[发明专利]一种基于医保数据的临床路径分析方法

说明书

本发明公开了一种基于医保数据的临床路径分析方法，包括医保数据的清洗及医保数据的分析步骤，所述医保数据的清洗是剔除无效的住院数据及无效的处方明细数据，并通过以相同的病种编号及相同的医院等级编号进行聚类从而建立若干分析单元，所述医保数据的分析是指对所述分析单元中的医保分析项目进行经验范围分析，所述的经验范围分析采用分组经验范围分析或无分组经验范围分析，计算医保分析项目的样本最聚集分布范围，当最聚集分布范围的频率和大于预设的频率时，即获得医保分析项目的经验范围。本发明实现了对医保数据的清洗和分析，进而通过医保大数据进行临床路径分析，提高了临床路径分析的精确性和科学性。

技术领域

本发明属于计算机数据分析领域及医疗业务领域，具体而言，涉及一种医疗保险数据(下文简称医保数据)的分析方法。

背景技术

随着医学的发展、人口老龄化和医疗需求的不断增加，迫切地需要在改进医疗质量和工作效率的同时，又能控制医疗成本、降低医疗费用。目前，临床路径(ClinicalPathway,CP)作为确保医疗质量、控制医疗成本、优化医疗服务流程的管理工具，在许多国家医院管理中得到了广泛的应用。

临床路径是指医疗健康机构的一组多学科专业人员(包括医师、临床医学专家、护士以及医院管理者等)共同制定的、针对某一特定的疾病或手术的、标准化的照顾计划。本质上临床路径是一个事先写好的标准化的工作流程，是由各学科的专业人员根据循证医学的原则将某疾病或手术的关键性治疗、检查和护理活动标准化，按照预计住院天数设计成表格，将治疗、检查和护理活动的顺序以及时间的安排尽可能地达到最优化，使大多数罹患此病或实施此手术的患者由入院到出院都能依此流程接受照顾。实施临床路径的目的是为了促进各科室协作配合，确保治疗和护理的连续性，使患者得到最佳的服务，减少医疗资源的浪费，缩短住院时间。但是随着科学技术的发展，临床路径只由专业人员根据多年的临床经验制定，科学性和全面性不够，精确度较低。

发明内容

本发明为了解决上述技术问题，提供了一种基于医保数据的临床路径分析方法，以解决现有的医院管理系统统计分析能力不强的问题。

为达到上述技术目的，本发明采用的技术方案是，一种基于医保数据的临床路径分析方法，包括对医保数据的清洗步骤、对医保数据的分析步骤；所述的医保数据包括住院病案首页表数据、处方明细表、病种信息表、医院信息表；所述的病种信息表存储病种的中文名及ICD-10编号数据；所述的医院信息表存储医院的相关信息；所述的住院病案首页表数据存储病人一次住院的总体数据；所述的处方明细表存储病人一次住院期间的所有处方明细数据；

所述医保数据的清洗步骤包括以下子步骤：

S1、剔除无效的住院病案首页表数据及无效的处方明细数据，保留有效的住院数据及有效的处方明细数据；

S2、利用MapReduce编程模型对所述有效的住院数据及有效的处方明细数据进行并行运算从而建立若干分析单元；每个所述的分析单元包括相同的病种编号及相同的医院等级编号对应的若干医保分析项目；医保分析项目包括住院天数、项目用量、住院费用、药类占比、检查类占比；每一个所述医保分析项目包括若干样本；

所述医保数据的分析步骤是对所述分析单元的每个所述医保分析项目进行经验范围分析，包括以下子步骤：

S3、判断所述医保分析项目的样本是否为整数且样本是否有重复，若是则进入S3-01步骤采用无分组经验范围分析样本，若否则进入S3-11步骤采用分组经验范围分析样本；

S3-01、消除所述分析单元中医保分析项目的样本极端值减小经验范围分析的偏差，依次包括以下子步骤：

S3-01-1、根据所述医保分析项目的样本数据设置输入变量，所述输入变量包括样本数量num、样本数组dataArray、经验阈值threshold；