一种医疗机构智能交班方法和系统

摘要

本发明提供了医疗机构智能交班方法和系统，所述方法包括：S1：获取医疗机构各数据库的医疗数据；S2：对所获取的医疗数据进行数据分析处理生成交班数据信息；S3：将所述交班数据信息存储在预设的数据中心；S4：当接收到交班信息获取请求时，从所述数据中心获取与所述交班信息获取请求相匹配的待显示交班数据信息，并将所述待显示交班数据信息进行处理后输出至数据显示设备进行显示。所述医疗机构智能交班系统包括获取模块、处理模块、存储模块、确认模块、及输出模块。本发明的技术方案将医疗机构的数据进行汇总整合，进行数据提取和突出显示，自动汇总统计，减少了人为记录和统计的疏漏，大大加快了交接班的效率和准确性。

说明书

技术领域

本发明涉及医疗数据处理领域，具体而言，涉及一种医疗机构智能交班方法和系统。

背景技术

目前交班一般是指在医院里，值班的人(如医生或护士等)在值班完成之后，会向下一值班的同事交代发送的事情，以便于下一值班的同事注意，以更好的完成交班。良好的交班，对维持正常的运行秩序、保证良好的医疗工作质量和环节质量有特殊重要的意义。

但是目前的交班过度依赖人工，采用口述或者手写等方式来进行交代，交班记录难以规范统一。并且由于人员交班的时候，通常已经工作很久，正好是疲劳的时期，依靠记忆进行整理数据易发生遗漏，接班人员也容易发生听错漏的现象。

而这些现象发生的一个重要原因就是交班数据信息的人工交互存在很多问题：1.数据分散、数据多，科室早交班数据分散于护理系统、住院电子病历等系统中，每日患者医疗数据多；2.数据未提炼、重点不突出，数据未有效的提炼归类，交接班时未提炼重点；3.交班信息归类不统一、不直观，听者容易错漏。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明提供了一种医疗机构智能交班方法和系统，实现了自动化数据分析聚合，重点展示交班信息，提升了交班的效率和准确性。具体技术方案如下所示：

一种医疗机构智能交班方法，包括：

S1：获取医疗机构各数据库的医疗数据；

S2：对所获取的医疗数据进行数据分析处理生成交班数据信息；

S3：将所述交班数据信息存储在预设的数据中心；

S4：当接收到交班信息获取请求时，从所述数据中心获取与所述交班信息获取请求相匹配的待显示交班数据信息，并将所述待显示交班数据信息进行处理后输出至数据显示设备进行显示。

在一个具体实施例中，所述医疗机构各数据库包括以下一个或多个的组合：医院管理信息系统数据库、电子病例数据库、护理系统数据库。

在一个具体实施例中，所述医疗数据的内容包括以下一种或几种的组合：诊断数据、护理数据、手术数据。

在一个具体实施例中，所述医疗数据的类型包括以下一种或几种的组合：数值数据、文本数据、影像数据。

在一个具体实施例中，步骤S2所述数据分析处理具体为以患者为主体对所获取的医疗数据进行分类和聚合。

在一个具体实施例中，步骤S2所述数据分析处理还包括对所获取的医疗数据进行语义化分析处理，并提取医疗特征数据，具体步骤包括：

S21:定义顶层概念，将各顶层概念进行关联，形成医疗知识图谱模式图；所述顶层概念包括以下一种或几种的组合：症状、疾病、药品、科室和检查；

S22：基于S21的医疗知识图谱模式图，抽取实体、属性和属性值，对抽取结果进行实体对齐、实体类型对齐和实体属性对齐，构建医疗知识图谱；

S23：根据S23的医疗知识图谱，识别所获取的医疗数据中的症状，分析所识别的症状的构成成分，并进行归一化处理，得到医疗特征数据。

更具体的：

所述实体对齐的具体操作为：建立实体之间的同义关系；

所述实体类型对齐的操作为采用基于投票和数据源优先级的方法确定所述实体类型，具体为：将票数最高的结果作为最终的实体类型；当出现多个类型获得最高票数时，根据最高票数中权重最大的数据源确定实体类型；

所述实体属性对齐的操作为：建立抽取的实体属性到模式图中属性的映射关系。

在一个具体的实施例中，所述交班信息获取请求的类型为护理交班信息获取请求、医疗交班信息获取请求或手术交班信息获取请求。

在一个具体的实施例中，步骤S4所述“将所述待显示交班数据信息进行处理”具体为：提取与所述交班信息获取请求相匹配的数据，依据预设模块进行数据分类，并与预定标准进行比较，对不符合预定标准的数据进行异常标注。

在一个具体的实施例中，步骤S4进行显示时，对医疗特征数据和异常标注的数据进行突出显示。

本发明还提供一种医疗机构智能交班系统，用于实现上述方法，包括：

获取模块，用于获取医疗机构各数据库的医疗数据；

处理模块，用于对所获取的医疗数据进行数据分析处理生成交班数据信息；

存储模块，用于将所述交班数据信息存储在预设的数据中心；

确认模块，用于当接收到交班信息获取请求时，从所述数据中心获取与所述交班信息获取请求相匹配的交班数据信息；

输出模块，用于将所获取的交班数据信息进行处理后输出至数据显示设备进行显示。

本发明至少具有以下有益效果：

(1)本发明的技术方案将医疗机构中分散于各个管理系统中的数据进行汇总整合，结合交接班的信息交接需求，进行数据提取和突出显示，自动汇总统计，减少了人为记录和统计的疏漏，大大加快了交接班的效率和准确性。

(2)通过对医生、护士的记录文本进行语义化分析，结合医疗知识图谱，实现了对文本信息数据的自动分类、标注和整理，并通过可视化图表进行显示，更为直观展示医疗护理过程的各种状况。

为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1是实施例中医疗机构智能交班方法总体流程图；

图2是实施例中语义化分析处理的流程图；

图3是实施例中语义化分析流程示例图；

图4是实施例中医疗知识图谱模式图。

具体实施方式

下面结合具体实施方式对本发明作进一步的说明。其中，附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制。

目前在医疗机构中，医疗、护理、手术的各种信息数据分散于各个管理系统中，数据之间没有建立连接，在交班时，需要人为进行数据统计和记录。

本发明提供的医疗机构智能交班方法，包括数据汇集、数据分析处理、以及数据可视化显示三部分过程，实现了数据的智能分析和展示，大大加快了交接班的效率，并保障信息的完整交接。

实施例

如图1所示，本实施例提供了一种医疗机构智能交班方法，包括：

S1：获取医疗机构各数据库的医疗数据。

其中，所述医疗机构各数据库包括以下一个或多个的组合：医院管理信息系统数据库、电子病例数据库、护理系统数据库。

医院管理信息系统(HIS：Hospital Information System)，是指利用计算机软硬件技术、网络通信技术等现代化手段，对医院及其所属各部门的人流、物流、财流进行综合管理，对在医疗活动各阶段产生的数据进行采集、储存、处理、提取、传输、汇总、加工生成各种信息，从而为医院的整体运行提供全面的、自动化的管理及各种服务的信息系统。

电子病历(CPR,Computer-Based Patient Record)，是用电子设备(计算机、健康卡等)保存、管理、传输和重现的数字化的医疗记录，用以取代手写纸张病历，内容包括纸张病历的所有信息。

护理系统是利用信息技术、计算机技术和网络通信技术对护理管理和业务技术信息进行采集、存储、处理、传输、查询，以提高护理管理质量为目的的信息系统，是医院信息系统的一个重要子系统，内容包括护理工作量、护理质量控制、整体护理、护士技术档案、护理教学科研、护理物品供应、医嘱处理、差错分析、护士人力安排等护理信息。

S2：对所获取的医疗数据进行数据分析处理生成交班数据信息。

具体的，所述医疗数据的内容包括以下一种或几种的组合：诊断数据、护理数据、手术数据。所述医疗数据的类型包括以下一种或几种的组合：数值数据、文本数据、影像数据。

步骤S2所述数据分析处理具体为以患者为主体对所获取的医疗数据进行分类和聚合。

具体的，步骤S2所述数据分析处理还包括对所获取的医疗数据进行语义化分析处理，并提取医疗特征数据。

以电子病历为核心的临床数据记录了病人的疾病、诊断和治疗信息，它是临床科研的主要数据来源，然而目前医院电子病历系统记录一诉五史、各类病程文书等、医生使用自然文本，导致一诉五史、各类病程文书等记录的数据基本不可以直接用于数据的分析和处理。重症医学科研信息平台需要对其中的症状，过敏史，疫苗接种情况，传染疾病，吸烟，饮酒情况等进行结构化处理，确保数据可被重症医学科研信息平台研究使用。

电子病历的自然文本语言转换为结构化数据的方法可以先建立一个标准化的、包含疾病、症状等在内的医疗健康知识图谱，然后通过文本挖掘与实体链接手段，将结构化的文本与知识库相关联，语义化分析流程示例如图3所示。

具体步骤包括：

S21:定义顶层概念，将各顶层概念进行关联，形成医疗知识图谱模式图；所述顶层概念包括以下一种或几种的组合：症状、疾病、药品、科室和检查；如图4所示，具体的：

各顶层概念可根据具体技术进行细分，例如“症状”概念又细分为“中医症状”和“西医症状”两个子概念，“药品”细分为“中药”和“西药”两个子概念。

顶层概念之间通过通过属性进行关联，如通过“症状相关疾病”“疾病相关科室”等属性进行关联。在模式图中，每个概念都给出了实例，这些实例形成了临床实践中一个场景：一位“头部”患有“头痛”的患者同时患有“打喷嚏”“恶寒”等症状，则该患者需要去“内科”就诊，并进行“血检”和“测温”等相关检查。该患者最终被诊断为“夏季感冒”，并伴有“扁桃体发炎”，建议服用西药“阿司匹林”和中药“小柴胡”。

S22：基于S21的医疗知识图谱模式图，抽取实体、属性和属性值，对抽取结果进行实体对齐、实体类型对齐和实体属性对齐，构建医疗知识图谱；该步骤是知识融合阶段，具体的：

实体对齐指建立实体之间的同义关系，具体操作是指将医疗健康网站和中文百科站点抽取的同义关系加入医疗知识图谱中。

实体类型对齐解决了一个实体对应多个互斥类型的数据冲突问题。采用基于投票和数据源优先级的方法确定实体类型。整体思路是：票数最高的结果作为实体的最终类型；当出现多个类型获得最高票数时，根据最高票数中权重最大的数据源确定最终结果。

实体属性对齐主要建立抽取的实体属性到模式图中属性的映射关系。对于医疗健康网站，相同类型实体包含了相同的实体属性，手工制定实体属性到模式图的映射规则。例如，从“信息框”中抽取的“关节疼痛”的3个属性为症状部位、相关科室和相关疾病，分别映射到模式图中的症状相关部位、症状相关科室和症状相关疾病。

S23：根据S23的医疗知识图谱，识别所获取的医疗数据中的症状，分析所识别的症状的构成成分，并进行归一化处理，得到医疗特征数据。具体的：

首先需要识别出文本中的症状，其识别方法参见上述医疗实体抽取方法。

然后需要对识别出的症状进行构成成分分析。中文症状可以拆分为以下16种组成成分：原子症状、连词、否定词、存在词、程度词、发展词、能够词、不能词、动作词、情景限定词、方位词、部位词、中心词、感觉词、特征词、修饰词，如下表所示：

对中文症状进行构成分析，类似于中文分词与词性标注，可以把它看成序列标注任务，运用条件随机场(conditional random field，CRF)或双向长短期记忆(long short-term memory，LSTM)网络+CRF等方法进行实现。在得到每个症状的构成成分之后，便可以对其进行归一化处理，如对于原子症状“疼”“痛”“疼痛”，统一为“疼痛”；对于程度词及否定词，“无”可以量化成0，“轻微”可以量化成0.2，“有点”可以量化成0.4，“明显”可以量化成0.6，“广泛”可以量化成0.8，“极度”可以量化成1。

此外，还可以根据切分出的症状构成成分，将抽取出的症状与知识库中的症状实体进行软链接，从而实现症状的标准化。

S3：将所述交班数据信息存储在预设的数据中心；

S4：当接收到交班信息获取请求时，从所述数据中心获取与所述交班信息获取请求相匹配的待显示交班数据信息，并将所述待显示交班数据信息进行处理后输出至数据显示设备进行显示。

具体的，所述交班信息获取请求的类型为护理交班信息获取请求、医疗交班信息获取请求或手术交班信息获取请求。

具体的，待显示交班数据信息根据所述交班信息获取请求的类型进行匹配。

具体的，步骤S4所述“将所述待显示交班数据信息进行处理”具体为：提取与所述交班信息获取请求相匹配的数据，依据预设模块进行数据分类，并与预定标准进行比较，对不符合预定标准的数据进行异常标注。

具体的，步骤S4进行显示时，对医疗特征数据和异常标注的数据进行突出显示。

示例性的，如所述交班信息获取请求为护理交班信息获取请求时，显示的数据包括对应护士所负责的病人的数据，例如病人的数量，对应病人的病症，以及各病人与前一天情况的各种参数进行比对的情况等。所显示的病人的数据只显示异常的数据，以减少数据的显示，以及更加专注异常的数据；具体的病人的数据显示的项目可以根据病人的主治医生或有经验的专家根据自身经验所选择的项目来调用数据显示，并不需要显示全部的数据。

如所述交班信息获取请求为医疗交班信息获取请求时，显示的数据除了护理交班的部分特征以外，还包括自身独特的部分，具体的为，包括有所负责病人的治疗过程以及对应的身体各项参数的曲线，均按照时间线进行显示，例如时间点1，注射了什么药物，对的身体的各项参数怎么变化等等，以及对应的异常情况。例如，将值班医生记录的患者的诊疗信息中的一段自然文本信息，转换为症状、体征、查验、措施四大类，按时间事件分类显示在右侧中，非常直观的显示出异常信息(异常信息颜色突显)，让交班人员重点关注异常信息。

如所述交班信息获取请求为手术交班信息获取请求时，显示的数据包括手术的治疗过程中的各种数据，包括文本数据，影像数据等等，并显示出其中的异常数据，具体显示的数据可以根据手术主刀医生的经验选择显示的数据项目。

本发明还提供一种医疗机构智能交班系统，用于实现上述方法，包括：

获取模块，用于获取医疗机构各数据库的医疗数据；

处理模块，用于对所获取的医疗数据进行数据分析处理生成交班数据信息；

存储模块，用于将所述交班数据信息存储在预设的数据中心；

确认模块，用于当接收到交班信息获取请求时，从所述数据中心获取与所述交班信息获取请求相匹配的交班数据信息；

输出模块，用于将所获取的交班数据信息进行处理后输出至数据显示设备进行显示。

本发明至少具有以下有益效果：

(3)本发明的技术方案将医疗机构中分散于各个管理系统中的数据进行汇总整合，结合交接班的信息交接需求，进行数据提取和突出显示，自动汇总统计，减少了人为记录和统计的疏漏，大大加快了交接班的效率和准确性。

(4)通过对医生、护士的记录文本进行语义化分析，结合医疗知识图谱，实现了对文本信息数据的自动分类、标注和整理，并通过可视化图表进行显示，更为直观展示医疗护理过程的各种状况。

以上公开的仅为本发明的几个具体实施场景，但是，本发明并非局限于此，任何本领域的技术人员能思之的变化都应落入本发明的保护范围。