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[發(fā)明專利]一種基于醫(yī)保數(shù)據(jù)的臨床路徑分析方法有效

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201710914805.0 申請日: 2017-09-30
公開(公告)號: CN107610761B 公開(公告)日: 2020-06-23
發(fā)明(設計)人: 李曉瑜;黃煥中;王航;李超龍;鄭德生 申請(專利權)人: 電子科技大學;成都蓮合軟件科技有限公司
主分類號: G16H40/20 分類號: G16H40/20
代理公司: 成都華風專利事務所(普通合伙) 51223 代理人: 徐豐;張巨箭
地址: 611731 四川省*** 國省代碼: 四川;51
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 一種 基于 醫(yī)保 數(shù)據(jù) 臨床 路徑 分析 方法
【權利要求書】:

1.一種基于醫(yī)保數(shù)據(jù)的臨床路徑分析方法,其特征在于,包括對醫(yī)保數(shù)據(jù)的清洗步驟、對醫(yī)保數(shù)據(jù)的分析步驟;所述的醫(yī)保數(shù)據(jù)包括住院病案首頁表數(shù)據(jù)、處方明細表、病種信息表、醫(yī)院信息表;所述的病種信息表存儲病種的中文名及ICD-10編號數(shù)據(jù);所述的醫(yī)院信息表存儲醫(yī)院的相關信息;所述的住院病案首頁表數(shù)據(jù)存儲病人一次住院的總體數(shù)據(jù);所述的處方明細表存儲病人一次住院期間的所有處方明細數(shù)據(jù);

所述醫(yī)保數(shù)據(jù)的清洗步驟包括以下子步驟:

S1、剔除無效的住院病案首頁表數(shù)據(jù)及無效的處方明細數(shù)據(jù),保留有效的住院數(shù)據(jù)及有效的處方明細數(shù)據(jù);

S2、利用MapReduce編程模型對所述有效的住院數(shù)據(jù)及有效的處方明細數(shù)據(jù)進行并行運算從而建立若干分析單元;每個所述的分析單元包括相同的病種編號及相同的醫(yī)院等級編號對應的若干醫(yī)保分析項目;醫(yī)保分析項目包括住院天數(shù)、項目用量、住院費用、藥類占比、檢查類占比;每一個所述醫(yī)保分析項目包括若干樣本;

所述醫(yī)保數(shù)據(jù)的分析步驟是對所述分析單元的每個所述醫(yī)保分析項目進行經(jīng)驗范圍分析,包括以下子步驟:

S3、判斷所述醫(yī)保分析項目的樣本是否為整數(shù)且樣本是否有重復,若是則進入S3-01步驟采用無分組經(jīng)驗范圍分析樣本,若否則進入S3-11步驟采用分組經(jīng)驗范圍分析樣本;

S3-01、消除所述分析單元中醫(yī)保分析項目的樣本極端值減小經(jīng)驗范圍分析的偏差,依次包括以下子步驟:

S3-01-1、根據(jù)所述醫(yī)保分析項目的樣本數(shù)據(jù)設置輸入變量,所述輸入變量包括樣本數(shù)量num、樣本數(shù)組dataArray、經(jīng)驗閾值threshold;

S3-01-2、根據(jù)所述輸入變量中所述樣本數(shù)量num的不同數(shù)值范圍確定輸出變量,所述輸出變量包括經(jīng)驗范圍下限lowLimit、經(jīng)驗范圍上限upLimit;

S3-02、對消除樣本極端值后的所述醫(yī)保分析項目采用基于頻率直方圖的中心擴展算法,計算樣本最聚集分布范圍,當最聚集分布范圍的頻率和大于預設的頻率時,即獲得醫(yī)保分析項目的經(jīng)驗范圍;所述的中心擴展算法采用基于JAVA編程語言的頻率算法;

S3-11、消除所述分析單元中醫(yī)保分析項目的樣本極端值減小經(jīng)驗范圍分析的偏差;

S3-12、根據(jù)所述樣本數(shù)據(jù)設置輸入變量,所述輸入變量包括樣本數(shù)量num、樣本數(shù)組dataArray、經(jīng)驗閾值threshold、是否自定義組數(shù)標識flag、自定義組數(shù)defineNum;

S3-13、根據(jù)輸入變量中樣本數(shù)量num的不同數(shù)值范圍確定輸出變量,輸出變量包括經(jīng)驗范圍下限lowLimit、經(jīng)驗范圍上限upLimit;

S3-14、據(jù)所述是否自定義組數(shù)標識flag是否有效確定樣本組數(shù)classNum;自定義組數(shù)標識flag有效時,樣本組數(shù)classNum=自定義組數(shù)defineN,否則所述樣本組數(shù)classNum=樣本數(shù)量num/5+1;且當樣本組數(shù)classNum經(jīng)計算得到的值大于設定的值時,樣本組數(shù)classNum等于設定值;經(jīng)本步驟后得到的樣本為第二樣本;

S3-15、對所述第二樣本采用基于頻率直方圖的中心擴展算法,計算第二樣本最聚集分布范圍,當最聚集分布范圍的頻率和大于預設頻率時,即獲得醫(yī)保分析項目的經(jīng)驗范圍;所述的中心擴展算法采用基于JAVA編程語言實現(xiàn)的頻率算法。

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