【技术实现步骤摘要】
本公开涉及医疗数据挖掘，尤其涉及一种流程模型的构建方法、诊疗方法、系统、设备和介质。
技术介绍
1、流程挖掘是利用信息系统中的现有数据，自动呈现、分析和监测实际流程的数据挖掘技术。医疗流程挖掘作为新兴技术方向，在医疗领域的应用前景广阔，包括临床路径标准化制定、医院运营流程精细化分析与洞察、医疗过程异常探查、医疗费用控制与优化、内部审计等。医疗数据质量，对于流程模型的精确度和最终应用效果影响巨大。
2、医疗流程数据的一致性作为流程数据质量的一个重要评价维度，目前采用人工手段对其进行衡量，存在准确性低、可用性低等问题，导致流程模型的精确度低。
技术实现思路
1、本公开要解决的技术问题是为了克服现有技术中采用人工手段对医疗流程数据的一致性进行评估，存在准确性低、可用性低等问题，导致流程模型的精确度低等缺陷，提供一种流程模型的构建方法、诊疗方法、系统、设备和介质。
2、本公开是通过下述技术方案来解决上述技术问题：
3、本公开提供一种流程模型的构建方法，所述构建方法包括：
4、获取预设医疗流程中若干条初始活动轨迹数据；
5、其中，每条所述初始活动轨迹数据包括对应患者在所述预设医疗流程中的若干活动和每个所述活动对应的时间；
6、基于预设指标对所述初始活动轨迹数据进行同质性评估，以得到目标活动轨迹数据；
7、基于所述目标活动轨迹数据，构建所述流程模型。
8、较佳地，所述获取预设医疗流程中若干条初始活动
9、从预设医疗信息系统中获取所述预设医疗流程中若干医疗流程数据；
10、其中，所述医疗流程数据包括患者的信息数据和患者的历史开单收费数据；
11、对所述医疗流程数据进行预处理，以得到所述初始活动轨迹数据。
12、较佳地，所述预设指标包括加权活动集合使用率、活动时间重合率、活动频率离差中的至少一种。
13、较佳地，所述基于预设指标对所述初始活动轨迹数据进行同质性评估，以得到目标活动轨迹数据的步骤包括：
14、对所述初始活动轨迹数据进行k折划分，以得到k组中间活动轨迹数据；其中，k为正整数；
15、基于所述加权活动集合使用率、所述活动时间重合率和所述活动频率离差分别对每组所述中间活动轨迹数据进行加权平均计算以得到同质性得分，基于所述同质性得分选取若干所述中间活动轨迹数据作为所述目标活动轨迹数据；
16、和/或，
17、获取每组所述中间活动轨迹数据对应的归一化时间热力图，基于所述归一化时间热力图确定所述目标活动轨迹数据。
18、较佳地，所述基于所述目标活动轨迹数据，构建所述流程模型的步骤包括：
19、基于所述目标活动轨迹数据，进行启发式流程挖掘，以得到流程网络活动集合；
20、基于预设标准，对所述流程网络活动集合进行修改；
21、基于修改后的所述流程网络活动集合，构建所述流程模型。
22、较佳地，所述基于预设标准，对所述流程网络活动集合进行修改的步骤包括：
23、基于所述预设标准，添加活动至所述流程网络活动集合中；
24、和/或，
25、基于所述预设标准，删除所述流程网络活动集合中的部分活动。
26、较佳地，所述加权活动集合使用率对应的计算公式如下：
27、
28、其中，u(indices)表示所述加权活动集合使用率；indices表示若干条所述初始活动轨迹数据的索引范围；ai表示第i个活动；q(ai,indices)表示活动ai在索引范围indices内、总活动集合a中的重要性；r(aorder([i:l′]),indices)表示活动集合aorder([i:l′])在索引范围indices内的使用率；
29、所述总活动集合a包括所述初始活动轨迹数据中的所有活动，l表示所述总活动集合a中活动的数量；
30、所述活动集合aorder([i:l′])基于以下步骤得到：
31、分别计算得到所述总活动集合a中的每个所述活动ai的重要性；
32、基于所述重要性对所述活动ai进行升序排列，以得到有序集合aorder＝{a1,a2,…,al′}；l′表示有序集合aorder中最后一个活动的序号；
33、基于所述有序集合aorder，得到所述活动集合aorder([i:l′])；
34、q(ai,indices)对应的计算公式如下：
35、
36、其中，r({ai},indices)表示活动集合{ai}在所述索引范围indices内的使用率；
37、r({ai},indices)对应的计算公式如下：
38、
39、
40、其中，|indices|表示所述初始活动轨迹数据的条数，tr(k)表示第k条初始活动轨迹数据；
41、和/或，
42、所述活动时间重合率对应的计算公式如下：
43、
44、其中，v(indices)表示所述活动时间重合率；indices表示若干条所述初始活动轨迹数据的索引范围；总活动集合a包括所述初始活动轨迹数据中的所有活动，l表示所述总活动集合a中活动的数量；ai表示第i个活动；d表示所有活动的时间范围为d个时间单位；|indices|表示初始活动轨迹数据的条数；x(ai,d)表示第d个时间单位使用活动ai的初始活动轨迹数据对应的条数；
45、
46、和/或，
47、所述活动频率离差对应的计算公式如下：
48、
49、其中，f(indices)表示所述活动频率离差；indices表示若干条所述初始活动轨迹数据的索引范围；总活动集合a包括所述初始活动轨迹数据中的所有活动，l表示所述总活动集合a中活动的数量；ai表示第i个活动；|indices|表示初始活动轨迹数据的条数；d表示所有活动的时间范围为d个时间单位；f(k)(ai,d)表示第k条所述初始活动轨迹数据在第d个时间单位使用活动ai的频次；表示所有所述初始活动轨迹数据在第d个时间单位使用活动ai的频次的平均值。
50、本公开还提供一种诊疗方法，所述诊疗方法包括：
51、基于流程模型，确定预设医疗流程的标准诊疗流程，所述流程模型基于上述所述的流程模型的构建方法构建；
52、获取所述预设医疗流程中患者对应的实际诊疗流程；
53、将所述实际诊疗流程与所述标准诊疗流程进行对比，以得到对比结果；
54、响应于所述对比结果表征所述标准诊疗流程与所述实际诊疗流程不一致，确定诊疗结果；其中，所述诊疗结果包括目标活动和/或目标时间。
55、本公开还提供一种流程模型的构建系统，所述构建系统包括：
56、初始数据获本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种流程模型的构建方法，其特征在于，所述构建方法包括：
2.如权利要求1所述的流程模型的构建方法，其特征在于，所述获取预设医疗流程中若干条初始活动轨迹数据的步骤包括：
3.如权利要求1所述的流程模型的构建方法，其特征在于，所述预设指标包括加权活动集合使用率、活动时间重合率、活动频率离差中的至少一种。
4.如权利要求3所述的流程模型的构建方法，其特征在于，所述基于预设指标对所述初始活动轨迹数据进行同质性评估，以得到目标活动轨迹数据的步骤包括：
5.如权利要求1-4中任一项所述的流程模型的构建方法，其特征在于，所述基于所述目标活动轨迹数据，构建所述流程模型的步骤包括：
6.如权利要求5所述的流程模型的构建方法，其特征在于，所述基于预设标准，对所述流程网络活动集合进行修改的步骤包括：
7.如权利要求4所述的流程模型的构建方法，其特征在于，所述加权活动集合使用率对应的计算公式如下：
8.一种诊疗方法，其特征在于，所述诊疗方法包括：
9.一种流程模型的构建系统，其特征在于，所述构建系统包括：
10.一种诊疗系统，其特征在于，所述诊疗系统包括：
11.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并用于在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-7中任一项所述的流程模型的构建方法，或，实现如权利要求8所述的诊疗方法。
12.一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，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的流程模型的构建方法，或，实现如权利要求8所述的诊疗方法。
...【技术特征摘要】
1.一种流程模型的构建方法，其特征在于，所述构建方法包括：
2.如权利要求1所述的流程模型的构建方法，其特征在于，所述获取预设医疗流程中若干条初始活动轨迹数据的步骤包括：
3.如权利要求1所述的流程模型的构建方法，其特征在于，所述预设指标包括加权活动集合使用率、活动时间重合率、活动频率离差中的至少一种。
4.如权利要求3所述的流程模型的构建方法，其特征在于，所述基于预设指标对所述初始活动轨迹数据进行同质性评估，以得到目标活动轨迹数据的步骤包括：
5.如权利要求1-4中任一项所述的流程模型的构建方法，其特征在于，所述基于所述目标活动轨迹数据，构建所述流程模型的步骤包括：
6.如权利要求5所述的流程模型的构建方法，其特征在于，所述基于预设标准，对所述流程网络活动集合进行修改的步骤...
【专利技术属性】
技术研发人员：邓铭涛，高宇桄，张艳鹏，
申请(专利权)人：上海数涞科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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