治疗信息单、药物开具信息单及费用结算信息单，得到聚类住院治疗信息单、聚类药物开具信息单及聚类费用结算信息单；
患者信息查询模块，用于接收查询患者检验检查信息指令，链接以所述患者身份证号为索引的所述就诊信息单，并提取其中所述检验检查信息单，生成所述患者检验检查汇总信息单；
患者信息管理模块，用于接收管理患者住院治疗信息指令，调用所述聚类住院治疗信息单，计算医院不同就诊科室的住院治疗信息单数量，并预测医院不同就诊科室的病人接收趋势值；接收管理患者住院药物开具信息指令，调用所述聚类药物开具信息单，计算医院不同就诊科室药品出库数量，得到医院不同就诊科室的药品采购规划值；接收管理患者费用结算信息指令，调用所述聚类患者费用结算信息单，计算医院不同就诊科室收取费用的合计金额，统计医院不同就诊科室的盈利值；
可视化模块，用于可视化所述患者检验检查汇总信息单、病人接收趋势值、药品采购规划值及盈利值，生成所述患者检验检查汇总信息报表、药品采购规划报表、病人接收趋势视图及盈利视图，实现医院就诊信息管理。
为了解决上述问题，本发明还提供一种电子设备，所述电子设备包括：
存储器，存储至少一个指令；及
处理器，执行所述存储器中存储的指令以实现上述所述的基于大数据的医院就诊信息管理方法。
为了解决上述问题，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一个指令，所述至少一个指令被电子设备中的处理器执行以实现上述所述的基于大数据的医院就诊信息管理方法。
本发明实施例为解决背景技术所述问题，在获取医院不同就诊科室的患者就诊信息后，生成以患者身份证号为索引的就诊信息单，接收到查询患者就诊信息的指令，链接以所述患者身份证号为索引的所述就诊信息单，解决了海量数据中查询患者就诊信息速度慢的问题。进一步地，按医院不同就诊科室聚类患者就诊信息单，用于预测医院就诊科室病人接受趋势值、药品采购规划值及盈利值，极大提高了医院患者信息的利用度。最后，可视化所述医院就诊科室病人接受趋势值、药品采购规划值及盈利值，实现医院就诊信息管理。因此本发明提出的基于大数据的医院就诊信息管理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，可以解决患者信息查询速度慢、利用度不高的问题。
附图说明
图1为本发明一实施例提供的基于大数据的医院就诊信息管理方法的流程示意图；
图2为图1中其中一个步骤的详细实施流程示意图；
图3为图1中另一个步骤的详细实施流程示意图；
图4为本发明一实施例提供的基于大数据的医院就诊信息管理装置的功能模块图；
图5为本发明一实施例提供的实现所述基于大数据的医院就诊信息管理方法的电子设备的结构示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本申请实施例提供一种基于大数据的医院就诊信息管理方法。所述基于大数据的医院就诊信息管理方法的执行主体包括但不限于服务端、终端等能够被配置为执行本申请实施例提供的该方法的电子设备中的至少一种。换言之，所述基于大数据的医院就诊信息管理方法可以由安装在终端设备或服务端设备的软件或硬件来执行。所述服务端包括但不限于：单台服务器、服务器集群、云端服务器或云端服务器集群等。
参照图1所示，为本发明一实施例提供的基于大数据的医院就诊信息管理方法的流程示意图。在本实施例中，所述基于大数据的医院就诊信息管理方法包括：
S1、获取医院不同就诊科室的患者就诊信息，生成以患者身份证号为索引的就诊信息单，其中所述就诊信息单包含检验检查信息单、住院治疗信息单、药物开具信息单及费用结算信息单四部分。
可解释的是，医院留存的患者电子病历单包含所述患者就诊信息，所述医院不同就诊科室，包含外科就诊诊室、内科就诊诊室。示例性的，在获取所述外科就诊诊室的患者（张某）就诊信息后，建立以患者（张某）身份证号为索引的就诊信息单，便于后续对张某就诊信息执行查询和管理操作。其中所述就诊信息单涵盖四部分内容：张某的检验检查信息单、张某的住院治疗信息单、张某的药物开具信息单及张某的费用结算信息单。
S2、利用OCR技术识别所述就诊信息单，并对所述就诊信息单进行清洗与降噪操作，得到规范就诊信息单。
应解释的是，所述OCR技术可将就诊信息单中的文字转换为黑白点阵的图像文件，并通过识别将图像文件中的文字转换成可编辑的文本格式。
详细地，参阅图2所示，利用OCR技术识别所述就诊信息单，并对所述就诊信息单进行清洗与降噪操作，得到规范就诊信息单，包括：
S21、划分所述就诊信息单的数据类型分为字符型数据、数值型数据及图片型数据，分别得到字符型数据集、数值型数据集及图片型数据集；
S22、利用OCR技术识别所述字符型数据集，对所述字符型数据集执行分词处理，并过滤所述字符型数据集的停用词，得到标准字符型数据集；
S23、统一所述图片型数据集的像素、格式、显示比例，得到规范图片型数据集；
S24、过滤所述数值型数据集、标准字符型数据集、规范图片型数据集中包括空值或异常的数据，得到所述规范就诊信息单。
示例性的，停用词是人类语言中包含的功能词，如the、is、at、on、what、under、above、的、地、得等限定词、语气助词、语气副词、介词及连接词。
可解释的是，统一所述图片型数据集的像素为横向640像素及纵向480像素、格式为.png、显示比例为16：9。
应清楚的是，所述数值型数据集中的异常数据指代数据单位书写错误，如男性血红蛋白正常参考范围为120—160g/l，所述数值型数据集中的异常数据将单位g/l错误写成l/g，此类异常数据需要删除。所述标准字符型数据集、规范图片型数据集中的异常数据指代同一时间段（2020年6月2日）同一患者（张某）同一就诊科室（外科就诊诊室）同一检查项目（甲状腺超声检查）出现两种检查结果（健康结论与疾病结论、健康超声图像与疾病超声图像），此类异常数据。
S3、提取所述规范就诊信息单就诊科室字段，并按所述就诊科室字段聚类所述住院治疗信息单、药物开具信息单及费用结算信息单，得到聚类住院治疗信息单、聚类药物开具信息单及聚类费用结算信息单。
具体地，参阅图3所示，所述提取所述规范就诊信息单就诊科室字段，并按所述就诊科室字段聚类所述住院治疗信息单、药物开具信息单及费用结算信息单，得到聚类住院治疗信息单、聚类药物开具信息单及聚类费用结算信息单，包括：
S31、根据python编程程序构建信息提取模型，提取所述规范就诊信息单就诊科室字段；
S32、构建聚类模型，基于所述就诊科室字段，聚类所述住院治疗信息单、药物开具信息单及费用结算信息单，其中，聚类模型如下：
Figure 441254DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 722194DEST_PATH_IMAGE009
为所述住院治疗信息单、药物开具信息单及费用结算信息单中包含的就诊科室字段，
Figure 472850DEST_PATH_IMAGE010
为医院所有就诊科室字段的个数，
Figure 358897DEST_PATH_IMAGE011
为医院就诊科室字段，k为
Figure 966334DEST_PATH_IMAGE010
个数的最大范围值。
需要解释的是，利用python语言构建的所述信息提取模型为卷积神经网络模型（Convolutional Neural Network，CNN），所述规范就诊信息单中的就诊科室字段为CNN模型需要提取的信息。
应理解的是，若将外科就诊诊室的所述住院治疗信息单、药物开具信息单及费用结算信息单带入所述聚类模型，
Figure 937832DEST_PATH_IMAGE011
取内科就诊诊室，此时所述聚类模型难以实现取值最小化，所述外科就诊诊室的住院治疗信息单、药物开具信息单及费用结算信息单难以聚类入内科就诊诊室的组内，只能聚类入
Figure 757758DEST_PATH_IMAGE011
为外科就诊诊室的组内。
详细地，所述根据python编程程序构建信息提取模型，提取所述规范就诊信息单就诊科室字段，包括：
对所述规范就诊信息单进行约简操作，得到简化规范就诊信息单；
利用python编写代码，对所述简化规范就诊信息单执行分词处理，得到字段名，并进行词性标记，得到信息抓取目标信息集；
构建所述信息抓取目标信息集对应的特征表，其中所述特征表包含字段名、词性；
筛选得到所述词性为名词、字段名包含就诊科室的信息集。
可清楚的是，对所述规范就诊信息单进行的约简操作是将数值型数据及图片型数据过滤，得到只包含所述字符型数据的简化规范就诊信息单。随后，利用python语言构建CNN模型，对所述字符型数据执行分词处理，并标记分词后得到词语的词性。示例性的，以外科就诊诊室张某的规范就诊信息单为例，先进行约简操作，去掉所述张某规范就诊信息单中图片型和数值型的数据，然后对所述张某规范就诊信息单中的字符型数据进行分词处理，得到“甲状腺”、“外科就诊诊室”、“健康”、“超声”、“检查”、“费用”、“药品”词语，并相应标记词性“名词”、“名词”、“名词”、“名词”、“动词”、“名词”、“名词”、“名词”，然后，将词语与词性对应存入所述特征表内，词语的表头字段为字段名，词性的表头字段为词性。最后，利用筛选功能筛选出字段包含就诊科室且词性为名词的数据，汇总筛选结果存为信息集。
S4、接收查询患者检验检查信息指令，链接以所述患者身份证号为索引的所述就诊信息单，并提取其中所述检验检查信息单，生成所述患者检验检查汇总信息单。
示例性的，接收张某查询检验检查信息的指令，链接到以张某身份证号为索引的就诊信息单，将所述就诊信息单中的检验检查信息单提取出来，生成张某检验检查汇总信息单。
S5、接收管理患者住院治疗信息指令，调用所述聚类住院治疗信息单，计算医院不同就诊科室的住院治疗信息单数量，并预测医院不同就诊科室的病人接收趋势值，接收管理患者住院药物开具信息指令，调用所述聚类药物开具信息单，计算医院不同就诊科室药品出库数量，得到医院不同就诊科室的药品采购规划值，接收管理患者费用结算信息指令，调用所述聚类患者费用结算信息单，计算医院不同就诊科室收取费用的合计金额，统计医院不同就诊科室的盈利值；
详细地，所述计算医院不同就诊科室的住院治疗信息单数量，并预测医院不同就诊科室的病人接收趋势值，包括：
计算所述医院不同就诊科室的住院治疗信息单数量，作为所述医院不同就诊科室病人接收量的替代指标，得到所述医院不同就诊科室历史接收病人统计值；
构建趋势预测模型，计算所述历史接收病人统计值的年度增量值，基于所述年度增量值，计算得到所述预测的医院不同就诊科室的病人接收趋势值。
示例性的，接收外科就诊诊室预测病人接收趋势的指令，调取聚类后的外科就诊诊室住院治疗信息单，累加所述外科就诊诊室住院治疗信息单的数量，作为外科就诊诊室接收病人的统计值。
进一步地，所述构建趋势预测模型，计算所述历史接收病人统计值的年度增量值，基于所述年度增量值，计算得到所述预测的医院不同就诊科室的病人接收趋势值，包括：
构建如下线性趋势预测模型：
Figure 29471DEST_PATH_IMAGE005
其中，
Figure 954614DEST_PATH_IMAGE012
为所述预测的医院不同就诊科室的病人接收趋势值，
Figure 413408DEST_PATH_IMAGE013
为所述历史接收病人统计值，b为所述历史接收病人统计值的年度增量值，可由下式计算得到：
Figure 833763DEST_PATH_IMAGE008
可清楚的是，用所述外科就诊诊室t期接收病人的统计值减去t-1期接收病人的统计值，再除以所述外科就诊诊室t-1期接收病人的统计值，得到所述年度增量值，将b代入所述线性趋势预测模型，得到外科就诊诊室t+1期的病人接收趋势值。
同时，所述计算医院不同就诊科室药品出库数量，得到医院不同就诊科室的药品采购规划值，包括：
基于所述信息提取模型提取药物开具信息单中的药品名字段，并作所述药品名字段的频数统计值，将所述频数统计值作为医院不同就诊科室药品出库数量的替代指标，得到所述医院不同就诊科室历史药品出库数量；
构建规划预测模型，计算所述历史药品出库数量的年度增量值，基于所述年度增量值，计算得到所述医院不同就诊科室的药品采购规划值。
进一步地，构建的所述规划预测模型如下：
Figure 897665DEST_PATH_IMAGE014
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE015
为所述医院不同就诊科室的药品采购规划值，
Figure 158488DEST_PATH_IMAGE016
为所述医院不同就诊科室历史药品出库数量，c为所述历史药品出库数量的年度增量值，可由下式计算得到：
Figure DEST_PATH_IMAGE017
示例性的，接收基于所述患者药物开具信息单预测外科就诊诊室药品采购规划值的指令，调用聚类得到汇总的外科就诊诊室药物开具信息单，基于python构建CNN模型提取所述外科就诊诊室药物开具信息单中的药品名字段，如布洛芬缓释胶囊、阿司匹林肠溶片、双氯芬酸那片、乐索洛芬钠片、统计乙酰氨基酚片，累加所述布洛芬缓释胶囊、阿司匹林肠溶片、双氯芬酸那片、乐索洛芬钠片、对乙酰氨基酚片出现的频数值，作为外科就诊诊室所述布洛芬缓释胶囊、阿司匹林肠溶片、双氯芬酸那片、乐索洛芬钠片、对乙酰氨基酚片的历史出库数量。
此外，所述接收管理患者费用结算信息指令，调用所述聚类费用结算信息单，计算医院不同就诊科室收取费用的合计金额，统计医院不同就诊科室的盈利值，包括：
接收基于所述患者费用结算信息单统计医院不同就诊科室盈利值的指令；
调取所述聚类费用结算信息单；
基于所述信息提取模型提取费用结算信息单中费用类别字段及费用值；
按照所述费用类别字段，聚类费用值，得到医院不同就诊科室不同费用类别字段费用值的合计金额；
匹配所述不同费用类别字段费用值的合计金额与不同费用类别字段预输的成本金额，得到利润计算表；
用所述医院不同就诊科室不同费用类别字段费用值的合计金额减去预输的成本金额，得到医院不同就诊科室的盈利值。
示例性的，接收基于所述患者费用结算信息单统计外科就诊科室盈利值的指令，基于python构建CNN模型，提取费用结算信息单中费用类别字段及费用值，如甲状腺超声检查费用，100元人民币；布洛芬缓释胶囊药品费用；25元人民币；甲状腺切除手术费用30000元人民币。随后，基于检查费用、药品费用、手术费用三种类别字段聚类得到外科就诊诊室检查费用合计金额250000元人民币、药品费用合计金额760000元人民币、手术费用合计金额15600000元人民币，然后，匹配外科就诊诊室预输的检查费用成本金额150000元人民币、药品费用成本金额650000元人民币、手术费用成本金额8900000元人民币，生成所述利润计算表，最后，计算得到外科诊室盈利值为（250000-150000）+（760000-650000）+（15600000-8900000）=6910000元人民币。
S6、可视化所述患者检验检查汇总信息单、病人接收趋势值、药品采购规划值及盈利值，生成所述患者检验检查汇总信息报表、药品采购规划报表、病人接收趋势视图及盈利视图，实现医院就诊信息管理。
具体地，所述可视化所述患者检验检查汇总信息单、病人接收趋势值、药品采购规划值及盈利值，生成所述患者检验检查汇总信息报表、药品采购规划报表、病人接收趋势视图及盈利视图，包括：
基于所述患者检验检查汇总信息单、病人接收趋势值、药品采购规划值及盈利值，生成可视化的报告题目；
确定可视化布局及设计三要素，其中三要素包含可视化空间、标记及视觉通道；
设置展示窗口，展示所述患者检验检查汇总信息报表、药品采购规划报表、病人接收趋势视图及盈利视图。
需解释的是，若可视化的是张某检验检查汇总信息单，则可视化的报告题目为张某检验检查汇总信息单；若可视化的是病人接收趋势值，则可视化的报告题目为病人接收趋势值；若可视化的是药品采购规划值及盈利值，则可视化的报告题目为药品采购规划值及盈利值。
可清楚的是，本发明设置的可视化空间为二维平面空间，可视化标记为几何图形元素，如所述患者检验检查汇总信息报表、药品采购规划报表标记为面、所述病人接收趋势视图及盈利视图标记为线和面，可视化视觉通道为所述患者检验检查汇总信息报表、药品采购规划报表、病人接收趋势视图及盈利视图展示的位置、大小、形状、颜色、色调及亮度。最后，可以在医院就诊平台上设置展示窗口，用于展示可视化后的所述患者检验检查汇总信息报表、药品采购规划报表、病人接收趋势视图及盈利视图。
本发明实施例为解决背景技术所述问题，在获取医院不同就诊科室的患者就诊信息后，生成以患者身份证号为索引的就诊信息单，接收到查询患者就诊信息的指令，链接以所述患者身份证号为索引的所述就诊信息单，解决了海量数据中查询患者就诊信息速度慢的问题。进一步地，按医院不同就诊科室聚类患者就诊信息单，用于预测医院就诊科室病人接受趋势值、药品采购规划值及盈利值，极大提高了医院患者信息的利用度。最后，可视化所述医院就诊科室病人接受趋势值、药品采购规划值及盈利值，实现医院就诊信息管理。因此本发明提出的基于大数据的医院就诊信息管理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，可以解决患者信息查询速度慢、利用度不高的问题。
如图4所示，是本发明一实施例提供的基于大数据的医院就诊信息管理装置的功能模块图。
本发明所述基于大数据的医院就诊信息管理装置100可以安装于电子设备中。根据实现的功能，所述基于大数据的医院就诊信息管理装置100可以包括信息获取模块101、信息降噪模块102、字段提取模块103、患者信息查询模块104、患者信息管理模块105及可视化模块106。本发明所述模块也可以称之为单元，是指一种能够被电子设备处理器所执行，并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在电子设备的存储器中。
所述信息获取模块101，用于获取医院不同就诊科室的患者就诊信息，生成以患者身份证号为索引的就诊信息单，其中所述就诊信息单包含检验检查信息单、住院治疗信息单、药物开具信息单及费用结算信息单四部分；
所述信息降噪模块102，用于利用OCR技术识别所述就诊信息单，并对所述就诊信息单进行清洗与降噪操作，得到规范就诊信息单；
所述字段提取模块103，用于提取所述规范就诊信息单就诊科室字段，并按所述就诊科室字段聚类所述住院治疗信息单、药物开具信息单及费用结算信息单，得到聚类住院治疗信息单、聚类药物开具信息单及聚类费用结算信息单；
所述患者信息查询模块104，用于接收查询患者检验检查信息指令，链接以所述患者身份证号为索引的所述就诊信息单，并提取其中所述检验检查信息单，生成所述患者检验检查汇总信息单；
所述患者信息管理模块105，用于接收管理患者住院治疗信息指令，调用所述聚类住院治疗信息单，计算医院不同就诊科室的住院治疗信息单数量，并预测医院不同就诊科室的病人接收趋势值；接收管理患者住院药物开具信息指令，调用所述聚类药物开具信息单，计算医院不同就诊科室药品出库数量，得到医院不同就诊科室的药品采购规划值；接收管理患者费用结算信息指令，调用所述聚类患者费用结算信息单，计算医院不同就诊科室收取费用的合计金额，统计医院不同就诊科室的盈利值；
所述可视化模块106，用于可视化所述患者检验检查汇总信息单、病人接收趋势值、药品采购规划值及盈利值，生成所述患者检验检查汇总信息报表、药品采购规划报表、病人接收趋势视图及盈利视图，实现医院就诊信息管理。
详细地，本发明实施例中所述基于大数据的医院就诊信息管理装置100中的所述各模块的使用具体实施方式与实施例1相同，在此不再赘述。
如图5所示，是本发明一实施例提供的实现基于大数据的医院就诊信息管理方法的电子设备的结构示意图。
所述电子设备1可以包括处理器10、存储器11和总线12，还可以包括存储在所述存储器11中并可在所述处理器10上运行的计算机程序，如基于大数据的医院就诊信息管理方法程序。
其中，所述存储器11至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、移动硬盘、多媒体卡、卡型存储器（例如：SD或DX存储器等）、磁性存储器、磁盘、光盘等。所述存储器11在一些实施例中可以是电子设备1的内部存储单元，例如该电子设备1的移动硬盘。所述存储器11在另一些实施例中也可以是电子设备1的外部存储设备，例如电子设备1上配备的插接式移动硬盘、智能存储卡（Smart Media Card， SMC）、安全数字（SecureDigital， SD）卡、闪存卡（Flash Card）等。进一步地，所述存储器11还可以既包括电子设备1的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器11不仅可以用于存储安装于电子设备1的应用软件及各类数据，例如基于大数据的医院就诊信息管理方法程序的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所述处理器10在一些实施例中可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器（Central Processing unit，CPU）、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。所述处理器10是所述电子设备的控制核心（Control Unit），利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部件，通过运行或执行存储在所述存储器11内的程序或者模块（例如基于大数据的医院就诊信息管理方法程序等），以及调用存储在所述存储器11内的数据，以执行电子设备1的各种功能和处理数据。
所述总线12可以是外设部件互连标准（peripheral component interconnect，简称PCI）总线或扩展工业标准结构（extended industry standard architecture，简称EISA）总线等。该总线12可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。所述总线12被设置为实现所述存储器11以及至少一个处理器10等之间的连接通信。
图5仅示出了具有部件的电子设备，本领域技术人员可以理解的是，图5示出的结构并不构成对所述电子设备1的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
例如，尽管未示出，所述电子设备1还可以包括给各个部件供电的电源（比如电池），优选地，电源可以通过电源管理装置与所述至少一个处理器10逻辑相连，从而通过电源管理装置实现充电管理、放电管理、以及功耗管理等功能。电源还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电装置、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。所述电子设备1还可以包括多种传感器、蓝牙模块、Wi-Fi模块等，在此不再赘述。
进一步地，所述电子设备1还可以包括网络接口，可选地，所述网络接口可以包括有线接口和/或无线接口（如WI-FI接口、蓝牙接口等），通常用于在该电子设备1与其他电子设备之间建立通信连接。
可选地，该电子设备1还可以包括用户接口，用户接口可以是显示器（Display）、输入单元（比如键盘（Keyboard）），可选地，用户接口还可以是标准的有线接口、无线接口。可选地，在一些实施例中，显示器可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED（Organic Light-Emitting Diode，有机发光二极管）触摸器等。其中，显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元，用于显示在电子设备1中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。
应该了解，所述实施例仅为说明之用，在专利申请范围上并不受此结构的限制。
所述电子设备1中的所述存储器11存储的基于大数据的医院就诊信息管理方法程序是多个指令的组合，在所述处理器10中运行时，可以实现：
获取医院不同就诊科室的患者就诊信息，生成以患者身份证号为索引的就诊信息单，其中所述就诊信息单包含检验检查信息单、住院治疗信息单、药物开具信息单及费用结算信息单四部分；
利用OCR技术识别所述就诊信息单，并对所述就诊信息单进行清洗与降噪操作，得到规范就诊信息单；
提取所述规范就诊信息单就诊科室字段，并按所述就诊科室字段聚类所述住院治疗信息单、药物开具信息单及费用结算信息单，得到聚类住院治疗信息单、聚类药物开具信息单及聚类费用结算信息单；
接收查询患者检验检查信息指令，链接以所述患者身份证号为索引的所述就诊信息单，并提取其中所述检验检查信息单，生成所述患者检验检查汇总信息单；
接收管理患者住院治疗信息指令，调用所述聚类住院治疗信息单，计算医院不同就诊科室的住院治疗信息单数量，并预测医院不同就诊科室的病人接收趋势值；
接收管理患者住院药物开具信息指令，调用所述聚类药物开具信息单，计算医院不同就诊科室药品出库数量，得到医院不同就诊科室的药品采购规划值；
接收管理患者费用结算信息指令，调用所述聚类患者费用结算信息单，计算医院不同就诊科室收取费用的合计金额，统计医院不同就诊科室的盈利值；
可视化所述患者检验检查汇总信息单、病人接收趋势值、药品采购规划值及盈利值，生成所述患者检验检查汇总信息报表、药品采购规划报表、病人接收趋势视图及盈利视图，实现医院就诊信息管理。
具体地，所述处理器10对上述指令的具体实现方法可参考图1至图5对应实施例中相关步骤的描述，在此不赘述。
进一步地，所述电子设备1集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读存储介质中。所述计算机可读存储介质可以是易失性的，也可以是非易失性的。例如，所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序在被电子设备的处理器所执行时，可以实现：
获取医院不同就诊科室的患者就诊信息，生成以患者身份证号为索引的就诊信息单，其中所述就诊信息单包含检验检查信息单、住院治疗信息单、药物开具信息单及费用结算信息单四部分；
利用OCR技术识别所述就诊信息单，并对所述就诊信息单进行清洗与降噪操作，得到规范就诊信息单；
提取所述规范就诊信息单就诊科室字段，并按所述就诊科室字段聚类所述住院治疗信息单、药物开具信息单及费用结算信息单，得到聚类住院治疗信息单、聚类药物开具信息单及聚类费用结算信息单；
接收查询患者检验检查信息指令，链接以所述患者身份证号为索引的所述就诊信息单，并提取其中所述检验检查信息单，生成所述患者检验检查汇总信息单；
接收管理患者住院治疗信息指令，调用所述聚类住院治疗信息单，计算医院不同就诊科室的住院治疗信息单数量，并预测医院不同就诊科室的病人接收趋势值；
接收管理患者住院药物开具信息指令，调用所述聚类药物开具信息单，计算医院不同就诊科室药品出库数量，得到医院不同就诊科室的药品采购规划值；
接收管理患者费用结算信息指令，调用所述聚类患者费用结算信息单，计算医院不同就诊科室收取费用的合计金额，统计医院不同就诊科室的盈利值；
可视化所述患者检验检查汇总信息单、病人接收趋势值、药品采购规划值及盈利值，生成所述患者检验检查汇总信息报表、药品采购规划报表、病人接收趋势视图及盈利视图，实现医院就诊信息管理。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。
因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。系统权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。

Claims (9)

1.一种基于大数据的医院就诊信息管理方法，其特征在于，所述方法包括：
获取医院不同就诊科室的患者就诊信息，生成以患者身份证号为索引的就诊信息单，其中所述就诊信息单包含检验检查信息单、住院治疗信息单、药物开具信息单及费用结算信息单四部分；
利用OCR技术识别所述就诊信息单，并对所述就诊信息单进行清洗与降噪操作，得到规范就诊信息单；
提取所述规范就诊信息单就诊科室字段，并按所述就诊科室字段聚类所述住院治疗信息单、药物开具信息单及费用结算信息单，得到聚类住院治疗信息单、聚类药物开具信息单及聚类费用结算信息单；
接收查询患者检验检查信息指令，链接以所述患者身份证号为索引的所述就诊信息单，并提取其中所述检验检查信息单，生成所述患者检验检查汇总信息单；
接收管理患者住院治疗信息指令，调用所述聚类住院治疗信息单，计算医院不同就诊科室的住院治疗信息单数量，并预测医院不同就诊科室的病人接收趋势值；
接收管理患者住院药物开具信息指令，调用所述聚类药物开具信息单，计算医院不同就诊科室药品出库数量，得到医院不同就诊科室的药品采购规划值；
接收管理患者费用结算信息指令，调用所述聚类费用结算信息单，计算医院不同就诊科室收取费用的合计金额，统计医院不同就诊科室的盈利值；
可视化所述患者检验检查汇总信息单、病人接收趋势值、药品采购规划值及盈利值，生成所述患者检验检查汇总信息报表、药品采购规划报表、病人接收趋势视图及盈利视图，实现医院就诊信息管理；
所述提取所述规范就诊信息单就诊科室字段，并按所述就诊科室字段聚类所述住院治疗信息单、药物开具信息单及费用结算信息单，得到聚类住院治疗信息单、聚类药物开具信息单及聚类费用结算信息单，包括：
根据python编程程序构建信息提取模型，提取所述规范就诊信息单就诊科室字段；
构建聚类模型，基于所述就诊科室字段，聚类所述住院治疗信息单、药物开具信息单及费用结算信息单，其中，聚类模型如下：
Figure 590856DEST_PATH_IMAGE002
其中，
Figure 389048DEST_PATH_IMAGE004
为所述住院治疗信息单、药物开具信息单及费用结算信息单中包含的就诊科室字段，
Figure 869839DEST_PATH_IMAGE006
为医院所有就诊科室字段的个数，
Figure 335456DEST_PATH_IMAGE008
为医院就诊科室字段，k为
Figure 859978DEST_PATH_IMAGE010
个数的最大范围值。
2.如权利要求1所述的基于大数据的医院就诊信息管理方法，其特征在于，所述利用OCR技术识别所述就诊信息单，并对所述就诊信息单进行清洗与降噪操作，得到规范就诊信息单，包括：
划分所述就诊信息单的数据类型分为字符型数据、数值型数据及图片型数据，分别得到字符型数据集、数值型数据集及图片型数据集；
利用OCR技术识别所述字符型数据集，对所述字符型数据集执行分词处理，并过滤所述字符型数据集的停用词，得到标准字符型数据集；
统一所述图片型数据集的像素、格式、显示比例，得到规范图片型数据集；
过滤所述数值型数据集、标准字符型数据集、规范图片型数据集中包括空值或异常的数据，得到所述规范就诊信息单。
3.如权利要求1所述的基于大数据的医院就诊信息管理方法，其特征在于，所述计算医院不同就诊科室的住院治疗信息单数量，并预测医院不同就诊科室的病人接收趋势值，包括：
计算所述医院不同就诊科室的住院治疗信息单数量，作为所述医院不同就诊科室病人接收量的替代指标，得到所述医院不同就诊科室历史接收病人统计值；
构建趋势预测模型，计算所述历史接收病人统计值的年度增量值，基于所述年度增量值，计算得到所述预测的医院不同就诊科室的病人接收趋势值。
4.如权利要求1所述的基于大数据的医院就诊信息管理方法，其特征在于，所述计算医院不同就诊科室药品出库数量，得到医院不同就诊科室的药品采购规划值，包括：
基于所述信息提取模型提取药物开具信息单中的药品名字段，并作所述药品名字段的频数统计值，将所述频数统计值作为医院不同就诊科室药品出库数量的替代指标，得到所述医院不同就诊科室历史药品出库数量；
构建规划预测模型，计算所述历史药品出库数量的年度增量值，基于所述年度增量值，计算得到所述医院不同就诊科室的药品采购规划值。
5.如权利要求1所述的基于大数据的医院就诊信息管理方法，其特征在于，所述接收管理患者费用结算信息指令，调用所述聚类费用结算信息单，计算医院不同就诊科室收取费用的合计金额，统计医院不同就诊科室的盈利值，包括：
接收基于所述患者费用结算信息单统计医院不同就诊科室盈利值的指令；
调取所述聚类费用结算信息单；
基于所述信息提取模型提取费用结算信息单中费用类别字段及费用值；
按照所述费用类别字段，聚类费用值，得到医院不同就诊科室不同费用类别字段费用值的合计金额；
匹配所述不同费用类别字段费用值的合计金额与不同费用类别字段预输的成本金额，得到利润计算表；
用所述医院不同就诊科室不同费用类别字段费用值的合计金额减去预输的成本金额，得到医院不同就诊科室的盈利值。
6.如权利要求1所述的基于大数据的医院就诊信息管理方法，其特征在于，所述可视化所述患者检验检查汇总信息单、病人接收趋势值、药品采购规划值及盈利值，生成所述患者检验检查汇总信息报表、药品采购规划报表、病人接收趋势视图及盈利视图，包括：
基于所述患者检验检查汇总信息单、病人接收趋势值、药品采购规划值及盈利值，生成可视化的报告题目；
确定可视化布局及设计三要素，其中三要素包含可视化空间、标记及视觉通道；
设置展示窗口，展示所述患者检验检查汇总信息报表、药品采购规划报表、病人接收趋势视图及盈利视图。
7.如权利要求1所述的基于大数据的医院就诊信息管理方法，其特征在于，所述根据python编程程序构建信息提取模型，提取所述规范就诊信息单就诊科室字段，包括：
对所述规范就诊信息单进行约简，得到简化规范就诊信息单；
利用python编写代码，对所述简化规范就诊信息单执行分词处理，得到字段名，并进行词性标记，得到信息抓取目标信息集；
构建所述信息抓取目标信息集对应的特征表，其中所述特征表包含字段名、词性；
筛选得到所述词性为名词、字段名为就诊科室的信息集。
8.如权利要求3所述的基于大数据的医院就诊信息管理方法，其特征在于，所述构建趋势预测模型，计算所述历史接收病人统计值的年度增量值，基于所述年度增量值，计算得到所述预测的医院不同就诊科室的病人接收趋势值，包括：
构建如下线性趋势预测模型：
Figure 896198DEST_PATH_IMAGE012
其中，
Figure 429948DEST_PATH_IMAGE014
为所述预测的医院不同就诊科室的病人接收趋势值，
Figure 484491DEST_PATH_IMAGE016
为所述历史接收病人统计值，
Figure 445494DEST_PATH_IMAGE018
为所述历史接收病人统计值的年度增量值，可由下式计算得到：
Figure DEST_PATH_IMAGE020
9.一种基于大数据的医院就诊信息管理装置，其特征在于，所述装置包括：
信息获取模块，用于获取医院不同就诊科室的患者就诊信息，生成以患者身份证号为索引的就诊信息单，其中所述就诊信息单包含检验检查信息单、住院治疗信息单、药物开具信息单及费用结算信息单四部分；
信息降噪模块，用于利用OCR技术识别所述就诊信息单，并对所述就诊信息单进行清洗与降噪操作，得到规范就诊信息单；
字段提取模块，用于提取所述规范就诊信息单就诊科室字段，并按所述就诊科室字段聚类所述住院治疗信息单、药物开具信息单及费用结算信息单，得到聚类住院治疗信息单、聚类药物开具信息单及聚类费用结算信息单；
具体包括：
根据python编程程序构建信息提取模型，提取所述规范就诊信息单就诊科室字段；
构建聚类模型，基于所述就诊科室字段，聚类所述住院治疗信息单、药物开具信息单及费用结算信息单，其中，聚类模型如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE022
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE024
为所述住院治疗信息单、药物开具信息单及费用结算信息单中包含的就诊科室字段，
Figure DEST_PATH_IMAGE026
为医院所有就诊科室字段的个数，
Figure DEST_PATH_IMAGE028
为医院就诊科室字段，k为
Figure DEST_PATH_IMAGE030
个数的最大范围值；
患者信息查询模块，用于接收查询患者检验检查信息指令，链接以所述患者身份证号为索引的所述就诊信息单，并提取其中所述检验检查信息单，生成所述患者检验检查汇总信息单；
患者信息管理模块，用于接收管理患者住院治疗信息指令，调用所述聚类住院治疗信息单，计算医院不同就诊科室的住院治疗信息单数量，并预测医院不同就诊科室的病人接收趋势值；接收管理患者住院药物开具信息指令，调用所述聚类药物开具信息单，计算医院不同就诊科室药品出库数量，得到医院不同就诊科室的药品采购规划值；接收管理患者费用结算信息指令，调用所述聚类费用结算信息单，计算医院不同就诊科室收取费用的合计金额，统计医院不同就诊科室的盈利值；
可视化模块，用于可视化所述患者检验检查汇总信息单、病人接收趋势值、药品采购规划值及盈利值，生成所述患者检验检查汇总信息报表、药品采购规划报表、病人接收趋势视图及盈利视图，实现医院就诊信息管理。
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