本发明专利技术涉及一种基于神经网络实现针对医院专科能力进行量化评价处理的方法，包括进行数据采集与准备，对数据进行预处理和标准化；从技术和病种的维度进行指标的收集和计算；构建前馈神经网络，从患者的维度进行重病分类，并进行模型调优；整合技术、病种和患者的三个维度的量化指标；进行优化迭代。本发明专利技术还涉及相应的装置、处理器及其计算机可读存储介质。采用了本发明专利技术的基于神经网络实现针对医院专科能力进行量化评价处理的方法、装置、处理器及其计算机可读存储介质，能够有效实现疾病复杂程度和专科能力的量化评价，过程简易，兼容性较强，能够针对性解决医院门诊、急诊、重症监护室、非手术患者的疾病复杂程度量化评价的问题，适用范围广泛。针对得出的临床能力值，可以与领域专家进一步讨论论证，使整套系统化计算更加符合实际，更加专业。更加专业。更加专业。
【技术实现步骤摘要】
基于神经网络实现针对医院专科能力进行量化评价处理的方法、装置、处理器及其存储介质
[0001]本专利技术涉及医疗评价领域，尤其涉及神经网络
，具体是指一种基于神经网络实现针对医院专科能力进行量化评价处理的方法、装置、处理器及其计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]医院专科能力评价在临床实践中具有重要意义，无论对于分级诊疗，还是医院学科综合评价、医疗质量控制、患者风险防范、绩效评价等方面都发挥着极大作用。然而，针对如何量化专科能力，目前仍没有统一标准或者通用办法。
[0003]国家卫计委颁布的《三级综合医院医疗服务能力指南(2016年版)》(国卫办医函〔2016〕936号)，通过病种和关键技术两个维度，分别列出基本标准和推荐标准的病种以及诊疗技术，作为医院临床能力评价依据。这种办法，从原来没有评价依据到有定性评价参考，是一个巨大的进步，但仍不能满足管理需要。
[0004]使用RBRVS的点值评价手术相关科室的专科能力是一种量化办法。RBRVS是1992年美国的医疗保险(Medicare)用于支付医师劳务费的支付体系。它较精确地评价了每个由医生完成的项目的技术难度、医生需要付出的直接劳动时间(工作强度)和技术风险，并给出一个静态的分值，即RBRVS点数。RBRVS点数没有量纲。它与每个地区、国家的医疗服务项目价格没有关系，可以在不同的国家和地区使用。依据每位患者手术项目的平均点值，可以量化评价每家医院的手术难度。但是，非手术科室(通称内科)没有手术项目，使用RBRVS点数无法全面进行量化评价。
[0005]使用DRGs的病例混合指数(CMI)是另一种评价方法。DRGs也是一种支付手段，其衍生的CMI经常被用于评价医院和医生的绩效水平。DRGs针对是急性病住院患者的病案首页进行计算的，也就是说，门诊患者、急诊患者、重症监护病房(ICU)住院的患者都没有病案首页，是没有办法评价的。另外，这种评价方式是基于每一位急性病患者在医院的所有诊断、治疗手段的总费用计算的，费用较高的项目通常具有较高的CMI值。而医疗服务项目的费用水平通常由医院所在地区的医疗服务定价水平决定，并且定价通常还涉及到资本投入的价值和医院运营成本补偿等因素，因此，使用DRGs也无法进行有效评价。
[0006]国内这方面的研究和应用是CD型率，是依据患者的年龄、基本生命体征、疾病诊断和处置等因素，按轻、重、缓、急分成A、B、C、D四种类型，是一种介于定性评价和定量评价之间的评价方法。
技术实现思路
[0007]本专利技术的目的是克服了上述现有技术的缺点，提供了一种满足过程简易、兼容性较、适用范围较为广泛的基于神经网络实现针对医院专科能力进行量化评价处理的方法、装置、处理器及其计算机可读存储介质。
[0008]为了实现上述目的，本专利技术的基于神经网络实现针对医院专科能力进行量化评价处理的方法、装置、处理器及其计算机可读存储介质如下：
[0009]该基于神经网络实现针对医院专科能力进行量化评价处理的方法，其主要特点是，所述的方法包括以下步骤：
[0010](1)进行数据采集与准备，对数据进行预处理和标准化；
[0011](2)从技术和病种的维度进行指标的收集和计算；
[0012](3)构建前馈神经网络，从患者的维度进行重病分类，并进行模型调优；
[0013](4)整合技术、病种和患者的三个维度的量化指标；
[0014](5)进行优化迭代。
[0015]较佳地，所述的步骤(1)具体包括以下步骤：
[0016](1.1)连接医院管理信息系统，采集获取医院管理信息系统中的数据；
[0017](1.2)对取得的不同维度的数据进行整理和标准化，并进行编码对应。
[0018]较佳地，所述的步骤(1.1)中采集的数据包括收费项目字典、医技服务项目字典、科室字典、科室月工作量、转科记录、患者基本信息、收费项目明细、检验申请、检验结果、检查申请和检查结果。
[0019]较佳地，所述的步骤(2)具体包括以下步骤：
[0020](2.1)收集和计算技术维度指标；
[0021](2.2)收集和计算病种维度指标。
[0022]较佳地，所述的步骤(2.1)具体包括以下步骤：
[0023](2.1.1)将公开的各学科的关键技术与CPT代码对应，取得各个关键技术的RVU值，将基本技术和推荐技术分开用同样的方法处理，在医院的收费项目明细中找出关键技术的数量，将各科室关键技术开展数量通过RVU值加权得到平均难度；
[0024](2.1.2)将各指标数据除以均值进行去量纲化，计算两个指标各自方差，并按相同比例换算得到推荐标准的权重，并获得基本标准的相应权重。
[0025]较佳地，所述的步骤(2.2)中病种维度指标包含病种覆盖广度、基本诊断病例数量、推荐诊断病例数量和入径病种的加权平均住院日。
[0026]较佳地，所述的步骤(3)具体包括以下步骤：
[0027](3.1)根据患者的各项指标判断属于重患者还是轻患者，按照科室将结果进行汇总，得到每个科室轻重患者的数量；
[0028](3.2)构建前馈神经网络，设置神经网络的深度L，以及每层网络中神经元的数量n
l
，其中l∈[1:L]；
[0029](3.3)将得到的数据划分为训练集和测试集，对构建的神经网络进行训练，得到初步分类结果及各项分数；
[0030](3.4)进行模型调优。
[0031]较佳地，所述的步骤(4)具体为：
[0032]将技术、病种和患者三个维度的指标进行整合，全部指标按平均值标准化以后，使用客观权重法确定这三个维度的权重，在权重确定后得到各个科室的标准化专科临床能力值。
[0033]该基于神经网络实现针对医院专科能力进行量化评价处理的装置，其主要特点
是，所述的装置包括：
[0034]处理器，被配置成执行计算机可执行指令；
[0035]存储器，存储一个或多个计算机可执行指令，所述的计算机可执行指令被所述的处理器执行时，实现上述的基于神经网络实现针对医院专科能力进行量化评价处理的方法的步骤。
[0036]该基于神经网络实现针对医院专科能力进行量化评价处理的处理器，其主要特点是，所述的处理器被配置成执行计算机可执行指令，所述的计算机可执行指令被所述的处理器执行时，实现上述的基于神经网络实现针对医院专科能力进行量化评价处理的方法的步骤。
[0037]该计算机可读存储介质，其主要特点是，其上存储有计算机程序，所述的计算机程序可被处理器执行以实现上述的基于神经网络实现针对医院专科能力进行量化评价处理的方法的各个步骤。
[0038]采用了本专利技术的基于神经网络实现针对医院专科能力进行量化评价处理的方法、装置、处理器及其计算机可读存储介质，能够有效实现疾病复杂程度和专科能力的量化评价，过程简易，兼容性较强，能够针对性解决医院门诊、急诊、重症监护室、非手术患者的疾病复本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于神经网络实现针对医院专科能力进行量化评价处理的方法，其特征在于，所述的方法包括以下步骤：(1)进行数据采集与准备，对数据进行预处理和标准化；(2)从技术和病种的维度进行指标的收集和计算；(3)构建前馈神经网络，从患者的维度进行重病分类，并进行模型调优；(4)整合技术、病种和患者的三个维度的量化指标；(5)进行优化迭代。2.根据权利要求1所述的基于神经网络实现针对医院专科能力进行量化评价处理的方法，其特征在于，所述的步骤(1)具体包括以下步骤：(1.1)连接医院管理信息系统，采集获取医院管理信息系统中的数据；(1.2)对取得的不同维度的数据进行整理和标准化，并进行编码对应。3.根据权利要求2所述的基于神经网络实现针对医院专科能力进行量化评价处理的方法，其特征在于，所述的步骤(1.1)中采集的数据包括收费项目字典、医技服务项目字典、科室字典、科室月工作量、转科记录、患者基本信息、收费项目明细、检验申请、检验结果、检查申请和检查结果。4.根据权利要求1所述的基于神经网络实现针对医院专科能力进行量化评价处理的方法，其特征在于，所述的步骤(2)具体包括以下步骤：(2.1)收集和计算技术维度指标；(2.2)收集和计算病种维度指标。5.根据权利要求4所述的基于神经网络实现针对医院专科能力进行量化评价处理的方法，其特征在于，所述的步骤(2.1)具体包括以下步骤：(2.1.1)将公开的各学科的关键技术与CPT代码对应，取得各个关键技术的RVU值，将基本技术和推荐技术分开用同样的方法处理，在医院的收费项目明细中找出关键技术的数量，将各科室关键技术开展数量通过RVU值加权得到平均难度；(2.1.2)将各指标数据除以均值进行去量纲化，计算两个指标各自方差，并按相同比例换算得到推荐标准的权重，并获得基本标准的相应权重。6.根据权利要求4所述的基于神经网络实现针对医院专科能力进行量化评价处理的方法，其特征在于，所述的步骤(2.2...
【专利技术属性】
技术研发人员：高宇桄，王志刚，邓铭涛，
申请(专利权)人：上海蓬海涞讯数据技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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