一种基于人工智能与机器学习的病案完整性校验方法及系统与流程

1.本发明涉及病案校验技术领域，具体为一种基于人工智能与机器学习的病案完整性校验方法及系统。


背景技术：

2.病案指按规范记录病人疾病表现和诊疗情况的档案，由医疗机构的病案管理部门按相关规定保存，不仅有纸质的，还有电子文档、医学影像检查胶片、病理切片等保存形式，指医务人员记录疾病诊疗过程的文件，它客观地、完整地、连续的记录了病人的病情变化、诊疗经过、治疗效果及最终转归，是医疗、教学、科研的基础资料，也是医学科学的原始档案材料。
3.病历是患者疾病发生、发展、诊断、治疗情况的系统记录；是临床医师根据问诊、查体、辅助检查以及对病情的详细观察所获得的资料，经过归纳、分析、整理、书写而成的疾病档案资料，病例不但真实反映患者病情，也真接反映医院医疗质量、学术水平及管理水平；不但为医疗、科研、教学提供极其宝贵的基础资料，也为医院管理提供不可缺少的医疗信息；在涉及医疗争议时，病历又是帮助判定法律责任的重要依据；在医疗保险中，病历是相关医疗付费的凭据。
4.但是目前病案完整性校验主要以人工核对为主，医护人员在患者出院时集中整理病历，并根据所开医嘱和经验检查病案是否完整，检验检查报告是否完整；缺点是工作量大、校验不全面，容易漏项，不能很好满足人们的使用需求等缺点。


技术实现要素：

5.针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于人工智能与机器学习的病案完整性校验方法及系统，解决了上述背景技术中提出的工作量大、校验不全面，容易漏项等问题。
6.为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种基于人工智能与机器学习的病案完整性校验方法及系统，所述病案完整性校验方法的具体步骤如下：
7.s1、主治医生对患者的个人信息以及就诊信息进行录入操作；
8.s2、对患者的就诊信息进行一一核对；
9.s3、对患者的个人信息进行匹配度核实，
10.s4、如信息匹配成功，则对信息自动保存；如信息不匹配，则返回至步骤1对患者的就诊信息进行重新录入；
11.s5、按照病案规则对患者的就诊信息进行分类处理；
12.s6、主治医生根据患者的就诊情况，实时记录病案信息，并在科室病案页面中进行验证提交；
13.s7、分别对emr、his、lis、pacs、输血、心电、手麻以及重症等系统单据的完整度进行验证，并判断系统状态是否为最终状态；
14.s8、在系统单据完整度验证过程中，如出现病案内容不完整的情况，会对主治医生
或护士进行实时提醒；
15.s9、主治医生对病案不完整的地方进行内容核实；
16.s10、主治医生在完成核实后，如发现病案内容缺失可以返回步骤5和步骤6重新对病案信息进行补充分类、验证提交；
17.s11、重新验证提交的病案信息依次经过步骤7、步骤8直至步骤9；
18.s12、如主治医生在步骤9中对内容核实后，如发现病案内容合理，并存在特殊情况，可以根据业务情况进行二次补充说明，并填写相应的说明信息。
19.可选的，所述步骤5中的病案规则分为固定采集、体温单、死亡相关、手术相关、麻醉相关、检查检验。
20.可选的，所述固定采集内部包括病案首页、住院病历、病程记录、医嘱单。
21.可选的，所述死亡相关内部包括死亡记录、死亡病例讨论记录。
22.可选的，所述手术相关内部包括手术同意书、手术安全核查表、手术清点记录、手术交接记录、手术记录。
23.可选的，所述麻醉相关内部包括麻醉同意书、麻醉术前访视记录、麻醉记录、麻醉术后访视记录。
24.可选的，所述检查检验内部包括lis视图、pacs内镜。
25.本发明提供了一种基于人工智能与机器学习的病案完整性校验方法及系统，具备以下有益效果：
26.1、对病案规则进行梳理，形成病案规则库，如24小时内入出院须有24小时内入出院记录，超过24小时须有入院记录、病程记录、出院记录等，系统通过人工智能分析患者入院及病情情况，自动依据规则校验，同时会根据变化进行主动学习，积累规则。
27.2、系统通过识别患者医嘱信息和检验检查报告单信息，自动对医嘱与报告进行匹配判断，准确的发现有医嘱无报告、有报告无医嘱等情况。
28.3、系统自动分析首页数据依据首页数据对病案完整性进行校验，如首页中填写了手术的系统自动判断是否具有手术记录等。
附图说明
29.图1为本发明系统流程示意图。
具体实施方式
30.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
31.实施例一
32.请参阅图1，本发明提供一种技术方案：一种基于人工智能与机器学习的病案完整性校验方法及系统，包括病案完整性校验方法的具体步骤如下：
33.s1、主治医生对患者的个人信息以及就诊信息进行录入操作；
34.s2、对患者的就诊信息进行一一核对；
35.s3、对患者的个人信息进行匹配度核实；
36.s4、如信息匹配成功，则对信息自动保存；如信息不匹配，则返回至步骤1对患者的
就诊信息进行重新录入；
37.s5、按照病案规则对患者的就诊信息进行分类处理，病案规则分为固定采集、体温单、死亡相关、手术相关、麻醉相关、检查检验；
38.s6、主治医生根据患者的就诊情况，实时记录病案信息，并在科室病案页面中进行验证提交；
39.s7、分别对emr、his、lis、pacs、输血、心电、手麻以及重症等系统单据的完整度进行验证，并判断系统状态是否为最终状态；
40.s8、在系统单据完整度验证过程中，如出现病案内容不完整的情况，会对主治医生或护士进行实时提醒；
41.s9、主治医生对病案不完整的地方进行内容核实；
42.s10、主治医生在完成核实后，如发现病案内容缺失可以返回步骤5和步骤6重新对病案信息进行补充分类、验证提交；
43.s11、重新验证提交的病案信息依次经过步骤7、步骤8直至步骤9；
44.s12、如主治医生在步骤9中对内容核实后，如发现病案内容合理，并存在特殊情况，可以根据业务情况进行二次补充说明，并填写相应的说明信息。
45.本发明中，固定采集内部包括病案首页、住院病历、病程记录、医嘱单。
46.本发明中，死亡相关内部包括死亡记录、死亡病例讨论记录。
47.本发明中，手术相关内部包括手术同意书、手术安全核查表、手术清点记录、手术交接记录、手术记录。
48.本发明中，麻醉相关内部包括麻醉同意书、麻醉术前访视记录、麻醉记录、麻醉术后访视记录。
49.本发明中，检查检验内部包括lis视图、pacs内镜。
50.实施例二
51.病案完整性校验方法的具体步骤如下：
52.s1、主治医生对患者的个人信息以及就诊信息进行录入操作；
53.s2、对患者的就诊信息进行一一核对；
54.s3、对患者的个人信息进行匹配度核实；
55.s4、信息匹配成功，信息自动保存；
56.s5、按照病案规则对患者的就诊信息进行分类处理，病案规则分为固定采集、体温单、死亡相关、手术相关、麻醉相关、检查检验；
57.固定采集内部包括病案首页、住院病历、病程记录、医嘱单；
58.死亡相关内部包括死亡记录、死亡病例讨论记录；
59.手术相关内部包括手术同意书、手术安全核查表、手术清点记录、手术交接记录、手术记录；
60.麻醉相关内部包括麻醉同意书、麻醉术前访视记录、麻醉记录、麻醉术后访视记录；
61.检查检验内部包括lis视图、pacs内镜；
62.s6、主治医生根据患者的就诊情况，实时记录病案信息，并在科室病案页面中进行验证提交；
63.s7、分别对emr、his、lis、pacs、输血、心电、手麻以及重症等系统单据的完整度进行验证，系统状态判断为最终状态；
64.s8、系统保存信息。
65.实施例三
66.病案完整性校验方法的具体步骤如下：
67.s1、主治医生对患者的个人信息以及就诊信息进行录入操作；
68.s2、对患者的就诊信息进行一一核对；
69.s3、对患者的个人信息进行匹配度核实；
70.s4、患者信息不匹配，返回至步骤1对患者的就诊信息进行重新录入，直至信息匹配后执行下一步；
71.s5、按照病案规则对患者的就诊信息进行分类处理，病案规则分为固定采集、体温单、死亡相关、手术相关、麻醉相关、检查检验；
72.固定采集内部包括病案首页、住院病历、病程记录、医嘱单；
73.死亡相关内部包括死亡记录、死亡病例讨论记录；
74.手术相关内部包括手术同意书、手术安全核查表、手术清点记录、手术交接记录、手术记录；
75.麻醉相关内部包括麻醉同意书、麻醉术前访视记录、麻醉记录、麻醉术后访视记录；
76.检查检验内部包括lis视图、pacs内镜；
77.s6、主治医生根据患者的就诊情况，实时记录病案信息，并在科室病案页面中进行验证提交；
78.s7、分别对emr、his、lis、pacs、输血、心电、手麻以及重症等系统单据的完整度进行验证，并判断系统状态是否为最终状态；
79.s8、出现病案内容不完整的情况，对主治医生或护士进行实时提醒；
80.s9、主治医生对病案不完整的地方进行内容核实；
81.s10、主治医生在完成核实后，发现病案内容缺失可以返回步骤5和步骤6重新对病案信息进行补充分类、验证提交；
82.s11、重新验证提交的病案信息依次经过步骤7、步骤8直至步骤9，直至病案信息完整执行下一步；
83.s12、系统保存信息。
84.实施例四
85.病案完整性校验方法的具体步骤如下：
86.s1、主治医生对患者的个人信息以及就诊信息进行录入操作；
87.s2、对患者的就诊信息进行一一核对；
88.s3、对患者的个人信息进行匹配度核实；
89.s4、如信息匹配成功，则对信息自动保存；如信息不匹配，则返回至步骤1对患者的就诊信息进行重新录入；
90.s5、按照病案规则对患者的就诊信息进行分类处理，病案规则分为固定采集、体温单、死亡相关、手术相关、麻醉相关、检查检验；
91.固定采集内部包括病案首页、住院病历、病程记录、医嘱单。
92.死亡相关内部包括死亡记录、死亡病例讨论记录。
93.手术相关内部包括手术同意书、手术安全核查表、手术清点记录、手术交接记录、手术记录。
94.麻醉相关内部包括麻醉同意书、麻醉术前访视记录、麻醉记录、麻醉术后访视记录。
95.检查检验内部包括lis视图、pacs内镜；
96.s6、主治医生根据患者的就诊情况，实时记录病案信息，并在科室病案页面中进行验证提交；
97.s7、分别对emr、his、lis、pacs、输血、心电、手麻以及重症等系统单据的完整度进行验证，并判断系统状态是否为最终状态；
98.s8、在系统单据完整度验证过程中，如出现病案内容不完整的情况，会对主治医生或护士进行实时提醒；
99.s9、主治医生对病案不完整的地方进行内容核实；
100.s10、发现病案内容合理，并存在特殊情况，可以根据业务情况进行二次补充说明，并填写相应的说明信息。
101.综上所述，该基于人工智能与机器学习的病案完整性校验方法及系统，报告单关联医嘱，做到报告的精准完整性验证；除了关联医嘱，能灵活维护自定义规则，例如必须有病案首页、医嘱等，手术患者必须有手术相关文书等规则，检验单必须是最终状态，可维护的规则整体包括：a)根据医嘱校验检查、检验缺失；b)根据固定规则判断病案首页、出院记录、病程记录、住院病历、医嘱、体温单缺失；c)根据his申请单、首页手术信息判断手麻相关提示缺失；
102.其次，在科室提交时来做完整性校验，并能给医生智能提醒；
103.患者出院后，医生在emr中写完病案，将在科室病案提交页面进行验证及提交；提交病案时，系统会验证emr、his、lis、pacs、输血、心电、手麻、重症等系统单据是否完整和系统状态是否为最终状态，如果不完整或不是最终状态，系统会提示医生或护士，帮助医护解决；只有当状态和数量没有问题后，才能做病案提交操作；
104.缺失的报告可根据业务情况进行病历翻拍、设置为无报告、设置为延迟归档、设置为忽略、设置为有报告等操作都需要填写说明信息，操作错误后可以选择撤销设置。
105.以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。