【技术实现步骤摘要】
本申请涉及深度学习及智能医疗，尤其涉及一种医疗主要诊断编码的质控方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、在当前的医疗体系中，医保基金结算清单中的主要诊断编码填报是一项至关重要的工作，它直接关联到医疗费用的结算与支付。在填报该主要诊断编码时一般以对应的电子病历中记录的主要诊断编码为准。因此，电子病历中记录的主要诊断编码的准确性严重影响到了医保基金结算清单中的主要诊断编码填报的准确性。
2、目前，大多数医疗机构在填报主要诊断编码时，主要依赖于医务工作者自身的专业知识和经验进行判断。然而，由于医务工作者在专业知识、临床经验以及工作负荷等方面的差异，导致他们在填写主要诊断编码时容易出现错误。特别是当面对一些复杂的病例时，他们往往难以准确判断并选择正确的编码，这直接影响后续医保基金结算清单编码填报的质量。以睡眠障碍这一医疗诊断为例，在实际的诊疗过程中，病因通常被作为填写主要诊断编码的重要参考依据，但造成睡眠障碍的病因具有复杂性和多样性，如继发性失眠、延迟睡眠阶段综合征、睡眠呼吸暂停等器质性睡眠障碍均在icd-10(国际疾病分类，international classification of diseases)中通常被归类于g47(睡眠障碍)章节，医务工作者经常无法准确判断并选择正确的编码，从而无法导致睡眠障碍的主要诊断编码被填写错误。
3、为了解决上述问题，如何提高医疗主要诊断编码填报的准确性和效率，成为了当前亟待解决的问题。
技术实现思路
1、本申请提供了一种医疗主
2、第一方面，本申请提供了一种医疗主要诊断编码的质控方法，所述方法包括：
3、获取待处理电子病历中的病因症状数据；其中，所述待处理电子病历包含的主要诊断编码为预设的目标诊断编码；
4、通过预先训练的病因症状提取模型，基于所述病因症状数据，确定所述待处理电子病历对应的目标病因和目标症状；
5、若确定预先构建的目标诊断病因症状字典中包含有所述目标病因，且所述目标病因在所述目标诊断病因症状字典中对应有各所述目标症状，则确定所述主要诊断编码填报正确；若确定所述目标诊断病因症状字典中不包含有所述目标病因，或，所述目标病因在所述目标诊断病因症状字典中未对应有任一所述目标症状，则输出用于提示所述主要诊断编码填报错误的提示信息；其中，所述目标诊断病因症状字典包括归属于所述目标诊断的各标准病因以及所述各标准病因分别对应的标准症状。
6、第二方面，本申请还提供了一种医疗主要诊断编码的质控装置，所述装置包括：
7、获取单元，用于获取待处理电子病历中的病因症状数据；其中，所述待处理电子病历包含的主要诊断编码为预设的目标诊断编码；
8、处理单元，用于通过预先训练的病因症状提取模型，基于所述病因症状数据，确定所述待处理电子病历对应的目标病因和目标症状；
9、分析单元，用于若确定预先构建的目标诊断病因症状字典中包含有所述目标病因，且所述目标病因在所述目标诊断病因症状字典中对应有各所述目标症状，则确定所述主要诊断编码填报正确；若确定所述目标诊断病因症状字典中不包含有所述目标病因，或，所述目标病因在所述目标诊断病因症状字典中未对应有任一所述目标症状，则输出用于提示所述主要诊断编码填报错误的提示信息；其中，所述目标诊断病因症状字典包括归属于所述目标诊断的各标准病因以及所述各标准病因分别对应的标准症状。
10、第三方面，本申请提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现如上述所述医疗主要诊断编码的质控方法的步骤。
11、第四方面，一种计算机可读存储介质，其存储有可由计算机设备执行的计算机程序，当所述程序在计算机设备上运行时，使得所述计算机设备执行如上述所述医疗主要诊断编码的质控方法的步骤。
12、本申请的有益效果如下：
13、由于获取到了待处理电子病历中的病因症状数据后，可以通过预先训练的病因症状提取模型，自动地从待处理电子病历包含的病因症状数据中提取目标病因和目标症状，后续通过判断预先构建的目标诊断病因症状字典中是否包含有目标病因，且目标病因在该目标诊断病因症状字典中对应有各目标症状，从而确定待处理电子病历的主要诊断编码是否填报错误，这极大地减少了人为因素在主要诊断编码填报过程中的影响，提高了主要诊断编码填报的准确性。并且，通过迅速识别出填报错误的主要诊断编码，医疗机构可以及时更正这些错误，从而避免因为错误填写对于患者的后续治疗、医保结算以及医疗数据分析等方面的影响，显著降低因主要诊断编码错误导致的医疗风险，保障患者的权益。
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1.一种医疗主要诊断编码的质控方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标诊断包括睡眠障碍。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，获取待处理电子病历，包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述病因症状数据包括：病案首页、入院记录、以及出院记录。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，若确定所述目标诊断病因症状字典中不包含有所述目标病因，或，所述目标病因在所述目标诊断病因症状字典中未对应有任一所述目标症状，所述方法还包括：
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预先训练的病因症状提取模型是基于各病因症状数据样本以及所述各病因症状数据样本分别对应的病因症状标签，对原始实体识别模型进行训练得到的；其中，任一病因症状数据样本对应的病因症状标签包括该病因症状数据样本包含的标准病因以及标准症状。
7.一种医疗主要诊断编码的质控装置，其特征在于，所述装置包括：
8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述分析单元，还用于若确定所述目标诊断病因症状字典中
9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括处理器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现如上述权利要求1-6任一所述医疗主要诊断编码的质控方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其存储有可由计算机设备执行的计算机程序，当所述程序在计算机设备上运行时，使得所述计算机设备执行如上述权利要求1-6任一所述医疗主要诊断编码的质控方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种医疗主要诊断编码的质控方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标诊断包括睡眠障碍。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，获取待处理电子病历，包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述病因症状数据包括：病案首页、入院记录、以及出院记录。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，若确定所述目标诊断病因症状字典中不包含有所述目标病因，或，所述目标病因在所述目标诊断病因症状字典中未对应有任一所述目标症状，所述方法还包括：
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预先训练的病因症状提取模型是基于各病因症状数据样本以及所述各病因症状数据样本分别对应的病因症状标签，对原始实体识别模型进行训练得到的；其中，任一病因症状数据样本对应的病因症状标签包括该病因症状数据样本包含的标准病因以及标准症状。
7.一种医疗主要诊断编码的质控装置，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：李旭光，孔维图，谢冠超，
申请(专利权)人：云知声智能科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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