[發明專利]一種慢性病群體中資源高消耗人群的個案管理方法

在審

• 申請號: 202110086726.1
• 申請日: 2021-01-22
• 公開（公告）號: CN112687376A
• 公開（公告）日: 2021-04-20
• 發明（設計）人: 李春漾;張超;應志野;胡耀;殷晉;曾筱茜
• 申請（專利權）人: 四川大學
• 主分類號: G16H40/00
• 分類號: G16H40/00;G06N20/00
• 代理公司: 成都帝鵬知識產權代理事務所(普通合伙) 51265
• 代理人: 黎照西

本發明公開一種慢性病群體中資源高消耗人群的個案管理方法，包括步驟：根據資源高消耗類別對源數據進行預處理；去除對于資源高消耗沒有影響的數據；訓練獲得資源高消耗識別預測模型；將待檢測數據輸入所述資源高消耗識別預測模型，預測其發生資源高消耗的風險機率；將會發生資源高消耗行為的老年慢性病人信息錄入云數據中心；后端系統向患者推送預警信息；社區決策系統向醫生推送患者管理信息。本發明能夠有效對老年慢性病患的資源高消耗發生率得到有效預測，從而有效的降低老年慢性病人的資源高消耗行為和醫療成本，為社區衛生服務系統老年慢病患者的高消耗行為管理提供決策支撐和實時預警。

技術領域

本發明屬于醫療管理技術領域，特別是涉及一種慢性病群體中資源高消耗人群的個案管理方法。

背景技術

隨著中國社會的老齡化，老年人群患病人數也逐年上升，各種慢性病的發病率和導致的死亡率也隨之上升；老年人群對醫療資源的消耗超過其它年齡段病患。最終導致醫療衛生機構的醫療資源如急救，住院，ICU，醫藥，護理等負擔加大，醫療資源高消耗。

社區醫療服務中心在我國逐漸發展，社區醫療服務作為老年慢性病人管理核心環節，其信息化水平逐漸提高，人工智能/機器學習作為信息化發展新趨勢，在醫療服務領域特別是社區醫療服務領域的應用也在逐步進行。目前社區醫療信息系統無法有效的降低老年慢性病人的高消耗行為。目前社區醫療信息系統無法有效降低老年慢性病人的醫療成本。目前的方法無法解決高消耗預測問題和高消耗實時預警問題，兩者主要有兩方面問題：1.限于數據收集，算力，分類復雜度等系統性問題，沒有全面覆蓋多種資源高消耗人群的實時識別算法。2.預測模型準確率堪憂，主要限制于模型訓練中的模型選擇，參數調整等實際模型訓練問題。

發明內容

為了解決上述問題，本發明提出了一種慢性病群體中資源高消耗人群的個案管理方法，能夠有效對老年慢性病患的資源高消耗發生率得到有效預測，從而有效的降低老年慢性病人的資源高消耗行為和醫療成本，為社區衛生服務系統老年慢病患者的高消耗行為管理提供決策支撐和實時預警。

為達到上述目的，本發明采用的技術方案是：一種慢性病群體中資源高消耗人群的個案管理方法，包括步驟：

S100,獲取源數據，根據資源高消耗類別，對源數據進行預處理，獲得樣本集；

S200,在樣本集中去除對于資源高消耗沒有影響的數據；

S300,根據S200所獲得的樣本集，訓練獲得資源高消耗識別預測模型；

S400,獲取待檢測數據，將待檢測數據輸入所述資源高消耗識別預測模型，預測其發生資源高消耗的風險機率；

S500,根據預測結果，將會發生資源高消耗行為的老年慢性病人信息錄入云數據中心；后端系統根據患者信息從云數據中心調取，并向患者推送預警信息；社區決策系統根據患者信息從云數據中心調取，向醫生推送患者管理信息。

進一步的是，所述源數據包括社區錄入的病人的人口學信息和基本檢驗檢查信息的原始信息，以及由病人在移動端填寫的自測問卷和可穿戴設備采集的實時生理指標。

進一步的是，所述資源高消耗類別包括年再入院次數3的typeA,年急救次數1的typeB,年ICU入住次數1的typeC,和年救護車使用次數1的typeD。

進一步的是，在所述步驟S100中，根據資源高消耗類別，對源數據進行預處理，包括步驟：

S101,根據資源高消耗類別劃分，對其中一類別數據，計算正例/反例比例，確定少數樣本；

S102,對于少數樣本，任意選擇某一少數樣本點，根據k近鄰原則，將距離定義為樣本之間n維特征空間的歐氏距離，選取其k個距離最近的點

S103,根據如下公式生成新的樣本點：