医疗数据处理方法、装置、设备以及存储介质与流程

1.本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及知识图谱、大数据、人工智能(artificial intelligence，ai)医疗技术领域。


背景技术：

2.病历也可以称为病案，通常包括医务人员对患者疾病的发生、发展、转归，进行检查、诊断、治疗等医疗活动过程的记录。在信息化系统中，可能有多种角色需要使用病历，例如书写病历的医务人员、填写医保系统的编码员等。由于角色的不同，对病历内容的理解也不同，不同角色之间可能需要频繁沟通，影响工作效率。


技术实现要素：

3.本公开提供了一种医疗数据处理方法、装置、设备以及存储介质。
4.根据本公开的一方面，提供了一种医疗数据处理方法，包括：
5.根据待处理医疗数据中的特征信息，确定该待处理医疗数据的类型；
6.根据该待处理医疗数据的类型对应的筛选方式，对该待处理医疗数据中的医疗结果进行筛选。
7.根据本公开的另一方面，提供了一种医疗数据处理装置，包括：
8.第一确定模块，用于根据待处理医疗数据中的特征信息，确定该待处理医疗数据的类型；
9.筛选模块，用于根据该待处理医疗数据的类型对应的筛选方式，对该待处理医疗数据中的医疗结果进行筛选。
10.根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：
11.至少一个处理器；以及
12.与该至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
13.该存储器存储有可被该至少一个处理器执行的指令，该指令被该至少一个处理器执行，以使该至少一个处理器能够执行本公开中任一实施例的方法。
14.根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，该计算机指令用于使该计算机执行根据本公开中任一实施例的方法。
15.根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序在被处理器执行时实现根据本公开中任一实施例的方法。
16.本公开实施例能够根据医疗数据的类型灵活选择筛选方式，适用场景更加广泛，有利于从医疗数据中筛选出更加符合场景需求的医疗结果。
17.应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
18.附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：
19.图1是根据本公开一实施例的医疗数据处理方法的流程示意图；
20.图2是根据本公开另一实施例的医疗数据处理方法的流程示意图；
21.图3是根据本公开另一实施例的医疗数据处理方法的流程示意图；
22.图4是根据本公开另一实施例的医疗数据处理方法的流程示意图；
23.图5是根据本公开一实施例的医疗数据处理装置的结构示意图；
24.图6是根据本公开另一实施例的医疗数据处理装置的结构示意图；
25.图7是根据本公开另一实施例的医疗数据处理装置的结构示意图；
26.图8是根据本公开另一实施例的医疗数据处理装置的结构示意图；
27.图9是根据本公开实施例的医疗数据处理方法的应用示例的示意图；
28.图10是排序决策树模型的示意图；
29.图11是诊断和消耗的对应关系的示意图；
30.图12是检测结论的显示效果的示意图；
31.图13是用来实现本公开实施例的医疗数据处理方法的电子设备的框图。
具体实施方式
32.以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
33.图1是根据本公开一实施例的医疗数据处理方法的流程示意图。该方法可以包括：
34.s101、根据待处理医疗数据中的特征信息，确定该待处理医疗数据的类型；
35.s102、根据该待处理医疗数据的类型对应的筛选方式，对该待处理医疗数据中的医疗结果进行筛选。
36.在本公开实施例中，医疗数据可以包括病历等。病历中可以包括对患者的一种或多种疾病的检查、诊断、治疗等医疗活动过程的记录。医疗数据中的医疗结果可以包括病历中的诊断结果。
37.在一种可能的实施方式中，该医疗数据处理方法可以包括病历处理方法，该病历处理方法可以包括：根据待处理病历中的特征信息，确定该待处理病历的类型；根据该待处理病例的类型对应的筛选方式，对该待处理病历中的诊断结果进行筛选。
38.在本公开实施例中，某个患者的待处理病历中可以包括该患者的一种或多种疾病的检查、诊断、治疗等医疗活动过程的记录。待处理病历的来源可以有多种，例如，病案首页统计系统、医院质量监测系统(hospital quality monitoring system，hqms)系统、电子病历系统、疾病诊断相关分组(diagnosis related groups，drg)平台等。
39.在本公开实施例中，医疗数据的类型可以基于设定要求中的类型范围来确定。该设定要求可以包括某些机构具体的医疗规范、规则或规定等，也可以包括根据医疗经验设定的某些要求等。例如，如果某个病历中的特征信息符合某个医疗规范则该病历为特殊病例，不符合该规范则该病历为普通病例。
40.在本公开实施例中，临床医生可能会按照诊断学的要求书写(或填写)病历，例如按照病因诊断、病理形态诊断、病理生理诊断、并发症、伴发疾病等排列诊断结果。诊断结果也可以简称为诊断。根据待处理病历中的特征信息例如诊断特征、疾病名称、医疗项目等，可以对待处理病历进行分类。不同类型的待处理病历中的诊断结果可以采用不同的筛选方法。本实施例能够根据医疗数据的类型灵活选择筛选方式，适用场景更加广泛，有利于从医疗数据中筛选出更加符合场景需求的医疗结果。例如，根据病历类型灵活选择筛选方式，适用场景更加广泛，有利于从病历中筛选出更加符合场景需求的诊断结果。
41.图2是根据本公开另一实施例的医疗数据处理方法的流程示意图，该实施例的方法包括上述医疗数据处理方法实施例的一个或多个特征。在一种可能的实施方式中，该方法还包括：
42.s201、根据筛选的医疗结果，确定该待处理医疗数据对应的至少一个编码信息。
43.在一种可能的实施方式中，s201可以包括：根据筛选的诊断结果，确定该待处理病历对应的至少一个编码信息。
44.在本公开实施例中，从待处理医疗数据中可以筛选出或多个医疗结果，如果筛选出一个医疗结果，可以匹配到一个编码信息，如果筛选出多个医疗结果可以匹配到多个编码信息。例如，从待处理病历中可以筛选出或多个诊断结果，如果筛选出一个诊断结果，可以匹配到一个编码信息，如果筛选出多个诊断结果可以匹配到多个编码信息。在一些应用场景中，需要根据病历中的诊断结果为病历匹配编码信息。在不同的场景中，编码信息也可以表达不同的含义。例如，在医保支付的场景中，编码信息可以包括与诊断结果匹配的医保编码。其中，消耗医疗资源最多、对患者健康危害最大、影响住院时间最长等，可以作为诊断结果的选择依据。进而根据病历中的主要诊断结果可以匹配合适的医保编码。
45.在本公开实施例中，根据从医疗数据中筛选出的医疗结果，可以确定与医疗数据匹配的编码信息，从而可以适用于各种通过编码来标识医疗数据的场景，使用方便，适用范围广。例如，根据从病历中筛选出的诊断结果，可以确定与病历匹配的编码信息，从而可以适用于各种通过编码来标识病历的场景，使用方便，适用范围广。
46.在一种可能的实施方式中，该方法还包括：
47.s202、向客户端发送编码推荐结果，该编码推荐结果中包括该待处理医疗数据对应的至少一个编码信息。
48.在一种可能的实施方式中，s202包括：向客户端发送编码推荐结果，该编码推荐结果中包括该待处理病历对应的至少一个编码信息。
49.例如，客户端可以包括可以在终端设备上运行的应用程序(application，app)、浏览器等。如果在服务器中从病历中筛选出诊断结果，并匹配到该诊断结果的编码信息，可以向客户端发送包括该编码信息的编码推荐结果。客户端收到该编码推荐结果后，可以在用户界面上通过例如弹窗、提示框、下拉栏等方式展现该编码推荐结果，以供操作人员使用。例如，为编码员提供该病历推荐的一个或多个医保编码，编码员可以参考服务器提供的医保编码进行后续的操作。
50.在本公开实施例中，根据从医疗数据中筛选出的诊断结果，可以确定与医疗数据匹配的编码信息，从而可以适用于各种通过编码来标识医疗数据的场景，使用方便，适用范围广。例如，根据从病历中筛选出的诊断结果，可以确定与病历匹配的编码信息，从而可以
适用于各种通过编码来标识病历的场景，使用方便，适用范围广。
51.图3是根据本公开另一实施例的医疗数据处理方法的流程示意图，该实施例的方法包括上述医疗数据处理方法实施例的一个或多个特征。在一种可能的实施方式中，该方法还包括：
52.s301、确定待处理医疗数据的类型对应的筛选方式。
53.在一种可能的实施方式中，待处理医疗数据的类型对应的筛选方式包括决策树方式和/或医疗消耗方式。例如，在待处理病历的类型符合设定要求的情况下，待处理病历的类型对应的筛选方式为决策树方式；在待处理病历的类型不符合设定要求的情况下，待处理病历的类型对应的筛选方式为医疗消耗方式。其中，设定要求可以根据不同的应用场景有所改变，也可以根据各种规定、规范等的变化而变化。例如，设定要求可以包括《医保结算清单填写规范》中要求的主要诊断选择原则。根据病历中的特征信息，如果该病历符合设定要求中的特殊病历，可以采用决策树方式筛选主要诊断结果；如果该病历不符合设定要求中的特殊病历，可以采用医疗消耗方式筛选主要诊断结果。主要诊断结果也可以称为主要诊断。通过医疗数据的类型灵活选择筛选方式有利于从医疗数据中筛选出更加符合场景需求的诊断结果。例如通过病历类型灵活选择筛选方式有利于从病历中筛选出更加符合场景需求的诊断结果。
54.在一种可能的实施方式中，该待处理医疗数据的类型对应的筛选方式为决策树方式，s102可以包括：
55.s302、将该待处理医疗数据中的特征信息输入决策树模型，通过该决策树模型在该特征信息对应的各医疗结果中选择出主要医疗结果；其中，该决策树模型是根据设定要求中的医疗结果选择方式生成的。
56.例如，根据待处理病历的类型对应的筛选方式，对待处理病历中的诊断结果进行筛选，包括：将该待处理病历中的特征信息输入决策树模型，通过该决策树模型在该特征信息对应的各诊断结果中选择出主要诊断结果；其中，该决策树模型是根据设定要求中的诊断结果选择方式生成的。
57.在本公开实施例中，根据设定要求中的诊断结果选择方式生成决策树模型。将待处理病历中的特征信息输入决策树模型后，决策树模型可以根据特征信息进行判断。例如，判断该病历是否属于损伤、烧伤、中毒、产妇、肿瘤等。如果是损伤，则根据损伤的要求选择主要诊断结果(可以简称主要诊断)；如果是中毒则根据中毒的要求选择主要诊断结果。以下以损伤、中毒为例进行举例说明，其他的方案原理也是类似的，在此不做穷举。
58.例如，设定要求中包括：多部位损伤，选择最严重损伤和/或主要治疗的疾病的诊断结果为主要诊断结果。中毒，选择中毒的诊断结果为主要诊断结果。决策树模型可以对待处理病历中的特征信息例如诊断特征进行判断，如果判断出该病历中包括多部位损伤，则可以选择对健康危害最大的损伤例如头部损伤作为主要诊断结果。如果判断出该病历中以治疗中毒为主要目的，则可以选择中毒作为主要诊断结果。
59.在本公开实施例中，通过决策树模型从病历中筛选出更加符合设定要求的主要诊断结果，以便于后续利用主要诊断结果进行其他操作。例如，利用主要诊断结果匹配出医保编号，通过编码推荐结果将该医保编号发送给客户端，从而便于辅助编码员快速填写该病历合适的医保编号。此外，利用决策树模型可以从待处理病历中的诊断结果中筛选出一个
或多个主要诊断结果，如果筛选出多个主要诊断结果，可以按照设定要求或其他方式例如下述的医疗消耗方式对筛选出主要诊断结果进行排序。
60.在一种可能的实施方式中，该待处理医疗数据的类型对应的筛选方式为医疗消耗方式，s102包括：
61.s303、根据该待处理医疗数据的消耗因子模型，计算该待处理医疗数据中的各医疗结果的消耗费用；
62.s304、选择该消耗费用最大的医疗结果作为该待处理医疗数据对应的主要医疗结果。
63.例如，根据待处理病历的类型对应的筛选方式，对待处理病历中的诊断结果进行筛选，包括：根据该待处理病历的消耗因子模型，计算该待处理病历中的各诊断结果的消耗费用；选择该消耗费用最大的诊断结果作为该待处理病历对应的主要诊断结果。
64.在本公开实施例中，待处理医疗数据中可能包括一个或多个医疗结果。每个医疗结果可能需要消耗一个或多个医疗项目的费用。例如，待处理病历中可能包括一个或多个诊断结果。每个诊断结果可能需要消耗一个或多个医疗项目的费用。医疗项目可以包括但不限于用药、检查、治疗、耗材、手麻、化验等。需要支付费用的医疗项目可以作为消耗因子。不同的诊断结果可能具有不同的消耗因子模型。例如，诊断结果1的消耗因子模型包括的消耗因子为用药、检查、治疗；诊断结果2的消耗因子模型包括的消耗因子为治疗、耗材、手麻；诊断结果3的消耗因子模型包括的消耗因子为用药、检查、化验。可以分别计算出待处理病历的每个诊断结果的消耗费用。然后比较这些方案的消耗费用中哪个方案的消耗费用最大，将消耗费用最大的诊断结果该病历对应的主要诊断结果。此外，还可以将该病历中多个诊断结果按照费用从高到底排序，排在最前面的方案的消耗费用最大。
65.在本公开实施例中，通过计算医疗数据中医疗结果的消耗费用，可以快速准确地选择出消耗费用最大的医疗结果，以便于后续利用该消耗费用最大的医疗结果作为主要医疗结果进行其他操作。例如，通过计算病历中诊断结果的消耗费用，可以快速准确地选择出消耗费用最大的诊断结果，以便于后续利用该消耗费用最大的诊断结果作为主要诊断结果进行其他操作。再例如，利用消耗费用最大的诊断结果匹配出医保编号，通过编码推荐结果将该医保编号发送给客户端，从而便于辅助编码员快速填写该病历合适的医保编号。
66.在一种可能的实施方式中，该消耗因子模型是基于医学知识图谱建立的，该消耗因子模型包括医疗结果中的每种消耗因子的费用之和。例如，该消耗因子模型包括诊断结果中的每种消耗因子的费用之和。
67.在公开实施例中，临床医学知识经过处理可以生成医学知识图谱。医学知识图谱可以包括门诊、急诊、住院、护理、医疗技术等各诊疗科室的医学知识。将待处理病历中的医学消耗通过知识图谱关系联想，可以与待处理病历中的诊断结果建立联系，从待处理病历中识别出的诊断结果的消耗因子，得到该诊断结果的消耗因子模型。例如，如果诊断结果1的消耗因子模型包括的消耗因子为用药、检查、治疗，消耗因子模型可以为计算用药费用、检查费用、治疗费用之和。诊断结果2的消耗因子模型包括的消耗因子为治疗、耗材、手麻，消耗因子模型可以为计算治疗费用、耗材费用、手麻费用之和。诊断结果3的消耗因子模型包括的消耗因子为用药、检查、化验，消耗因子模型可以为计算用药费用、检查费用、化验费用之和。
68.在公开实施例中，通过医学知识图谱构建医疗结果的消耗因子模型，可以准确地计算出医疗结果中的每种消耗因子的费用之和，从而得到每个医疗结果的消耗费用，能够快速准确地得到医疗数据中消耗费用最大的主要医疗结果，进而得到消耗医疗资源最多的医疗结果。例如，通过医学知识图谱构建诊断结果的消耗因子模型，可以准确地计算出诊断结果中的每种消耗因子的费用之和，从而得到每个诊断结果的消耗费用，能够快速准确地得到病历中消耗费用最大的主要诊断结果，进而得到消耗医疗资源最多的诊断结果。
69.图4是根据本公开另一实施例的医疗数据处理方法的流程示意图，该实施例的方法包括上述医疗数据处理方法实施例的一个或多个特征。在一种可能的实施方式中，该方法还包括：
70.s401、根据待处理医疗数据中的特征信息和循证医学认知计算方法，在医学知识图谱中搜索得到标准医疗结果。例如，根据该待处理病历中的特征信息和循证医学认知计算方法，在医学知识图谱中搜索得到标准诊断结果。
71.s402、将该标准医疗结果消耗的医疗项目的费用与该待处理医疗数据包括的实际医疗结果消耗的医疗项目的费用进行比较，以判断该实际医疗结果的医疗项目是否合理。例如，将该标准诊断结果消耗的医疗项目的费用与该待处理病历包括的实际诊断结果消耗的医疗项目的费用进行比较，以判断该实际诊断结果的医疗项目是否合理。
72.在本公开实施例中，循证医学意为遵循证据的医学，是一种医学诊疗方法，强调应用完善设计与执行的研究(证据)将决策最佳化。利用循证医学原理和人工智能算法结合形成可以循证医学认知计算方法。利用待处理医疗数据中的特征信息可以得到该医疗数据中实际的医疗结果，利用循证医学认知计算方法，在医学知识图谱中搜索到标准医疗结果。例如，利用待处理病历中的特征信息可以得到该病历中实际的诊断结果，利用循证医学认知计算方法，在医学知识图谱中搜索到标准诊断结果。
73.例如，实际诊断结果1包括的医疗项目为用药、检查、治疗，标准诊断结果1包括检查、治疗，则实际诊断结果1与标准诊断结果1不一样。实际诊断结果1与标准诊断结果1相比，多了用药的医疗项目。因此，用药属于不合理医疗项目，相应地，多消耗了用药的医疗项目的费用，这部分属于不合理医疗消耗。
74.再如，实际诊断结果2包括的医疗项目为治疗、耗材、手麻，标准诊断结果2包括的医疗项目也是治疗、耗材、手麻，二者相同，没有不合理医疗消耗。
75.在本公开实施例中，通过循证医学认知计算方法和医学知识图谱，可以得到医疗数据更加合理的医疗结果，将合理的医疗结果作为标准医疗结果，进而可以对该医疗数据中医疗结果的实际医疗项目进行合理性评价。例如，通过循证医学认知计算方法和医学知识图谱，可以得到病历更加合理的诊断结果，将合理的诊断结果作为标准诊断结果，进而可以对该病历中诊断结果的实际医疗项目进行合理性评价，为医保支付等场景提供支持。
76.在一种可能的实施方式中，该方法还包括：
77.s403、向客户端发送该待处理医疗数据的医疗消耗结果，该医疗消耗结果中包括以下至少之一：
78.该待处理医疗数据中各医疗结果的排序推荐结果；
79.主要医疗结果的推荐原因；
80.主要医疗结果的推荐结果；
81.每个医疗结果的消耗占比；
82.不合理医疗消耗。
83.在一种可能的实施方式中，s403可以包括：向客户端发送该待处理病历的医疗消耗结果，该医疗消耗结果中包括以下至少之一：
84.该待处理病历中各诊断结果的排序推荐结果；
85.主要诊断结果的推荐原因；
86.主要诊断结果的推荐结果；
87.每个诊断结果的消耗占比；
88.不合理医疗消耗。
89.在本公开实施例中，如果待处理病历中包括多个诊断结果，可以按照消耗费用从高到低的顺序进行排序。例如，诊断结果的排序推荐结果包括诊断结果2、诊断结果3、诊断结果1。服务器可以向同一客户端发送医疗消耗结果和编码推荐结果，也可以向不同的客户端分别发送医疗消耗结果或编码推荐结果。
90.在本公开实施例中，可以在客户端展示主要诊断结果的推荐原因和推荐结果。例如，基于医保结算填写规范，推荐的主要诊断结果为诊断结果3。也可以为其他的推荐原因，在此不做穷举。
91.在本公开实施例中，待处理病历中每个诊断结果的消耗占比可以根据每个诊断结果的消耗费用来计算。例如，待处理病历中，诊断结果2的消耗费用为100元、诊断结果3的消耗费用为50元、诊断结果1的消耗费用为10元，则诊断结果2的消耗占比为62.5％，诊断结果3的消耗占比为31.25％，诊断结果1的消耗占比为6.25％。
92.在本公开实施例中，不合理的医疗消耗可以包括待处理病历中每个诊断结果中不合理的医疗项目的费用。例如，诊断结果1中的用药不合理，费用为x元。诊断结果3中的化验不合理，费用为xx元。不合理的医疗消耗也可以包括待处理病历中全部诊断结果中不合理的医疗项目的费用的汇总。例如，病历中的用药不合理，费用为x元；化验不合理，费用为xx元。
93.在本公开实施例中，向客户端发送医疗消耗结果，可以在客户端展现各种医疗消耗结果，有利于提醒或辅助操作人员进行后续的决策或操作。
94.图5是根据本公开一实施例的医疗数据处理装置的结构示意图，该装置可以包括：
95.第一确定模块501，用于根据待处理医疗数据中的特征信息，确定该待处理医疗数据的类型；
96.筛选模块502，用于根据该待处理医疗数据的类型对应的筛选方式，对该待处理医疗数据中的医疗结果进行筛选。
97.在一种可能的实施方式中，第一确定模块501，用于根据待处理病历中的特征信息，确定该待处理病历的类型；筛选模块502，用于根据该待处理病历的类型对应的筛选方式，对该待处理病历中的诊断结果进行筛选。
98.图6是根据本公开另一实施例的医疗数据处理装置的结构示意图，该实施例的装置包括上述医疗数据处理装置实施例的一个或多个特征。在一种可能的实施方式中，该装置还包括：
99.第二确定模块601，用于根据筛选的医疗结果，确定该待处理医疗数据对应的至少
一个编码信息。
100.在一种可能的实施方式中，第二确定模块601，用于根据筛选的诊断结果，确定该待处理病历对应的至少一个编码信息。
101.在一种可能的实施方式中，该装置还包括：
102.第一发送模块602，用于向客户端发送编码推荐结果，该编码推荐结果中包括该待处理医疗数据对应的至少一个编码信息。
103.在一种可能的实施方式中，第一发送模块602，用于向客户端发送编码推荐结果，该编码推荐结果中包括该待处理病历对应的至少一个编码信息。
104.图7是根据本公开另一实施例的医疗数据处理装置的结构示意图，该实施例的装置包括上述医疗数据处理装置实施例的一个或多个特征。在一种可能的实施方式中，该装置还包括：
105.第三确定模块701，用于确定待处理医疗数据的类型对应的筛选方式，该待处理医疗数据的类型对应的筛选方式包括决策树方式和/或医疗消耗方式。
106.在一种可能的实施方式中，第三确定模块701，用于确定待处理病历的类型对应的筛选方式，该待处理病历的类型对应的筛选方式包括决策树方式和/或医疗消耗方式。
107.在一种可能的实施方式中，该待处理医疗数据的类型对应的筛选方式为决策树方式；该筛选模块502包括：
108.决策树筛选子模块703，用于将该待处理医疗数据中的特征信息输入决策树模型，通过该决策树模型在该特征信息对应的各医疗结果中选择出主要医疗结果；其中，该决策树模型是根据设定要求中的医疗结果选择方式生成的。
109.在一种可能的实施方式中，决策树筛选子模块703，用于将该待处理病历中的特征信息输入决策树模型，通过该决策树模型在该特征信息对应的各诊断结果中选择出主要诊断结果；其中，该决策树模型是根据该设定要求中的诊断结果选择方式生成的。
110.在一种可能的实施方式中，该待处理医疗数据的类型对应的筛选方式为医疗消耗方式；该筛选模块502包括：
111.消耗计算子模块704，用于根据该待处理医疗数据的消耗因子模型，计算该待处理医疗数据中的各医疗结果的消耗费用；
112.消耗筛选子模块705，用于选择该消耗费用最大的医疗结果作为该待处理医疗数据对应的主要医疗结果。
113.在一种可能的实施方式中，消耗计算子模块704，用于根据该待处理病历的消耗因子模型，计算该待处理病历中的各诊断结果的消耗费用；消耗筛选子模块705，用于选择该消耗费用最大的诊断结果作为该待处理病历对应的主要诊断结果。
114.在一种可能的实施方式中，该消耗因子模型是基于医学知识图谱建立的，该消耗因子模型包括医疗结果中的每种消耗因子的费用之和。
115.在一种可能的实施方式中，该消耗因子模型包括诊断结果中的每种消耗因子的费用之和。
116.图8是根据本公开另一实施例的医疗数据处理装置的结构示意图，该实施例的装置包括上述医疗数据处理装置实施例的一个或多个特征。在一种可能的实施方式中，该装置还包括：
117.搜索模块801，用于根据该待处理医疗数据中的特征信息和循证医学认知计算方法，在医学知识图谱中搜索得到标准医疗结果；
118.比较模块802，用于将该标准医疗结果消耗的医疗项目的费用与该待处理医疗数据包括的实际医疗结果消耗的医疗项目的费用进行比较，以判断该实际医疗结果的医疗项目是否合理。
119.在一种可能的实施方式中，搜索模块801，用于根据该待处理病历中的特征信息和循证医学认知计算方法，在医学知识图谱中搜索得到标准诊断结果；比较模块802，用于将该标准诊断结果消耗的医疗项目的费用与该待处理病历包括的实际诊断结果消耗的医疗项目的费用进行比较，以判断该实际诊断结果的医疗项目是否合理。
120.在一种可能的实施方式中，该装置还包括：
121.第二发送模块803，用于向客户端发送该待处理医疗数据的医疗消耗结果，该医疗消耗结果中包括以下至少之一：
122.该待处理医疗数据中各医疗结果的排序推荐结果；
123.主要医疗结果的推荐原因；
124.主要医疗结果的推荐结果；
125.每个医疗结果的消耗占比；
126.不合理医疗消耗。
127.在一种可能的实施方式中，第二发送模块803，用于向客户端发送该待处理病历的医疗消耗结果，该医疗消耗结果中包括以下至少之一：
128.该待处理病历中各诊断结果的排序推荐结果；
129.主要诊断结果的推荐原因；
130.主要诊断结果的推荐结果；
131.每个诊断结果的消耗占比；
132.不合理医疗消耗。
133.本公开实施例的医疗数据处理装置的各模块、子模块的具体功能和示例的描述，可以参见上述医疗数据处理方法实施例中对应步骤的相关描述，在此不再赘述。
134.本公开的技术方案中，所涉及的用户个人信息的获取，存储和应用等，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。
135.根据本公开的实施例，本公开还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。
136.在一种应用场景中，随着疾病诊断相关分组(drg)和基于大数据的病种分值付费(dip，big data diagnosis intervention)在公立医院医保支付中的应用越来越多，医疗保障基金结算清单的数据质量对drg/dip的分组的影响日益凸显。对于医疗保障基金结算清单中临床诊断的填写，临床医生习惯按照诊断学的要求书写，按照病因诊断、病理形态诊断、病理生理诊断、并发症、伴发疾病等排序。在医保支付的场景下，主要诊断选择的一般原则可以为消耗医疗资源最多、对患者健康危害最大、影响住院时间最长。临床诊断书写顺序和清单，出院诊断书写顺序的差异性等，可能影响主要诊断选择的准确性，进而影响drg/dip的分组结果，导致支付结果不能准确反映医院的诊疗工作。
137.目前辅助主要诊断选择的信息化系统会面对书写病案的医师、编码员设置不同的
功能。如在住院医师下诊断的时候标注所下诊断的定义以及选择主要诊断的原则。编码员的编码界面可以显示诊断的相关的编码原则以及可能出现的合并编码，供参考使用。这种方式对临床选择主要诊断的帮助并不是很客观，往往编码员还是需要和临床医生频繁沟通。
138.此外，受drg/dip付费规则影响，主要诊断选择的原则也会发生变化。临床医生按照习惯的临床思维选择会导致选择主要诊断出现偏差。如果主要诊断的选择对临床医生的主观性的依赖较强，只能提醒选择主要诊断的原则，而不是给出客观、量化的诊断排序。
139.本公开实施例提供的医疗数据处理方法可以包括病历处理方法，具体可以包括一种基于知识图谱计算消耗因子的主要诊断选择方法。基于该主要诊断选择方法可以形成主要诊断选择系统。该主要诊断选择方法包括：基于医学知识图谱的基于特殊病历的排序决策树模型、医疗消耗的合理性评价、医疗消耗因子模型搭建、主要诊断推荐排序等。示例性地，可以将本公开实施例的主要诊断选择方法嵌入医院病案系统等，帮助临床医生、编码员等填写医疗保障基金结算清单。
140.基于医学知识图谱，可以提供医疗消耗因子模型，可以将本份病历中，患者所有的医学消耗，通过知识图谱关系联想，与诊断建立联系，计算“消耗医疗资源”最多的诊断，并且，提供基于特殊病历(比如产科、肿瘤、烧伤、损伤、中毒等)的排序决策树，从而辅助临床医生选择主要诊断。
141.参见图9，以某种病历例如住院病案为例。首先，住院大于60天或总费用小于4元的病案为不入分组器病案。其他的为入分组器病案、即待处理病历。该筛选规则仅是示例而非显示，也可以采用其他规则作为是否入分组器的筛选规则。其中，分组可以为drg。对于入分组器病案，判断是否满足设定要求例如，是否满足《医保结算清单填写规范》规则。如果是，通过基于特殊病历的排序决策树模型进行排序和/或筛选，具体可以对于损伤、烧伤、产科、肿瘤、中毒等特殊病历进行排序和/或筛选，得到主要诊断。否则，执行基于医学知识图谱的医疗消耗的合理性评价，需要搭建医疗消耗因子模型，并利用医疗消耗因子模型筛选主要诊断。最后，可以对主要诊断进行推荐排序。
142.下面分别介绍每个部分的详细内容。
143.1、基于特殊病历的排序决策树模型
144.对于特殊病历，可以按照设定要求例如《医保结算清单填写规范》要求的主要诊断选择原则建立排序决策树模型。具体要求的示例包括但不限于：1)多部位损伤，选择明确的最严重损伤和/或主要治疗的疾病诊断为主要诊断。2)多部位烧伤，以烧伤程度最严重部位的诊断为主要诊断。同等烧伤程度的情况下，选择烧伤面积最大部位的诊断为主要诊断。3)中毒的患者，选择中毒诊断为主要诊断。4)产科的主要诊断是指产科的主要并发症或合并疾病。没有任何并发症或合并疾病分娩的情况下，选择o80或o84为主要诊断。5)肿瘤等等特殊病历。
145.参见图10，针对某个具体的病历，可以将该病历的特征信息输入排序决策树模型，排序决策树模型可以按照一定规则进行判断。
146.例如，排序决策树模型先判断该病历的特征信息是否满足优先规则属性。如果满足优先规则属性，再判断该病历的特征信息是否为损伤、烧伤、中毒、产妇、肿瘤。
147.如果该病历的特征信息为损伤、烧伤或中毒，排序决策树模型可以分别进行选择。
多部位损伤，以对健康危害最大的损伤或主要治疗的损伤作为主要诊断。多部位灼伤，以灼伤程度最严重部位的诊断为主要诊断；在同等程度的灼伤时，以面积最大部位的诊断为主要诊断。以治疗中毒为主要目的的，选择中毒为主要诊断，临床表现为其他诊断。此外，还可以选择药物成瘾。
148.如果该病历的特征信息为产妇，排序决策树模型可以进一步判断是否有合并症或并发症入院。如果是，则选择产科的主要合并症或并发症为主要诊断。否则，选择妊娠、分娩情况等构成，包括宫内妊娠周数、胎数(g)，产次(p)、胎方位、胎儿和分娩情况等。
149.如果该病历的特征信息为肿瘤，排序决策树模型可以判断既往史中是否有该肿瘤确诊结果。如果有该肿瘤确诊结果，可以进一步判断是否肿瘤有转移等继发性诊断出现。如果有继发性诊断出现，可以进一步判断是否本次通过病理诊断等确认，如果是则选择继发肿瘤作为主要诊断，原发肿瘤作为其他诊断；否则进一步判断是否进行放化疗；如果进行放化疗，则选择恶性肿瘤放疗或化疗为主要诊断；如果没有进行放化疗，则查找医嘱治疗方向指向什么疾病(消耗因子)，将该疾病为主要诊断。如果没有肿瘤有转移等继发性诊断出现，可以进一步判断是否本次通过病理诊断等确认，如果是，则无论是否手术，都可以选择肿瘤作为主要诊断。
150.如果排序决策树模型判断该病历的特征信息不满足优先规则属性，可以进一步判断是否做手术和/或操作。如果做手术和/或操作，则进一步判断有无术后并发症，无论有无，可以进行主要手术操作读取，并进行手术操作隶属的学科判断，进而选择与手术治疗相一致的疾病作为主要诊断。
151.如果不做手术和/或操作，而是纯内科治疗，可以判断离院时诊断是否明确。如果不明确，选择入院原因为症状或疾病诊断(例如诊断包括检验检查等治疗方案指向的高优疑似诊断，疾病包括该症状、体征或异常的检查结果)。如果明确，可以进行以下操作：基于既往史诊断提取、主诉和入院原因(例如，因a原因，以b诊断收入院)；根据出院诊断-入院诊断判断是否出现新增诊断；病因诊断优于临床表现性诊断。其中，基于既往史诊断提取、主诉和入院原因后，可以基于隶属疾病类型与本次住院诊断是否重叠。在根据出院诊断-入院诊断判断是否出现新增诊断时，如果判断为是，可以得到院内合并症与并发症，否则可以得到原疾病检出。
152.2、基于医学知识图谱的医疗消耗的合理性评价
153.通过临床医学知识经过处理生成医学知识图谱。通过知识图谱和循证医学认知计算技术，能够根据诊断特征搜索合理的诊断结果，结合患者的实际消耗情况，自动判断用药、检查、治疗、耗材、手麻、化验等医疗项目的合理性。
154.3、医疗消耗因子模型搭建
155.除第1点的特殊病历外，其他类型的病历根据知识图谱建立消耗因子模型，参见下式：
156.yi＝x1i x2i x3i ... xni
157.在该式中，变量的含义可以包括：
158.yi：与该诊断关联的所有费用总和；
159.x1i-xni：与该诊断关联的合理消耗的用药、检查、治疗、耗材、手麻、化验等医疗项目的费用。
160.参见图11，诊断a包括的医疗项目为药物a、耗材c、医疗服务f；诊断b包括的医疗项目为药物b、耗材c；诊断c包括的医疗项目为医疗服务d。根据医疗消耗因子模型，诊断a的消耗费用为药物a、耗材c、医疗服务f的费用之和。诊断b的消耗费用为药物b、耗材c的费用之和。诊断c的消耗费用为医疗服务d的费用。
161.4、主要诊断推荐排序
162.符合特殊病历的，按照主要诊断排序决策树推荐；不符合特殊病历的，推荐max(yi)对应的诊断、即消耗费用最大的诊断为主要诊断。参见图12，在客户端可以根据消耗结果和排序结果等生成检测结论。例如，检测结论速递可以包括：
163.诊断排序推荐：脑梗死，高血压3级高危，胆囊结石；
164.推荐原因：医疗保障基金结算清单填写规范；
165.推荐结果：基于医疗保障基金结算清单填写规范，脑梗死为主要诊断；
166.各诊断的占比：脑梗死76.69％；高血压3级高危10.9％；胆囊结石5.03％；通用消耗0％；不合理7.32％等。
167.不合理医疗消耗：共计两条，涉及医疗总费用xx.x元。
168.利用本方案形成的应用程序等产品可独立安装运行，也可与其他系统(例如病案首页统计系统、hqms系统、电子病历系统、drgs平台等)结合运用，帮助临床医生、编码员等人员填写医疗保障基金结算清单。进一步地，可以保证临床工作思维的连贯性，应用效果更好。
169.本公开实施例的病历处理方法，具有以下一个或多个效果。
170.1、病历中的诊断找的更全
171.提供基于自然语言理解技术的病历信息自动抽取，自动找到诊断全集。在此基础上提供病历快照，明确诊断信息来源。
172.2、病历中的主要诊断选的更准
173.在诊断完整、关联准确的基础上，基于消耗关系，判断主要诊断选择的正确性。
174.3、drg组入的病历更优
175.避免主要诊断选择错误造成的入组偏差。
176.图13示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备1300的示意性框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。
177.如图13所示，设备1300包括计算单元1301，其可以根据存储在只读存储器(rom)1302中的计算机程序或者从存储单元1308加载到随机访问存储器(ram)1303中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在ram 1303中，还可存储设备1300操作所需的各种程序和数据。计算单元1301、rom 1302以及ram 1303通过总线1304彼此相连。输入/输出(i/o)接口1305也连接至总线1304。
178.设备1300中的多个部件连接至i/o接口1305，包括：输入单元1306，例如键盘、鼠标等；输出单元1307，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元1308，例如磁盘、光盘等；以
及通信单元1309，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元1309允许设备1300通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
179.计算单元1301可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元1301的一些示例包括但不限于中央处理单元(cpu)、图形处理单元(gpu)、各种专用的人工智能(ai)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(dsp)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元1301执行上文所描述的各个方法和处理，例如医疗数据处理方法。例如，在一些实施例中，医疗数据处理方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元1308。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由rom 1302和/或通信单元1309而被载入和/或安装到设备1300上。当计算机程序加载到ram 1303并由计算单元1301执行时，可以执行上文描述的医疗数据处理方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元1301可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行医疗数据处理方法。
180.本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)、专用标准产品(assp)、芯片上系统的系统(soc)、负载可编程逻辑设备(cpld)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
181.用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
182.在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
183.为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，crt(阴极射线管)或者lcd(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入、或者触觉输入)来接收来自用户的输入。
184.可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(lan)、广域网(wan)和互联网。
185.计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。
186.应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
187.上述具体实施方式，并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。