自动识别医疗风险的方法、系统、电子设备及存储介质技术方案

本发明专利技术公开一种自动识别医疗风险的方法、系统、电子设备及存储介质，涉及计算机技术领域，方法包括：获取风险规则配置库中维护的不同医疗风险对应的特征数据源、特征逻辑运算关系和特征匹配规则；获取患者数据集；根据特征数据源从患者数据集中获取用于匹配的特征数据及用于匹配的特征数据的关联数据；将用于匹配的特征数据、特征逻辑运算关系和特征匹配规则输入特征匹配规则模型，利用特征匹配规则模型判断用于匹配的特征数据是否满足特征匹配规则和特征逻辑运算关系，当满足时识别出存在的医疗风险。本发明专利技术针对患者数据集中大量患者的临床诊疗数据，可自动识别出其中存在的医疗风险，为临床医护人员提供参考依据，减少漏报率。率。率。

【技术实现步骤摘要】
自动识别医疗风险的方法、系统、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及计算机
，特别是涉及一种自动识别医疗风险的方法、系统、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]医疗风险(医疗安全风险)是指因医疗服务过程中的不确定危险因素，直接或间接导致患者死亡或伤残的可能性或可能发生的一切不安全事件；医疗机构内监测医疗安全风险事件(医疗风险)的传统方法侧重于由临床医护人员自发上报。基于当前的信息技术，由核心信息系统提供不良事件(医疗安全风险事件)的上报入口，上报人员上报之后经由医院管理部门进行审核确认，最终根据审核结果对不良事件进行定性确认。这种模式从一定程度上能够帮助医院管理部门发现临床上存在的医疗安全事件(医疗安全风险事件)，但是对于管理部门而言，这种信息化手段相对被动，缺乏主动识别机制，只能依赖于临床医护人员的积极主动性，不能解决高漏报率的问题。
[0003]医疗安全风险针对的是住院患者本次入院中的临床诊疗数据，医院住院患者很多，每位患者每天都会产生临床诊疗数据，医院会将所有患者的临床诊疗数据均存储于患者数据集中；针对患者数据本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种自动识别医疗风险的方法，其特征在于，所述方法包括：获取风险规则配置库中维护的不同医疗风险对应的特征数据源、特征逻辑运算关系和特征匹配规则；所述特征数据源用于获取和标识特征的数据来源及数据集内容；获取患者数据集；所述患者数据集包括不同患者的临床诊疗数据；根据所述特征数据源从所述患者数据集中获取用于匹配的特征数据及所述用于匹配的特征数据的关联数据；将所述用于匹配的特征数据、所述特征逻辑运算关系和所述特征匹配规则输入特征匹配规则模型，利用所述特征匹配规则模型判断所述用于匹配的特征数据是否满足所述特征匹配规则和所述特征逻辑运算关系，当满足时识别出存在的医疗风险。2.根据权利要求1所述的自动识别医疗风险的方法，其特征在于，所述获取风险规则配置库中维护的不同医疗风险对应的特征数据源、特征逻辑运算关系和特征匹配规则，之前还包括：获取不同医疗风险对应的规则拆分结果；所述规则拆分结果包括多特征多规则拆分结果和单特征多规则拆分结果；根据不同医疗风险对应的规则拆分结果得到不同医疗风险对应的特征数据源、特征逻辑运算关系和特征匹配规则；根据不同医疗风险对应的特征数据源、特征逻辑运算关系和特征匹配规则，构建风险规则配置库。3.根据权利要求2所述的自动识别医疗风险的方法，其特征在于，所述根据不同医疗风险对应的规则拆分结果得到不同医疗风险对应的特征数据源、特征逻辑运算关系和特征匹配规则，具体包括：根据不同医疗风险对应的规则拆分结果得到不同医疗安全风险对应的特征、特征逻辑运算关系和特征匹配规则；根据不同医疗安全风险对应的特征得到患者数据集查询SQL语句；根据所述患者数据集查询SQL语句得到特征数据源。4.根据权利要求1所述的自动识别医疗风险的方法，其特征在于，所述特征逻辑运算关系包括与、或、非、与非、与或逻辑关系；所述特征逻辑运算关系用于标识多特征间对于同一医疗风险的逻辑运算。5.根据权利要求1所述的自动识别医疗风险的方法，其特征在于，所述特征匹配规则包括不同的规则；所述规则包括特征数据集、特征格式类型、关系运算类型、逻辑运算类型、特征匹配模式、阈值和连续值；所述特征数据集包括所述用于匹配的特征数据。6.一种自动识别医疗风险的系统，其特征在于，所述系统包括：风险规则...

【专利技术属性】
技术研发人员：王自伟，余小双，
申请(专利权)人：南京海泰医疗信息系统有限公司，
类型：发明
国别省市：