违规开具抗菌药行为的识别方法、装置、服务器及介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种违规开具抗菌药行为的识别方法、装置、服务器及介质，所述方法包括步骤：获取用户上传的诊疗数据，并将所述诊疗数据作为预设数据识别模型的输入进行预测识别，以获得诊疗数据标签；获取预设抗菌药指南对应的诊疗异常识别条件；通过嵌套循环算法，将诊疗数据标签与所述诊疗异常识别条件进行比对，以将比对结果作为用户违规开具抗菌药行为的识别结果。本发明专利技术在获取了抗菌药指南对应的诊疗异常识别条件的基础上，通过基于机器学习的数据识别模型获取诊疗数据标签，再利用嵌套循环算法识别检测出了用户违规开具抗菌药的行为，帮助第三方机构进行智能决策，快速解决了医疗机构违规开具抗菌药影响患者健康，浪费了社会医疗资源的问题。

【技术实现步骤摘要】
违规开具抗菌药行为的识别方法、装置、服务器及介质
本专利技术涉及计算机领域，尤其涉及一种违规开具抗菌药行为的识别方法、装置、服务器及计算机可读存储介质。
技术介绍
抗菌药是指具有杀菌或抑菌活性的药物，包括各种抗生素、磺胺类、咪唑类、硝基咪唑类以及喹诺酮类等化学合成药物。由于每种抗菌药的抗菌范围不同，在治疗时有可能在杀灭或抑制致病菌的同时，将有益的菌群也一同消灭或抑制，因此需要额外重视和注意抗菌药物的使用。但在实际医疗诊断过程中，有部分医疗机构为了牟取利益给患者虚假或错误地使用了抗菌药，这不仅关系到患者的健康，也造成了社会医疗资源的浪费。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提供一种违规开具抗菌药行为的识别方法、装置、服务器及计算机可读存储介质，旨在解决医疗机构违规开具抗菌药影响患者健康，浪费了社会医疗资源的问题。为实现上述目的，本专利技术提供一种违规开具抗菌药行为的识别方法，所述方法包括步骤：获取用户上传的诊疗数据，并将所述诊疗数据作为预设数据识别模型的输入进行预测识别，以获得诊疗数据标签；获取预设抗菌药指南对应的诊疗异常识别条件；通过嵌套循环算法，将所述诊疗数据标签与所述诊疗异常识别条件进行比对，以将比对结果作为所述用户违规开具抗菌药行为的识别结果。可选地，所述将所述诊疗数据作为预设数据识别模型的输入进行预测识别，以获得诊疗数据标签的步骤包括：根据预设数据识别模型中的预设噪声实体字典，筛除所述诊疗数据中的噪声文本数据，以获得标准诊疗数据；对所述标准诊疗数据进行分词，得到多个诊疗文本分词，并将每个诊疗文本分词转换为对应的词向量；获取所有词向量的序列，并根据每个词向量的序列，通过预设数据识别模型中的双向循环神经网络RNN模型将所有词向量进行编码，形成文本矩阵；在将所述文本矩阵压缩为诊疗文本向量后，通过所述预设数据识别模型中的预测网络进行预测，得到所述诊疗文本向量对应的诊疗数据标签。可选地，所述通过嵌套循环算法，将所述诊疗数据标签与所述诊疗异常识别条件进行比对，以将比对结果作为所述用户违规开具抗菌药行为的识别结果的步骤包括：根据所述诊疗数据标签建立所述嵌套循环算法的外层驱动表，并根据所述诊疗异常识别条件建立所述嵌套循环算法的内层被驱动表；按照所述外层驱动表中诊疗数据产生时间从早到晚的顺序依次选择诊疗数据标签，并将选择的诊疗数据标签与所述内层被驱动表中的每个诊疗异常识别条件进行比对；当所有诊疗数据标签与所述内层被驱动表中的每个诊疗异常识别条件比对完成后，将所有比对结果作为所述用户违规开具抗菌药行为的识别结果。可选地，所述将选择的诊疗数据标签与所述内层被驱动表中的每个诊疗异常识别条件进行比对的步骤包括：按照预设顺序依次从所述内层被驱动表中选择诊疗异常识别条件；根据选择的诊疗数据标签，确定当前选择的诊疗异常识别条件是否成立；当根据选择的诊疗数据标签确定当前选择的诊疗异常识别条件成立时，将当前选择的诊疗数据标签与该诊疗异常识别条件间的映射关系数据保存至所述嵌套循环算法的比对结果表，并继续从所述内层被驱动表中选择下一个诊疗异常识别条件，直至选择完所述内层被驱动表中的诊疗异常识别条件时，继续选择下一个诊疗数据标签；当根据选择的诊疗数据标签确定当前选择的诊疗异常识别条件不成立时，继续从所述内层被驱动表中选择下一个诊疗异常识别条件，直至选择完所述内层被驱动表中的诊疗异常识别条件时，继续选择下一个诊疗数据标签。可选地，所述根据选择的诊疗数据标签，确定当前选择的诊疗异常识别条件是否成立的步骤包括：当选择的诊疗异常识别条件为所述用户在单位时间内为同一患者开具的包括抗菌药的处方中存在抗菌药配伍禁忌时，根据选择的诊疗数据标签，获取所述用户单位时间内为同一患者开具的包括抗菌药的处方信息；根据包括抗菌药的所述处方信息，判断单位时间内所述用户为该患者开具的处方中是否存在抗菌药配伍禁忌；当单位时间内所述用户为该患者开具的处方中存在抗菌药配伍禁忌时，确定当前选择的诊疗异常识别条件成立。可选地，所述根据选择的诊疗数据标签，确定当前选择的诊疗异常识别条件是否成立的步骤包括：当选择的诊疗异常识别条件为特殊病理患者和/或生理状况患者使用了对应特殊病理和/或生理状况禁止使用的抗菌药时，根据选择的诊疗数据标签，获取该诊疗数据标签对应的所有患者的诊断报告信息；根据所述诊断报告信息，从该诊疗数据标签对应的所有患者中筛选出特殊病理患者和/或生理状况患者，并根据选择的诊疗数据标签，获取所述用户为所述特殊病理患者和/或生理状况患者开具的对应的抗菌药处方；根据抗菌药处方，确定特殊病理患者和/或生理状况患者是否使用了对应特殊病理和/或生理状况禁止使用的抗菌药；当特殊病理患者和/或生理状况患者使用了对应特殊病理和/或生理状况禁止使用的抗菌药时，确定当前选择的诊疗异常识别条件成立。可选地，所述根据选择的诊疗数据标签，确定当前选择的诊疗异常识别条件是否成立的步骤包括：当选择的诊疗异常识别条件为所述用户为患者开具了广谱抗菌药，且该患者使用所述广谱抗菌药的天数超过预设时间阈值时，根据选择的诊疗数据标签，从该诊疗数据标签对应的所有患者中筛选出使用了广谱抗菌药的患者；获取筛选出的患者分别使用广谱抗菌药的天数；当任一筛选出的患者使用广谱抗菌药的天数超过预设时间阈值时，确定当前选择的诊疗异常识别条件成立。为实现上述目的，本专利技术还提供一种违规开具抗菌药行为的识别装置，包括：预测识别模块，用于获取用户上传的诊疗数据，并将所述诊疗数据作为预设数据识别模型的输入进行预测识别，以获得诊疗数据标签；获取模块，用于获取预设抗菌药指南对应的诊疗异常识别条件；比对模块，用于通过嵌套循环算法，将所述诊疗数据标签与所述诊疗异常识别条件进行比对，以将比对结果作为所述用户违规开具抗菌药行为的识别结果。为实现上述目的，本专利技术还提供一种服务器，包括：通信模块、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上所述的违规开具抗菌药行为的识别方法的步骤。为实现上述目的，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的违规开具抗菌药行为的识别方法的步骤。本专利技术通过获取用户上传的诊疗数据，并将所述诊疗数据作为预设数据识别模型的输入进行预测识别，以获得诊疗数据标签；获取预设抗菌药指南对应的诊疗异常识别条件；通过嵌套循环算法，将所述诊疗数据标签与所述诊疗异常识别条件进行比对，以将比对结果作为所述用户违规开具抗菌药行为的识别结果。从而在获取了抗菌药指南对应的诊疗异常识别条件的基础上，通过基于机器学习的数据识别模型获取诊疗数据标签，再利用嵌套循环算法识别检测出了用户违规开具抗菌药的行为，帮助第三方机构进行智能决策，快速解决了医疗机构违规开具抗菌药影响患者健康，浪费了社会医疗资源的问题。附图说明图1是本专利技术实施例方案涉及的服务器的结构示意图；图2为本专利技术违规开具抗菌药行为的识别方法第一实施例的流程示意图；图3为本专利技术违规开具抗菌药行为的识别方法第二实施例中步骤S10的细化流程示意图；图4为本专利技术违规开具抗菌药行为的识别方法第三实施例中步骤S30的细化流程示意图；图5为本专利技术违规开具抗菌药行为的识别装置本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种违规开具抗菌药行为的识别方法，其特征在于，包括步骤：获取用户上传的诊疗数据，并将所述诊疗数据作为预设数据识别模型的输入进行预测识别，以获得诊疗数据标签；获取预设抗菌药指南对应的诊疗异常识别条件；通过嵌套循环算法，将所述诊疗数据标签与所述诊疗异常识别条件进行比对，以将比对结果作为所述用户违规开具抗菌药行为的识别结果。

【技术特征摘要】
1.一种违规开具抗菌药行为的识别方法，其特征在于，包括步骤：获取用户上传的诊疗数据，并将所述诊疗数据作为预设数据识别模型的输入进行预测识别，以获得诊疗数据标签；获取预设抗菌药指南对应的诊疗异常识别条件；通过嵌套循环算法，将所述诊疗数据标签与所述诊疗异常识别条件进行比对，以将比对结果作为所述用户违规开具抗菌药行为的识别结果。2.根据权利要求1所述的违规开具抗菌药行为的识别方法，其特征在于，所述将所述诊疗数据作为预设数据识别模型的输入进行预测识别，以获得诊疗数据标签的步骤包括：根据预设数据识别模型中的预设噪声实体字典，筛除所述诊疗数据中的噪声文本数据，以获得标准诊疗数据；对所述标准诊疗数据进行分词，得到多个诊疗文本分词，并将每个诊疗文本分词转换为对应的词向量；获取所有词向量的序列，并根据每个词向量的序列，通过预设数据识别模型中的双向循环神经网络RNN模型将所有词向量进行编码，形成文本矩阵；在将所述文本矩阵压缩为诊疗文本向量后，通过所述预设数据识别模型中的预测网络进行预测，得到所述诊疗文本向量对应的诊疗数据标签。3.根据权利要求1所述的违规开具抗菌药行为的识别方法，其特征在于，所述通过嵌套循环算法，将所述诊疗数据标签与所述诊疗异常识别条件进行比对，以将比对结果作为所述用户违规开具抗菌药行为的识别结果的步骤包括：根据所述诊疗数据标签建立所述嵌套循环算法的外层驱动表，并根据所述诊疗异常识别条件建立所述嵌套循环算法的内层被驱动表；按照所述外层驱动表中诊疗数据产生时间从早到晚的顺序依次选择诊疗数据标签，并将选择的诊疗数据标签与所述内层被驱动表中的每个诊疗异常识别条件进行比对；当所有诊疗数据标签与所述内层被驱动表中的每个诊疗异常识别条件比对完成后，将所有比对结果作为所述用户违规开具抗菌药行为的识别结果。4.根据权利要求3所述的违规开具抗菌药行为的识别方法，其特征在于，所述将选择的诊疗数据标签与所述内层被驱动表中的每个诊疗异常识别条件进行比对的步骤包括：按照预设顺序依次从所述内层被驱动表中选择诊疗异常识别条件；根据选择的诊疗数据标签，确定当前选择的诊疗异常识别条件是否成立；当根据选择的诊疗数据标签确定当前选择的诊疗异常识别条件成立时，将当前选择的诊疗数据标签与该诊疗异常识别条件间的映射关系数据保存至所述嵌套循环算法的比对结果表，并继续从所述内层被驱动表中选择下一个诊疗异常识别条件，直至选择完所述内层被驱动表中的诊疗异常识别条件时，继续选择下一个诊疗数据标签；当根据选择的诊疗数据标签确定当前选择的诊疗异常识别条件不成立时，继续从所述内层被驱动表中选择下一个诊疗异常识别条件，直至选择完所述内层被驱动表中的诊疗异常识别条件时，继续选择下一个诊疗数据标签。5.根据权利要求4所述的违规开具抗菌药行为的识别方法，其特征在于，所述根据选择的诊疗数据标签，确定当前选择的诊疗异常识别...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈明东，黄越，胥畅，
申请(专利权)人：平安医疗健康管理股份有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31