公开(公告)号：CN110957013B

公开(公告)日：2022-09-23

申请号：CN201811132323.0

申请日：2018-09-27

申请人： 清华大学

发明人： 金涛 ,  黄俊捷 ,  王建民

IPC分类号： G16H10/20 ,  G16H10/60 ,  G16H40/20 ,  G06N3/12

摘要： 本发明实施例提供基于遗传算法的临床路径本地化的方法和装置。其中，方法包括：建立指定疾病的国家标准临床路径的电子化模型，并根据电子化模型，获取各阶段的重点医嘱项目；根据患有指定疾病且已治愈的患者的病历，获取收费项目；根据遗传算法，获取各阶段的重点医嘱项目与收费项目之间的映射关系；根据映射关系，生成本地化临床路径。本发明实施例提供的基于遗传算法的临床路径本地化的方法和装置，根据国家标准临床路径电子化模型，根据遗传算法，获取各阶段的重点医嘱项目与收费项目之间的映射关系，根据映射关系能生成准确度高、通用性强的本地化临床路径，能够有效地辅助我国医疗机构进行本地化临床路径的制定。

公开(公告)号：CN110648741A

公开(公告)日：2020-01-03

申请号：CN201810681190.6

申请日：2018-06-27

申请人： 清华大学

发明人： 金涛 ,  黄俊捷 ,  王建民

IPC分类号： G16H20/10 ,  G06Q10/06 ,  G06Q40/08

摘要： 本发明实施例提供一种基于局部离群因子的识别开药异常的医生的方法及装置，所述方法包括：获取每个医生开药的药品类数据；根据所述药品类数据，确定所述医生开药的特征向量；预处理所述特征向量，并根据预处理后的特征向量计算所述医生的局部离群因子值；根据所述局部离群因子值，识别开药异常的医生。所述装置执行上述方法。本发明实施例提供的基于局部离群因子的识别开药异常的医生的方法及装置，通过获取每个医生开药的药品类数据，确定该医生开药的特征向量，并根据预处理的特征向量计算每个医生的局部离群因子值，从而识别开药异常的医生，能够准确、简便、低成本地识别开药异常的医生。

公开(公告)号：CN110957013A

公开(公告)日：2020-04-03

申请号：CN201811132323.0

申请日：2018-09-27

申请人： 清华大学

发明人： 金涛 ,  黄俊捷 ,  王建民

IPC分类号： G16H10/20 ,  G16H10/60 ,  G16H40/20 ,  G06N3/12

摘要： 本发明实施例提供基于遗传算法的临床路径本地化的方法和装置。其中，方法包括：建立指定疾病的国家标准临床路径的电子化模型，并根据电子化模型，获取各阶段的重点医嘱项目；根据患有指定疾病且已治愈的患者的病历，获取收费项目；根据遗传算法，获取各阶段的重点医嘱项目与收费项目之间的映射关系；根据映射关系，生成本地化临床路径。本发明实施例提供的基于遗传算法的临床路径本地化的方法和装置，根据国家标准临床路径电子化模型，根据遗传算法，获取各阶段的重点医嘱项目与收费项目之间的映射关系，根据映射关系能生成准确度高、通用性强的本地化临床路径，能够有效地辅助我国医疗机构进行本地化临床路径的制定。