CN1495635A - 一种用于监视健康护理病人遭遇相关信息的系统 - Google Patents
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Abstract
通过自动辨别和评价复杂数据模式以通过使用用户创建的数据模式模板来识别统计上有意义的模式和簇从而探查欺诈、疾病发作和成本减小的机会，一种系统实时地监视多个组织的有关病人健康护理财务和临床遭遇的信息。一种系统监视从病人与健康护理提供者的交互得到的有关健康护理遭遇的信息以探查不规则的数据模式。该系统包括接口处理器，用于从多个不同的源接收包括临床和财务信息的病人遭遇相关信息以便存储在数据库中。搜索处理器搜索数据库以识别预定数据模式并确定所识别的数据模式是否符合预定准则。数据处理器处理所识别的遭遇相关信息以适合于输出通信。
Description
这是由D.Fitzgerald等提交于2002年4月9日的临时申请序列号60/371,027和由D.Fitzgerald等提交于2002年3月31日的临时申请序列号60/384,674的非临时申请。
发明领域
本发明涉及一种系统和用户界面，用于在累积和监视有关病人健康护理遭遇的信息以识别有意义的数据模式的过程中使用。
发明背景
健康护理提供者(如医院、诊所或医生)以及其它实体产生涉及病人和健康护理企业的交互的病人遭遇记录，该遭遇具有财务或事务处理后果(如病人就诊、电话呼叫、治疗、住院病人停留或门诊病人程序、索赔创建等)。该记录包含有价值的信息，可被用于多种目的，包括医疗索赔(claim)欺诈或滥用的探查、疾病发作的探查、监视出生缺陷的发生率、生物恐怖主义的探查、最优化临床系统管理、最优化用于特定医疗状况的治疗、管理健康护理成本、支持健康护理组织的巩固和合并以及政府报告。为一个或多个这些目的而处理有关病人遭遇的数据的已知系统常常是低效的并且在其能力方面是有限的。具体而言，已知系统典型地被用于处理历史累积的非实时数据，并且在其适用性范围、其灵活性、其数据分析能力以及它们能检查的信息源的范围和特性方面是有限的。例如，现有系统典型地不得不检查与护理的特定情景关联的特定病人记录，其被保留在特定健康护理组织专有的本地数据库中以为了单一目的而辨别特定数据模式。
这些局限意味着现有健康护理索赔数据欺诈探查系统或者是不能识别表现出欺诈的、常常是精密且复杂的数据，或者是过晚地探查到这种数据模式以至于不能进行即时或预防性干预。例如，由健康护理保险支付者组织使用的一个系统依赖于索赔监视，其涉及分析和评判特定数据库中的有关索赔的信息以便随后的手动回顾。依赖于非实时历史数据的分析，这种系统既不能启动即时预防性干预也易受人为错误的损坏，并且亦不能提供连续24小时的欺诈探查监视。其它系统使用用于各个病人的历史医疗数据的诊断解释的基于知识的模型以识别和跟踪特定状况如，例如糖尿病、传染病、高血压、食物中毒或其它预定状况。这是为了支持病人护理、促进临床研究或识别有关公众的健康状况。典型地，这些系统回顾性地适用于单个组织的有限历史数据集。依照发明原理的系统针对的是被识别的需要和所关联的问题。
发明概述
本发明人已有利且发明性地认识到，理想的是提供一种能通过对来自多个组织的一个范围的信息源的先进实时分析而得到洞察力的系统。这些信息源包括多组织、地理上不同的州、国家或国际的网络源。这种能力促进对有关公众健康、环境或生物恐怖主义的初始普遍医疗状况的即时和精确的探查，并支持将所汇集数据和统计索赔(和其它)数据报告提供给管理和政府机构。
通过自动辨别和评价复杂数据模式以通过使用用户创建的数据模式模板来识别统计上有意义的模式和簇(cluster)从而探查欺诈、疾病发作和成本减小的机会，一种系统实时地监视多个组织的有关病人健康护理财务和临床遭遇的信息。一种系统监视从病人与健康护理提供者的交互得到的有关健康护理遭遇的信息以探查不规则的数据模式。该系统包括接口处理器，用于从多个不同的源接收包括临床和财务信息的病人遭遇相关信息以便存储在数据库中。搜索处理器搜索数据库以识别预定数据模式并确定所识别的数据模式是否符合预定准则。数据处理器处理所识别的遭遇相关信息以适合于输出通信。
附图简述
图1示出依照发明原理的监视和监视系统。
图2示出依照发明原理包括监视系统的整个遭遇数据处理系统。
图3示出依照发明原理由图1和2的系统采用的用于监视有关遭遇的信息以探查不规则数据模式的过程的流程图。
图4示出依照发明原理说明病人索赔记账记录的用户界面显示图像，该记录用于涉及伤害治疗的与健康护理提供者的多个病人遭遇。
图5示出依照发明原理说明搜索模板的用户界面显示图像。
图6示出依照发明原理支持搜索的启动的用户界面显示图像。
图7和8示出依照发明原理说明用于用户的当前和归档监视活动的状态的用户界面显示图像。
图9-15示出依照发明原理可由授权用户访问的有关健康护理遭遇的信息记录。
图16示出依照发明原理说明用户登录页的用户界面显示图像。
发明详述
本发明人已有利地认识到，理想的是提供一种用于实时监视从多个组织得到的有关病人健康护理财务和临床遭遇的信息的系统。图1示出一种监视系统，用于在遭遇相关信息被产生、传送和存储在图1的所汇集健康护理遭遇服务、记账和索赔数据库68中时自动辨别和评价遭遇相关信息中的复杂数据模式。在此所使用的遭遇包括病人与健康护理企业的遭遇，它涉及病人和健康护理企业的交互，其具有财务或事务处理后果并可包括例如病人就诊、电话呼叫、治疗、住院病人停留或门诊病人治疗、会见、检查、程序、有关治疗的事件发生(包括照像、放射检查、心电图(ECG)等)、对健康护理企业的许可、对药物的测试或定制等。在遭遇相关信息被产生、传送和存储时，监视系统检查它。为此，系统检查与用于服务或程序的定制关联的记录和消息或所存数据、测试结果、实验室结果、记账和索赔数据、病人记录和关联的诊断、治疗、药物以及协议注释和代码。
在此所使用的规则包括用于确定健康护理索赔元素服从预定需要的程序，包括健康计划报销(reimbursement)状况、健康计划格式需要、报销程式(formula)、报销约束和报销计算程序。规则亦可包括处方指南、方案或模型，用于如何通过使用表格和数据或者表格和数据之间的关系来呈现、指导或调整动作。此外，在此所使用的例外包括问题的标识和处理该问题的机构，并且在此所使用的索赔元素可包括一部分索赔、完整的索赔、索赔的各个记录和关联于与健康护理服务提供者的各个病人遭遇的记录数据。此外，在此所使用的索赔是由保险公司用来辨别服务和有关变化的手段(instrument)，但它不产生绝对期望的支付。相反，账单(典型地被指向保证人或其它财政负责团体)是期望的支付。
系统自动且连续地监视(一天24小时)实时消息和通信以及数据库的内容和关联的更新消息(并且不仅仅是历史数据)。系统以此通过使用用户创建的数据模式模板来识别新出现和长期存在的统计上有意义的数据模式和簇，从而探查欺诈、疾病发作和成本减小的机会。复杂数据模式模板被用于在从多个不同的组织和源实时得到的多个不同类型的临床和财务信息上探查数据模式。信息类型包括：临床信息类型，如用于程序和治疗的定制、诊断代码、其它医疗状况和治疗结果，还有财务信息类型，如所汇集和核对的索赔数据，其由诊断类型、治疗类型、组织、负责医生、地理区域、有关医疗状况和保险公司来分类。自动、实时连续数据监视系统有利地探查和分析复杂数据模式以足够早地识别统计上有意义的模式从而能进行欺诈或疾病发作的预防或抑制同时消除人为错误。
图1的监视系统识别记录匹配模板模式的单个或多个(簇)事件发生以探查欺诈、疾病发作和成本减小的机会。通过比较对应的程序和治疗成本、利用率和治疗成果，系统将日常记账模式与不常见的模式分开。系统亦相互比较健康护理提供者的操作特征以识别治疗途径、成果、成本、效率、药物使用、护理计划和工作实践的差异。为此，系统对在治疗单独提供者或实践的病人的程序的使用之上或之下的系统模式进行搜索。
系统识别有益于雇主、健康护理提供者和病人的成本减小机会。由此，通过基于对各个雇员护理情况的成本的实时询问来确定雇主和雇员成本的估算，雇主能最优化用于雇员的健康护理保险计划的选择，并探查新出现的成本模式和趋势。当疾病发作或紧急医疗状况在企业、不同位置的多个组织、国家或国际上的地理区域中或者人口的特定段内如，例如在孕妇、10岁以下的儿童或有有关医疗状况的人们中发展时，系统识别疾病发作或紧急医疗状况。系统能监视人口中或雇员中的发病率趋势、出生缺陷、慢性状况和疾病发作，或者确定流感、感冒、过敏症或其它疾病是否正通过一般情况下的职工或在特定场所或房屋(premise)中传播。例如，政府健康机构能迅速确认疾病发作、食物中毒和其它有威胁的状况并在病症传播之前传播该信息以例如对传染取得先机或截断成批污染食物的递送。通过识别单独的可疑索赔和滥用的系统模式，系统亦识别对健康护理支付者组织和财政中介者(如健康护理保险公司或保证人)进行的索赔中的欺诈或滥用。
图1示出自动(一天24小时的操作)监视系统，包括模式评价器40，其被用于搜索记录匹配使用模式设计器功能38创建的预定模板模式的单个或多个(簇)事件发生。监视系统搜索实时和历史的临床和财务数据源以探查表示欺诈、疾病发作和成本减小的机会的数据模式并核对信息以便准备报告。历史源包括所汇集健康护理遭遇服务、记账和索赔数据库68、规则库74和例如包括链接治疗和成果的电子病人记录库的其它库69。库68包括至少一个关系数据库，其把产生索赔的遭遇的记录链接于病人健康计划报销和合格规则以及用于病人医疗事件或疾病的汇兑记录。库68亦累积来自多个健康护理提供者的财务应用的非冗余数据，包括医院、诊所和医生系统的那些。库68使用已知技术以从逻辑上链接驻留在多个场所的数据库，从而链接涉及护理的多个遭遇，包括预允许测试、住院病人停留、门诊病人追踪(follow-up)、治疗和成果、遍及多个提供者和场所的账单和支付。类似地，库74包括至少一个关系数据库，包括被用于处理索赔数据的规则，其包括被连续采集和存储在库74中的管理方针和指示。库74亦存储被用于以下的规则：基于预定阈值准则，通过确定所识别的数据模式的事件是否包括统计上有意义的事件发生，从而确定所识别的数据模式是否符合预定准则。另外，库74存储模板搜索模式，用于在重复搜索中使用，或用于检索和修改以例如创建新搜索。图5示出说明可通过入口28访问的搜索模板的用户界面显示图像。搜索模板在行515上示出搜索标识符(ID)、搜索名称、搜索结果的最后更新日期以及警报水平。进一步的搜索细节在行510和505中示出，包括在评价所得搜索结果的统计频率分布的过程中使用的信息识别评价准则(在该实例中为Chi-Square准则)。
诸如雇主、管理者、健康护理支付者组织、健康护理提供者组织或研究者(1-5)的用户能使用监视入口28来启动对库68、规则库74和其它(位于本地或远程的)库69的搜索以识别临床和财务信息数据模式。用户能搜索库68和其它数据源的记录以识别涉及从例如索赔更新历史和保险责任范围规则更新历史得到的数据的数据模式。此外，这种搜索可被致力于在搜索个体或多个个体的遭遇记录的过程中的事件之间所经历时间的特定周期或用户确定的时间周期。图1的系统使得能通过提供对库69以及库68中的所汇集健康护理遭遇服务、记账和索赔数据结合库74中的恒定更新规则、管理方针和指示的访问来精确而及时地访问有关健康护理遭遇的信息。这通过使得能进行实时访问和搜索在正被传送进和出这些数据库系统的双向消息中的数据和在医院、诊所、医生实践(和其它健康护理设置)信息系统内的数据而被进一步补充。这些双向消息包括以多种方式传输更新信息给库68的消息，包括用由HIPAA授权的ANSI(美国国家标准协会)X-12兼容事务处理这种方式。该更新响应于例如X-12兼容270(合格请求)、271(合格响应)、278(授权)、837(索赔)和835(汇款)事务处理而发生。还有，在线更新响应于正从一个参与者被发送给另一个的事务处理记录而连续发生。这些更新确保当前信息可用于病人或负责团体。
在操作中，用户启动对多个组织和由库68、69、74和库18(在图2中示出并在稍后讨论)示例的多个参与者库的连续实时搜索以及对消息通信的搜索。这是响应于基于由在服务器100上执行的应用200在入口28上显示的用户界面使用安全互联网兼容网而输入并通过接口10传输的用户命令而实现的。为此，用户从入口28的用户界面通过接口10访问由应用200和服务器100提供的模式生成器单元38(以及功能40和42，还有消息91和记录93)。用户采用单元38生成专门的规则，其既确定识别待包括在搜索结果中的数据范围的模板数据模式也实施对数据源的所需搜索以寻找匹配该模板数据模式的数据。专门规则掌握进行搜索的频率是如何和搜索结果被报告的频率是如何(例如，按要求、周期性或连续地)。专门搜索规则被存储于库74中。单元38亦使得用户能确定汇集和核对匹配模板数据模式的所识别数据(包括潜在有意义的数据模式)的报告或输出数据格式。单元38进一步使得用户能回顾、复制、修改和现有文件编制(documentexisting)、所存模板数据模式并生成文件化的所存模板数据模式的被打印或在屏幕上的报告。
图6示出入口28上显示的用户界面显示图像，其支持对对有关先前所进行搜索的报告启动搜索。在框603中所识别的用户使用在行605和607上示出的选项列表框来选择搜索准则。用户采用第一行的项来选择数据字段，其将从包括搜索标识符(ID)、搜索名称、搜索结果的最后更新日期、警报水平和搜索报告接受者的字段中被搜索。用户采用第二行的项来选择待在所选数据字段中被匹配的文本串或字符。用户采用第三行的项来选择待进行的文本串匹配的特性。为此，用户从运算符列表(包括：必须包含、必须不包含、精确匹配、大于、等于、小于、之前和之后)中选择运算符。所说明的实例示出用于被命名为SARS的报告或被命名为Anthrax的报告的精确匹配文本搜索。
图7和8示出说明用于用户的当前和归档的遭遇相关数据状态的用户界面显示图像。具体而言，图7示出三个排定或连续的搜索，其被排定以被执行或当前正在进行并且在行705-709上被识别，并且由用户703启动。搜索标识行(例如，行705)示出搜索标识符(ID)、搜索名称、搜索结果的最后更新日期、被用于警报用户的表示所得搜索结果的相对重要性的警报水平和以100的尺度来表示搜索结果匹配预定准则的程度的警报水平。由此，例如如果得分超过90则用户能预选择通过电话或寻呼机立即通知或如果得分超过60则通过电子邮件。图8将在行805-808上类似地识别用于用户803的所归档的搜索(所终止的搜索)。
响应于通过入口28的网兼容接口而输入的用户命令，模式评价器单元40启动搜索记录匹配使用模式设计器功能38所生成的预定模板模式的单个或多个(簇)事件。搜索可由单元40排定以按要求、周期性地、在特定时间、响应于事件(例如，基于收到特定诊断报告)或者连续地执行或响应于用户命令由单元40中断执行。象所有规则一样，模式搜索规则的执行是事件驱动的。通过重复地测试从所识别数据源得到的数据的部分，单元40实施所识别数据源的搜索。为此，单元40将测试数据部分复制到临时存储单元95中并比较所复制的数据部分与预定模板模式以识别模式匹配的事件。所识别的匹配数据段由单元40复制以在临时存储库93中形成对应的记录。搜索结果以消息91由单元40传送到例外跟踪器单元42。响应于由用户通过入口28建立并被实施为单元74中的格式规则的预定结果格式和通信喜好，单元42使用格式规则将搜索结果数据汇集、核对和处理为所需报告格式。单元42采用通信接口10以使用所选通信模式将所格式化的报告递送给所需目的地。例如，所格式化的报告可使用电子邮件消息、寻呼机消息、传真消息、用于屏幕上显示的图像表示数据、被打印的报告或被格式化以与电子事务处理格式标准兼容的数据来递送。单元42从库18(见图2)中的目的地和地址信息来确定格式化报告的目的地，该信息包括电子邮件地址、寻呼机号、传真号、电话号码、通用资源定位器(URL)、显示地址和打印机位置信息以及事务处理接受者地址标识符。单元42亦响应于例外状况的标识，如稍后结合图2所说明的。
图2示出结合图1的自动(一天24小时操作)监视系统的整个遭遇数据处理系统。在图2的系统中，应用200的模式设计器38、评价器40和例外跟踪器42通过使用规则执行单元46来实施。图2的系统自动进行健康护理索赔数据处理循环的预注册、合格、注册授权、索赔产生、审判判决、索赔提交、支付汇兑和邮寄汇兑过程以提供无缝、精确和即时的索赔处理。图2的系统中的各种入口20-26以及入口28由接口10控制和管理以支持临床和财务信息的监视并提供对病人、支付者、提供者、雇主和政府机构的索赔数据访问。该系统通过使用自动、基于规则的编辑和回顾系统促进了服从政府和支付者规则的健康护理提供者监视。
图2的系统包括以软件应用实施的功能和用于处理索赔数据的可执行程序。这些功能亦可被实施以驻留在一个或多个计算机系统和服务器中的硬件或硬件和软件两者的组合，并涉及一个或多个通信网络以便于内部或外部通信。索赔数据由数据采集单元32通过接口10核对以存储在数据库68中。库68包含所汇集的健康护理遭遇服务、记账和包括涉及当前正在进行的健康护理遭遇的财务和临床数据的索赔数据。数据采集单元32能从多个不同的源接收所要求和未要求的数据，并通过接口10从这些源请求数据。不同的源包括预订和使用图2的系统的外部用户(参与者)，并可包括例如，健康护理提供者、健康护理支付者协会(例如保险公司、健康维护组织即HMO等)、消费者、雇主和政府机构。通过核对涉及用于提交给支付者的特定病人的索赔的数据，系统处理涉及提供健康护理给病人的索赔数据。所核对的索赔数据被提交以便使用规则来预处理从而验证所核对的索赔数据处于处理开始产生支付的状况。一旦验证成功，所验证的索赔数据被提交。
数据保持器单元64用作网关和数据管理系统，其控制数据存储和对健康护理数据库68的检索并处理请求以用库68来存储、修改和检索数据。历史单元70通过记录产生变化的时间、日期和特性以及变化制造者的来源和身份而跟踪库68中的数据变化以维护数据更新审查审判(audit trial)。历史单元70亦被用于归档和维护较老的数据值版本并具体被用于对与在完成财务事务处理之后的病人遭遇(即没有未完成的有关的财务事务处理的遭遇)关联的数据记录归档并处理这些遭遇。该遭遇的记录在库68中由数据保持器单元64维护。归档单元70将所归档的数据存储在档案(数据仓库)数据库72中。
所核对的索赔数据被提交以便使用规则由审判判决器48来预处理从而验证所核对的索赔数据处于用于处理开始支付的产生的状况。审判判决器48启动由规则执行单元46执行的规则子集的执行。单元46探查关联规则的事件触发应用的事件发生并执行与该事件关联的规则。事件可包括：收到数据(例如诊断报告)以添加给库68、对执行规则特定列表的请求、用于病人治疗的医生命令、紧急或急性护理或报告、合格请求、合格响应、所产生的授权、索赔创建、索赔提交、汇兑或用于附加信息的请求或者由图2系统内的功能的活动来触发的事件。基于事件的事件发生，单元46亦可被配置以使用结合图1描述的预定模板数据模式来启动监视的执行。还有，由单元46执行的规则可自己产生触发事件并启动其它规则的执行。根据执行的规则，单独的规则可包含导致对“真”或“假”的结果状态的分配的测试。单独规则亦可包含例如待基于真结果而执行的动作和待基于假结果而执行的可选动作的列表。动作的列表可包括：用于自动或手动执行的任务的工作列表的创建、记录表(log)以及审查报告和会计报告的创建、错误报告的创建、索赔的产生、汇兑的邮寄、数据的修改和其它动作。数据形态单元(data Morphor unit)44包括响应于命令规则调用以修改库68中的数据的动作子类别。单元46亦处理和执行存储在关系规则库18中的规则，该库包含在涉及接口10的通信过程中保护器12、转换器14和传输器16所需要和使用的规则。
包括管理方针和指示的规则被连续采集以存储在库74中并通过规则保持器66在该库中连续更新和维护。系统连接性规则亦被保留在库74中并亦在关系规则库18中(支持通过接口10的通信)。这种连接性规则支持电子商务通信(例如，使用FTP@2400k波特到某些节点名)或者确定通信模式(例如，提示用户发电子邮件以问问题或探测响应)。其它规则探查数据字段比如保留电话号码、邮政编码、地址或所核对索赔数据的其它地理标识符的数据字段之间的不一致。规则归档单元76结合单元66对要归档的规则标记日期和时间并将过时、过期和较老版本的规则存储在档案(规则仓库)数据库78中。库74亦包含由系统和由将自动过程添加给系统的授权参与者开发的规则。
单元48使用由规则访问器52通过接口10和数据网络58从外部规则源(如支付者协会60所拥有的规则62)得到的库74中的规则。网络58可包括常规网络如LAN(局域网)、WAN(广域网)或互联网，或可选的是，可包括网络服务如票据交换所(clearinghouse)、或由健康护理支付者或健康护理提供者使用以促进用于索赔判决的数据和规则(例如，支付者规则62)采集的其它服务。规则制造器56用户接口支持手动创建、回顾和更新规则，包括通过单元54所采集的那些，比如来自采集服务80。单元56亦用可用测试和动作的列表来提示用户并在将所编辑的规则存储在规则库74中之前引导用户经过构建和编辑规则的过程。规则检查器单元50监视库74中的规则并识别不完整或包含不正确语法的规则并将其展示给用户。单元50亦报告相互不一致的规则的组合。此外，响应于通过规则执行单元46和审判判决单元48的索赔数据处理期间的预定例外状况的标识，例外跟踪器功能42采用对所识别的例外状况的处理和报告进行管理的规则子集。
图3示出由图1和2的系统所采用用于监视健康护理遭遇相关信息以探查不规则数据模式的过程的流程图。在步骤300的开始之后，在步骤303中，应用200(图1)从多个不同位置中的多个健康护理提供者组织采集包括临床和财务信息的病人遭遇相关信息以及关联的病人标识信息。所采集的信息被存储在库68中。所采集的遭遇相关信息包括例如有关索赔的数据、有关事务处理的数据、病人医院许可标识数据、有关支付的数据、表示对信息的请求的数据、识别医疗程序授权的数据、与遭遇关联的临床数据或与报销拒绝或接受关联的数据。图4示出说明特定病人(该病人由项420识别)的示例索赔记账记录的用户界面显示图像。记账记录包括用于具有关于创伤治疗的健康护理提供者的多个病人遭遇402、404和406的所核对过的索赔数据。
在步骤303(图3)中，应用200访问包括例如医院、诊所、医生或支付者数据库的多个数据库以采集用于病人的遭遇相关信息。通过将病人标识符链接于识别病人遭遇的记录和识别与病人遭遇关联的至少一个健康护理提供者组织的数据并亦链接于包含涉及病人遭遇的信息的记录，应用200将所采集的遭遇相关信息存储在库68中。库74维护可用的远程数据库和使能与可用的远程数据库双向通信的关联通信数据的映射。应用200处理所采集的信息以提供所核对的遭遇相关信息，其将病人标识符链接于识别多个遭遇的至少一个记录、识别多个健康护理提供者组织的数据、识别涉及递送健康护理给病人的与多个健康护理提供者组织关联的场所的数据、包含涉及多个病人遭遇的遭遇信息的至少一个记录、与病人医疗状况下的治疗关联的多个遭遇的总成本以及处于适用于病人的支付者健康计划下的治疗合格信息。
应用200在步骤305中启动显示图像的产生，该显示图像包括支持数据模式的用户确定的数据入口单元，其包括与病人遭遇记录的临床和财务项两者关联的数据。所产生的显示图像亦包括支持用户确定在确定所识别数据模式符合预定需要的过程中使用的准则的数据入口单元。在步骤307中，应用200响应于用户命令而排定连续搜索。在步骤309中，应用200启动对库68以及在通信通道上正被传送的病人遭遇相关信息的所排定搜索以识别预定数据模式。由此应用200对识别匹配预定数据模式的多个病人遭遇的数据进行累积并将所累积的数据存储在库93(图1)中。
在步骤311中，基于预定阈值，通过确定所识别数据模式的事件发生是否包括统计上有意义的事件发生，应用200确定库93中的所累积数据是否符合预定准则。具体而言，应用200确定所识别数据模式是否指示是否(a)在特定周期内处方药物量超过预期最大阈值，(b)在特定周期内治疗成本超过预期最大阈值，(c)正对一个或多个病人执行的特定类型的治疗数量超过预期最大阈值，以及(d)正对特定病人或医生进行的支付超过预期最大阈值。通过确定所识别病人遭遇的数量是否超过与特定医疗状况的事件发生的预期频率关联的预期数量，应用200亦确定所识别数据模式是否符合预定准则。在步骤315中，响应于所执行的搜索，应用200启动警报消息的产生以传送给用户。警报消息可例如指示所识别病人遭遇的数量超过所识别病人遭遇的预期数量。应用200以用户所选的格式提供警报消息，如以电子邮件兼容格式、电话兼容格式、寻呼机兼容格式或传真兼容格式。
响应于所接收的用户标识信息(包括例如用户标识和口令，或其它安全或权利代码)，应用200在步骤317中确定用户是否被授权访问库93中的所识别的遭遇相关信息。图16示出说明用户登录页的用户界面显示图像，该页支持由应用200接收的用户标识信息的用户数据进入以便能访问入口28(图1)从而启动遭遇相关的数据的监视和监督。响应于确定用户不被授权访问所识别的遭遇相关信息，应用200禁止用户访问该信息。在另一个实施例中，响应于确定用户不被授权访问搜索结果，应用200禁止该搜索的执行。另外，应用200亦使用所接收的用户标识信息以确定用户是否被授权访问病人特定的遭遇相关信息或病人独立的遭遇相关信息。如果确定用户不被授权访问病人特定的遭遇相关信息但可访问病人独立的遭遇相关信息，应用200从提供给用户的结果中排除病人特定信息(例如，识别病人的任何信息如姓名、地址、社会安全号等)。所得到的所识别的遭遇相关信息由应用200在步骤317中处理以适合于用户可选格式的输出通信。
在步骤319中，应用200存储对先前在步骤309中所执行搜索进行识别的记录，包括所使用的搜索数据模式和搜索结果评价准则。在步骤321中，应用200保持审查线索(例如，HIPAA(健康护理信息可移动性和说明性条例)顺从的线索)以便在识别由用户进行的对病人记录信息的访问的过程中使用。所保持的数据识别进行访问的用户、访问请求的来源、所访问的数据以及关联的访问时间和日期，以及所传送数据的目的地。图3的过程在步骤323处结束。
图9-15示出如在数据库68中存储的有关健康护理遭遇的信息。具体而言，图9示出部分病人记录数据结构，图10示出医疗记录数据结构，而图11示出部分支付者记录数据结构。计费记录数据结构和事件发生代码数据结构被分别呈现于图12和13中，而图14和15分别示出间距(span)代码和医疗状况代码数据结构。间距代码是用于在一个时间周期上发生的临床或其它事件的另一个事件发生代码。这些记录结构仅仅是示例性的，并且库68典型地包含其它类型的记录，其关联于索赔数据如，例如涉及救护车服务、康复服务、治疗以及其它服务和活动的记录。图9-15的记录结构可使用索赔包标识符(800、900、920、940、960、980、830)、段标识符(802、902、922、942、962、982、832)和序号(804、904、924、944、964、984、834)在库68中单独访问。
各个记录数据结构中的数据被字段长度划界。例如，在图9的病人记录结构中，病人的姓(last name)(806)占用了20个字符的固定长度，随后是病人的名字(fist name)(808)占用十二个字符和中间的头一个字母(midlle initial)(810)占用一个字符。图10-15的记录结构包含在类似预定固定长度字段中涉及其它特定索赔数据方面的的数据。例如，图10的医疗记录包含许可诊断代码(906)以及主诊断代码(908)和其它诊断代码(910)。图11的支付者记录包含支付来源代码(926)以及支付者标识符(928)和支付者子标识符(930)。图12的计费记录包含服务计费代码(946)以及服务计费修订代码(948)和服务日期(950)。图13的事件发生代码记录包含事件发生标识代码(966)和事件发生日期(968)。图14的间距代码记录包含间距标识代码(986)以及间距确定开始日期(988)和结束日期(990)，用于在对由间距代码限定的状况发生的周期进行识别中使用。例如，如果病人已患类似病症，用于该事件的间距代码986被编码，并且日期988和990被输入以表示类似病症的开始和结束。在第二实例中，间距代码986被用于限定特定受益的合格，如90天的追踪治疗，并且日期988和990识别受益周期的开始和结束。图15的状况代码记录包含医疗状况标识代码(836)。结合图9-15所提到的项为了示例的目的而被描述。然而，其它记录项在图9-12的记录结构中被示出。这些其它项表示可例如被包括在库68结构中的各种记录中的数据的宽度(breadth)。在可选实施例中，其它非固定长度数据记录结构或另一个数据记录结构可被用于库68。
库68(图2)中的有关健康护理遭遇的数据如先前所述从多个不同源通过接口10由数据采集单元32来核对并通过数据管理系统64存储在库68中。通过从库68提取所需索赔数据并通过接口10传送它，数据发射器单元34将健康护理遭遇相关数据提供给监督入口28(或用于参与者30的其它入口20-26)。数据获取器单元(reacher unit)36由图2系统的功能来使用以提供对由远程实体存储的健康护理遭遇相关数据的只读访问并基于该数据做出决定。
接口10提供使用安全功能12、转换器功能14和传输功能16通过入口20-28由参与者30对索赔数据和规则库68和74的访问。安全功能12确定参与者是否被授权与另一个特定参与者通信以及参与者是否被授权访问特定数据，并且分配参与者特权和权利并维持安全和访问规则。单元12拒绝并跟踪违反安全和其它(例如HIPAA)方针的未授权请求。转换器功能14在由图2系统中的内部和外部参与者使用的不同数据格式之间转换数据。为此，转换器14将数据从第一数据格式转换为内部限定的中间数据格式并从该中间格式转换为所需输出数据格式。传输功能16支持图2系统的内部功能之间和内部功能与外部参与者之间的数据和消息的通信。为此，功能16使用关系规则库18以识别所需连接协议和方法以及源和目的地地址。功能16亦在以适当消息格式和协议来编码数据的过程中和在启动必要的握手中以及在实施双向通信所需的其它例行程序中使用规则库18。
关系规则库18包含识别由参与者使用的应用程序员接口(API)和系统软件应用的信息以及用于从特定源请求信息并将信息提供给特定参与者的所需程序。参与者API标识和有关通信信息由各个参与者提供以便存储在库18中。参与者保留对其相应通信支持信息的控制并维持它们。在支持数据从第一数据格式到内部限定的中间数据格式以及从中间数据格式到所需输出数据格式的转换中，接口10使用所存的预定API和通信信息。因此，参与者能更新其自己的系统并与其它参与者通信，而不管正在使用的规则标准或该库是否被迁移到新的平台或以其它方式从根本上被更改。还有，所涉及的数据格式标准可由各个参与者改变而无需阻止其它参与者的操作。结果，接口10使用关系库18以处理被验证的索赔数据，从而提供由支付者预定(并在库18中保留和识别)的数据格式、协议、握手例行程序和提交程序。
图1-16中所呈现的系统、过程和用户界面显示格式不是排他的。其它系统、过程和用户界面形式可依照本发明的原理而得到以实现相同的目的。发明原理包括自动辨别和评价复杂数据模式以使用用户创建的数据模式模板来识别统计上有意义的模式，从而探查欺诈、统计上有意义的事件发生和成本减小的机会，并尤其适用于保险、政府和健康护理业。
Claims (17)
1.一种用于监视来自病人与健康护理提供者的交互的有关健康护理遭遇的信息以探查不规则数据模式的系统，包括：
接口处理器，用于从多个不同的源接收包括临床和财务信息的病人遭遇相关的信息；
数据库，用于存储所述所接收的信息；
搜索处理器，用于搜索所述数据库以识别预定数据模式并用于确定所识别的数据模式是否符合预定准则；以及
数据处理器，用于处理所述所识别的遭遇相关信息以适合于输出通信。
2.依照权利要求1的系统，其中，
基于预定阈值，通过确定所述所识别数据模式的事件是否包括统计上有意义的事件，所述搜索处理器确定所述所识别数据模式是否符合所述预定准则。
3.依照权利要求1的系统，其中
所述所识别数据模式指示以下的至少一个：(a)在特定周期内处方药物量超过预期最大阈值，(b)在特定周期内治疗成本超过预期最大阈值，(c)正对一个或多个病人执行的特定类型的治疗的数量超过预期最大阈值，以及(d)正对特定病人或医生进行的支付超过预期最大阈值。
4.依照权利要求1的系统，其中，
根据用户命令，所述搜索处理器启动对所述数据库的连续搜索以识别所述预定数据模式。
5.依照权利要求1的系统，其中，
根据用户命令，所述搜索处理器搜索在通信通道上正被传送的病人遭遇相关信息，并且所述搜索处理器启动对在通信链路上正被传送的所述病人遭遇相关信息的连续搜索。
6.依照权利要求1的系统，其中，
所述搜索处理器累积匹配预定数据模式的识别多个病人遭遇的数据，
通过确定所述所识别的多个病人遭遇的数量是否超过所述所识别病人遭遇的预期数量，所述搜索处理器确定所述所识别数据模式是否符合所述预定准则，并且
所述所识别病人遭遇的所述预期数量与特定医疗状况的发生的预期频率关联。
7.依照权利要求6的系统，其中，
所述搜索处理器产生警报消息，表示所述所识别的多个病人遭遇的所述数量超过所述所识别病人遭遇的所述预期数量，并且
所述数据处理器处理所述警报消息以便以用户所选格式输出，该格式包括以下的至少一个：(a)电子邮件兼容格式，(b)电话兼容格式，(c)寻呼机兼容格式，以及(d)传真兼容格式。
8.依照权利要求1的系统，包括：
授权处理器，用于接收用户标识信息并用于确定用户是否被授权访问所述所识别的遭遇相关信息，并且用于响应于确定所述用户不被授权访问所述遭遇相关信息而禁止用户访问所述遭遇相关信息。
9.依照权利要求1的系统，包括：
授权处理器，用于接收用户标识信息并用于确定所述用户是否被授权访问(a)病人特定的遭遇相关信息和(b)病人独立的遭遇相关信息的至少一个，并且
响应于由所述授权处理器确定所述用户被授权访问病人独立的遭遇相关信息而不被授权访问病人特定的遭遇相关信息，在处理所述所识别的遭遇相关信息以便输出通信的过程中，所述数据处理器从所述所识别的遭遇相关信息中排除病人特定信息。
10.依照权利要求1的系统，其中，
所述接口处理器从位于对应的多个不同场所的多个健康护理提供者组织采集病人遭遇相关的信息。
11.依照权利要求1的系统，其中，
所述数据处理器处理所述所识别的遭遇相关信息以提供用于以用户可选格式输出的报告。
12.一种用于监视从病人与健康护理提供者的交互得到健康护理遭遇相关的信息以探查不规则数据模式的系统，包括：
接口处理器，用于从对应的多个不同源访问正在多个通信链路的至少一个上被传送的病人遭遇相关的信息通信，所述病人遭遇相关的信息包括临床和财务信息；
搜索处理器，用于响应于用户命令而启动对所述所访问的病人遭遇相关信息的连续搜索以识别预定数据模式，并用于确定所识别的数据模式是否符合预定准则；以及
数据处理器，用于处理所述所识别的遭遇相关信息以适合于输出通信。
13.依照权利要求12的系统，其中，
所述搜索处理器对识别匹配预定数据模式的多个病人遭遇的数据进行累积，并通过确定所述所识别的多个病人遭遇的数量是否超过所述所识别病人遭遇的预期数量，确定所述所识别数据模式是否符合所述预定准则，并且
所述预定数据模式包括与病人遭遇记录的临床和财务项两者关联的数据。
14.一种提供支持监视健康护理遭遇相关的信息的用户界面以探查不规则数据模式的方法，所述信息从病人与健康护理提供者的交互得到，该方法包括步骤：
产生至少一个显示图像，包括：
支持数据模式的用户确定的数据入口单元，包括与病人遭遇记录的临床和财务项两者关联的数据，
支持用户确定在确定所识别数据模式是否符合预定需要中使用的准则的数据入口单元；
搜索数据库以识别匹配所述用户所确定的数据模式的有关病人遭遇的数据；
确定所识别的数据模式是否符合所述用户所确定的准则；以及
处理所述所识别的病人遭遇相关的数据以提供用于输出的搜索结果信息。
15.依照权利要求14的方法，包括步骤：
对识别匹配所述的用户所确定的数据模式的多个病人遭遇的数据进行累积，
确定所述所识别的多个病人遭遇的数量是否超过所述所识别病人遭遇的预期数量，并且所述所识别病人遭遇的所述预期数量与特定医疗状况的事件发生的预期频率关联。
16.一种用于监视从病人与健康护理提供者的交互得到的健康护理遭遇相关的信息以探查不规则数据模式的方法，包括步骤：
从多个不同的源接收包括临床和财务信息的病人遭遇相关信息；
存储所述所接收的信息；
搜索所述数据库以识别预定数据模式；
确定所识别的数据模式是否符合预定准则；以及
处理所述所识别的遭遇相关信息以适合于输出通信。
17.一种用于监视从病人与健康护理提供者的交互得到的有关健康护理遭遇的信息以探查不规则数据模式的方法，包括步骤：
从对应的多个不同源访问正在多个通信链路的至少一个上被传送的病人遭遇相关信息通信，所述病人遭遇相关信息包括临床和财务信息；
响应于用户命令，启动对所述所访问的病人遭遇相关信息的连续搜索以识别预定数据模式；
确定所识别的数据模式是否符合预定准则；以及
处理所述所识别的遭遇相关信息以适合于输出通信。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| C02 | Deemed withdrawal of patent application after publication (patent law 2001) | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |