[发明专利]一种诊断编码和诊断名称匹配的方法和系统

权利要求书

1.一种诊断编码和诊断名称匹配的方法，其特征在于，包括：

获取医院的诊断记录，所述诊断记录包括医院编码、诊断编码以及诊断名称；

将所述医院编码、诊断编码以及诊断名称与预置的五元组匹配表相匹配，其中，所述五元组匹配表按照预设规则生成，所述五元组匹配表的内容包括医院编码、原始诊断编码、原始诊断名称、标准诊断编码、标准诊断名称；

若所述医院编码、诊断编码以及诊断名称分别等于所述五元组匹配表中的医院编码、原始诊断编码、原始诊断名称，则将所述诊断编码和所述诊断名称分别替换为所述标准诊断编码和所述标准诊断名称；

其中，所述五元组匹配表按照预设规则的生成步骤包括：

获取医院各年份的历年数据，判断历年数据与基准年份的编码版本是否发生变更，若没有发生变更，则基于各年份的历年数据中的诊断编码、对应诊断名称的所有组合及其组合对应的就诊量构造决策矩阵；

计算每个诊断编码对应的不同诊断名称的组内占比，记为G_ratio属性，判断所述诊断名称的G_ratio属性是否不小于预设阈值T₃，若是，则标记对应的诊断编码为1，其余为0，并记为属性Rule₁；

在所述决策矩阵中，剔除满足Rule₁＝1的诊断编码对应的数据之后，对剩余的每个诊断编码按照G_ratio属性从大到小排序，记为G_rank属性，如果满足

{G_ratio|G_rank＝2}×T≤{G_ratio|G_rank＝1}

则G_rank＝1所对应的诊断名称为排序最优诊断名称，标记满足G_rank＝1所对应的诊断名称为1，其余为0，并记为属性Rule₂，其中，{G_ratio|G_rank＝1}表示G_rank＝1所对应的G_ratio属性，{G_ratio|G_rank＝2}表示G_rank＝2所对应的G_ratio属性，T为采用统计经验确定的倍数；

在所述决策矩阵中，剔除满足Rule₂＝1的诊断编码对应的数据之后，提取G_ratio属性大于预设阈值T₅的诊断编码和诊断名称，并将每一个诊断编码提取诊断名称相似度超过预设阈值T₆的所有诊断名称中就诊量最多的诊断名称作为相似度最优诊断名称，标记选择的相似度最优诊断名称为1，其余为0，并记为属性Rule₃；

在所述决策矩阵中，剔除满足Rule₃＝1的诊断编码对应的数据之后，获取专家经验规则Rule₄，提取决策矩阵中所有Rule₁＝1或Rule₂＝1或Rule₃＝1时所有的诊断编码和诊断名称，合并专家经验规则Rule₄的诊断编码和诊断名称形成标准诊断编码和诊断名称对应表，并将所述决策矩阵中Rule₁＝1或Rule₂＝1或Rule₃＝1对应编码其他的诊断名称作为标准诊断名称，形成所述五元组匹配表。

2.根据权利要求1所述的诊断编码和诊断名称匹配的方法，其特征在于，所述判断历年数据与基准年份的编码版本是否发生变更包括：

基于历年数据中每个年份的每个诊断编码的就诊量与基准年份相同诊断编码的就诊量获取同比变化量；

将所述每年的同比变化量与预设的变化截点值相比较，如果所述同比变化量不大于所述预设的变化截点值，则获取该年份诊断编码不大于预设的变化截点值的唯一诊断编码的数量和该年份所有唯一诊断编码数量之比V_ratio；

如果V_ratio大于预设阈值T₂，则该年份的编码版本与基准年份的编码版本未发生变更。