[发明专利]医院不良事件管理中品管圈关联图自动生成装置及方法

说明书

本发明提供了一种医院不良事件管理中品管圈关联图自动生成装置及方法，属于医疗信息管理技术领域。数据采集模块采集医院不良事件系统中对不良事件的文本描述性数据，机器学习模块训练、测试文本数据集，对导致不良事件发生的主要因素进行实体识别，实现不良事件实体抽取功能，关联图生成模块用于将实体抽取结果通过关键词权重降序分析自动生成关联图的标题、主题因素、箭头和箭头方向个数，实现对不良事件分析结果可视化呈现，关联图推送模块用于将关联图通过医院公众号自动推送，便于各部门医护管理人员及时查看最新关联图。本发明自动生成不良事件管理中品管圈关联图，实现对整个不良事件形成原因的智能性和关联性分析。

技术领域

本发明属于医疗信息管理技术领域，尤其涉及医院不良事件管理中品管圈关联图自动生成装置及方法。

背景技术

医疗质量与安全是医院发展的生命线和医院管理工作的核心内容，直接关系到患者的身心健康和医院的生存发展。医院不良事件是医疗质量管理中重要的一个环节。大部分医院都实施了不良事件系统，还有一些单位依托人工智能实现了医疗不良事件的主动检测功能。为了分析不良事件发生的原因及机制，医院一般采用PDCA、品管圈等方法进行系统化，规范化管理工作。目前医院不良事件品管圈手法基本依靠人工生成，特别是品管圈关联图，一般需要统计不良事件形成原因相关数据之后进行人工绘制，统计工作量较大，而且容易产生错误。

发明内容

针对现有技术中存在不足，本发明提供了一种医院不良事件管理中品管圈关联图自动生成装置及方法，采集医院上报不良事件文本描述性数据，经过数据处理和模块学习，自动生成不良事件管理中品管圈关联图，实现对整个不良事件形成原因的智能性和关联性分析。

本发明是通过以下技术手段实现上述技术目的的。

医院不良事件管理中品管圈关联图自动生成方法，包括步骤：

步骤(1)，读取保存的G个文件的关键词内容，关键词内容表示为其中：H_gt表示第g个文件第t个位置的关键词内容，gT′代表第g个文件有gT′个关键词，T′为单个文件最多关键词总数，其他文件关键词由左向右列出，不足部分由空字符填充，1≤t≤T′；所述文件是检测数据集为AE′的实体提取结果；

步骤(2)，计算每个关键词的权重值其中v代表该关键词出现的个数，V代表所有关键词中的总数；

步骤(3)，设置关键词个数参数B，将每个关键词按权重值降序排列为{T₁,T₂,T₃,...,T_b,...,T_B}，其中T_b代表排名为b的关键词，1≤b≤B；

步骤(4)，b＝1，读取关键词T₁为主题因素；

步骤(5)，b＝b+1，读取关键词T_b为主题因素；

步骤(6)，如果1≤b≤B，则转到步骤(5)，否则转到步骤(7)；

步骤(7)，b＝1、m＝0，m代表指向主题因素T_b，T_a的箭头个数；

步骤(8)，c＝0、a＝b，c代表主题因素T_b指出的箭头个数；

步骤(9)，a＝a+1；

步骤(10)，如果关键词T_b∈g_ugT_a∈g_ug，即T_b、T_a来自同一个文件，则则转到步骤(11)，否则转到步骤(13)，其中，T_a代表排名为a的关键词，g_ug代表保存的一个文件；