【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医疗质量评估技术，尤其涉及一种基于多维指标的医疗质量智能评估与预警预测方法及系统。
技术介绍
1、医疗质量管理是保障医疗服务安全性和有效性的关键环节。传统医疗质量评估方法主要依靠人工经验判断，存在评估标准不统一、时效性差、主观性强等问题，难以及时发现潜在质量风险。随着医疗信息化程度不断提高，各类临床数据快速增长，但现有质量评估模型对多源异构数据的分析能力有限，无法充分挖掘数据中蕴含的质量演变规律。
2、目前医疗质量预警预测方法普遍采用单一指标阈值判断，缺乏对质量波动特征和传播规律的深入分析，导致预警准确性不足。同时，现有预警模型对科室间诊疗路径关联性考虑不足，难以有效识别质量风险的传播路径和关键控制节点，制约了医疗质量持续改进的效果。
3、医疗质量管理面临着数据维度高、质量特征复杂、风险传播动态变化等挑战，需要建立融合多维指标的评估体系，实现对质量状态的精准刻画和风险演化的智能预测。因此亟需一种基于多维指标的医疗质量智能评估与预警预测方法，以提升医疗质量管理的科学性和主动性。
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【技术保护点】
1.一种基于多维指标的医疗质量智能评估与预警预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取实时医疗数据，计算医疗质量影响因子的波动特征值，基于波动特征值构建质量敏感度评分模型，计算数据采样优先级，建立分层采样频率矩阵，依据分层采样频率矩阵对实时医疗数据进行动态采样得到采样数据包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对医疗质量评分执行多尺度小波变换得到质量波动分量，计算质量波动分量在不同时间尺度下的局部趋势函数，构建局部趋势函数与质量波动分量的交叉关联矩阵，提取质量演化特征序列，计算动态时间规整距离得到科室...
【技术特征摘要】
1.一种基于多维指标的医疗质量智能评估与预警预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取实时医疗数据，计算医疗质量影响因子的波动特征值，基于波动特征值构建质量敏感度评分模型，计算数据采样优先级，建立分层采样频率矩阵，依据分层采样频率矩阵对实时医疗数据进行动态采样得到采样数据包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对医疗质量评分执行多尺度小波变换得到质量波动分量，计算质量波动分量在不同时间尺度下的局部趋势函数，构建局部趋势函数与质量波动分量的交叉关联矩阵，提取质量演化特征序列，计算动态时间规整距离得到科室质量状态向量包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于科室质量状态向量构建质量传播图，融合诊疗路径信息构建异构信息网络，计算异构信息网络的传播影响因子，识别质量控制节点包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，计算质量传播图的网络拓扑熵，与质量波动分量的样本熵...
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