【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于医学诊疗，尤其涉一种基于petri网的临床路径预测方法及系统。
技术介绍
1、至今，国家已经下发1212种标准临床路径，但由于部分疾病特性以及医院间的资源差异，且缺乏有效的临床路径应用评估机制，实际应用的病种数量远低于预期。
2、因此，需要一种合理的方法评估某病种实施临床路径后的实际结果，以判断执行临床路径的可行性，从而提高临床路径的病种覆盖率。但传统的临床路径实施方案往往基于经验判断，尚未对临床路径的实施结果做出量化预测。现有的临床路径评价技术基于统计学视角，从最终住院时长结果角度分析临床路径的优势，但未能细化到各诊疗过程的优化说明。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提出一种基于petri网的临床路径预测方法及系统，通过结合国家标准临床路径和医院实际诊疗流程，建立符合医院实际的临床路径，将临床路径转化成时间petri网模型，从时间petri网模型中可直观展示出疾病治疗过程，识别不符合国家规范的子流程并进行剔除，从而评估临床路径实施后的预计结果，进一步优化诊疗过程。
2、为了达到上述目的，在本专利技术提供了一种基于petri网的临床路径预测方法，其特征在于，所述方法包括：
3、s1、获取未临床路径化的病种的病人在执行每一项诊疗活动的时间数据，所述时间数据包括医生或患者执行诊疗活动时的当前时间和持续时间；
4、s2、根据流程变异判别规则对时间数据进行预处理形成样本数据；
5、s3、根据样本数据对每一项诊疗活
6、s4、再根据医院电子病历信息，再与标准临床路径结合，设计智能诊疗流程，将所述诊疗流程转化为时间petri网模型，然后通过petri网数值解析方法验证模型的合理性；
7、s5、通过tina软件对时间petri网模型进行仿真，计算出各项诊疗活动和总体住院时长作为对当前病种实施临床路径后的预测结果，根据预测结果判断是否采用临床路径。
8、进一步地，所述s1中获取未临床路径化的病种的病人在执行每一项诊疗活动的时间数据是通过感应系统获取，所述感应系统包括检查模块、治疗模块、化验模块、护理模块、评估模块、复查模块、方案确认模块和出院模块。
9、进一步地，当患者进入某项流程后，负责人触发对应模块；当患者在该流程结束后，负责人关闭对应模块，流程时间信息被保留，上传至数据采集器，当患者出院后，数据采集器保留该患者完整住院记录，表示该患者数据采集工作完成，患者数据储存至第一数据处理器。
10、进一步地，所述流程变异判别规则分为个人因素和医院诊疗不规范因素；所述预处理为时间数据中因为医院诊疗不规范因素形成异常的数据剔除。
11、进一步地，所述流程变异判别规则具体表示如下：
12、基于标准临床路径获得诊疗活动i的期望执行时间为[tai,tbi]，其中，tai表示诊疗活动i执行时间，tbi表示诊疗活动结束时间；
13、若对于诊疗活动i，ti>tbi，ti表示实际执行时间，则表示诊疗活动i存在变异；
14、对于存在变异的诊疗活动i，若且病程记录中无特殊备注的流程，则视为由医院诊疗不规范因素引起的流程变异；
15、若则根据规则判断是否存在个人因素引起的流程变异。
16、进一步地，所述s3中，所述s3中，所述统计分析的具体方法为：剔除样本数据中由医院诊疗不规范因素引起的流程变异，对每一项诊疗流程的所用时长进行描述性统计，求得平均时长以及其95％的置信区间。
17、进一步地，所述s4中，所述时间petri网模型的构建方法为：
18、将各项流程活动设为petri网中的变迁t；
19、根据标准临床路径设定各项流程的并行结构和选择结构；
20、将各项流程平均所用时长95％的置信区间作为时间petri网的时间戳信息。
21、进一步地，所述时间petri网模型的数值解析方法步骤为：
22、设n＝(p,t,所述时间petri网模型的数值解析方法步骤为：
23、设n＝(p,t,i,o,m)为petri网，则p＝{p1,p2,...,pm}是一个有限库所集，t＝{t1,t2,...,tn}是一个有限变迁集，且i表示t→p∞为从库所p到变迁t的输入函数，o表示t→p∞为从变迁t到库所p的输出函数，i与o皆为变迁到库所的一个映射，m表示petri网标识，给出了每一个库所里的标记数，用m维向量(m(p1),m(p2),...,m(pm))t表示；则petri网n的结构可以用矩阵a＝[aij]m×n来表示，
24、
25、
26、
27、其中其中，m为库所p的数量，n为变迁t的数量，m和n分别为正整数；
28、对于来说，对于任意一个库所pj和任意一个变迁ti，如果任意一个库所pj到任意一个变迁ti之间存在连接，其中，若任意一个库所pj到任意一个变迁ti的连接是有向的，是从任意一个库所pj到任意一个变迁ti，则为1，否则为0；
29、对于来说，若任意一个库所pj和任意一个变迁ti之间存在连接，且连接是有向的，是从任意一个库所pj到任意一个变迁ti，则为1，否则为0；
30、其中，j是属于1到m中的任意一个正整数，i是1到n中的任意一个正整数；
31、其中，a为n的关联矩阵，当矩阵a＝[aij]m×n当且仅当存在一个正向量ω，使得a·ω＝0时，因为petri网是守恒的，同时基于matlab平台求解矩阵方程a·ω＝0，求得正整数解。
32、进一步地，所述s5中，所述时间petri网模型的仿真方法为：
33、将时间petri网在tina软件中构建，记录每次仿真各项流程的所用时长以及总体时长，单次软件运行设仿真次数为500次，共运行100次软件，即仿真总次数为50000次，取其平均值作为最终结果。
34、在本专利技术的第二方面提供了一种基于petri网的临床路径预测系统，所述系统包括：
35、感应系统，包括检查模块、治疗模块、化验模块、护理模块、评估模块、复查模块、方案确认模块和出院模块，用于对患者进行各种诊疗活动进行感应；
36、数据采集器，用于获取未临床路径化的病种的病人在执行每一项诊疗活动的时间数据，所述时间数据包括医生或患者执行诊疗活动时的当前时间和持续时间；
37、第一数据处理器，用于根据流程变异判别规则对时间数据进行预处理形成样本数据；
38、变异判断处理器，用于记录因为个人因素引起的流程变异；
39、专家判断处理器，用于记录医生根据病历记录进行判断是否存在个人因素引起的流程变异；
40、第二数据处理器，用于根据样本数据对每一项诊疗活动的平均时长进行统计分析，将平均时长作为当前流程的标准用时范围，再根据医院电子病历信本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于Petri网的临床路径预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于Petri网的临床路径预测方法，其特征在于，所述S1中获取未临床路径化的病种的病人在执行每一项诊疗活动的时间数据是通过感应系统获取，所述感应系统包括检查模块、治疗模块、化验模块、护理模块、评估模块、复查模块、方案确认模块和出院模块。
3.根据权利要求2所述的一种基于Petri网的临床路径预测方法，其特征在于，当患者进入某项流程后，负责人触发对应模块；当患者在该流程结束后，负责人关闭对应模块，流程时间信息被保留，上传至数据采集器，当患者出院后，数据采集器保留该患者完整住院记录，表示该患者数据采集工作完成，患者数据储存至第一数据处理器。
4.根据权利要求1所述的一种基于Petri网的临床路径预测方法，其特征在于，所述流程变异判别规则分为个人因素和医院诊疗不规范因素；所述预处理为时间数据中因为医院诊疗不规范因素形成异常的数据剔除。
5.根据权利要求4所述的一种基于Petri网的临床路径预测方法，其特征在于，所述流程变异判别规则具体表示如
6.根据权利要求5所述的一种基于Petri网的临床路径预测方法，其特征在于，所述S3中，所述统计分析的具体方法为：剔除样本数据中由医院诊疗不规范因素引起的流程变异，对每一项诊疗流程的所用时长进行描述性统计，求得平均时长以及其95％的置信区间。
7.根据权利要求6所述的一种基于Petri网的临床路径预测方法，其特征在于，所述S4中，所述时间Petri网模型的构建方法为：
8.根据权利要求1所述的一种基于Petri网的临床路径预测方法，其特征在于，所述时间Petri网模型的数值解析方法步骤为：
9.根据权利要求1所述的一种基于Petri网的临床路径预测方法，其特征在于，所述S5中，所述时间Petri网模型的仿真方法为：
10.一种基于Petri网的临床路径预测系统，其特征在于，所述系统包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于petri网的临床路径预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于petri网的临床路径预测方法，其特征在于，所述s1中获取未临床路径化的病种的病人在执行每一项诊疗活动的时间数据是通过感应系统获取，所述感应系统包括检查模块、治疗模块、化验模块、护理模块、评估模块、复查模块、方案确认模块和出院模块。
3.根据权利要求2所述的一种基于petri网的临床路径预测方法，其特征在于，当患者进入某项流程后，负责人触发对应模块；当患者在该流程结束后，负责人关闭对应模块，流程时间信息被保留，上传至数据采集器，当患者出院后，数据采集器保留该患者完整住院记录，表示该患者数据采集工作完成，患者数据储存至第一数据处理器。
4.根据权利要求1所述的一种基于petri网的临床路径预测方法，其特征在于，所述流程变异判别规则分为个人因素和医院诊疗不规范因素；所述预处理为时间数据中因为医院诊疗不规范因素形成异常的数据剔除。
【专利技术属性】
技术研发人员：宋俊，钟慧，赵俊朝，王臻，梁健君，
申请(专利权)人：广东省第二人民医院广东省卫生应急医院，
类型：发明
国别省市：
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