[发明专利]一种智能医疗信息生成提示方法及系统

说明书

本发明公开了一种智能医疗信息生成提示方法及系统，其中所述方法包括：通过OCR将目标个体医疗档案文件保存成档案数据文件；对所述档案数据文件的类型进行识别，将档案数据文件按照类型整理成结构化数据文件，结构化数据文件包括状态数据文件和过程数据文件；对结构化数据文件进行时序化整理，选取关键医疗指标，对关键医疗指标进行建模，得到关键医疗指标模型并生成过程异常参数，确定过程异常等级进行提示。通过本发明的方法使得在对医疗档案文件数据进行智能化管理、实现风险监控，及时对各类异常情况进行提示，使得用户可以快速发现存在风险的医疗档案文件数据。

技术领域

本发明属于计算机技术领域，尤其涉及一种智能医疗信息生成提示方法及系统。

背景技术

随着私有云、公有云的不断普及，电子病历医疗数据可以实现云管理。电子病历医疗数据不仅包含病历门诊数据，还包括医疗档案文件，这通常是单个体在较短时间如住院过程中产生的大量医疗措施、诊断结果、检测结果的汇总，信息内容完整，但同时也很繁琐，在鉴定医疗事故、医疗信息是否伪造发挥着重要作用。

如何对海量的医疗档案文件数据进行智能管理，实现风险监控，并及时对可能存在的异常情况进行风险提示成了亟需解决的问题。

发明内容

针对上述现有技术中存在的缺陷，本发明提供一种智能医疗信息生成提示方法，包括以下步骤：

步骤S1，通过光学字符识别OCR方式将目标个体的所有医疗档案文件进行扫描，将每一份档案文件保存成一个档案数据文件；

步骤S2，对所述档案数据文件的类型进行识别，所述类型包括状态数据类型、过程数据类型；

步骤S3，将档案数据文件按照类型整理成结构化数据文件，所述结构化数据文件包括状态数据文件和过程数据文件；

步骤S4，对结构化数据文件进行时序化整理，将所述状态数据文件标记为首状态数据文件或尾状态数据文件，将所述过程数据文件按照时间信息进行排序；

步骤S5，根据所述首状态数据和所述尾状态数据选取关键医疗指标；

步骤S6，基于所述过程数据文件对关键医疗指标进行建模，得到至少一个关键医疗指标模型；

步骤S7，根据所述关键医疗指标模型生成过程异常参数，并根据所述过程异常参数确定过程异常等级；

步骤S8，根据过程异常等级进行过程异常提示。

其中，所述步骤S4中的将所述过程数据文件按照时间信息进行排序，具体为：

将所述过程数据文件区分为护理记录数据文件和检查数据文件，获取所述护理记录数据文件的时间信息和所述检查数据文件的时间信息，按照时间关联度，将与护理记录数据文件后时间最近的检查数据文件作为该护理数据文件的匹配检查数据文件；

按照时间先后顺序对护理记录数据文件和检查数据文件的匹配对进行排序。

其中，所述步骤S5中根据所述首状态数据和所述尾状态数据选取关键医疗指标，具体为：

获取首状态数据文件中的各项医疗指标和对应的检测数值，以及获取尾状态数据文件中的各项医疗指标和对应的检测数值，对比首状态数据文件中和尾首状态数据文件中匹配的医疗指标的变化率，将变化率超过预设阈值的医疗指标作为关键医疗指标；

当没有变化率超过预设阈值的医疗指标时，对医疗指标的变化率进行排序，选取排序靠前的医疗指标作为关键医疗指标。

其中，步骤S6，根据所述过程数据文件对关键医疗指标进行建模，得到至少一个关键医疗指标模型，具体为：