CN116344012A - 一种基于诊疗日志的医疗管理系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及医疗信息管理技术领域，尤其涉及一种基于诊疗日志的医疗管理系统，包括：医疗数据采集模块，用以分别采集不同医疗设备和就诊进程的运行日志；数据处理模块，其与所述医疗数据采集模块相连，用以对所述运行日志进行运算处理以得到日志特征参数；数据存储模块，用以对运行日志和日志特征参数进行存储；中控模块，用以根据安全预警日志数量与安全日志特征数量的差异量将医疗日志信息采集粒度调节至第一对应粒度，以及，根据故障成因特征的重合度将时间点不同的相同日志的存储数量调节至对应数量；本发明实现了医疗就诊系统运行稳定性的提高。

Description

一种基于诊疗日志的医疗管理系统

技术领域

本发明涉及医疗信息管理技术领域，尤其涉及一种基于诊疗日志的医疗管理系统。

背景技术

现有技术中的医疗管理系统在正常运行过程中和发生故障时都会产生医疗运行日志，当医疗日志产生过多和医疗日志的类型的增多对于医疗管理系统稳定性存在影响。

中国专利公开号：CN112768046A公开了一种数据处理方法，应用于医疗管理系统，所述数据处理方法包括以下步骤：获取目标日志数据；将目标日志数据分割为多个子数据，并生成每个所述子数据对应的图形码；显示各个所述图形码，以供终端识别各个所述图形码得到所述目标日志数据，本发明还公开一种医疗管理系统和终端；由此可见，所述数据处理方法存在由于对医疗日志的不同属性的扩展不精准对于医疗就诊系统的运行稳定性和运行速率产生影响的问题。

发明内容

为此，本发明提供一种基于诊疗日志的医疗管理系统，用以克服现有技术中由于对医疗日志的不同属性的扩展不精准对于医疗就诊系统的运行稳定性和运行速率产生影响的问题。

为实现上述目的，本发明提供一种基于诊疗日志的医疗管理系统，包括：医疗数据采集模块，用以分别采集不同医疗设备和就诊进程的运行日志；数据处理模块，其与所述医疗数据采集模块相连，用以对所述运行日志进行运算处理以得到日志特征参数，日志特征参数包括安全预警日志数量与安全日志特征数量的差异量、故障成因特征的重合度、两个不同就诊事故发生频率的一次函数图像的线性拟合度以及医疗就诊线上平台的就诊延迟时长；数据存储模块，其分别与所述医疗数据采集模块和所述数据处理模块相连，用以对运行日志和日志特征参数进行存储；中控模块，其分别与所述医疗数据采集模块、所述数据处理模块以及所述数据存储模块相连，用以根据安全预警日志数量与安全日志特征数量的差异量将医疗日志信息采集粒度调节至第一对应粒度，以及，根据故障成因特征的重合度将时间点不同的相同日志的存储数量调节至对应数量，以及，根据两个不同就诊事故发生频率的一次函数图像的线性拟合度将两个不同就诊事故所包括的日志中的非关联性日志对应的日志类型添加至就诊事故关联分类数据库中，以及，根据医疗就诊线上平台的就诊延迟时长将所述医疗日志信息采集粒度二次调降至第二对应粒度。

进一步地，所述中控模块根据安全预警日志数量与安全日志特征数量的差异量确定医疗日志采集的全面性是否在允许范围内的三类判定方式，其中，

第一类判定方式为，所述中控模块在预设第一差异量条件下判定医疗日志采集的全面性是否在允许范围内；

第二类判定方式为，所述中控模块在预设第二差异量条件下判定医疗日志采集的全面性低于允许范围、通过计算安全预警日志数量与安全日志特征数量的差异量与预设第一差异量的差值以将医疗日志信息采集粒度调节至第一对应粒度；

第三类判定方式为，所述中控模块在预设第三差异量条件下判定医疗日志采集的全面性低于允许范围，初步判定对于就诊事故发生时刻附近的事件信息的采集全面性低于允许范围，并根据故障成因特征的重合度对就诊事故发生时刻附近的事件信息的采集全面性是否低于允许范围进行二次判定；

其中，所述预设第一差异量条件为，安全预警日志数量与安全日志特征数量的差异量小于等于预设第一差异量；所述预设第二差异量条件为，安全预警日志数量与安全日志特征数量的差异量大于预设第一差异量且小于等于预设第二差异量；所述预设第三差异量条件为，安全预警日志数量与安全日志特征数量的差异量大于预设第二差异量；所述预设第一差异量小于所述预设第二差异量。

进一步地，所述安全预警日志数量与安全日志特征数量的差异量的计算公式为：

，

其中，Q为安全预警日志数量与安全日志特征数量的差异量，em为第m个安全预警日志的安全日志特征数量，m为安全预警日志数量，其中m为大于等于1的自然数。

进一步地，所述中控模块在预设第二差异量条件下根据安全预警日志数量与安全日志特征数量的差异量与预设第一差异量的差值确定针对医疗日志信息采集粒度的三类调节方式，其中，

第一类调节方式为，所述中控模块在预设第一差异量差值条件下将所述医疗日志信息采集粒度调节至预设采集粒度；

第二类调节方式为，所述中控模块在预设第二差异量差值条件下使用预设第二粒度调节系数将所述医疗日志信息采集粒度调节至第一粒度；

第三类调节方式为，所述中控模块在预设第三差异量差值条件下使用预设第一粒度调节系数将所述医疗日志信息采集粒度调节至第二粒度；

其中，所述预设第一差异量差值条件为，安全预警日志数量与安全日志特征数量的差异量与预设第一差异量的差值小于等于预设第一差异量差值；所述预设第二差异量差值条件为，安全预警日志数量与安全日志特征数量的差异量与预设第一差异量的差值大于预设第一差异量差值且小于等于预设第二差异量差值；所述预设第三差异量差值条件为，安全预警日志数量与安全日志特征数量的差异量与预设第一差异量的差大于预设第二差异量差值；所述预设第一差异量差值小于所述预设第二差异量差值，所述预设第一粒度调节系数小于所述预设第二粒度调节系数。

进一步地，所述中控模块根据故障成因特征的重合度确定就诊事故发生时刻附近的事件信息的采集全面性是否低于允许范围的三类二次判定方式，其中，

第一类二次判定方式为，所述中控模块在预设第一重合度条件下二次判定就诊事故发生时刻附近的事件信息的采集全面性在允许范围内；

第二类二次判定方式为，所述中控模块在预设第二重合度条件下二次判定就诊事故发生时刻附近的事件信息的采集全面性低于允许范围，通过计算故障成因特征的重合度与预设第一重合度的差值以将相同日志的存储数量调节至对应数量；

第三类二次判定方式为，所述中控模块在预设第三重合度条件下二次判定就诊事故发生时刻附近的事件信息的采集全面性低于允许范围，判定医疗数据采集模块出现故障并发出针对医疗数据采集模块的故障检修通知；

其中，所述预设第一重合度条件为，故障成因特征的重合度小于等于预设第一重合度；所述预设第二重合度条件为，故障成因特征的重合度大于预设第一重合度且小于等于预设第二重合度；所述预设第三重合度条件为，故障成因特征的重合度大于预设第二重合度；所述预设第一重合度小于所述预设第二重合度。

进一步地，所述故障成因特征的重合度计算公式为：

，

其中，G为故障成因特征的重合度，U₀为故障成因特征的重合特征数量，Ua为第一个日志的故障成因特征数量，Ub为第二个日志的故障成因特征数量。

进一步地，所述中控模块在预设第二重合度条件下根据故障成因特征的重合度与预设第一重合度的差值确定针对相同日志存储概率的三类调节方式，其中，

第一类存储数量调节方式为，所述中控模块在预设第一重合度差值条件将所述相同日志存储概率调节至预设概率；

第二类存储数量调节方式为，所述中控模块在预设第二重合度差值条件下使用预设第一概率调节系数将所述相同日志存储概率调节至第一概率；

第三类存储数量调节方式为，所述中控模块在预设第三重合度差值条件下使用预设第二概率调节系数将所述相同日志存储概率调节至第二概率；

其中，所述预设第一重合度差值条件为，故障成因特征的重合度小于等于预设第一重合度差值；所述预设第二重合度差值条件为，故障成因特征的重合度大于预设第一重合度差值且小于等于预设第二重合度差值；所述预设第三重合度差值条件为，故障成因特征的重合度大于预设第二重合度差值；所述预设第一重合度差值小于所述预设第二重合度差值，所述预设第一概率调节系数小于所述预设第二概率调节系数。

进一步地，所述中控模块根据两个不同就诊事故发生频率的一次函数图像的线性拟合度确定日志的事故关联分类数量是否在允许范围内的两类判定方式，其中，

第一类分类数量判定方式为，所述中控模块在预设第一拟合度条件下判定日志的事故关联分类数量在允许范围内；

第二类分类数量判定方式为，所述中控模块在预设第二拟合度条件下判定日志的事故关联分类数量低于允许范围，并将两个不同就诊事故所包括的日志中的非关联性日志对应的日志类型添加至就诊事故关联分类数据库中；

其中，所述非关联性日志为互相不存在时序关系、互相不存在因果关系以及互相不存在动作关联的日志；

其中，所述预设第一拟合度条件为，两个不同就诊事故发生频率的一次函数图像的线性拟合度小于等于预设线性拟合度；所述预设第二拟合度条件为，两个不同就诊事故发生频率的一次函数图像的线性拟合度大于预设线性拟合度。

进一步地，所述两个不同就诊事故发生频率的一次函数图像的线性拟合度的计算公式为：

，

其中，S为两个不同就诊事故发生频率的一次函数图像的线性拟合度，Rn为第n次采样周期内的第一个就诊事故的事故发生频率，Bi为第n次采样周期内的第二个就诊事故的事故发生频率，K为线性回归拟合函数的斜率，其中K为不等于0的实数。

进一步地，所述中控模块控制数据处理模块对进行计算，并根据医疗就诊线上平台的就诊延迟时长判定是否对所述医疗日志信息采集粒度进行二次调节，

若医疗就诊线上平台的就诊延迟时长小于等于预设延迟时长阈值，所述中控模块判定就诊效率在允许范围内；

若医疗就诊线上平台的就诊延迟时长大于预设延迟时长阈值，所述中控模块判定就诊效率低于允许范围，通过计算单位周期内的医疗就诊线上平台的就诊延迟时长与预设延迟时长的差值以将所述医疗日志信息采集粒度二次调降至第二对应粒度；

其中，所述第二对应粒度包括第三粒度和第四粒度。

与现有技术相比，本发明的有益效果在于，本发明所述系统通过设置的医疗数据采集模块、数据处理模块、数据存储模块以及中控模块，通过根据安全预警日志数量与安全日志特征数量的差异量将医疗日志信息采集粒度调节至对应粒度，降低了由于对医疗日志信息采集粒度的调节不精准对于医疗日志采集的全面性的影响；通过根据故障成因特征的重合度将时间点不同的相同日志的存储数量调节至对应数量，降低了由于故障成因特征的重合度的判定不精准对于相同日志的不合理删除对于日志采集精准性的影响；通过根据两个不同就诊事故发生频率之间的一次函数图像的线性拟合度将两个不同就诊事故所包括的日志中的非关联性日志对应的日志类型添加至就诊事故关联分类数据库中，降低了由于对日志分类类型的扩展不足对事故判定的精准性的影响，实现了医疗就诊系统运行稳定性和运行效率的提高。

进一步地，本发明所述系统通过设置的预设第一差异量和预设第二差异量，通过根据安全预警日志数量与安全日志特征数量的差异量确定医疗日志采集的全面性是否在允许范围内的三类判定方式，降低了由于对日志采集全面性的判定不精准对于就诊系统运行稳定性的影响，进一步实现了医疗就诊系统运行稳定性和运行效率的提高。

进一步地，本发明所述系统通过设置的预设第一差异量差值和预设第二差异量差值，通过根据安全预警日志数量与安全日志特征数量的差异量与预设第一差异量的差值确定针对医疗日志信息采集粒度的三类调节方式，降低了由于对医疗日志信息采集粒度的调节不精准对于日志采集全面性的影响，进一步实现了医疗就诊系统运行稳定性和运行效率的提高。

进一步地，本发明所述系统通过设置的预设第一重合度和预设第二重合度，通过根据故障成因特征的重合度将时间点不同的相同日志的存储数量调节至对应数量，降低了由于对相同日志的筛选不精准对于日志处理速度和精准性的影响，进一步实现了医疗就诊系统运行稳定性和运行效率的提高。

进一步地，本发明所述系统通过设置的预设第一重合度差值、预设第二重合度差值、预设第一概率调节系数以及预设第二概率调节系数，通过根据故障成因特征的重合度与预设第一重合度的差值确定针对相同日志的存储数量的三类调节方式，降低了由于对相同日志存储概率的调节不精准对于就诊系统运行稳定性的影响，进一步实现了医疗就诊系统运行稳定性和运行效率的提高。

进一步地，本发明所述系统通过设置的预设第一拟合度条件和预设第二拟合度条件，通过根据两个不同就诊事故的发生频率之间的一次函数图像的线性拟合度确定日志的事故关联分类数量是否在允许范围内的两类判定方式，降低了由于事故关联分类数量的不足的对于就诊系统运行稳定性的影响，进一步实现了医疗就诊系统运行稳定性和运行效率的提高。

进一步地，本发明所述系统通过根据单位周期内的医疗就诊线上平台的就诊延迟时长判定是否对所述医疗日志信息采集粒度进行二次调节，在提高就诊系统运行稳定性的前提下降低日志信息采集信息的增多对于就诊系统运行效率的影响，进一步实现了医疗就诊系统运行稳定性和运行效率的提高。

附图说明

图1为本发明实施例一种基于诊疗日志的医疗管理系统的整体结构框图；

图2为本发明实施例一种基于诊疗日志的医疗管理系统的数据处理模块结构框图；

图3为本发明实施例一种基于诊疗日志的医疗管理系统的数据处理模块与中控模块连接的连接结构框图；

图4为本发明实施例一种基于诊疗日志的医疗管理系统的数据处理模块分别与医疗数据采集模块、数据存储模块以及中控模块的连接结构框图。

具体实施方式

为了使本发明的目的和优点更加清楚明白，下面结合实施例对本发明作进一步描述；应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。

下面参照附图来描述本发明的优选实施方式。本领域技术人员应当理解的是，这些实施方式仅仅用于解释本发明的技术原理，并非在限制本发明的保护范围。

需要指出的是，在本实施例中的数据均为通过本发明所述系统在进行本次数据处理前根据历史检测数据以及对应的历史医疗就诊系统运行结果中综合分析评定得出；本发明所述系统在本次数据处理前累计监测21230例医疗日志的安全预警日志数量与安全日志特征数量的差异量、故障成因特征的重合度、两个不同就诊事故发生频率的一次函数图像的线性拟合度以及医疗就诊线上平台的就诊延迟时长并综合确定针对本次数据处理的各项预设参数标准的数值；本领域技术人员可以理解的是，本发明所述系统针对单项上述参数的确定方式可以为根据数据分布选取占比最高的数值作为预设标准参数，只要满足本发明所述系统能够通过获取的数值明确界定单项判定过程中的不同特定情况即可。

此外，还需要说明的是，在本发明的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域技术人员而言，可根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

请参阅图1、图2、图3及图4所示，其分别为本发明实施例一种基于诊疗日志的医疗管理系统的整体结构框图、数据处理模块结构框图、数据处理模块与中控模块连接的连接结构框图以及数据处理模块分别与医疗数据采集模块、数据存储模块以及中控模块的连接结构框图；本发明实施例一种基于诊疗日志的医疗管理系统，包括：

医疗数据采集模块，用以分别采集不同医疗设备和就诊进程的运行日志；

数据处理模块，其与所述医疗数据采集模块相连，用以对所述运行日志进行运算处理以得到日志特征参数，日志特征参数包括安全预警日志数量与安全日志特征数量的差异量、故障成因特征的重合度、两个不同就诊事故发生频率的一次函数图像的线性拟合度以及医疗就诊线上平台的就诊延迟时长；

数据存储模块，其分别与所述医疗数据采集模块和所述数据处理模块相连，用以对运行日志和日志特征参数进行存储；

中控模块，其分别与所述医疗数据采集模块、所述数据处理模块以及所述数据存储模块相连，用以根据安全预警日志数量与安全日志特征数量的差异量将医疗日志信息采集粒度调节至第一对应粒度，以及，根据故障成因特征的重合度将时间点不同的相同日志的存储数量调节至对应数量，以及，根据两个不同就诊事故发生频率的一次函数图像的线性拟合度将两个不同就诊事故所包括的日志中的非关联性日志对应的日志类型添加至就诊事故关联分类数据库中，以及，根据医疗就诊线上平台的就诊延迟时长将所述医疗日志信息采集粒度二次调降至第二对应粒度。

具体而言，所述数据处理模块包括：

日志解析组件，其与所述医疗数据采集模块相连，用以对医疗数据采集模块采集到的医疗日志进行解析并对日志进行统一格式操作；

参数运算组件，其与所述医疗数据采集模块相连，用以对医疗数据采集模块采集的医疗日志的日志特征参数进行筛选并对日志特征参数进行计算。

本发明所述系统通过设置的医疗数据采集模块、数据处理模块、数据存储模块以及中控模块，通过根据安全预警日志数量与安全日志特征数量的差异量将医疗日志信息采集粒度调节至对应粒度，降低了由于对医疗日志信息采集粒度的调节不精准对于医疗日志采集的全面性的影响；通过根据故障成因特征的重合度将时间点不同的相同日志的存储数量调节至对应数量，降低了由于故障成因特征的重合度的判定不精准对于相同日志的不合理删除对于日志采集精准性的影响；通过根据两个不同就诊事故发生频率之间的一次函数图像的线性拟合度将两个不同就诊事故所包括的日志中的非关联性日志对应的日志类型添加至就诊事故关联分类数据库中，降低了由于对日志分类类型的扩展不足对事故判定的精准性的影响，实现了医疗就诊系统运行稳定性和运行效率的提高。

请继续参阅图1所示，所述中控模块根据安全预警日志数量与安全日志特征数量的差异量确定医疗日志采集的全面性是否在允许范围内的三类判定方式，其中，

第一类判定方式为，所述中控模块在预设第一差异量条件下判定医疗日志采集的全面性是否在允许范围内；

第二类判定方式为，所述中控模块在预设第二差异量条件下判定医疗日志采集的全面性低于允许范围、通过计算安全预警日志数量与安全日志特征数量的差异量与预设第一差异量的差值以将医疗日志信息采集粒度调节至第一对应粒度；

第三类判定方式为，所述中控模块在预设第三差异量条件下判定医疗日志采集的全面性低于允许范围，初步判定对于就诊事故发生时刻附近的事件信息的采集全面性低于允许范围，并根据故障成因特征的重合度对就诊事故发生时刻附近的事件信息的采集全面性是否低于允许范围进行二次判定；

其中，所述预设第一差异量条件为，安全预警日志数量与安全日志特征数量的差异量小于等于预设第一差异量；所述预设第二差异量条件为，安全预警日志数量与安全日志特征数量的差异量大于预设第一差异量且小于等于预设第二差异量；所述预设第三差异量条件为，安全预警日志数量与安全日志特征数量的差异量大于预设第二差异量；所述预设第一差异量小于所述预设第二差异量。

具体而言，安全预警日志数量与安全日志特征数量的差异量记为Q，预设第一差异量记为Q1，预设第二差异量记为Q2，其中Q1＜Q2，安全预警日志数量与安全日志特征数量的差异量与预设第一差异量的差值记为△Q，设定△Q=Q-Q1。

本发明所述系统通过设置的预设第一差异量和预设第二差异量，通过根据安全预警日志数量与安全日志特征数量的差异量确定医疗日志采集的全面性是否在允许范围内的三类判定方式，降低了由于对日志采集全面性的判定不精准对于就诊系统运行稳定性的影响，进一步实现了医疗就诊系统运行稳定性和运行效率的提高。

请继续参阅图1所示，所述安全预警日志数量与安全日志特征数量的差异量的计算公式为：

，

其中，Q为安全预警日志数量与安全日志特征数量的差异量，em为第m个安全预警日志的安全日志特征数量，m为安全预警日志数量，其中m为大于等于1的自然数。

具体而言，安全预警日志类型包括：漏洞预警日志、攻击预警日志以及风险预警日志。

具体而言，安全日志特征包括：系统延迟时长、单位时间内预警次数，安全漏洞数量以及安全漏洞持续时长；本领域技术人员可以理解的是，以上为本发明的优选实施例，并非限制本发明的适用范围，对于安全日志特征的其他情形在此不再赘述。

请继续参阅图1和图2所示，所述中控模块在预设第二差异量条件下根据安全预警日志数量与安全日志特征数量的差异量与预设第一差异量的差值确定针对医疗日志信息采集粒度的三类调节方式，其中，

第一类调节方式为，所述中控模块在预设第一差异量差值条件下将所述医疗日志信息采集粒度调节至预设采集粒度；

第二类调节方式为，所述中控模块在预设第二差异量差值条件下使用预设第二粒度调节系数将所述医疗日志信息采集粒度调节至第一粒度；

第三类调节方式为，所述中控模块在预设第三差异量差值条件下使用预设第一粒度调节系数将所述医疗日志信息采集粒度调节至第二粒度；

其中，所述预设第一差异量差值条件为，安全预警日志数量与安全日志特征数量的差异量与预设第一差异量的差值小于等于预设第一差异量差值；所述预设第二差异量差值条件为，安全预警日志数量与安全日志特征数量的差异量与预设第一差异量的差值大于预设第一差异量差值且小于等于预设第二差异量差值；所述预设第三差异量差值条件为，安全预警日志数量与安全日志特征数量的差异量与预设第一差异量的差大于预设第二差异量差值；所述预设第一差异量差值小于所述预设第二差异量差值，所述预设第一粒度调节系数小于所述预设第二粒度调节系数。

具体而言，预设第一差异量差值记为△Q1，预设第二差异量差值记为△Q2，预设第一粒度调节系数记为α1，预设第二粒度调节系数记为α2，预设采集粒度记为D0，其中，△Q1＜△Q2，0＜α1＜α2＜1，调节后的医疗日志信息采集粒度记为D’，设定D’=D0×（1+αp）/2，其中，αp为第p粒度调节系数，设定p=1，2。

本发明所述系统通过设置的预设第一差异量差值和预设第二差异量差值，通过根据安全预警日志数量与安全日志特征数量的差异量与预设第一差异量的差值确定针对医疗日志信息采集粒度的三类调节方式，降低了由于对医疗日志信息采集粒度的调节不精准对于日志采集全面性的影响，进一步实现了医疗就诊系统运行稳定性和运行效率的提高。

请继续参阅图1所示，所述中控模块根据故障成因特征的重合度确定就诊事故发生时刻附近的事件信息的采集全面性是否低于允许范围的三类二次判定方式，其中，

第一类二次判定方式为，所述中控模块在预设第一重合度条件下二次判定就诊事故发生时刻附近的事件信息的采集全面性在允许范围内；

第二类二次判定方式为，所述中控模块在预设第二重合度条件下二次判定就诊事故发生时刻附近的事件信息的采集全面性低于允许范围，通过计算故障成因特征的重合度与预设第一重合度的差值以将相同日志的存储数量调节至对应数量；

第三类二次判定方式为，所述中控模块在预设第三重合度条件下二次判定就诊事故发生时刻附近的事件信息的采集全面性低于允许范围，判定医疗数据采集模块出现故障并发出针对医疗数据采集模块的故障检修通知；

其中，所述预设第一重合度条件为，故障成因特征的重合度小于等于预设第一重合度；所述预设第二重合度条件为，故障成因特征的重合度大于预设第一重合度且小于等于预设第二重合度；所述预设第三重合度条件为，故障成因特征的重合度大于预设第二重合度；所述预设第一重合度小于所述预设第二重合度。

具体而言，故障成因特征的重合度记为G，预设第一重合度记为G1，预设第二重合度记为G2，其中G1＜G2，故障成因特征的重合度与预设第一重合度的差值记为△G，设定△G=G-G1。

本发明所述系统通过设置的预设第一重合度和预设第二重合度，通过根据故障成因特征的重合度将时间点不同的相同日志的存储数量调节至对应数量，降低了由于对相同日志的筛选不精准对于日志处理速度和精准性的影响，进一步实现了医疗就诊系统运行稳定性和运行效率的提高。

请继续参阅图1所示，所述故障成因特征的重合度计算公式为：

，

其中，G为故障成因特征的重合度，U₀为故障成因特征的重合特征数量，Ua为第一个日志的故障成因特征数量，Ub为第二个日志的故障成因特征数量。

具体而言，故障成因特征包括：医疗设备的运行时长、就诊程序的闪退次数、同时运行的进程数量以及进程漏洞数量。

请继续参阅图1所示，所述中控模块在预设第二重合度条件下根据故障成因特征的重合度与预设第一重合度的差值确定针对相同日志存储概率的三类调节方式，其中，

第一类存储数量调节方式为，所述中控模块在预设第一重合度差值条件将所述相同日志存储概率调节至预设概率；

第二类存储数量调节方式为，所述中控模块在预设第二重合度差值条件下使用预设第一概率调节系数将所述相同日志存储概率调节至第一概率；

第三类存储数量调节方式为，所述中控模块在预设第三重合度差值条件下使用预设第二概率调节系数将所述相同日志存储概率调节至第二概率；

其中，所述预设第一重合度差值条件为，故障成因特征的重合度小于等于预设第一重合度差值；所述预设第二重合度差值条件为，故障成因特征的重合度大于预设第一重合度差值且小于等于预设第二重合度差值；所述预设第三重合度差值条件为，故障成因特征的重合度大于预设第二重合度差值；所述预设第一重合度差值小于所述预设第二重合度差值，所述预设第一概率调节系数小于所述预设第二概率调节系数。

具体而言，预设第一重合度差值记为△G1，预设第二重合度差值记为△G2，预设第一概率调节系数记为β1，预设第二概率调节系数记为β2，预设概率记为C0，其中，△G1＜△G2，1＜β1＜β2，调节后的相同日志存储概率记为C’，设定C’=C0×βh，其中，βh为预设第h概率调节系数，设定h=1，2。

本发明所述系统通过设置的预设第一重合度差值、预设第二重合度差值、预设第一概率调节系数以及预设第二概率调节系数，通过根据故障成因特征的重合度与预设第一重合度的差值确定针对相同日志的存储数量的三类调节方式，降低了由于对相同日志存储概率的调节不精准对于就诊系统运行稳定性的影响，进一步实现了医疗就诊系统运行稳定性和运行效率的提高。

请继续参阅图3所示，所述中控模块根据两个不同就诊事故发生频率的一次函数图像的线性拟合度确定日志的事故关联分类数量是否在允许范围内的两类判定方式，其中，

第一类分类数量判定方式为，所述中控模块在预设第一拟合度条件下判定日志的事故关联分类数量在允许范围内；

第二类分类数量判定方式为，所述中控模块在预设第二拟合度条件下判定日志的事故关联分类数量低于允许范围，并将两个不同就诊事故所包括的日志中的非关联性日志对应的日志类型添加至就诊事故关联分类数据库中；

其中，所述非关联性日志为互相不存在时序关系、互相不存在因果关系以及互相不存在动作关联的日志；

其中，所述预设第一拟合度条件为，两个不同就诊事故发生频率的一次函数图像的线性拟合度小于等于预设线性拟合度；所述预设第二拟合度条件为，两个不同就诊事故发生频率的一次函数图像的线性拟合度大于预设线性拟合度。

具体而言，预设线性拟合度记为S0。

本发明所述系统通过设置的预设第一拟合度条件和预设第二拟合度条件，通过根据两个不同就诊事故的发生频率之间的一次函数图像的线性拟合度确定日志的事故关联分类数量是否在允许范围内的两类判定方式，降低了由于事故关联分类数量的不足的对于就诊系统运行稳定性的影响，进一步实现了医疗就诊系统运行稳定性和运行效率的提高。

请继续参阅图1所示，所述两个不同就诊事故发生频率的一次函数图像的线性拟合度的计算公式为：

，

其中，S为两个不同就诊事故发生频率的一次函数图像的线性拟合度，Rn为第n次采样周期内的第一个就诊事故的事故发生频率，Bi为第n次采样周期内的第二个就诊事故的事故发生频率，K为线性回归拟合函数的斜率，其中K为不等于0的实数。

请继续参阅图1所示，所述中控模块控制数据处理模块对医疗就诊线上平台的就诊延迟时长进行计算，并根据医疗就诊线上平台的就诊延迟时长判定是否对所述医疗日志信息采集粒度进行二次调节，

若医疗就诊线上平台的就诊延迟时长小于等于预设延迟时长阈值，所述中控模块判定就诊效率在允许范围内；

若医疗就诊线上平台的就诊延迟时长大于预设延迟时长阈值，所述中控模块判定就诊效率低于允许范围，通过计算单位周期内的医疗就诊线上平台的就诊延迟时长与预设延迟时长的差值以将所述医疗日志信息采集粒度二次调降至第二对应粒度；

其中，所述第二对应粒度包括第三粒度和第四粒度。

具体而言，作为本发明的优选实施例，所述医疗日志信息采集粒度为医疗日志信息的采集时间间隔或医疗日志信息的信息采集容量。

具体而言，对于医疗日志信息采集粒度的二次调节过程为：中控模块中设有预设第一延迟时长差值△J1、预设第二延迟时长差值△J，预设第三粒度二次调节系数α3，预设第四粒度二次调节系数α4，其中，△J1＜△J2，1＜α3＜α4，

若△J≤△J1，所述中控模块判定不对医疗日志信息采集粒度进行二次调节；

若△J1＜△J≤△J2，所述中控模块判定使用预设第三粒度二次调节系数将所述医疗日志信息采集粒度二次调节至第三粒度；

若△J＞△J2，所述中控模块判定使用预设第四粒度二次调节系数将所述医疗日志信息采集粒度二次调节至第四粒度；

二次调节后的医疗日志信息采集粒度记为D”，设定D”=D’×（1+αf）/2，其中，αf为第f粒度二次调节系数，设定f=3，4。

本发明所述系统通过根据单位周期内的医疗就诊线上平台的就诊延迟时长判定是否对所述医疗日志信息采集粒度进行二次调节，在提高就诊系统运行稳定性的前提下降低日志信息采集信息的增多对于就诊系统运行效率的影响，进一步实现了医疗就诊系统运行稳定性和运行效率的提高。

实施例1

本实施例1一种基于诊疗日志的医疗管理系统应用于医院内部医疗就诊系统的医疗数据管理，针对不同的就诊系统运行日志，作为本发明优选的实施例，本实施例对医院内部医疗就诊系统的医疗数据管理，医疗就诊系统的故障成因特征的重合度为0.65，预设第一重合度差值记为△G1，预设第二重合度差值记为△G2，预设第一概率调节系数记为β1，预设第二概率调节系数记为β2，预设概率记为C0，△G1=0.1，△G2=0.3，β1=1.2，β2=1.4，C0=0.5，

本实施例求得△G=0.2，中控模块判定△G1＜△G≤△G2并使用预设第一概率调节系数β1将相同日志存储概率调节至第一概率，第一概率C’=0.5×1.2=0.6。

本实施例针对医院内部医疗就诊系统进行医疗数据监测，通过设置的预设第一重合度差值、预设第二重合度差值、预设第一概率调节系数以及预设第二概率调节系数，通过根据故障成因特征的重合度与预设第一重合度的差值将相同日志存储概率调节至对应概率，降低了由于对相同日志存储概率的调节不精准对于就诊系统运行稳定性的影响，实现了医疗就诊系统运行稳定性和运行效率的提高。

至此，已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案，但是，本领域技术人员容易理解的是，本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下，本领域技术人员可以对相关技术特征做出等同的更改或替换，这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于诊疗日志的医疗管理系统，其特征在于，包括：

医疗数据采集模块，用以分别采集不同医疗设备和就诊进程的运行日志；

数据处理模块，其与所述医疗数据采集模块相连，用以对所述运行日志进行运算处理以得到日志特征参数，日志特征参数包括安全预警日志数量与安全日志特征数量的差异量、故障成因特征的重合度、两个不同就诊事故发生频率的一次函数图像的线性拟合度以及医疗就诊线上平台的就诊延迟时长；

数据存储模块，其分别与所述医疗数据采集模块和所述数据处理模块相连，用以对运行日志和日志特征参数进行存储；

中控模块，其分别与所述医疗数据采集模块、所述数据处理模块以及所述数据存储模块相连，用以根据安全预警日志数量与安全日志特征数量的差异量将医疗日志信息采集粒度调节至第一对应粒度，以及，根据故障成因特征的重合度将时间点不同的相同日志的存储数量调节至对应数量，以及，根据两个不同就诊事故发生频率的一次函数图像的线性拟合度将两个不同就诊事故所包括的日志中的非关联性日志对应的日志类型添加至就诊事故关联分类数据库中，以及，根据医疗就诊线上平台的就诊延迟时长将所述医疗日志信息采集粒度二次调降至第二对应粒度。

2.根据权利要求1所述的基于诊疗日志的医疗管理系统，其特征在于，所述中控模块根据安全预警日志数量与安全日志特征数量的差异量确定医疗日志采集的全面性是否在允许范围内的三类判定方式，其中，

第一类判定方式为，所述中控模块在预设第一差异量条件下判定医疗日志采集的全面性是否在允许范围内；

第二类判定方式为，所述中控模块在预设第二差异量条件下判定医疗日志采集的全面性低于允许范围、通过计算安全预警日志数量与安全日志特征数量的差异量与预设第一差异量的差值以将医疗日志信息采集粒度调节至第一对应粒度；

第三类判定方式为，所述中控模块在预设第三差异量条件下判定医疗日志采集的全面性低于允许范围，初步判定对于就诊事故发生时刻附近的事件信息的采集全面性低于允许范围，并根据故障成因特征的重合度对就诊事故发生时刻附近的事件信息的采集全面性是否低于允许范围进行二次判定；

其中，所述预设第一差异量条件为，安全预警日志数量与安全日志特征数量的差异量小于等于预设第一差异量；所述预设第二差异量条件为，安全预警日志数量与安全日志特征数量的差异量大于预设第一差异量且小于等于预设第二差异量；所述预设第三差异量条件为，安全预警日志数量与安全日志特征数量的差异量大于预设第二差异量；所述预设第一差异量小于所述预设第二差异量。

3.根据权利要求2所述的基于诊疗日志的医疗管理系统，其特征在于，所述安全预警日志数量与安全日志特征数量的差异量的计算公式为：

，

其中，Q为安全预警日志数量与安全日志特征数量的差异量，em为第m个安全预警日志的安全日志特征数量，m为安全预警日志数量，其中m为大于等于1的自然数。

4.根据权利要求3所述的基于诊疗日志的医疗管理系统，其特征在于，所述中控模块在预设第二差异量条件下根据安全预警日志数量与安全日志特征数量的差异量与预设第一差异量的差值确定针对医疗日志信息采集粒度的三类调节方式，其中，

第一类调节方式为，所述中控模块在预设第一差异量差值条件下将所述医疗日志信息采集粒度调节至预设采集粒度；

第二类调节方式为，所述中控模块在预设第二差异量差值条件下使用预设第二粒度调节系数将所述医疗日志信息采集粒度调节至第一粒度；

第三类调节方式为，所述中控模块在预设第三差异量差值条件下使用预设第一粒度调节系数将所述医疗日志信息采集粒度调节至第二粒度；

其中，所述预设第一差异量差值条件为，安全预警日志数量与安全日志特征数量的差异量与预设第一差异量的差值小于等于预设第一差异量差值；所述预设第二差异量差值条件为，安全预警日志数量与安全日志特征数量的差异量与预设第一差异量的差值大于预设第一差异量差值且小于等于预设第二差异量差值；所述预设第三差异量差值条件为，安全预警日志数量与安全日志特征数量的差异量与预设第一差异量的差大于预设第二差异量差值；所述预设第一差异量差值小于所述预设第二差异量差值，所述预设第一粒度调节系数小于所述预设第二粒度调节系数。

5.根据权利要求4所述的基于诊疗日志的医疗管理系统，其特征在于，所述中控模块根据故障成因特征的重合度确定就诊事故发生时刻附近的事件信息的采集全面性是否低于允许范围的三类二次判定方式，其中，

第一类二次判定方式为，所述中控模块在预设第一重合度条件下二次判定就诊事故发生时刻附近的事件信息的采集全面性在允许范围内；

第二类二次判定方式为，所述中控模块在预设第二重合度条件下二次判定就诊事故发生时刻附近的事件信息的采集全面性低于允许范围，通过计算故障成因特征的重合度与预设第一重合度的差值以将相同日志的存储数量调节至对应数量；

第三类二次判定方式为，所述中控模块在预设第三重合度条件下二次判定就诊事故发生时刻附近的事件信息的采集全面性低于允许范围，判定医疗数据采集模块出现故障并发出针对医疗数据采集模块的故障检修通知；

其中，所述预设第一重合度条件为，故障成因特征的重合度小于等于预设第一重合度；所述预设第二重合度条件为，故障成因特征的重合度大于预设第一重合度且小于等于预设第二重合度；所述预设第三重合度条件为，故障成因特征的重合度大于预设第二重合度；所述预设第一重合度小于所述预设第二重合度。

6.根据权利要求5所述的基于诊疗日志的医疗管理系统，其特征在于，所述故障成因特征的重合度计算公式为：

，

其中，G为故障成因特征的重合度，U₀为故障成因特征的重合特征数量，Ua为第一个日志的故障成因特征数量，Ub为第二个日志的故障成因特征数量。

7.根据权利要求6所述的基于诊疗日志的医疗管理系统，其特征在于，所述中控模块在预设第二重合度条件下根据故障成因特征的重合度与预设第一重合度的差值确定针对相同日志存储概率的三类调节方式，其中，

第一类存储数量调节方式为，所述中控模块在预设第一重合度差值条件将所述相同日志存储概率调节至预设概率；

第二类存储数量调节方式为，所述中控模块在预设第二重合度差值条件下使用预设第一概率调节系数将所述相同日志存储概率调节至第一概率；

第三类存储数量调节方式为，所述中控模块在预设第三重合度差值条件下使用预设第二概率调节系数将所述相同日志存储概率调节至第二概率；

其中，所述预设第一重合度差值条件为，故障成因特征的重合度小于等于预设第一重合度差值；所述预设第二重合度差值条件为，故障成因特征的重合度大于预设第一重合度差值且小于等于预设第二重合度差值；所述预设第三重合度差值条件为，故障成因特征的重合度大于预设第二重合度差值；所述预设第一重合度差值小于所述预设第二重合度差值，所述预设第一概率调节系数小于所述预设第二概率调节系数。

8.根据权利要求7所述的基于诊疗日志的医疗管理系统，其特征在于，所述中控模块根据两个不同就诊事故发生频率的一次函数图像的线性拟合度确定日志的事故关联分类数量是否在允许范围内的两类判定方式，其中，

第一类分类数量判定方式为，所述中控模块在预设第一拟合度条件下判定日志的事故关联分类数量在允许范围内；

第二类分类数量判定方式为，所述中控模块在预设第二拟合度条件下判定日志的事故关联分类数量低于允许范围，并将两个不同就诊事故所包括的日志中的非关联性日志对应的日志类型添加至就诊事故关联分类数据库中；

其中，所述非关联性日志为互相不存在时序关系、互相不存在因果关系以及互相不存在动作关联的日志；

其中，所述预设第一拟合度条件为，两个不同就诊事故发生频率的一次函数图像的线性拟合度小于等于预设线性拟合度；所述预设第二拟合度条件为，两个不同就诊事故发生频率的一次函数图像的线性拟合度大于预设线性拟合度。

9.根据权利要求8所述的基于诊疗日志的医疗管理系统，其特征在于，所述两个不同就诊事故发生频率的一次函数图像的线性拟合度的计算公式为：

，

其中，S为两个不同就诊事故发生频率的一次函数图像的线性拟合度，Rn为第n次采样周期内的第一个就诊事故的事故发生频率，Bi为第n次采样周期内的第二个就诊事故的事故发生频率，K为线性回归拟合函数的斜率，其中K为不等于0的实数。

10.根据权利要求9所述的基于诊疗日志的医疗管理系统，其特征在于，所述中控模块控制数据处理模块对进行计算，并根据医疗就诊线上平台的就诊延迟时长判定是否对所述医疗日志信息采集粒度进行二次调节，

若医疗就诊线上平台的就诊延迟时长小于等于预设延迟时长阈值，所述中控模块判定就诊效率在允许范围内；

若医疗就诊线上平台的就诊延迟时长大于预设延迟时长阈值，所述中控模块判定就诊效率低于允许范围，通过计算单位周期内的医疗就诊线上平台的就诊延迟时长与预设延迟时长的差值以将所述医疗日志信息采集粒度二次调降至第二对应粒度；

其中，所述第二对应粒度包括第三粒度和第四粒度。

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