[发明专利]一种慢性病群体中资源高消耗人群的个案管理方法

说明书

本发明公开一种慢性病群体中资源高消耗人群的个案管理方法，包括步骤：根据资源高消耗类别对源数据进行预处理；去除对于资源高消耗没有影响的数据；训练获得资源高消耗识别预测模型；将待检测数据输入所述资源高消耗识别预测模型，预测其发生资源高消耗的风险机率；将会发生资源高消耗行为的老年慢性病人信息录入云数据中心；后端系统向患者推送预警信息；社区决策系统向医生推送患者管理信息。本发明能够有效对老年慢性病患的资源高消耗发生率得到有效预测，从而有效的降低老年慢性病人的资源高消耗行为和医疗成本，为社区卫生服务系统老年慢病患者的高消耗行为管理提供决策支撑和实时预警。

技术领域

本发明属于医疗管理技术领域，特别是涉及一种慢性病群体中资源高消耗人群的个案管理方法。

背景技术

随着中国社会的老龄化，老年人群患病人数也逐年上升，各种慢性病的发病率和导致的死亡率也随之上升；老年人群对医疗资源的消耗超过其它年龄段病患。最终导致医疗卫生机构的医疗资源如急救，住院，ICU，医药，护理等负担加大，医疗资源高消耗。

社区医疗服务中心在我国逐渐发展，社区医疗服务作为老年慢性病人管理核心环节，其信息化水平逐渐提高，人工智能/机器学习作为信息化发展新趋势，在医疗服务领域特别是社区医疗服务领域的应用也在逐步进行。目前社区医疗信息系统无法有效的降低老年慢性病人的高消耗行为。目前社区医疗信息系统无法有效降低老年慢性病人的医疗成本。目前的方法无法解决高消耗预测问题和高消耗实时预警问题，两者主要有两方面问题：1.限于数据收集，算力，分类复杂度等系统性问题，没有全面覆盖多种资源高消耗人群的实时识别算法。2.预测模型准确率堪忧，主要限制于模型训练中的模型选择，参数调整等实际模型训练问题。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提出了一种慢性病群体中资源高消耗人群的个案管理方法，能够有效对老年慢性病患的资源高消耗发生率得到有效预测，从而有效的降低老年慢性病人的资源高消耗行为和医疗成本，为社区卫生服务系统老年慢病患者的高消耗行为管理提供决策支撑和实时预警。

为达到上述目的，本发明采用的技术方案是：一种慢性病群体中资源高消耗人群的个案管理方法，包括步骤：

S100,获取源数据，根据资源高消耗类别，对源数据进行预处理，获得样本集；

S200,在样本集中去除对于资源高消耗没有影响的数据；

S300,根据S200所获得的样本集，训练获得资源高消耗识别预测模型；

S400,获取待检测数据，将待检测数据输入所述资源高消耗识别预测模型，预测其发生资源高消耗的风险机率；

S500,根据预测结果，将会发生资源高消耗行为的老年慢性病人信息录入云数据中心；后端系统根据患者信息从云数据中心调取，并向患者推送预警信息；社区决策系统根据患者信息从云数据中心调取，向医生推送患者管理信息。

进一步的是，所述源数据包括社区录入的病人的人口学信息和基本检验检查信息的原始信息，以及由病人在移动端填写的自测问卷和可穿戴设备采集的实时生理指标。

进一步的是，所述资源高消耗类别包括年再入院次数3的typeA,年急救次数1的typeB,年ICU入住次数1的typeC,和年救护车使用次数1的typeD。

进一步的是，在所述步骤S100中，根据资源高消耗类别，对源数据进行预处理，包括步骤：

S101,根据资源高消耗类别划分，对其中一类别数据，计算正例/反例比例，确定少数样本；

S102,对于少数样本，任意选择某一少数样本点，根据k近邻原则，将距离定义为样本之间n维特征空间的欧氏距离，选取其k个距离最近的点

S103,根据如下公式生成新的样本点：