【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于计算机信息处理，具体涉及基于医疗明细项目推断疾病诊断的方法、系统及存储介质。
技术介绍
1、随着医疗支付方式从按项目支付到按分组计费方式(drg/dip)改革的推进,住院诊断的正确与否对医疗监管和分组计费方式的规则和政策制定具有决定性的意义。
2、通常情况下最终诊断是由医院的医学专家根据自己的医学知识和icd10诊断编码规则，人为分析患者病情而确定的，但是icd10诊断编码数量繁多，并且诊断编码是一个相对比较专业和繁琐的工作，具体工作中还是会出现各种情况导致最终诊断的错误；在加上从诊断编码的专业属性、以及编码的工作量，还是目前所收集到数据的维度，都很难从医学知识本身完成对诊断是否正确的管理。
3、鉴于此，特提出本专利技术。
技术实现思路
1、本专利技术提供基于医疗明细项目推断疾病诊断的方法、系统及存储介质，解决以上至少一个技术问题。
2、第一方面，本专利技术实施例提供基于医疗明细项目推断疾病诊断的方法，包含：
3、获取所有患者的n条历史住院数据，每条历史住院数据包括相互对应的患者基本信息、诊断和医疗明细项目，所述医疗明细项目中含有多个具体明细及每个具体明细对应的费用；
4、计算所有患者的历史住院数据中每类具体明细与对应的所有诊断的第一相关性；
5、将所有患者的历史住院数据依据具体明细分为m个数据集；
6、计算待推断诊断的某一医疗明细项目中某类具体明细与某一个数据集中所有具体明细的费用均
7、根据第一相关性和第二相关性计算所述待推断诊断的某一医疗明细项目与所述某一个数据集中所有具体明细的费用均值的第三相关性；
8、重复计算得到待推断诊断的某一医疗明细项目分别与m个数据集中所有具体明细的费用均值的m个第三相关性；
9、按照m个第三相关性大小，对所述费用均值所对应的诊断进行排序，得到各个诊断与待推断诊断的某一医疗明细项目的相关性大小。
10、优选的，第一相关性的计算公式为：
11、
12、其中，n表示历史住院数据条数，qi表示某类具体明细，n(qi)表示包含qi的历史住院数据条数。
13、优选的，将所有患者的历史住院数据依据具体明细分为m个数据集的方法为：
14、将所有患者的历史住院数据根据诊断类型分为x个部分，x为诊断类型的个数；
15、将每个部分的数据进行聚类分析，依据具体明细的分布情况分为y个子部分，每个诊断对应的子部分记为ya；
16、所述
17、优选的，通过dbscan进行聚类分析。
18、优选的，y为5-10的正整数。
19、优选的，第二相关性的计算公式为：
20、
21、
22、其中，qi表示某类具体明细，d为某一个数据集中某类具体明细的费用均值，k1,k2,b为超参数，fi为qi在待推断诊断的某一医疗明细项目中的费用，qfi为对应的d中qi的费用，dl为某一个数据集中所有具体明细费用总和，avgdl为m个数据集中所有具体明细费用总和的均值。
23、优选的，第三相关性的计算公式为：
24、
25、其中，w(qi)为第一相关性，r(qi,d)为第二相关性，q为待推断诊断的某一医疗明细项目，i为待推断诊断中第i个医疗明细，j为待推断诊断的某一医疗明细项目中具体明细的个数，d为某一个数据集中某类具体明细的费用均值。
26、优选的，将所有患者的历史住院数据按照患者年龄分为l组住院数据，计算每组住院数据中每类具体明细与对应的所有诊断的第一相关性；根据待推断诊断中患者年龄对应的某组住院数据来计算第二相关性、第三相关性，并得到各个诊断与待推断诊断的某一医疗明细项目的相关性大小。
27、第二方面，本专利技术实施例提供基于医疗明细项目推断疾病诊断的系统，包含：
28、获取模块，用于获取所有患者的n条历史住院数据，每条历史住院数据包括相互对应的患者基本信息、诊断和医疗明细项目，所述医疗明细项目中含有多个具体明细及每个具体明细对应的费用；
29、第一计算模块，用于计算所有患者的历史住院数据中每类具体明细与对应的所有诊断的第一相关性；
30、分类模块，用于将所有患者的历史住院数据依据具体明细分为m个数据集；
31、第二计算模块，用于计算待推断诊断的某一医疗明细项目中某类具体明细与某一个数据集中所有具体明细的费用均值的第二相关性；
32、第三计算模块，用于根据第一相关性和第二相关性计算所述待推断诊断的某一医疗明细项目与所述某一个数据集中所有具体明细的费用均值的第三相关性；并用于重复计算得到待推断诊断的某一医疗明细项目分别与m个数据集中所有具体明细的费用均值的m个第三相关性；
33、排序模块，用于按照m个第三相关性大小，对所述费用均值所对应的诊断进行排序，得到各个诊断与待推断诊断的某一医疗明细项目的相关性大小。
34、第四方面，本专利技术实施方式提供，一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行，以用于实现以上任一所述的基于医疗明细项目推断疾病诊断的方法。
35、与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：
36、本专利技术从大数据分析建模的角度，从住院的医疗明细项目及其费用的角度分析一次住院的主要诊断，实现对主要诊断编码正确与否的监管，并且实现了程序化分析大量数据，为医疗支付改革和监管提供了必要的支撑。本专利技术不再从医学知识本身出发，而是通过模型学习既往海量历史住院数据，从医疗明细项目和费用的角度来实现疾病诊断的推断，实现了极高的准确率，实现了快速对海量医疗数据最终诊断的管理；本专利技术技术实现方案本身易于理解且效果显著，使得相关工作人员也能较快的理解和反馈，为后续无论监管还是医保支付政策制定都提供了极大的便利。
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1.基于医疗明细项目推断疾病诊断的方法，其特征在于，包含：
2.如权利要求1所述的基于医疗明细项目推断疾病诊断的方法，其特征在于，第一相关性的计算公式为：
3.如权利要求1所述的基于医疗明细项目推断疾病诊断的方法，其特征在于，将所有患者的历史住院数据依据具体明细分为M个数据集的方法为：将所有患者的历史住院数据根据诊断类型分为X个部分，X为诊断类型的个数；
4.如权利要求3所述的基于医疗明细项目推断疾病诊断的方法，其特征在于，采用DBSCAN进行聚类分析。
5.如权利要求3或4所述的基于医疗明细项目推断疾病诊断的方法，其特征在于，Y为5-10的正整数。
6.如权利要求1所述的基于医疗明细项目推断疾病诊断的方法，其特征在于，第二相关性的计算公式为：
7.如权利要求1所述的基于医疗明细项目推断疾病诊断的方法，其特征在于，第三相关性的计算公式为：
8.如权利要求1所述的基于医疗明细项目推断疾病诊断的方法，其特征在于，将所有患者的历史住院数据按照患者年龄分为L组住院数据，计算每组住院数据中每类具体明细与对应
9.基于医疗明细项目推断疾病诊断的系统，其特征在于，包含：
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行，以用于实现如权利要求1-7任一项所述的基于医疗明细项目推断疾病诊断的方法。
...【技术特征摘要】
1.基于医疗明细项目推断疾病诊断的方法，其特征在于，包含：
2.如权利要求1所述的基于医疗明细项目推断疾病诊断的方法，其特征在于，第一相关性的计算公式为：
3.如权利要求1所述的基于医疗明细项目推断疾病诊断的方法，其特征在于，将所有患者的历史住院数据依据具体明细分为m个数据集的方法为：将所有患者的历史住院数据根据诊断类型分为x个部分，x为诊断类型的个数；
4.如权利要求3所述的基于医疗明细项目推断疾病诊断的方法，其特征在于，采用dbscan进行聚类分析。
5.如权利要求3或4所述的基于医疗明细项目推断疾病诊断的方法，其特征在于，y为5-10的正整数。
6.如权利要求1所述的基于医疗明细项目推断疾病诊断的方法，其特征在于，第二相关...
【专利技术属性】
技术研发人员：袁俊，幸勇，
申请(专利权)人：成都数联易康科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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