本發(fā)明涉及醫(yī)療信息管理,特別涉及基于數(shù)字化的實(shí)驗(yàn)室信息管理系統(tǒng)。
背景技術(shù):
1、隨著醫(yī)療信息化的快速發(fā)展,實(shí)驗(yàn)室醫(yī)療信息管理系統(tǒng)已成為醫(yī)院管理的重要組成部分。
2、然而,現(xiàn)有技術(shù)中的實(shí)驗(yàn)室信息管理系統(tǒng)還存在以下不足:
3、盡管現(xiàn)有的信息管理系統(tǒng)能夠處理患者的檢驗(yàn)數(shù)據(jù),但它們通常缺乏高效的深入分析能力,導(dǎo)致在處理復(fù)診患者和新增患者時(shí),未能有效區(qū)分并采取不同的處理策略,信息管理的智能化程度和針對(duì)性有待提高;
4、同時(shí)在患者接收實(shí)驗(yàn)室檢驗(yàn)數(shù)據(jù)所生成的報(bào)告并需要專家進(jìn)行評(píng)估時(shí),不能有效篩選當(dāng)前時(shí)間點(diǎn)符合要求范圍內(nèi)合適的專家,并對(duì)患者的報(bào)告進(jìn)行評(píng)估,系統(tǒng)使用上存在局限性。
5、為此,推出基于數(shù)字化的實(shí)驗(yàn)室信息管理系統(tǒng)。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、有鑒于此,本發(fā)明提供基于數(shù)字化的實(shí)驗(yàn)室信息管理系統(tǒng),以解決上述背景技術(shù)提出的問題。
2、本發(fā)明的目的可以通過以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn):基于數(shù)字化的實(shí)驗(yàn)室信息管理系統(tǒng),包括:
3、數(shù)據(jù)采集模塊:采集患者的檢驗(yàn)數(shù)據(jù),通過實(shí)驗(yàn)室內(nèi)所連接的醫(yī)療設(shè)備對(duì)采集的檢驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,將分析的檢驗(yàn)數(shù)據(jù)指標(biāo)結(jié)果匯總為該患者的檢驗(yàn)數(shù)據(jù)包并發(fā)送至數(shù)據(jù)追溯模塊;
4、數(shù)據(jù)追溯模塊:接收患者的檢驗(yàn)數(shù)據(jù)包,從檢驗(yàn)數(shù)據(jù)包內(nèi)提取患者的個(gè)人信息作為匹配依據(jù);將提取的患者個(gè)人信息與預(yù)先構(gòu)建數(shù)據(jù)庫中存儲(chǔ)的個(gè)人信息集合進(jìn)行匹配;若匹配成功,則將該名患者視為復(fù)診患者并發(fā)送復(fù)診信令至報(bào)告生成模塊;若匹配失敗,則將該名患者視為新增患者并發(fā)送至新增信令至報(bào)告生成模塊;
5、報(bào)告生成模塊:接收患者所生成的復(fù)診信令,并從數(shù)據(jù)庫內(nèi)提取患者的相關(guān)歷史檢驗(yàn)數(shù)據(jù)與檢驗(yàn)數(shù)據(jù)包進(jìn)行綜合分析,生成患者的復(fù)診報(bào)告;
6、還用于接收患者所生成的新增信令,并提取患者的檢驗(yàn)數(shù)據(jù)包進(jìn)行解析,生成患者的診斷報(bào)告;
7、專家評(píng)估模塊:在患者接收到復(fù)診報(bào)告或診斷報(bào)告時(shí),選擇性的觸發(fā)專家評(píng)估信令,并在觸發(fā)專家評(píng)估信令時(shí),發(fā)送自身的復(fù)診報(bào)告或診斷報(bào)告給當(dāng)前時(shí)間點(diǎn)優(yōu)診值yz最大的候選專家,候選專家對(duì)患者的復(fù)診報(bào)告或診斷報(bào)告進(jìn)行評(píng)估后,將評(píng)估內(nèi)容補(bǔ)充至患者的復(fù)診報(bào)告或診斷報(bào)告中,并將補(bǔ)充后的復(fù)診報(bào)告或診斷報(bào)告發(fā)送給患者;
8、數(shù)據(jù)加密模塊:對(duì)患者的復(fù)診報(bào)告或診斷報(bào)告進(jìn)行加密處理,并存儲(chǔ)至構(gòu)建的數(shù)據(jù)庫內(nèi)。
9、在一些實(shí)施例中,從數(shù)據(jù)庫內(nèi)提取患者的相關(guān)歷史檢驗(yàn)數(shù)據(jù)與檢驗(yàn)數(shù)據(jù)包進(jìn)行綜合分析,具體為:
10、對(duì)患者的檢驗(yàn)數(shù)據(jù)包進(jìn)行解析,提取患者對(duì)應(yīng)檢驗(yàn)的各項(xiàng)數(shù)據(jù)指標(biāo)結(jié)果,從預(yù)先構(gòu)建的數(shù)據(jù)庫內(nèi)提取當(dāng)前患者所對(duì)應(yīng)各項(xiàng)檢驗(yàn)數(shù)據(jù)指標(biāo)的正常參考范圍;
11、將患者對(duì)應(yīng)檢驗(yàn)的各項(xiàng)數(shù)據(jù)指標(biāo)結(jié)果分別與對(duì)應(yīng)的正常參考范圍進(jìn)行比對(duì),若比對(duì)顯示存在某一項(xiàng)數(shù)據(jù)指標(biāo)結(jié)果處于對(duì)應(yīng)的正常參考范圍外,則將該項(xiàng)指標(biāo)標(biāo)記為異常指標(biāo);
12、同時(shí)從患者的相關(guān)歷史檢驗(yàn)數(shù)據(jù)中提取與異常指標(biāo)相匹配的歷史指標(biāo)結(jié)果,若患者對(duì)應(yīng)異常指標(biāo)的歷史指標(biāo)結(jié)果均處于正常參考范圍內(nèi),則將該患者的異常指標(biāo)判定為突然新增異常;若患者對(duì)應(yīng)異常指標(biāo)的歷史指標(biāo)結(jié)果存在一組或者多組處于正常參考范圍外,則將該患者的異常指標(biāo)判定為長(zhǎng)期存在異常。
13、在一些實(shí)施例中,從數(shù)據(jù)庫內(nèi)提取患者的相關(guān)歷史檢驗(yàn)數(shù)據(jù)與檢驗(yàn)數(shù)據(jù)包進(jìn)行綜合分析,還包括:
14、若異常指標(biāo)判定為長(zhǎng)期存在異常,則首先對(duì)患者的異常指標(biāo)進(jìn)行隱患分的轉(zhuǎn)化,再構(gòu)建患者對(duì)應(yīng)異常指標(biāo)的變化趨勢(shì)圖;
15、預(yù)設(shè)異常指標(biāo)所對(duì)應(yīng)的各組指標(biāo)結(jié)果取值范圍,設(shè)定每組指標(biāo)結(jié)果取值范圍分別對(duì)應(yīng)一個(gè)隱患分;將患者異常指標(biāo)與預(yù)設(shè)的各組指標(biāo)結(jié)果取值范圍進(jìn)行匹配,從而得到患者該異常指標(biāo)所對(duì)應(yīng)的隱患分;
16、繪制患者該次隱患分和對(duì)應(yīng)歷史各次隱患分在變化趨勢(shì)圖內(nèi)的數(shù)值點(diǎn);連接相鄰數(shù)值點(diǎn)得到異常指標(biāo)的隱患線;同時(shí)預(yù)設(shè)該異常指標(biāo)對(duì)應(yīng)隱患分的最高閾值,繪制最高閾值對(duì)應(yīng)在變化趨勢(shì)圖內(nèi)的閾值線;
17、計(jì)算各條隱患線的斜率以及與水平線的夾角,若某一條隱患線與水平線的夾角為銳角,則將該條隱患線的斜率標(biāo)記為下降斜率,若某一條隱患線與水平線的夾角為鈍角,則將該條隱患線的斜率標(biāo)記為上升斜率;
18、分別對(duì)所有的上升斜率和下降斜率求和,得到上升估值和下降估值,對(duì)上升估值和下降估值進(jìn)行比值的計(jì)算,即通過,得到患者對(duì)應(yīng)該異常指標(biāo)的變化趨勢(shì)值;
19、預(yù)設(shè)變化趨勢(shì)值的三組趨勢(shì)取值范圍,設(shè)定三組趨勢(shì)取值范圍分別對(duì)應(yīng)三組評(píng)估結(jié)果,三組評(píng)估結(jié)果分別為逐漸下降趨勢(shì)、逐漸上升趨勢(shì)以及上下波動(dòng)趨勢(shì);將患者對(duì)應(yīng)該異常指標(biāo)的變化趨勢(shì)值與預(yù)設(shè)的三組趨勢(shì)取值范圍進(jìn)行匹配,從而得到患者對(duì)應(yīng)該異常指標(biāo)的評(píng)估結(jié)果。
20、在一些實(shí)施例中,生成患者的復(fù)診報(bào)告,具體為:
21、構(gòu)建患者該次隱患分和對(duì)應(yīng)歷史各次隱患分所繪制數(shù)值點(diǎn)與閾值線之間的垂線,計(jì)算各條構(gòu)建垂線的長(zhǎng)度,對(duì)歷史各次隱患分所對(duì)應(yīng)的垂線長(zhǎng)度進(jìn)行均值的計(jì)算,將計(jì)算的結(jié)果作為患者對(duì)應(yīng)該異常指標(biāo)的歷史指標(biāo)均長(zhǎng);
22、提取患者該次隱患分所對(duì)應(yīng)的垂線長(zhǎng)度,作為患者對(duì)應(yīng)該異常指標(biāo)的檢測(cè)指標(biāo)均長(zhǎng);設(shè)定歷史指標(biāo)均長(zhǎng)和檢測(cè)指標(biāo)均長(zhǎng)所對(duì)應(yīng)的權(quán)重系數(shù),將患者該異常指標(biāo)所對(duì)應(yīng)的歷史指標(biāo)均長(zhǎng)和檢測(cè)指標(biāo)均長(zhǎng)分別與設(shè)定的權(quán)重系數(shù)相乘,然后求和,將預(yù)設(shè)的修正值除以求和的結(jié)果,得到患者對(duì)應(yīng)該異常指標(biāo)的隱患評(píng)估值;
23、預(yù)設(shè)隱患評(píng)估值所對(duì)應(yīng)的三組評(píng)估取值范圍,設(shè)定三組評(píng)估取值范圍分別對(duì)應(yīng)一個(gè)隱患等級(jí),隱患等級(jí)分別為較低隱患等級(jí)、一般隱患等級(jí)以及較高隱患等級(jí);
24、將患者對(duì)應(yīng)該異常指標(biāo)的隱患評(píng)估值與預(yù)設(shè)的三組評(píng)估取值范圍進(jìn)行匹配,從而得到患者對(duì)應(yīng)該異常指標(biāo)的隱患等級(jí);
25、將上述分析結(jié)果整合并填充至預(yù)設(shè)的報(bào)告模板中,從而生成患者的復(fù)診報(bào)告。
26、在一些實(shí)施例中,生成患者的診斷報(bào)告,具體為:
27、對(duì)患者的檢驗(yàn)數(shù)據(jù)包進(jìn)行解析,提取患者對(duì)應(yīng)檢驗(yàn)的各項(xiàng)數(shù)據(jù)指標(biāo)結(jié)果,將患者的個(gè)人信息和各項(xiàng)數(shù)據(jù)指標(biāo)結(jié)果填充至預(yù)設(shè)的報(bào)告模板中,并基于各項(xiàng)數(shù)據(jù)指標(biāo)結(jié)果與對(duì)應(yīng)正常參考范圍的比對(duì),在填充之后的報(bào)告模板中對(duì)異常指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)記,標(biāo)記完成后生成患者的診斷報(bào)告。
28、在一些實(shí)施例中,觸發(fā)專家評(píng)估信令時(shí),發(fā)送自身的復(fù)診報(bào)告或診斷報(bào)告給當(dāng)前時(shí)間點(diǎn)優(yōu)診值yz最大的候選專家,具體為:
29、接收患者的復(fù)診報(bào)告或診斷報(bào)告時(shí),基于復(fù)診報(bào)告或診斷報(bào)告中所出現(xiàn)的異常指標(biāo)類型,對(duì)專家范圍進(jìn)行篩選,篩選出符合要求的專家并標(biāo)記為候選專家;
30、統(tǒng)計(jì)當(dāng)前時(shí)間點(diǎn)各候選專家的待處理報(bào)告數(shù)量,并標(biāo)記為h1;同時(shí)獲取各候選專家的歷史報(bào)告處理數(shù)量,并標(biāo)記為h2,從各候選專家的各次歷史報(bào)告處理中提取患者對(duì)專家的滿意評(píng)分;取各組滿意評(píng)分的均值,作為各候選專家的專業(yè)估值h3;
31、依據(jù)公式,對(duì)各候選專家的待處理報(bào)告數(shù)量h1、歷史報(bào)告處理數(shù)量h2以及專業(yè)估值h3進(jìn)行加權(quán)計(jì)算,從而得到各候選專家的優(yōu)診值yz;其中a1、a2以及a3分別為待處理報(bào)告數(shù)量h1、歷史報(bào)告處理數(shù)量h2以及專業(yè)估值h3的影響權(quán)重因子;選取優(yōu)診值yz最大的候選專家,同時(shí)該專家的待處理報(bào)告數(shù)量加一。
32、在一些實(shí)施例中,對(duì)患者的復(fù)診報(bào)告或診斷報(bào)告進(jìn)行加密處理,具體為:
33、首先從患者的個(gè)人信息中提取患者的姓名拼寫字母和報(bào)告生成日期,將患者的姓名拼寫字母進(jìn)行數(shù)字的轉(zhuǎn)化,基于預(yù)設(shè)的轉(zhuǎn)化規(guī)則進(jìn)行轉(zhuǎn)化,設(shè)定每組字母分別對(duì)應(yīng)一個(gè)數(shù)字;
34、將患者的姓名拼寫字母進(jìn)行數(shù)字的轉(zhuǎn)化后,得到一串?dāng)?shù)字集合,并進(jìn)一步提取患者報(bào)告生成日期的組成數(shù)字補(bǔ)充至數(shù)字集合內(nèi),得到新的一串?dāng)?shù)字集合;
35、預(yù)設(shè)一個(gè)加密轉(zhuǎn)化公式;將新的一串?dāng)?shù)字集合內(nèi)的每組數(shù)字分別代入預(yù)設(shè)的加密轉(zhuǎn)化公式中進(jìn)行計(jì)算,計(jì)算完成后,得到最終的加密數(shù)字集合;
36、基于加密數(shù)字集合內(nèi)的各組數(shù)字,繪制患者復(fù)診報(bào)告或診斷報(bào)告的加密圖形,統(tǒng)計(jì)加密數(shù)字集合內(nèi)的數(shù)字?jǐn)?shù)量,繪制與數(shù)字?jǐn)?shù)量相等同的條形框架,將各組條形框架依次排序,以加密數(shù)字集合內(nèi)的每組數(shù)字為填充面積,對(duì)條形框架空白區(qū)域進(jìn)行填充,填充完成后,將各條形框架填充后的剩余空白區(qū)域進(jìn)行截取,截取完成后得到患者復(fù)診報(bào)告或診斷報(bào)告的加密圖形。
37、與現(xiàn)有技術(shù)相比,本發(fā)明的有益效果是:
38、本發(fā)明通過接收患者的檢驗(yàn)數(shù)據(jù)包,并判定患者為復(fù)診患者還是新增患者,在患者判定為復(fù)診患者時(shí),從數(shù)據(jù)庫內(nèi)提取患者的相關(guān)歷史檢驗(yàn)數(shù)據(jù)與檢驗(yàn)數(shù)據(jù)包進(jìn)行綜合分析,通過構(gòu)建變化趨勢(shì)圖和計(jì)算斜率,提供了對(duì)異常指標(biāo)變化趨勢(shì)的評(píng)估,同時(shí)引入隱患分和隱患等級(jí)的概念,使隱患評(píng)估更加明確和具體,從而生成復(fù)診患者的復(fù)診報(bào)告,對(duì)新增患者則生成新的診斷報(bào)告,解決了現(xiàn)有技術(shù)中在處理復(fù)診患者和新增患者時(shí),未能有效區(qū)分并采取不同處理策略的問題;
39、本發(fā)明通過在患者接收到復(fù)診報(bào)告或診斷報(bào)告時(shí),選擇性的觸發(fā)專家評(píng)估信令,并在觸發(fā)專家評(píng)估信令時(shí),發(fā)送自身的復(fù)診報(bào)告或診斷報(bào)告給當(dāng)前時(shí)間點(diǎn)優(yōu)診值最大的候選專家,通過優(yōu)診值的計(jì)算,選擇最合適的專家進(jìn)行報(bào)告評(píng)估,提高了處理效率,同時(shí)保證了患者的滿意度。