一种基于文本分类的电子病历数据质量评价方法

    公开(公告)号:CN113626591A

    公开(公告)日:2021-11-09

    申请号:CN202110775857.0

    申请日:2021-07-09

    Abstract: 本发明涉及电子病历数据质量评价技术领域,具体涉及一种基于文本分类的电子病历数据质量评价方法;包括以下步骤:S1、解析电子病历,获取病例数据;S2、提取病例数据要素;S3、导入主动质控规则库对比分析;S4、获取质量对比分析数据;S5、确定电子病历质量分值。本发明通过在诊断质量评分和病历质量评分计算中两次加入加权平均数算法,并且使用了实例病历的排序平均数计算,计算出的评分能更全面和更准确地得出相关医院、科室和医师的病历质量,保证了在大范围内通过病历质量评级的科学性和准确性,同时,对病历数据标记上对应医师的特定信息编码和查询时间戳,加入标记数据可防止查询的信息被恶意修改,进一步保证了病历质量评分的公正性。

    针对诊断预测的数据选择方法
    3.
    发明公开

    公开(公告)号:CN113611380A

    公开(公告)日:2021-11-05

    申请号:CN202110775978.5

    申请日:2021-07-09

    Abstract: 本发明涉及数据报文分发技术领域,具体涉及针对诊断预测的数据选择方法;包括以下步骤:S1、解析电子病历、获取文本数据,S2、提取病历数据和诊断数据,S3、上传至病历库,并搜索相关数据,S4、对比病历数据和诊断数据,S5、数据相似度排列,S6、获取多组相关诊断方案,所述文本数据指患者在特指科室的完整诊断病历数据信息。本发明避免了对病历建模和机器学习的繁琐步骤,降低了诊断预测方案的实施成本,且在医师对特殊病历或含有并发症病历进行诊断时,提供了多种诊断方案,避免了复杂病历被漏诊或错诊的情况,同时,检索出的对比病历中还为医师提供了往期病例的治疗方法及治疗效果,便于医师在诊断预测后对患者进行治疗。

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