一种基于大数据量化手术难度和风险的方法技术

本发明专利技术公开了一种基于大数据量化手术难度和风险的方法，其特征在于，所述方法根据手术的风险程度和技术难度建立量化的数学模型，并根据数学模型进行量化计算。本发明专利技术对手术系统进行量化，有效解决了手术评价粒度粗、不可量化、专科间无可比性的多个难题，提高了医院对手术绩效的管理。对手术绩效的管理。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据量化手术难度和风险的方法


[0001]本专利技术涉及大数据医疗
，特别是涉及量化手术难度和风险的方法。

技术介绍

[0002]医院临床医生的绩效，长期依据人次工作量、收减支进行绩效评价，随着医疗价格改革及公立医院绩效改革的实施和持续深入，原先粗放式的绩效已不符合现在的形势发展，需要更精细化的绩效方式。
[0003]手术绩效是临床医生绩效的重要组成部分，也是体现外科医生能力的重要指标之一。原先按照手术的台次及手术难度进行综合考评，手术难度依据的是手术分级，各医院普遍参考的是原卫生部下发的《手术分级目录2011年版》，该目录主要用于手术分级准入管理。
[0004]手术分级管理规定各等级医院各专科可以开展的手术级别。但该手术级别目录属于主观判断分级，级别较粗，且按各专科进行手术分级，专科之间没有可比性，与临床实际的手术风险程度、复杂程度差异较大，无法用于手术绩效的精细化管理要求。
[0005]现有的手术绩效，采用了台次计算手术工作量，或采用手术分级目录(原卫生部下发的《手术分级目录2011年版》)对手术台次本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据量化手术难度和风险的方法，其特征在于，所述方法根据手术的风险程度和技术难度建立量化的数学模型，并根据数学模型进行量化计算。2.根据权利要求1所述的基于大数据量化手术难度和风险的方法，其特征在于：所述风险程度量化数学模型包括四个维度：死亡率、术后住院天数、ICU判断和并发症判断。3.根据权利要求2所述的基于大数据量化手术难度和风险的方法，其特征在于：所述死亡率根据死亡风险进行评级计算，具体步骤为：(1)计算各手术级别的住院死亡率M
i
；(2)对M
i
取对数Ln(M
i
)；(3)计算Ln(M
i
)的均值和标准差(s
i
)；(4)根据步骤(1)
‑
(3)的参数值计算死亡风险评分。4.根据权利要求2所述的基于大数据量化手术难度和风险的方法，其特征在于：所述并发症判断为对手术后并发症进行PCCL计算，其中PCCL数值分为0
‑
4共5个级别，计算PCCL数值的步骤包括：(1)根据是否出现手术后并发症计算PCCL数值，未出现手术后并发症时PCCL＝0，出现手术后并发症时PCCL＞0，计算每个术后并发症的CCL值；(2)将步骤(1)所有术后并发症的CCL值转为字符串并合并为一个字符串GI，去除掉字符串GI中CCL值为0...

【专利技术属性】
技术研发人员：许炜，
申请(专利权)人：上海联众网络信息股份有限公司，
类型：发明
国别省市：