【技术实现步骤摘要】
一种区域化医疗信用记录及防治系统
[0001]本专利技术涉及医疗
,具体为一种区域化医疗信用记录及防治系统
。
技术介绍
[0002]在现有技术的背景下,部分尝试关于医疗风险防治的探索尚未能够解决存在的系统性难题
。
以已有的一些系统为例,这些系统可能仅仅关注特定区域或某一单一医疗事件,而无法从全局视角准确评估患者群体对医务工作者整体的医疗风险
。
这造成了预测和预警能力的不足,无法在有效程度上降低未来医疗风险
。
另外,投诉数据较为敏感,各医疗机构的投诉数据只在本院内执行与更新,无法突破区域性的桎梏,更无法满足大规模医疗数据处理的要求
。
缺少自动化和高效性,限制了对海量医疗数据的充分利用
。
此外,亦缺少一个区域化的协作平台,以促使不同医疗机构之间的信息得以充分共享,这致使防治工作出现断片化的现象
。
[0003]因此,现有技术存在的主要问题在于未能有效消除信息壁垒,系统的智能性和实时性亦有限,同时缺乏医疗机构间信息的充分交流
。
这一系列问题制约了医疗风险防治的全面性和有效性
。
[0004]目前,医疗领域面临着一系列挑战,现有技术在医疗信息管理
、
信用记录
、
数据分析
、
数据库和自然语言处理等领域存在多个问题,这些问题限制了我们在医疗风险管理和预防方面的能力
。
因此,本专利技术旨在解决以下技术问题: ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
一种区域化医疗信用记录及防治系统,其特征在于:所述系统包括:
N1
:数据模块,收集来自不同医疗机构的医疗数据,并对数据进行采集和清洗流程;
N2
:智能信用模块:用于监测和评估患者在医疗过程中的行为;
N3
:综合医疗信息平台模块:综合医疗信息平台利用数据库技术,处理大量不同来源的医疗数据,包括病历
、
实验室报告
、
影像数据等,通过数据的整合和标准化,使用者可以被及时的推送关键信息;
N4
:区域化医疗协作平台模块:区域化医疗协作平台基于云技术的数据传输和安全功能实现医疗机构之间的协作和信息共享,以便跨机构间的风险合作和资源整合;
N5
:智能预警和引导模块:基于综合医疗信息平台对数据的深度挖掘和风险评估,通过智能预警和引导功能实现当患者的医疗风险达到一定水平时,系统将自动发出预警通知,提示医疗机构采取适当的措施;
N6
:反馈学习模块:通过反馈学习模块实现对每次风险处理进行数据记录并处理,实时更新数据模块和综合医疗信息平台模块对数据处理
、
整合的标准
。2.
根据权利要求1所述的一种区域化医疗信用记录及防治系统,其特征在于:所述步骤二中的行为包括将患者的医疗数据与其信用记录相关联,分析医疗行为
、
支付记录
、
药物使用等信息,以评估患者的医疗信用和风险水平
。3.
根据权利要求1所述的一种区域化医疗信用记录及防治系统,其特征在于:所述步骤三中数据的整合和标准化采用统一数据格式和标准,确保数据整合的一致性,数据的整合处理包括数据提取
、
转换和加载
。4.
根据权利要求1所述的一种区域化医疗信用记录及防治系统,其特征在于:所述步骤三中的数据库技术包括数据分析和预测算法,系统集成了多种数据分析和预测算法,包括但不限于机器学习算法(如决策树
、
随机森林
、
支持向量机等)
、
统计分析方法(如回归分析
、
聚类分析等)以及深度学习算法(如神经网络)
。5.
根据权利要求1所述的一种区域化医疗信用记录及防治系统,其特征在于:所述步骤五中系统对医疗数据的深度挖掘包括以下方面的工作:异常数据检测:系统会自动识别医疗数据中的异常值,这些异常值可能代表了患者的不寻常病情或行为,通过识别异常数据,系统能够更精确地评估患者的风险;趋势分析:综合医疗信息平台通过数据挖掘和机器学习技术,用于深入分析大规模投诉数据
、
包括时间
、
【专利技术属性】
技术研发人员:赵瑞,朱璇,刘敏,
申请(专利权)人:武汉润和德康医疗数据有限公司,
类型:发明
国别省市:
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