医院疾病管理智能分析和评估系统的制作方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及精益医院质量管理领域、医疗大数据分析及医院管理决策支持领域， 特别是设及一种医院疾病管理智能分析和评估系统。
【背景技术】
[0002] 与国外先进的医院管理相比，国内的医院管理基本上还是在起步阶段，不但缺乏 高素质的管理人才，更缺乏科学化的质量和效率评估标准，导致医院漫无目的的扩建和医 疗资源的巨大浪费。近年来由于国内医院IT技术的迅猛发展，已经初步地完成了病人和疾 病的原始数据积累，然而苦于没有方法学，不能够将该些数据有效地提炼成为指导信息和 医院管理的决策依据，致使绝大部分数据只能储存在医院的数据仓库中，浪费了资源。如果 能够充分地借鉴美国政府对医院管理的成功模式和优秀的方法学，再加^本±化改良，不 但能够让国内的医疗管理机构增加有效的监控途径和手段，而且还能促使医院加快从粗放 向精细化管理模式转型的步伐。
[0003] 近来政府积极倡导和鼓励传统行业向"互联网+"的转型，充分利用数字科技提高 医院的医疗质量，营运效率和减少医疗资源浪费已经成为时代潮流，把握时机，借鉴先进经 验，建立标准模式，将会占有先发优势，引领行业的改革浪潮。
[0004] 临床医学的多学科和疾病的复杂性增加了数据深度分析和提纯为管理决策支持 依据的难度，与其他行业的数据相比较，医疗数据具有非叠加性（如财务数据）和非直接可 比性（如数据大小）特点，由于每个医院入院病人人群和疾病程度差异，通过直接采用死亡 率、住院天数和成本等数据对病种、医生、科室和医院之间的绩效比较评估是不合理的。譬 如说由于接受大量转院病人和收治病情更加严重的病人人群，四川华西医院就不能够直接 同某个县级医院进行简单的绩效评估。
[0005] 为了有效解决临床数据不平的困境，医院通常采用的评估模式之一有W资源使用 为标准的疾病群组归纳方法，如各类DRG和DCG等，然后将治疗中使用的医疗成本，经过分 析，获得疾病群组的案例复杂性指数（CMI)。通过医疗资源成本使用情况倒推出住院疾病群 组的病情程度，从而实现医院和科室在同一个体系内的评估。然而WOO计算的方法在评 价医疗质量、营运效率W及合理性用药等方面有其先天性不足，首先该种模式并未考虑到 疾病本身的特性和其他临床相关性影响因素，不符合医疗规律；其次过度检查和治疗而导 致的虚高成本治疗本身也会增加模型不稳定性，从而导致判断结果的偏差。
[0006] 现有的医院管理系统无法实现依靠专业医疗大数据分析辅助医院管理决策支持， 更不能实现精益医院管理中不同维度间或同种维度间医疗管理数据对比，无法明确医院管 理中的排名及定化包括病种间、医生间、科室间、医院间的比对对象所处位置及排名等，无 法比对对象在行业间的优劣势，不利于重点发展优势专科、弥补短板学科。此外，对于医院 管理监管机构，无法对区域内的自定义医院、临床学科、出院科室、病种DRG、出院时间段、主 次要诊断或手术、病人年龄、性别、类别和总汇病人满意度等进行动态查询，无法通过跨医 院的不同条件组合的复合比较查询，医院管理监管工作难W科学、有效地开展。
【发明内容】
[0007] 本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种新型的医院疾病管理智能分析 和评估系统，W住院病人疾病风险调整为基础实现全疾病医院质量管理评估，模型通过某 个医院或者某一地区所有医院住院病人的历史性数据，将病人入院时伴随的合并症/并发 症，病人个体特质（如性别、年龄、生存状态等），W及入院状态来源等整合成疾病治疗的影 响变量因素，按疾病相关性群组值RG)类别和该些病人最终的治疗信息，分别建立死亡率、 住院天数和住院成本的统计学相关性回归模型。然后再按该些模型所得出的算法对医院现 有病人进行精准预测，计算出每个病人在死亡率、住院天数和住院成本的预期值。
[0008] 本发明的目的是通过W下技术方案来实现的：医院疾病管理智能分析和评估系 统，包括患者终端、评估服务器和用户查询终端，患者终端和用户查询终端分别通过通信网 络与评估服务器相连；
[0009] 所述的患者终端上设置有集症随访APP，用于动态采集出院后病人的满意度信 息；
[0010] 所述的评估服务器包括临床数据导入接口模块、医院管理质量评估模块和用户查 询接口模块：
[0011] 临床数据导入接口模块用于连接医院临床数据中屯、，导入临床数据W供医院管理 质量评估模块进行医疗管理质量的评估；
[0012] 医院管理质量评估模块用于根据医院临床数据实现对每个入院病人在死亡率、住 院天数和医疗成本的入院风险预测，通过在医院各病种管理的历史性数据中找出对影响最 终治疗结果的普遍规律和可量化因素，推测出当前有同类疾病程度和相似特征的病人的死 亡率、住院天数和医疗成本的预测发生值；
[0013] 用户查询接口模块用于向用户查询终端提供用户接口；
[0014] 所述的用户查询终端用于根据医院管理质量评估模块的评估结果，实现不同维度 间的多种筛选、自由组合及全方位对比，同时实现同种维度间的多种筛选、组合及全方位对 比；用户查询终端也能够通过评估服务器查询出院病人反馈的满意度评估，并实现在同一 标准上的病人满意度的分析及对比。
[0015] 所述的医院管理质量评估模块包括一个历史性数据筛选与建模单元、一个当前数 据筛选与预值计算单元：
[0016] 历史性数据筛选与建模单元包括历史数据导入模块、数据清理模块、疾病诊断相 关分组DRG和模型归类模块、合并发症及其他变量归类集合模块、变量统计检验和筛选模 块、统计学模型建立模块、模型质量验证模块。历史数据导入模块用于从医院数据库中导入 历史性出院病人数据；数据清理模块用于完成数据鉴别和清理，筛选出坏数据和极值数据 并予W删除；疾病诊断相关分组DRG和模型归类模块用于完成疾病诊断相关分组DRG和模 型的归类，实现对疾病诊断相关分组的归类集合、模型分类、编号归类集合；合并发症及其 他变量归类集合模块用于完成入院时疾病和有关健康问题的国际统计分类ICD合并发症 及其他变量的归类集合，实现对入院病人合并症和并发症及其他变量的归类；变量的统计 检验和筛选模块用于实现对具有统计显著意义的变量的筛选；统计学模型建立模块用于完 成统计学模型的建立，病人死亡率数据采用逻辑回归模型，住院天数和成本的数据则采用 多元线性回归模型，通过建模形成预测值的量化公式；模型质量验证模块用于采用统计学 中的C-Index检验和R-square检验方法对模型在样本人群和非样本人群进行计算，依据相 应的结果进行评定。
[0017] 当前数据筛选与预值计算单元包括当前数据导入模块、数据清理模块、疾病诊断 相关分组DRG和模型归类模块、合并发症及其他变量归类集合模块、入院风险预测值计算 模块。当前数据导入模块用于从医院数据库中导入当前出院病人数据；数据清理模块用于 完成数据鉴别和清理，筛选出坏数据并予W删除；疾病诊断相关分组DRG和模型归类模块 用于完成疾病诊断相关分组DRG和模型的归类，实现对疾病诊断相关分组的归类集合、模 型分类、编号归类集合；合并发症及其他变量归类集合模块用于完成入院时疾病和有关健 康问题的国际统计分类ICD合并发症及其他变量的归类集合，实现对入院病人合并症和并 发症及其他变量的归类；入院风险预测值计算模块用于实现对每个入院病人在死亡率、住 院天数和医疗成本的入院风险预测；疾病的风险预测指通过在医院各病种管理的历史性数 据中找出对影响最终治疗结果的普遍规律和可量化因素，推测出当前有同类疾病程度和相 似特征的病人的死亡率、住院天数和医疗成本的预测发生值；
[001引预测值的算法公式如下：
[001引预期死亡率
，其中，b康示显著相关性系数，b康示模型截距，n表 示病人的显著相关性变量个数；
[0020] 住院天数和医疗成本，
庚中，b康示模型截距，MSE 表示模型的平方误差，bi表示显著相关性系数，0. 5为统计偏差修正值。
[0021] 医院管理质量查询维度包括深度、时间、类型、病员信息和医院管理；深度包括排 名、10百分位数、25百分位数、中位数；时间包括过去与现在、年度、季度、月度；类型包括疾 病和有关健康问题的国际统计分类ICD、DRG、临床亚学科、临床学科、医院、地区、国内、国 际；病员信息包括人口信息、付费方式、入院信息、出院信息；医院管理包括医疗质量、医疗 效率、医疗效益、病人满意度。
[0022] 所述用户查询终端的用户包括医院用户、医院管理监管机构