CN116959692A - 电子病历质控方法、系统、终端及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及大数据处理技术领域，具体提供一种电子病历质控方法、系统、终端及存储介质，包括：利用机器人流程自动化技术将病历数据导入病历模板，得到电子病历；对电子病历的病历数据进行标准化清洗；利用关联规则算法对电子病历中的症状信息和诊断结果进行关联挖掘，得到两者之间的关联度；将关联度低于预设阈值的电子病历标记为异常病历，将异常病历发送至人工审核终端。本发明利用机器人流程自动化技术按照标准流程将病历数据导入病历模板，从而进行电子病历的规范化制作，避免了输入信息错误或遗漏的问题，且对电子病历进行标准化清洗和关联度挖掘，进一步实现对电子病历的纠错，对异常电子病历进行人工审核从而提升病历质量。
Description
技术领域
本发明属于大数据处理技术领域，具体涉及一种电子病历质控方法、系统、终端及存储介质。
背景技术
随着医疗技术的发展和电子病历的广泛应用，电子病历已经成为了医疗记录的主要形式，为医生和医院管理者提供了方便、高效和准确的病历信息。现有的电子病历上传方法大多是人工在可视化界面中输入病历信息，在输入完成后生成电子病历，将电子病历存入数据库留档。
这种方式保存的电子病历较为混乱，不利于数据分析，且仅起到病历保存的作用，没有对电子病历的纠错功能。
发明内容
针对现有技术存在的数据混乱且没有纠错功能的问题，本发明提供一种电子病历质控方法、系统、终端及存储介质，以解决上述技术问题。
第一方面，本发明提供一种电子病历质控方法，包括：
利用机器人流程自动化技术将病历数据导入病历模板，得到电子病历；
对电子病历的病历数据进行标准化清洗；
利用关联规则算法对电子病历中的症状信息和诊断结果进行关联挖掘，得到两者之间的关联度；
将关联度低于预设阈值的电子病历标记为异常病历，将异常病历发送至人工审核终端。
在一个可选的实施方式中，利用机器人流程自动化技术将病历数据导入病历模板，得到电子病历，包括：
对符合电子病历数据标准规定的数据项及数据项之间的逻辑关系进行录入、编辑，生成病历模板；
对接多个数据系统，从多个数据系统采集更新的数据，并将单次采集的数据缓存至待处理列表；
解析数据所属的身份信息，将身份信息相同的数据转存至以所述身份信息命名的个人数据列表；
根据个人数据列表中数据的源系统与病历模板的数据项的对应关系，将个人数据列表中的数据导入病历模板，得到与个人数据列表完全对应的电子病历，清除个人数据列表；
在为所有个人数据列表生成对应的电子病历后，清除待处理列表。
在一个可选的实施方式中，对电子病历的病历数据进行标准化清洗，包括：
配置字段清洗规则，正则表达式清洗规则，复杂逻辑清洗规则，对电子病历中的数据进行清洗，处理无效数据、缺失数据和错误数据；
采用HIPAA的脱敏方案对电子病历的敏感信息进行模糊处理。
在一个可选的实施方式中，将关联度低于预设阈值的电子病历标记为异常病历，将异常病历发送至人工审核终端，包括：
将异常病历缓存至任务队列；
从任务队列中按缓存时间先后逐一提取目标异常病历，解析异常病历的负责人信息；
从人员管理数据库中查询所述负责人信息对应的人工审核终端ip，将所述目标异常病历发送至人工审核终端ip；
获取人工审核终端ip的审核结果，若审核结果为病历正常，则保存所述电子病历，若审核结果为病历错误，则为所述目标异常病历生成修改任务，并将所述修改任务分配至与所述负责人信息关联的用户终端。
第二方面，本发明提供一种电子病历质控系统，包括：
病历生成模块，用于利用机器人流程自动化技术将病历数据导入病历模板，得到电子病历；
数据清洗模块，用于对电子病历的病历数据进行标准化清洗；
关联挖掘模块，用于利用关联规则算法对电子病历中的症状信息和诊断结果进行关联挖掘，得到两者之间的关联度；
人工审核模块，用于将关联度低于预设阈值的电子病历标记为异常病历，将异常病历发送至人工审核终端。
在一个可选的实施方式中，所述病历生成模块包括：
模板生成单元，用于对符合电子病历数据标准规定的数据项及数据项之间的逻辑关系进行录入、编辑，生成病历模板；
数据采集单元，用于对接多个数据系统，从多个数据系统采集更新的数据，并将单次采集的数据缓存至待处理列表；
数据转存单元，用于解析数据所属的身份信息，将身份信息相同的数据转存至以所述身份信息命名的个人数据列表；
数据导入单元，用于根据个人数据列表中数据的源系统与病历模板的数据项的对应关系，将个人数据列表中的数据导入病历模板，得到与个人数据列表完全对应的电子病历，清除个人数据列表；
缓存清除单元，用于在为所有个人数据列表生成对应的电子病历后，清除待处理列表。
在一个可选的实施方式中，所述数据清洗模块包括：
清洗处理单元，用于配置字段清洗规则，正则表达式清洗规则，复杂逻辑清洗规则，对电子病历中的数据进行清洗，处理无效数据、缺失数据和错误数据；
脱敏处理单元，用于采用HIPAA的脱敏方案对电子病历的敏感信息进行模糊处理。
在一个可选的实施方式中，所述人工审核模块包括：
异常转存单元，用于将异常病历缓存至任务队列；
病历解析单元，用于从任务队列中按缓存时间先后逐一提取目标异常病历，解析异常病历的负责人信息；
第一处理单元，用于从人员管理数据库中查询所述负责人信息对应的人工审核终端ip，将所述目标异常病历发送至人工审核终端ip；
第二处理单元，用于获取人工审核终端ip的审核结果，若审核结果为病历正常，则保存所述电子病历，若审核结果为病历错误，则为所述目标异常病历生成修改任务，并将所述修改任务分配至与所述负责人信息关联的用户终端。
第三方面，提供一种终端，包括：
处理器、存储器，其中，
该存储器用于存储计算机程序，
该处理器用于从存储器中调用并运行该计算机程序，使得终端执行上述的终端的方法。
第四方面，提供了一种计算机存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述各方面所述的方法。
本发明的有益效果在于，本发明提供的电子病历质控方法、系统、终端及存储介质，利用机器人流程自动化技术按照标准流程将病历数据导入病历模板，从而进行电子病历的规范化制作，避免了输入信息错误或遗漏的问题，且对电子病历进行标准化清洗和关联度挖掘，进一步实现对电子病历的纠错，对异常电子病历进行人工审核从而提升病历质量。
此外，本发明设计原理可靠，结构简单，具有非常广泛的应用前景。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明一个实施例的方法的示意性流程图。
图2是本发明一个实施例的系统的示意性框图。
图3为本发明实施例提供的一种终端的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明中的技术方案，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，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。
本发明实施例提供的电子病历质控方法由计算机设备执行，相应地，电子病历质控系统运行于计算机设备中。
图1是本发明一个实施例的方法的示意性流程图。其中，图1执行主体可以为一种电子病历质控系统。根据不同的需求，该流程图中步骤的顺序可以改变，某些可以省略。
如图1所示，该方法包括：
步骤110，利用机器人流程自动化技术将病历数据导入病历模板，得到电子病历；
步骤120，对电子病历的病历数据进行标准化清洗；
步骤130，利用关联规则算法对电子病历中的症状信息和诊断结果进行关联挖掘，得到两者之间的关联度；
步骤140，将关联度低于预设阈值的电子病历标记为异常病历，将异常病历发送至人工审核终端。
为了便于对本发明的理解，下面以本发明电子病历质控方法的原理，结合实施例中对电子病历进行质控管理的过程，对本发明提供的电子病历质控方法做进一步的描述。
具体的，所述电子病历质控方法包括：
S1、利用机器人流程自动化技术将病历数据导入病历模板，得到电子病历。
机器人流程自动化（Robotic process automation，简称RPA）是以软件机器人及人工智能（AI）为基础的业务过程自动化科技。机器人流程自动化（RPA）系统是一种应用程序，它通过模仿最终用户在电脑的手动操作方式，提供了另一种方式来使最终用户手动操作流程自动化。
设置标准流程，包括：对符合电子病历数据标准规定的数据项及数据项之间的逻辑关系进行录入、编辑，生成病历模板；对接多个数据系统，从多个数据系统采集更新的数据，并将单次采集的数据缓存至待处理列表；解析数据所属的身份信息，将身份信息相同的数据转存至以所述身份信息命名的个人数据列表；根据个人数据列表中数据的源系统与病历模板的数据项的对应关系，将个人数据列表中的数据导入病历模板，得到与个人数据列表完全对应的电子病历，清除个人数据列表；在为所有个人数据列表生成对应的电子病历后，清除待处理列表。
机器人流程自动化技术按照标准流程不断采集病历数据生成电子病历。
S2、对电子病历的病历数据进行标准化清洗。
配置字段清洗规则，正则表达式清洗规则，复杂逻辑清洗规则，对电子病历中的数据进行清洗，处理无效数据、缺失数据和错误数据。
采用HIPAA的脱敏方案对电子病历的敏感信息进行模糊处理。
S3、利用关联规则算法对电子病历中的症状信息和诊断结果进行关联挖掘，得到两者之间的关联度。
将数据库中所有治愈的电子病历导入一个数据集，创建关联规则算法，利用关联规则算法挖掘数据集中的症状信息与诊断结果的关联关系。
利用关联规则算法计算新生成的电子病历中的症状信息与诊断结果的支持度，将该支持度作为两者之间的关联度。
S4、将关联度低于预设阈值的电子病历标记为异常病历，将异常病历发送至人工审核终端。
将症状信息与诊断结果的关联度低于70%的电子病历标记为异常病历，将异常病历缓存至预先编译的任务队列。
从任务队列中按缓存时间先后逐一提取目标异常病历，解析异常病历的负责人信息（医生信息）。
从人员管理数据库中查询所述负责人信息对应的人工审核终端ip，将所述目标异常病历发送至人工审核终端ip。例如在人员管理数据库建立以科室为单位的审核组，每个审核组对应一个人工审核终端ip，查询负责人信息所属的科室从而获取对应的人工审核ip。
获取人工审核终端ip的审核结果，若审核结果为病历正常，则保存所述电子病历，若审核结果为病历错误，则为所述目标异常病历生成修改任务，并将所述修改任务分配至与所述负责人信息关联的用户终端，即将修改任务分配至负责人账户。负责人完成修改任务后更新电子病历，并利用关联规则算法重新评估新电子病历的症状信息与诊断结果的关联关系，从新对电子病历进行异常评估和后续处理。
在一些实施例中，所述电子病历质控系统可以包括多个由计算机程序段所组成的功能模块。所述电子病历质控系统中的各个程序段的计算机程序可以存储于计算机设备的存储器中，并由至少一个处理器所执行，以执行（详见图1描述）电子病历质控的功能。
本实施例中，所述电子病历质控系统根据其所执行的功能，可以被划分为多个功能模块，如图2所示。系统200的功能模块可以包括：病历生成模块210、数据清洗模块220、关联挖掘模块230和人工审核模块240。本发明所称的模块是指一种能够被至少一个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，其存储在存储器中。在本实施例中，关于各模块的功能将在后续的实施例中详述。
病历生成模块，用于利用机器人流程自动化技术将病历数据导入病历模板，得到电子病历；
数据清洗模块，用于对电子病历的病历数据进行标准化清洗；
关联挖掘模块，用于利用关联规则算法对电子病历中的症状信息和诊断结果进行关联挖掘，得到两者之间的关联度；
人工审核模块，用于将关联度低于预设阈值的电子病历标记为异常病历，将异常病历发送至人工审核终端。
可选地，作为本发明一个实施例，所述病历生成模块包括：
模板生成单元，用于对符合电子病历数据标准规定的数据项及数据项之间的逻辑关系进行录入、编辑，生成病历模板；
数据采集单元，用于对接多个数据系统，从多个数据系统采集更新的数据，并将单次采集的数据缓存至待处理列表；
数据转存单元，用于解析数据所属的身份信息，将身份信息相同的数据转存至以所述身份信息命名的个人数据列表；
数据导入单元，用于根据个人数据列表中数据的源系统与病历模板的数据项的对应关系，将个人数据列表中的数据导入病历模板，得到与个人数据列表完全对应的电子病历，清除个人数据列表；
缓存清除单元，用于在为所有个人数据列表生成对应的电子病历后，清除待处理列表。
可选地，作为本发明一个实施例，所述数据清洗模块包括：
清洗处理单元，用于配置字段清洗规则，正则表达式清洗规则，复杂逻辑清洗规则，对电子病历中的数据进行清洗，处理无效数据、缺失数据和错误数据；
脱敏处理单元，用于采用HIPAA的脱敏方案对电子病历的敏感信息进行模糊处理。
可选地，作为本发明一个实施例，所述人工审核模块包括：
异常转存单元，用于将异常病历缓存至任务队列；
病历解析单元，用于从任务队列中按缓存时间先后逐一提取目标异常病历，解析异常病历的负责人信息；
第一处理单元，用于从人员管理数据库中查询所述负责人信息对应的人工审核终端ip，将所述目标异常病历发送至人工审核终端ip；
第二处理单元，用于获取人工审核终端ip的审核结果，若审核结果为病历正常，则保存所述电子病历，若审核结果为病历错误，则为所述目标异常病历生成修改任务，并将所述修改任务分配至与所述负责人信息关联的用户终端。
图3为本发明实施例提供的一种终端300的结构示意图，该终端300可以用于执行本发明实施例提供的电子病历质控方法。
其中，该终端300可以包括：处理器310、存储器320及通信单元330。这些组件通过一条或多条总线进行通信，本领域技术人员可以理解，图中示出的服务器的结构并不构成对本发明的限定，它既可以是总线形结构，也可以是星型结构，还可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
其中，该存储器320可以用于存储处理器310的执行指令，存储器320可以由任何类型的易失性或非易失性存储终端或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器（SRAM），电可擦除可编程只读存储器（EEPROM），可擦除可编程只读存储器（EPROM），可编程只读存储器（PROM），只读存储器（ROM），磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。当存储器320中的执行指令由处理器310执行时，使得终端300能够执行以下上述方法实施例中的部分或全部步骤。
处理器310为存储终端的控制中心，利用各种接口和线路连接整个电子终端的各个部分，通过运行或执行存储在存储器320内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，以执行电子终端的各种功能和/或处理数据。所述处理器可以由集成电路(Integrated Circuit，简称IC) 组成，例如可以由单颗封装的IC 所组成，也可以由连接多颗相同功能或不同功能的封装IC而组成。举例来说，处理器310可以仅包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)。在本发明实施方式中，CPU可以是单运算核心，也可以包括多运算核心。
通信单元330，用于建立通信信道，从而使所述存储终端可以与其它终端进行通信。接收其他终端发送的用户数据或者向其他终端发送用户数据。
本发明还提供一种计算机存储介质，其中，该计算机存储介质可存储有程序，该程序执行时可包括本发明提供的各实施例中的部分或全部步骤。所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体（英文：read-only memory，简称：ROM）或随机存储记忆体（英文：random access memory，简称：RAM）等。
因此，本发明利用机器人流程自动化技术按照标准流程将病历数据导入病历模板，从而进行电子病历的规范化制作，避免了输入信息错误或遗漏的问题，且对电子病历进行标准化清洗和关联度挖掘，进一步实现对电子病历的纠错，对异常电子病历进行人工审核从而提升病历质量，本实施例所能达到的技术效果可以参见上文中的描述，此处不再赘述。
本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明实施例中的技术可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本发明实施例中的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中如U盘、移动硬盘、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质，包括若干指令用以使得一台计算机终端（可以是个人计算机，服务器，或者第二终端、网络终端等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。
本说明书中各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。尤其，对于终端实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例中的说明即可。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的系统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，例如多个模块或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，系统或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
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模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。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模块中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。
尽管通过参考附图并结合优选实施例的方式对本发明进行了详细描述，但本发明并不限于此。在不脱离本发明的精神和实质的前提下，本领域普通技术人员可以对本发明的实施例进行各种等效的修改或替换，而这些修改或替换都应在本发明的涵盖范围内/任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种电子病历质控方法，其特征在于，包括：
利用机器人流程自动化技术将病历数据导入病历模板，得到电子病历；
对电子病历的病历数据进行标准化清洗；
利用关联规则算法对电子病历中的症状信息和诊断结果进行关联挖掘，得到两者之间的关联度；
将关联度低于预设阈值的电子病历标记为异常病历，将异常病历发送至人工审核终端。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用机器人流程自动化技术将病历数据导入病历模板，得到电子病历，包括：
对符合电子病历数据标准规定的数据项及数据项之间的逻辑关系进行录入、编辑，生成病历模板；
对接多个数据系统，从多个数据系统采集更新的数据，并将单次采集的数据缓存至待处理列表；
解析数据所属的身份信息，将身份信息相同的数据转存至以所述身份信息命名的个人数据列表；
根据个人数据列表中数据的源系统与病历模板的数据项的对应关系，将个人数据列表中的数据导入病历模板，得到与个人数据列表完全对应的电子病历，清除个人数据列表；
在为所有个人数据列表生成对应的电子病历后，清除待处理列表。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对电子病历的病历数据进行标准化清洗，包括：
配置字段清洗规则，正则表达式清洗规则，复杂逻辑清洗规则，对电子病历中的数据进行清洗，处理无效数据、缺失数据和错误数据；
采用HIPAA的脱敏方案对电子病历的敏感信息进行模糊处理。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将关联度低于预设阈值的电子病历标记为异常病历，将异常病历发送至人工审核终端，包括：
将异常病历缓存至任务队列；
从任务队列中按缓存时间先后逐一提取目标异常病历，解析异常病历的负责人信息；
从人员管理数据库中查询所述负责人信息对应的人工审核终端ip，将所述目标异常病历发送至人工审核终端ip；
获取人工审核终端ip的审核结果，若审核结果为病历正常，则保存所述电子病历，若审核结果为病历错误，则为所述目标异常病历生成修改任务，并将所述修改任务分配至与所述负责人信息关联的用户终端。
5.一种电子病历质控系统，其特征在于，包括：
病历生成模块，用于利用机器人流程自动化技术将病历数据导入病历模板，得到电子病历；
数据清洗模块，用于对电子病历的病历数据进行标准化清洗；
关联挖掘模块，用于利用关联规则算法对电子病历中的症状信息和诊断结果进行关联挖掘，得到两者之间的关联度；
人工审核模块，用于将关联度低于预设阈值的电子病历标记为异常病历，将异常病历发送至人工审核终端。
6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述病历生成模块包括：
模板生成单元，用于对符合电子病历数据标准规定的数据项及数据项之间的逻辑关系进行录入、编辑，生成病历模板；
数据采集单元，用于对接多个数据系统，从多个数据系统采集更新的数据，并将单次采集的数据缓存至待处理列表；
数据转存单元，用于解析数据所属的身份信息，将身份信息相同的数据转存至以所述身份信息命名的个人数据列表；
数据导入单元，用于根据个人数据列表中数据的源系统与病历模板的数据项的对应关系，将个人数据列表中的数据导入病历模板，得到与个人数据列表完全对应的电子病历，清除个人数据列表；
缓存清除单元，用于在为所有个人数据列表生成对应的电子病历后，清除待处理列表。
7.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述数据清洗模块包括：
清洗处理单元，用于配置字段清洗规则，正则表达式清洗规则，复杂逻辑清洗规则，对电子病历中的数据进行清洗，处理无效数据、缺失数据和错误数据；
脱敏处理单元，用于采用HIPAA的脱敏方案对电子病历的敏感信息进行模糊处理。
8.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述人工审核模块包括：
异常转存单元，用于将异常病历缓存至任务队列；
病历解析单元，用于从任务队列中按缓存时间先后逐一提取目标异常病历，解析异常病历的负责人信息；
第一处理单元，用于从人员管理数据库中查询所述负责人信息对应的人工审核终端ip，将所述目标异常病历发送至人工审核终端ip；
第二处理单元，用于获取人工审核终端ip的审核结果，若审核结果为病历正常，则保存所述电子病历，若审核结果为病历错误，则为所述目标异常病历生成修改任务，并将所述修改任务分配至与所述负责人信息关联的用户终端。
9.一种终端，其特征在于，包括：
存储器，用于存储电子病历质控程序；
处理器，用于执行所述电子病历质控程序时实现如权利要求1-4任一项所述电子病历质控方法的步骤。
10.一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储有电子病历质控程序，所述电子病历质控程序被处理器执行时实现如权利要求1-4任一项所述电子病历质控方法的步骤。
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Citations (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002049887A (ja) * | 2000-08-02 | 2002-02-15 | Leben Co Ltd | 病院処方誤り防止システム |
| CN107103197A (zh) * | 2017-04-26 | 2017-08-29 | 浙江宁格医疗科技有限公司 | 一种智能电子病案管理方法及其系统 |
| CN107463776A (zh) * | 2017-07-26 | 2017-12-12 | 深圳市坐标软件开发有限公司 | 基于b/s架构实现web端电子病历生成方法和系统 |
| CN109903824A (zh) * | 2017-12-08 | 2019-06-18 | 青岛大学附属医院 | 一种数字化病案分类管理系统及其使用方法 |
| CN111488730A (zh) * | 2020-04-02 | 2020-08-04 | 重庆橡树信息科技有限公司 | 一种基于编辑器的单病种电子病历自动生成方法 |
| CN111863174A (zh) * | 2020-07-27 | 2020-10-30 | 北京颐圣智能科技有限公司 | 一种病历质量评估方法及计算设备 |
| CN111986770A (zh) * | 2020-08-31 | 2020-11-24 | 平安医疗健康管理股份有限公司 | 药方用药审核方法、装置、设备及存储介质 |
| JP2022037176A (ja) * | 2020-03-30 | 2022-03-08 | 株式会社Peco | 動物患者用電子カルテの提供方法 |
| CN114330272A (zh) * | 2021-12-28 | 2022-04-12 | 挂号网（杭州）科技有限公司 | 一种病历模板生成方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN114822742A (zh) * | 2022-04-29 | 2022-07-29 | 成都成电医星数字健康软件有限公司 | 一种医疗病案数据质控方法及装置 |
| CN115083599A (zh) * | 2022-07-12 | 2022-09-20 | 南京云创大数据科技股份有限公司 | 一种基于知识图谱的病状初步诊断及治疗方法 |
| WO2022217713A1 (zh) * | 2021-04-16 | 2022-10-20 | 平安科技（深圳）有限公司 | 症候群监测预警方法、装置、计算机设备及存储介质 |
| CN116469570A (zh) * | 2023-04-07 | 2023-07-21 | 西安电子科技大学 | 一种基于电子病历的恶性肿瘤并发症分析方法 |
-
2023
- 2023-09-18 CN CN202311198300.0A patent/CN116959692A/zh active Pending
Patent Citations (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002049887A (ja) * | 2000-08-02 | 2002-02-15 | Leben Co Ltd | 病院処方誤り防止システム |
| CN107103197A (zh) * | 2017-04-26 | 2017-08-29 | 浙江宁格医疗科技有限公司 | 一种智能电子病案管理方法及其系统 |
| CN107463776A (zh) * | 2017-07-26 | 2017-12-12 | 深圳市坐标软件开发有限公司 | 基于b/s架构实现web端电子病历生成方法和系统 |
| CN109903824A (zh) * | 2017-12-08 | 2019-06-18 | 青岛大学附属医院 | 一种数字化病案分类管理系统及其使用方法 |
| JP2022037176A (ja) * | 2020-03-30 | 2022-03-08 | 株式会社Peco | 動物患者用電子カルテの提供方法 |
| CN111488730A (zh) * | 2020-04-02 | 2020-08-04 | 重庆橡树信息科技有限公司 | 一种基于编辑器的单病种电子病历自动生成方法 |
| CN111863174A (zh) * | 2020-07-27 | 2020-10-30 | 北京颐圣智能科技有限公司 | 一种病历质量评估方法及计算设备 |
| CN111986770A (zh) * | 2020-08-31 | 2020-11-24 | 平安医疗健康管理股份有限公司 | 药方用药审核方法、装置、设备及存储介质 |
| WO2022217713A1 (zh) * | 2021-04-16 | 2022-10-20 | 平安科技（深圳）有限公司 | 症候群监测预警方法、装置、计算机设备及存储介质 |
| CN114330272A (zh) * | 2021-12-28 | 2022-04-12 | 挂号网（杭州）科技有限公司 | 一种病历模板生成方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN114822742A (zh) * | 2022-04-29 | 2022-07-29 | 成都成电医星数字健康软件有限公司 | 一种医疗病案数据质控方法及装置 |
| CN115083599A (zh) * | 2022-07-12 | 2022-09-20 | 南京云创大数据科技股份有限公司 | 一种基于知识图谱的病状初步诊断及治疗方法 |
| CN116469570A (zh) * | 2023-04-07 | 2023-07-21 | 西安电子科技大学 | 一种基于电子病历的恶性肿瘤并发症分析方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 秦银河等主编: "《医院绩效管理实践 基于按病种分值付费（DIP）制度的医院绩效管理探索》", 科学技术文献出版社, pages: 279 * |
| 陆鹏;刘金星;: "具有自学习能力的电子病历后结构化技术研究", 世界最新医学信息文摘, no. 73, pages 199 - 200 * |
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