[發明專利]一種基于大數據的雷同病例識別方法及計算設備在審
| 申請號： | 201811284814.7 | 申請日： | 2018-10-30 |
| 公開（公告）號： | CN109545382A | 公開（公告）日： | 2019-03-29 |
| 發明（設計）人： | 南致超 | 申請（專利權）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分類號： | G16H50/70 | 分類號： | G16H50/70 |
| 代理公司： | 廣州三環專利商標代理有限公司 44202 | 代理人： | 郝傳鑫;熊永強 |
| 地址： | 518000 廣東省深圳市福田區福*** | 國省代碼： | 廣東;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 計算設備 數據項 大數據 病例數據 提示信息 提示 輸出 審核 | ||
1.一種基于大數據的雷同病例識別方法，其特征在于，包括：
接收第一病例集，所述第一病例集包括多個病例，單個病例的病例數據包括多個數據項；
計算所述第一病例集中的第一病例的雷同率，所述第一病例的雷同率為所述第一病例包括的數據項的種數與所述第一病例集中所有病例所包括的數據項的總種數的比值；
判斷所述第一病例的雷同率是否大于第一比例閾值，如果是，則輸出用于提示所述第一病例為雷同病例的提示信息。
2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述計算設備接收第一病例集包括：
接收第二病例集，從所述第二病例集中篩選出滿足第一篩選條件的病例，得到所述第一病例集，所述第一篩選條件包括以下一種或多種的組合：
醫院為第一醫院；
就診時間在第一時間區間的范圍之內；
參保人為第一參保人；
主治醫師為第一醫師。
3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
根據篩選條件與比例值的對應關系，確定所述第一篩選條件對應的第一比例閾值。
4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述數據項為藥品的標識；
病例i的雷同率可以通過下述公式計算：
其中，i為所述第一病例集中病例的索引，i為正整數，Pi為所述病例i的雷同率，Mi為所述病例i包括的藥品的種數，M為所述第一病例集中所有病例所包括的藥品的總種數。
5.如權利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，病例i的雷同率通過下述公式計算：
其中，i為所述第一病例集中病例的索引，i為正整數，Pi為所述病例i的雷同率，Ni為所述病例i包括的數據項的種數，N為所述第一病例集中所有病例所包括的數據項的總種數。
6.如權利要求1-4任一所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
根據所述第一病例集中的所有病例的雷同率，確定所述第一病例集中所有的雷同病例；
可視化顯示所述第一病例集中所有的雷同病例。
7.如權利要求6所述的方法，其特征在于，所述可視化顯示根據所述第一病例集中所有的雷同病例包括：
統計第三病例集中第一數據項出現的頻次，顯示第一圖像，所述第一圖像包括所述第一數據項與所述第一數據項的頻次的對應關系；
其中，所述第三病例集為所述第一病例集中所有的雷同病例的集合，所述第一數據項為所述第三病例集中任一病例所包括的任一種數據項。
8.一種計算設備，其特征在于，包括處理器、存儲器以及通信模塊，所述處理器耦合所述存儲器、所述通信模塊，所述處理器用于調用所述存儲器存儲的程序代碼執行如權利要求1-7中任一項權利要求所述的基于大數據的雷同病例識別方法。
9.一種計算設備，其特征在于，包括：
接收單元，用于接收第一病例集，所述第一病例集包括多個病例，單個病例的病例數據包括多個數據項；
第一計算單元，用于計算所述第一病例集中的第一病例的雷同率，所述第一病例為所述第一病例集中任意一個病例，所述第一病例的雷同率為所述第一病例包括的數據項的種數與所述第一病例集中所有病例所包括的數據項的總種數的比值；
判斷單元，用于判斷所述第一病例的雷同率是否大于第一比例閾值；
輸出單元，用于在所述判斷單元的判斷結果為是時，輸出用于提示所述第一病例為雷同病例的提示信息。
10.一種計算機存儲介質，其特征在于，所述計算機存儲介質存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1-7中任一項權利要求所述的基于大數據的雷同病例識別方法。
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