[發明專利]結合DRGs工具和貝葉斯模型的醫療質量監測評估方法

在審

• 申請號: 202011055739.4
• 申請日: 2020-09-29
• 公開（公告）號: CN112201330A
• 公開（公告）日: 2021-01-08
• 發明（設計）人: 鄭玲
• 申請（專利權）人: 四川省人民醫院
• 主分類號: G16H40/00
• 分類號: G16H40/00;G06Q10/06
• 代理公司: 成都正華專利代理事務所(普通合伙) 51229
• 代理人: 李蕊

本發明公開了結合DRGs工具和貝葉斯模型的醫療質量監測評估方法，運用臨床治療全過程的醫療大數據，結合DRGs工具，采用貝葉斯模型并結合線性修正方法精準預測同一類疾病在不同風險因素情況下的轉歸和資源消耗情況；從醫療效率、資源消耗和醫療安全三個維度開展研究，分別構建模型，為實現醫療質量的精細化管理提供數據支撐，通過觀測值O與預測值E的比值評價實際醫療質量安全指標與預期醫療質量安全指標之間的差異，形成醫療質量安全管理監測模式，為醫療質量安全管理輔助決策提供數據支撐；對實現醫療質量安全精細化管理、提升醫院發展核心競爭力具有重要研究意義。

技術領域

本發明屬于質量評估方法技術領域，具體涉及結合DRGs工具和貝葉斯模型的醫療質量監測評估方法。

背景技術

醫療質量安全是醫療服務的永恒主題，科學客觀的醫療質量安全指標監測和評估體系及精細化管理技術，是實現醫療精細化管理的基石。醫院管理者不斷在探索醫療活動中對醫療質量有效監測和評估的方法，以達到對醫療質量持續改進，近年來DRGS(Diagnosis Related Groups，疾病診斷相關分類)工具開始越來越多被應用到醫療質量管理領域，DGR實質上是一種病例組合分類方案，即根據年齡、疾病診斷、合并癥、并發癥、治療方式、病癥嚴重程度及轉歸和資源消耗等因素，將患者分入若干診斷組進行管理的體系，DRGS主要分組依據是反映疾病的嚴重程度、診療難度和消耗的醫療資源，同一組疾病的嚴重、難易、資源消耗相近，但并不能準確的預測每一例患者的不同維度的質量安全指標情況。

發明內容

針對現有技術中的上述不足，本發明提供的結合DRGs工具和貝葉斯模型的醫療質量監測評估方法解決了現有的醫療質量管理難度大、主觀性性強且難以對個體質量治療進行評價的問題。

為了達到上述發明目的，本發明采用的技術方案為：結合DRGs工具和貝葉斯模型的醫療質量監測評估方法，包括以下步驟：

S1、獲取患者的病案首頁，并基于病案首頁通過DRGs工具對病例進行分類，確定患者所屬診斷組；

S2、在患者所屬診斷組的歷史醫療數據的基礎上，結合除病案首頁外臨床治療全過程的醫療大數據，通過貝葉斯模型對患者的各醫療質量評估指標進行預測；

S3、對各醫療質量評估指標的預測值與當前患者實際醫療過程中對應醫療質量評估指標的實際值進行分析，確定各醫療質量評估指標的質量評估等級，實現醫療質量監測評估。

進一步地，所述步驟S1中，患者的病案首頁中的數據包括患者基本信息、診斷信息、手術操作信息、其他診療信息及費用信息；

所述DRGs工具以反應疾病的嚴重程度、診療難度和消耗的醫療資源的相似性對病例進行分類。

進一步地，所述步驟S2中，進行預測的醫療質量評估指標包括安全指標、效率指標和資源消耗指標；

所述效率指標為住院天數；所述資源消耗指標包括住院總費用、藥品費用、耗材費用和檢查檢驗費用；所述安全指標包括死亡率及并發癥發生率。

進一步地，所述步驟S2中對一個醫療質量評估指標進行預測的方法具體為：

A1、選取待預測的醫療質量評估指標；

A2、確定患者影響待預測醫療質量評估指標的醫療數據，并對其進行特征處理；

A3、基于患者所屬診斷組中影響待預測醫療質量評估指標的歷史醫療數據，擬合與待預測的醫療質量評估指標相關的混合高斯分布，并將患者的特征處理后的醫療數據歸類到混合高斯分布的各分段中；

A4、確定患者的醫療數據在混合高斯分布中各分段出現的比例；

A5、基于患者的醫療數據在混合高斯分布中各分段出現的比例，通過貝葉斯模型預測患者的醫療數據針對待預測醫療質量評估指標在混合高斯分布中不同分段的概率；