医院卫生物资流转数据异常预警方法及系统与流程

本发明涉及电数字数据处理，尤其涉及医院卫生物资流转数据异常预警方法及系统。

背景技术：

1、随着医疗卫生信息化建设的不断推进，医院业务系统产生的数据规模持续增长，药品耗材采购、医疗设备管理、医保结算以及医疗服务行为等环节均形成了大量业务数据和管理数据。由于医院运行过程中涉及的数据来源广泛、业务关联复杂，传统依靠人工检查和经验判断的风险防控方式难以充分挖掘数据中潜在的风险特征，无法实现对风险因素的实时感知和精准识别。

2、目前，医院卫生物资流转异常预警技术主要围绕医疗业务数据和管理数据的采集、整合与分析展开。现有方法通常通过建立数据采集平台，将医院信息系统中的诊疗数据、采购数据、财务数据、资产数据、人员信息数据等进行汇聚，并结合风险指标体系对相关业务行为进行分析与评估。在数据处理方面，部分技术采用数据清洗、数据融合、统计分析等方法，对不同业务系统中的数据进行标准化处理，实现多源数据的关联应用；在风险识别方面，现有研究逐步引入数据挖掘、机器学习、异常检测等技术，通过分析历史业务数据中的行为特征和关联规律，形成风险识别模型，并根据分析结果实现风险提示和预警。

3、但本申请在实现本申请实施例中发明技术方案的过程中，发现上述技术至少存在如下技术问题：

4、在医院卫生物资流转数据异常预警过程中，针对消毒供应中心（cssd）与院感物资管理场景，现有技术虽已引入灭菌包条码追溯并积累了大量物联感知数据，但在数据底层处理层面仍存在技术断点。由于消毒物品在回收、清洗、打包、灭菌、发放至科室使用的多道工序流转中，频繁发生“拆包”与“合包”操作，导致底层物联感知数据与最终科室计费数据之间形成了极其复杂的动态映射关系。现有数据处理技术缺乏处理这种动态组合拓扑关系的图匹配算法，无法在数据底层完成“复用器械生命周期数据”与“科室计费消耗数据”的细粒度闭环对齐。这种数据关联链条的断裂，使得预警模型无法通过多源数据交叉比对，精准区分正常物耗损耗与恶意虚增的数据特征，最终导致异常数据识别模型在面对数量断层、属性不匹配等隐蔽性数据异常时，难以实现有效的数据穿透与精准拦截。

技术实现思路

1、为了解决现有技术存在由于医院卫生管理中消毒供应物资流转过程的动态拆合包特性导致多源追溯数据与业务消耗数据难以精准关联，无法实现物资全生命周期闭环监管，导致常规异常检测模型难以对隐蔽性异常物耗及异常数据链路进行精准识别与有效拦截的技术问题，本发明实施例提供了医院卫生物资流转数据异常预警方法及系统。所述技术方案如下：

2、一方面，提供了医院卫生物资流转数据异常预警方法，该方法包括：获取目标时段内的多源业务数据，多源业务数据包括终端科室计费数据以及复用医疗器械的时序物理流转记录；提取时序物理流转记录中的器械标识、器械包标识以及操作类型标识，将器械标识和器械包标识映射为实体节点，将操作类型标识映射为对应操作类型的事件节点，并依据时序物理流转记录中的合包与拆包操作建立实体节点与对应事件节点之间的聚合有向边与分支有向边，以在内存中构建动态流转拓扑图；将终端科室计费数据解析为计费节点，校验动态流转拓扑图中同一器械包标识关联的合包事件节点输入实体数量与对应拆包事件节点输出实体数量的守恒一致性，并在满足守恒一致性时执行图匹配算法建立动态流转拓扑图中的末端事件节点与计费节点之间的映射边，以生成闭环对齐图数据结构；在闭环对齐图数据结构中以计费节点为起点执行逆向图遍历算法，分别计算目标处理事件节点对应的预期处理器械数量与可追溯单体器械实体节点数量之间的数量偏差、计算实体节点与通过映射边关联的计费节点之间的属性偏离度，以及统计缺乏前置物理流转路径的孤立计费节点数量，以拼接生成图结构异常特征向量；调用预置的风险识别模型对图结构异常特征向量进行分类处理以获得风险评估状态，并在风险评估状态为异常时，从闭环对齐图数据结构中提取对应的局部拓扑图片段，以生成并输出包含局部拓扑图片段的流转数据异常预警结果。

3、另一方面，提供了医院卫生物资流转数据异常预警系统，包括：医疗数据获取模块、动态拓扑构建模块、闭环对齐生成模块、风险特征提取模块和数据异常预警模块；医疗数据获取模块，用于获取目标时段内的多源业务数据，多源业务数据包括终端科室计费数据以及复用医疗器械的时序物理流转记录；动态拓扑构建模块，用于提取时序物理流转记录中的器械标识、器械包标识以及操作类型标识，将器械标识和器械包标识映射为实体节点，将操作类型标识映射为对应操作类型的事件节点，并依据时序物理流转记录中的合包与拆包操作建立实体节点与对应事件节点之间的聚合有向边与分支有向边，以在内存中构建动态流转拓扑图；闭环对齐生成模块，用于将终端科室计费数据解析为计费节点，校验动态流转拓扑图中同一器械包标识关联的合包事件节点输入实体数量与对应拆包事件节点输出实体数量的守恒一致性，并在满足守恒一致性时执行图匹配算法建立动态流转拓扑图中的末端事件节点与计费节点之间的映射边，以生成闭环对齐图数据结构；风险特征提取模块，用于在闭环对齐图数据结构中以计费节点为起点执行逆向图遍历算法，分别计算目标处理事件节点对应的预期处理器械数量与可追溯单体器械实体节点数量之间的数量偏差、计算实体节点与通过映射边关联的计费节点之间的属性偏离度，以及统计缺乏前置物理流转路径的孤立计费节点数量，以拼接生成图结构异常特征向量；数据异常预警模块，用于调用预置的风险识别模型对图结构异常特征向量进行分类处理以获得风险评估状态，并在风险评估状态为异常时，从闭环对齐图数据结构中提取对应的局部拓扑图片段，以生成并输出包含局部拓扑图片段的流转数据异常预警结果。

4、本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括：

5、本发明相较于现有技术中主要依赖灭菌包条码追溯、单一业务数据分析或人工抽查的风险监管方式，针对消毒供应中心复用医疗器械在回收、清洗、组包、灭菌、发放及使用过程中频繁拆包、合包导致物理追溯数据与科室计费数据难以准确关联的问题，通过获取终端科室计费数据和医疗器械时序物理流转记录等多源业务数据，构建包含实体节点、事件节点及关联边的动态流转拓扑图，实现对医疗器械复杂流转过程的结构化表达；进一步通过图匹配算法建立物理流转事件与计费数据之间的映射关系，形成业务消耗与实体流转的闭环对齐图数据结构，解决现有技术中多源数据链路断裂、无法实现全生命周期追溯的问题。在此基础上，通过对闭环对齐图进行逆向遍历，综合分析器械数量偏差、实体属性偏离度以及孤立计费节点等图结构异常特征，并结合风险识别模型进行异常分类，使系统能够从数据关联层面精准识别溯源数量断链、异常物耗、计费属性不一致等隐蔽性图结构异常数据特征。与现有基于固定规则或单一指标的检测方式相比，本发明能够充分利用医疗器械流转拓扑关系和业务数据关联特征，提高风险识别的准确性和穿透能力；同时通过输出包含异常局部拓扑路径的预警结果，实现风险异常的快速定位和可追溯分析，提高医院卫生风险监管的智能化、精准化和有效性。

1.医院卫生物资流转数据异常预警方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的医院卫生物资流转数据异常预警方法，其特征在于，所述依据时序物理流转记录中的合包与拆包操作建立实体节点与对应事件节点之间的聚合有向边与分支有向边，以在内存中构建动态流转拓扑图，包括：

3.如权利要求1所述的医院卫生物资流转数据异常预警方法，其特征在于，所述校验动态流转拓扑图中同一器械包标识关联的合包事件节点输入实体数量与对应拆包事件节点输出实体数量的守恒一致性，包括：

4.如权利要求1所述的医院卫生物资流转数据异常预警方法，其特征在于，所述执行图匹配算法建立动态流转拓扑图中的末端事件节点与计费节点之间的映射边，包括：

5.如权利要求1所述的医院卫生物资流转数据异常预警方法，其特征在于，所述计算目标处理事件节点对应的预期处理器械数量与可追溯单体器械实体节点数量之间的数量偏差，包括：

6.如权利要求1所述的医院卫生物资流转数据异常预警方法，其特征在于，所述计算实体节点与通过映射边关联的计费节点之间的属性偏离度，包括：

7.如权利要求1所述的医院卫生物资流转数据异常预警方法，其特征在于，所述统计缺乏前置物理流转路径的孤立计费节点数量，包括：

8.如权利要求1所述的医院卫生物资流转数据异常预警方法，其特征在于，所述调用预置的风险识别模型对图结构异常特征向量进行分类处理以获得风险评估状态，包括：

9.如权利要求1所述的医院卫生物资流转数据异常预警方法，其特征在于，所述从闭环对齐图数据结构中提取对应的局部拓扑图片段，以生成并输出包含局部拓扑图片段的流转数据异常预警结果，包括：

10.医院卫生物资流转数据异常预警系统，应用如权利要求1-9任一项所述的医院卫生物资流转数据异常预警方法，其特征在于，包括：医疗数据获取模块、动态拓扑构建模块、闭环对齐生成模块、风险特征提取模块和数据异常预警模块；