[发明专利]一种跨系统患者交叉索引方法及其系统无效

专利信息
申请号: 200810225328.8 申请日: 2008-10-30
公开(公告)号: CN101727535A 公开(公告)日: 2010-06-09
发明(设计)人: 许文平;吴晓磊;丁琳;张月冰 申请(专利权)人: 北大方正集团有限公司;北京方正众邦数字医疗系统有限公司
主分类号: G06F19/00 分类号: G06F19/00;G06F17/30
代理公司: 北京君尚知识产权代理事务所(普通合伙) 11200 代理人: 余功勋
地址: 100871 北京市*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 系统 患者 交叉 索引 方法 及其
【说明书】:

技术领域

发明涉及一种对象匹配方法,特别涉及一种跨系统患者交叉索引方法及其系统,属于计算机软件技术领域。

背景技术

患者在医院就诊时,医院系统为患者分配一个唯一标识,并记录该患者的一些基本信息,形成患者在该医院的主索引,患者在该医院的历次就诊记录通过其主索引可以连接起来,形成一个完整的本院就诊档案。患者由于病情的需要会在不同医院就诊,每个医院会分别建立类似的档案,但由于缺乏医院间统一的患者索引,无法把不同医院的同一患者的就诊记录连接起来,每个医院便成为一个信息孤岛,无法通过快捷的网络获得完整的患者病历资料。

在不同系统间识别患者身份,目前的做法是在各个系统中记录一个公共的标识,例如身份证号,在系统之间通过传递公共标识来表明要访问的患者身份。如果是新建的系统,可以通过这种方式来标识患者是可行的,但对大量现有系统,其中很少有这种区域范围的患者标识,或者有此字段,但大量患者该项内容为空,无法用于识别患者。

发明内容

本发明的目的在于提供一种适合患者信息匹配的跨系统患者交叉索引方法及其系统,通过信息系统提供的部分患者信息与现有索引库中的信息进行高精度的匹配,从而在医院系统间建立患者交叉索引系统,为医院间的信息共享提供患者身份识别基础服务。

本发明的基本原理是根据信息系统提供的患者信息和所提供信息中每个属性的重要度确定该患者每个属性的权重,与现有交叉索引库中的患者信息进行匹配并依据各属性的权重计算患者的匹配度,当找到匹配度达到预定义的匹配值的患者时,确定该患者为精确匹配的对象,如果没有找到精确匹配的对象,但存在匹配度达到系统定义为潜在重复的对象,通过预先定义的属性间的相关性对可能匹配的对象进行确认或排除,最终确定待匹配的患者在现有交叉索引库中存在唯一匹配的对象或不存在匹配对象。

本发明的技术方案如下:

一种跨系统患者交叉索引方法,其步骤为:

1)设置患者信息包含的属性、属性重要度以及属性相关性;

2)根据接收的待匹配患者信息,计算上述属性的属性权重;

3)以设定的某一属性搜索交叉索引库,得到患者集合S;

4)将接收的待匹配患者属性信息与集合S中的患者属性信息逐项进行比较;

5)根据比较结果和属性权重计算集合S中患者的匹配度P;

6)设置一匹配下限H1和可能匹配下限H2,且H1>H2;如果P≥H1,则结束匹配过程并输出该患者信息;如果P<H1,则进行步骤7);

7)将H2<P<H1的患者标记为潜在重复,根据属性相关性重新计算潜在重复患者的匹配度P,如果P≥H1,则结束匹配过程并输出该患者信息;如果P<H1,则将H2≤P<H1的患者标记为潜在重复同时删除P≤H2的患者信息,输出潜在重复患者结束匹配过程。

所述属性包括:姓名、证件类型及证号、性别、出生日期、工作单位、住址、电话、母亲姓名、配偶姓名、出生地、血型。

所述属性相关性的设置方法为:将两个或多个属性进行组合并设置组合后的属性重要度。

所述属性权重的计算方法为:首先根据属性对应的重要度计算所接收的属性重要度之和,其中所述属性重要度之和中包括姓名、性别、出生日期、住址的属性重要度;然后计算每个接收的属性的重要度在所述重要度之和中的比重,得到本次匹配的属性权重。

所述方法中对所述地址、日期、姓名属性进行规范化处理。

所述根据属性相关性重新计算潜在重复患者的匹配度P的方法为:

51)用相关属性的重要度取代单个属性的重要度并计算所接收的属性重要度之和;

52)计算每个接收的属性的重要度在所述重要度之和中的比重,得到本次匹配的属性权重;

53)将接收的待匹配患者属性信息与潜在重复患者的属性信息逐项进行比较;

54)把匹配成功的属性的权重相加,得到潜在重复患者的匹配度P。

所述交叉索引库包括每个患者的最佳索引记录及其在每个系统登记的索引记录,匹配结束后根据返回的匹配结果更新该患者的所述最佳索引记录。

本发明的系统包括界面层、数据库层、数据分析层;

所述界面层包括输入界面和输出界面用于为医护人员提供输入信息界面和显示输出返回的查询结果;

所述数据库层包括交叉索引库,用于提供患者在各系统登记的属性信息;

所述数据分析层包括匹配索引模块、匹配度计算模块、二次匹配模块,其中

所述匹配索引模块用于根据输入的患者信息与交叉索引库中的患者信息进行匹配;

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