一种区域化医疗信用记录及防治系统的制作方法

本发明涉及医疗，具体为一种区域化医疗信用记录及防治系统。

背景技术：

1、在现有技术的背景下，部分尝试关于医疗风险防治的探索尚未能够解决存在的系统性难题。以已有的一些系统为例，这些系统可能仅仅关注特定区域或某一单一医疗事件，而无法从全局视角准确评估患者群体对医务工作者整体的医疗风险。这造成了预测和预警能力的不足，无法在有效程度上降低未来医疗风险。另外，投诉数据较为敏感，各医疗机构的投诉数据只在本院内执行与更新，无法突破区域性的桎梏，更无法满足大规模医疗数据处理的要求。缺少自动化和高效性，限制了对海量医疗数据的充分利用。此外，亦缺少一个区域化的协作平台，以促使不同医疗机构之间的信息得以充分共享，这致使防治工作出现断片化的现象。

2、因此，现有技术存在的主要问题在于未能有效消除信息壁垒，系统的智能性和实时性亦有限，同时缺乏医疗机构间信息的充分交流。这一系列问题制约了医疗风险防治的全面性和有效性。

3、目前，医疗领域面临着一系列挑战，现有技术在医疗信息管理、信用记录、数据分析、数据库和自然语言处理等领域存在多个问题，这些问题限制了我们在医疗风险管理和预防方面的能力。因此，本发明旨在解决以下技术问题：

4、1.片面性的风险评估：目前的系统通常仅关注于特定区域或单一医疗事件的风险评估，难以全面了解患者的医疗历史和风险，从而无法有效地进行整体医疗风险评估；

5、2.数据处理的限制：传统的数据分析方法难以处理大规模、多样性的医疗数据，导致在风险识别和预测方面存在误差和不准确性，这影响了我们的预警能力；

6、3.信息隔阂的存在：医疗机构之间缺乏一个区域化的协作平台，导致信息难以共享，进而制约了区域性风险合作和资源整合。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种区域化医疗信用记录及防治系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、一种区域化医疗信用记录及防治系统，所述系统包括：

4、n1：数据模块，收集来自不同医疗机构的医疗数据，并对数据进行采集和清洗流程；

5、n2：智能信用模块：用于监测和评估患者在医疗过程中的行为；

6、n3：综合医疗信息平台模块：综合医疗信息平台利用数据库技术，处理大量不同来源的医疗数据，包括病历、实验室报告、影像数据等，通过数据的整合和标准化，使用者可以被及时的推送关键信息；

7、n4：区域化医疗协作平台模块：区域化医疗协作平台基于云技术的数据传输和安全功能实现医疗机构之间的协作和信息共享，以便跨机构间的风险合作和资源整合；

8、n5：智能预警和引导模块：基于综合医疗信息平台对数据的深度挖掘和风险评估，通过智能预警和引导功能实现当患者的医疗风险达到一定水平时，系统将自动发出预警通知，提示医疗机构采取适当的措施；

9、n6：反馈学习模块：通过反馈学习模块实现对每次风险处理进行数据记录并处理，实时更新数据模块和综合医疗信息平台模块对数据处理、整合的标准。

10、优选的，所述步骤二中的行为包括将患者的医疗数据与其信用记录相关联，分析医疗行为、支付记录、药物使用等信息，以评估患者的医疗信用和风险水平。

11、优选的，所述步骤三中数据的整合和标准化采用统一数据格式和标准，确保数据整合的一致性，数据的整合处理包括数据提取、转换和加载。

12、优选的，所述步骤三中的数据库技术包括数据分析和预测算法，系统集成了多种数据分析和预测算法，包括但不限于机器学习算法（如决策树、随机森林、支持向量机等）、统计分析方法（如回归分析、聚类分析等）以及深度学习算法（如神经网络）。

13、优选的，所述步骤五中系统对医疗数据的深度挖掘包括以下方面的工作：

14、异常数据检测：系统会自动识别医疗数据中的异常值，这些异常值可能代表了患者的不寻常病情或行为，通过识别异常数据，系统能够更精确地评估患者的风险；

15、趋势分析：综合医疗信息平台通过数据挖掘和机器学习技术，用于深入分析大规模投诉数据、包括时间、投诉点、以及共性，进而自动识别潜在的医疗风险因素，并实时更新分析结果，以提供准确的医疗风险评估和预测，医护人员更好地理解患者的风险状况，并采取相应的预防措施。

16、模式识别：系统通过数据挖掘技术寻找医疗数据中的潜在模式，这些模式可能涉及患者之间的共同特征，例如特定病症或治疗方案的关联，通过模式识别，系统能够更好地了解不同患者群体之间的风险差异。

17、优选的，所述步骤三中关键信息包括风险预测：通过综合异常数据检测、趋势分析和模式识别的分析，系统能够提供准确的风险预测，这些风险预测是基于数据驱动的，不仅仅考虑了患者的医疗历史，还关注了其他关键因素，如合作性和信用状况，这使得系统能够更全面地评估患者可能面临的风险情况。

18、优选的，所述步骤五中智能引导和预警机制包括：系统分析潜在风险后，自动发出预警；提醒医护人员采取必要的措施；高风险情况下，将信息传输至安保人员。

19、优选的，所述步骤四中区域化协作平台通过加密通道将医疗信息传输至区域化协作平台，平台内置智能警报系统，可在检测到潜在医疗风险时立即触发通知，实时的警报机制有助于医疗专业人员及时采取行动，以防止潜在风险进一步发展。

20、优选的，所述步骤六中反馈学习模块包括持续学习和优化，改系统通过不断的学习过程，依托于多种先进的技术手段，包括机器学习算法（如决策树、随机森林、支持向量机等）、统计分析方法（如回归分析、聚类分析等），以及深度学习算法（如神经网络）等，持续改进自身的预测和识别能力。

21、优选的，所述持续学习的过程主要体现在以下方面：

22、多维度数据整合：积累和整合了来自多个数据源的大量医疗信息，数据具有不同的维度和特性，为系统提供了广泛的信息基础；

23、自动化数据处理：在学习过程中，系统通过自动化的数据清洗和预处理，识别和处理数据中的异常值、缺失数据等问题；

24、算法更新和改进：通过机器学习和深度学习技术，系统不断更新和改进其预测算法；

25、实时反馈和调整：该系统在实际应用中会监测其性能，并接受来自医疗专业人员的反馈，利用反馈循环有助于及时纠正任何不准确性；

26、个性化决策支持：基于不断学习的结果，系统提供高度个性化的决策支持，根据每个患者的独特情况，为医疗专业人员提供最佳建议和决策。

27、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

28、本发明通过持续学习和数据挖掘，该系统能够逐渐建立对历史医疗事件模式的深入理解，从而实现准确预测潜在风险的能力，这一技术创新为医护人员提供了强大的辅助工具，使他们能够及时识别并应对潜在的医疗风险因素，以提供更为精确的诊疗方案和预防措施，这种精确的医疗风险管理方法不仅可以实现提前预防、预警，也保障了患者的医疗安全和医疗质量；

29、通过综合分析历史病例、医疗事件以及患者就诊路径等信息，构建了一个全面的医疗信用记录数据库。在患者当前的医疗就诊中，系统能够根据用户的输入或操作，快速检索数据库中与当前患者相关的医疗事件。这些事件包含了疾病治疗、医嘱执行、药物使用以及患者反馈、投诉等各方面的详细信息，用户能够获得准确的数据反馈；

30、通过深度数据分析和前瞻性预测算法，再辅以一个区域化协作平台，该系统实现了对医疗风险的全方位掌控和管理，为医护人员和医疗机构提供了更高效、智能的医疗风险防治方案。