[发明专利]一种基于最大期望算法的患者身份匹配方法

说明书

本发明提供了一种基于最大期望算法的患者身份匹配方法，包括以下步骤：(1)选择待匹配患者记录a的若干项患者身份信息项作为筛选项，对患者记录集合S进行筛选，得到待匹配记录集合T；(2)选择待匹配患者记录a的若干项患者身份信息项作为匹配项，采用最大期望算法对患者信息集合T中的患者记录进行匹配概率计算，得到待匹配患者记录a与待匹配记录集合T中患者记录的匹配比率；(3)根据匹配比率确定待匹配患者记录a与待匹配记录集合T中患者记录的匹配关系。本发明提供的基于最大期望算法的患者身份匹配方法可以提高了匹配效率和准确度。

技术领域

本发明涉及医疗信息数据处理技术领域，特别是涉及一种基于最大期望算法的患者身份匹配方法。

背景技术

随着区域医疗信息化建设过程中大量医疗信息系统的集成，患者在各医疗信息系统中产生的患者信息对应了不同的患者身份标识，导致属于同一患者的记录信息难以实现关联、共享和利用，为医疗机构间的业务联动、业务协同和数据共享带来了困难，对区域医疗信息化的进程造成了阻碍。

要解决这一问题，首先要解决的问题是如何判断患者记录是否属于同一患者实例，即患者身份的匹配问题。解决患者身份的匹配问题需要一种准确有效的患者身份匹配方法。

目前，各医疗机构使用的患者身份匹配方法往往采用确定性算法作为基础。这种匹配方法通常需要人为分配权重，匹配结果容易受操作人员的主观影响；信息项内容为空也会对匹配结果造成严重的影响，容易遗漏实际匹配的患者记录对，降低患者身份匹配方法的准确性。

发明内容

本发明提供了一种基于最大期望算法的患者身份匹配方法，解决现有患者身份匹配方法面对信息缺失情况时准确率、召回率低的问题。

一种基于最大期望算法的患者身份匹配方法，包括以下步骤：

(1)选择待匹配患者记录a的若干项患者身份信息项作为筛选项，对患者记录集合S进行筛选，得到待匹配记录集合T；

(2)选择待匹配患者记录a的若干项患者身份信息项作为匹配项，采用最大期望算法对患者信息集合T中的患者记录进行匹配概率计算，得到待匹配患者记录a与待匹配记录集合T中患者记录的匹配比率；

(3)根据匹配比率确定待匹配患者记录a与待匹配记录集合T中患者记录的匹配关系。

以下还提供了若干可选方式，但并不作为对上述总体方案的额外限定，仅仅是进一步的增补或优选，在没有技术或逻辑矛盾的前提下，各可选方式可单独针对上述总体方案进行组合，还可以是多个可选方式之间进行组合。

可选的，步骤(1)中，所述筛选项为能够作为患者实例身份标识的信息项。筛选项可以为姓名和身份证号等。

可选的，步骤(1)中，比较待匹配患者记录a与患者记录集合S中每一条患者记录的筛选项；若两者的筛选项的相似度高于预设值，则将该条患者记录归入待匹配记录集合T中，否则舍弃该条患者记录；逐条比较完毕后形成待匹配记录集合T。

可选的，所述待匹配患者记录a的筛选项的值与所述待匹配记录集合T中各患者记录的筛选项的值一致。

可选的，步骤(2)具体包括：

选择待匹配患者记录a的若干项患者身份信息项作为匹配项，并设置各匹配项的匹配项阈值；

将待匹配患者记录a的匹配项与待匹配记录集合T中的每条记录的匹配项逐条进行匹配，得到待匹配患者记录a与待匹配记录集合T中各患者记录的匹配项相似度；

根据匹配项相似度，构造二维空间向量Ci＝{Ci(1),Ci(2),…,Ci(N)}；具体构造方法为：若待匹配患者记录a与待匹配记录集合T中第i条患者记录的第k项的匹配项相似度大于设置的匹配项阈值，则Ci(k)＝1，反之则等于0；