一种预测患者手术后住院天数的方法
【技术领域】
[0001]本技术涉及应用于医疗信息化领域，具体而言，涉及一种用于对患者术后住院天数预测的数据挖掘系统和方法。
【背景技术】
[0002]患者的平均住院天数是一个评价医疗效益和效率、医疗质量和技术水平的重要参数。住院天数与医院医疗资源的分配、患者的治疗成本、满意度等都有很大的相关性。而且随着医疗保险改革以及临床路径等现代化医院管理的发展，对患者手术后的住院天数的分类预测具有重要意义。
[0003]另一方面，随着计算机技术的发展，医疗行业的信息化也在飞速发展。医院信息管理系统，医疗图像管理系统等信息化建设逐渐普及到每一所医院中，使得医疗资源分配得到极大改善，信息化程度得到极大的提高。近年来，随着电子病例(EMR)和电子健康档案(HER)的出现，医疗信息化的方向也逐渐由面向医院的信息化建设向面向社会的医疗信息化建设发展。各省市都在积极建立自己的地区级的医疗信息共享合作平台，促进医疗资源共享，提高医疗服务质量，降低医疗费用。地区级的医疗信息平台不仅仅为医疗资源带来便利，同时也为医疗的数据挖掘提供了数据源。
[0004]数据挖掘是针对医疗大数据分析的有效工具，它能通过对医疗数据的挖掘，获得医疗事件的关联信息，为医疗服务提供依据。近年来，数据挖掘被广泛应用于医疗领域，在医疗资源利用，医疗辅助诊断，医疗护理，基因分析等方面都有成功的应用。随着医疗平台的建设，医疗大数据的整合，这为数据挖掘提供了更广阔的发展空间。
[0005]然而，在实际的医院信息化建设过程中，为各医院信息化建设服务的厂商不同，使得所建立的电子健康档案在不同程度上存在差异。因而展现在区域级医疗信息共享平台上的医疗数据就存在数据不完整，数据内容不一致等大量疏漏。当前这种现状对医疗数据的挖掘开发与利用，带来了极大地困难。
[0006]因此，我们需要研究寻找合适的方法来实现对当前已有的大量医疗数据的开发利用与挖掘分析，使之充分发挥作用，提高医疗质量和医疗资源的利用率。
【发明内容】
[0007]本发明针对地区现有医疗数据条件提出一种对医疗资源预测的数据建模方法和系统。具体地说，本发明涉及一种预测患者手术后住院天数的建模方法和系统。
[0008]根据本发明的一个方面，提出一种患者手术后住院天数预测的建模方法。所述方法主要包括以下步骤:访问读取医疗数据库的患者病案记录，选取目标疾病病种，其中医疗数据库是指保存有患者病案的数据库，患者病案记录内容包括患者情况的基本信息，患者手术基本信息等结构化数据信息；对患者病案记录进行数据预处理，其中包含，根据选定的疾病病种，筛选患者病案记录中与手术后天数相关的因素等数据域，对相关数据域进行数据清洗量化等预处理操作；利用预处理过的患者病案记录数据，分别采用不同数据挖掘分类算法，基于不同准则对患者手术后住院天数建立多个并行的预测模型；在建立多个并行的预测模型基础上，选取一种恰当的融合规则将上述建立的多个模型的分析结果进行统一集成实现并行子模块的融合输出，得到最终模型结果。
[0009]根据本发明的另一个方面，提出一种预测患者手术后住院天数的系统，所述的系统主要包括:系统数据模块，与历史数据源连接，供系统建模使用，其中，历史数据源为区域级医疗卫生信息平台所能提供的病案数据库；系统建模模块，对手术后住院天数问题进行建模，并保存模型参数，其中，建模方法采用本发明提出的手术后住院天数预测方法；系统执行模块，对患者的手术后住院护理天数进行实时预测，以及根据新的数据，进一步调整系统模型，其中，预测结果可通过输入待预测患者的病案数据，根据已建立的模型进行计算得到。
[0010]本发明的一个优点在于通过数据挖掘技术并充分利用数据本身所隐含的特征，融合多种建模方法，提高了患者手术后住院天数的预测的准确性，这将有助于提高医院的医疗资源利用率，改善医患关系。
[0011]本发明的另一个优点在于能够在数据质量存在问题的条件下，利用最少的数据特征尽可能地给出精确的预测分析结果。
【附图说明】
[0012]图1根据本申请的手术后住院天数预测建模方法主要流程的图解说明。
[0013]图2根据本申请的手术后住院天数预测系统的图解说明。
【具体实施方式】
[0014]为了充分利用现有的医疗数据，提高医疗资源的利用率，本发明提出了一种患者手术后住院天数预测的建模方法和系统。
[0015]根据本发明的一个方面，提出一种患者手术后住院天数预测的建模方法。参考图1中的流程，所述方法主要包括以下步骤:首先，访问读取医疗数据库的患者病案记录，选取目标疾病病种，其中医疗数据库是指保存有患者病案的数据库，患者病案记录内容包括患者情况的基本信息，患者手术基本信息等结构化数据信息。目标疾病病种的选定通常由方法的操作者预先设定。在一个实施例中，病案数据库中有病案基本信息表，手术信息表，肿瘤信息表，诊断信息表等表，本例中可以根据治疗单位代码，病案编号，住院次数等数据域在病案信息基本表与手术信息表中检索，获取患者病案记录。
[0016]其次，对患者病案记录进行数据预处理，其中包含，选定某一特定的目标疾病病种，筛选患者病案记录中与手术后天数有关的因素等数据域，对相关数据域进行数据清洗量化等预处理操作。
[0017]在一个实施例中，首先根据目标疾病病种的代码与是否手术信息对患者病案数据进行筛选，保留患有目标疾病病种及有手术记录的患者的病案数据，然后选择其中与手术后住院天数有关的特征数据域，如手术信息表中的手术切口，麻醉方式，手术级别等信息，病人信息基本表中的年龄，治疗单位代码，性别，诊断等信息，删除若干与目标结果变量无关的数据域，如病案编号等。优选的，选择手术日期与出院日期的差值作为手术后住院天数的目标结果变量，记为_7。
[0018]由于当前医疗信息化建设存在的标准不统一造成数据不一致以及数据本身的特性等问题，数据的清洗量化工作在系统中占有重要地位。数据的预处理主要包括，异常值的检测，数据量化处理，空白数据的处理，重新编码等。
[0019]在一个实施例中，患者可能在一次住院过程中有多次手术记录，在数据预处理过程中，需要使患者的病案数据保持。在其该次住院过程病案记录中的多次手术记录中，选择其最后一次手术的信息作为该条病案记录中的手术信息，其最后一次手术的术后天数作为目标结果变量。同时，增加一个布尔型变量的数据域标识患者是否多次手术。
[0020]在另一个实施例中，对年龄进行量化，根据在当前目标疾病病种的患者数据中年龄的统计分布，按照年龄大小分为6-10个组。并用分组的组号代替原年龄的数值，作为患者记录中的年龄记录。
[0021]在另一个实施例中，对于选定的与手术后住院天数相关的数据域中存在空白数据的患者病案记录，采取剔除该条患者病案记录的策略。
[0022]针对不合理数据的预处理，在一个实施例中，我们选择