[发明专利]基于神经网络实现针对医院专科能力进行量化评价处理的方法、装置、处理器及其存储介质

权利要求书

1.一种基于神经网络实现针对医院专科能力进行量化评价处理的方法，其特征在于，所述的方法包括以下步骤：

(1)进行数据采集与准备，对数据进行预处理和标准化；

(2)从技术和病种的维度进行指标的收集和计算；

(3)构建前馈神经网络，从患者的维度进行重病分类，并进行模型调优；

(4)整合技术、病种和患者的三个维度的量化指标；

(5)进行优化迭代。

2.根据权利要求1所述的基于神经网络实现针对医院专科能力进行量化评价处理的方法，其特征在于，所述的步骤(1)具体包括以下步骤：

(1.1)连接医院管理信息系统，采集获取医院管理信息系统中的数据；

(1.2)对取得的不同维度的数据进行整理和标准化，并进行编码对应。

3.根据权利要求2所述的基于神经网络实现针对医院专科能力进行量化评价处理的方法，其特征在于，所述的步骤(1.1)中采集的数据包括收费项目字典、医技服务项目字典、科室字典、科室月工作量、转科记录、患者基本信息、收费项目明细、检验申请、检验结果、检查申请和检查结果。

4.根据权利要求1所述的基于神经网络实现针对医院专科能力进行量化评价处理的方法，其特征在于，所述的步骤(2)具体包括以下步骤：

(2.1)收集和计算技术维度指标；

(2.2)收集和计算病种维度指标。

5.根据权利要求4所述的基于神经网络实现针对医院专科能力进行量化评价处理的方法，其特征在于，所述的步骤(2.1)具体包括以下步骤：

(2.1.1)将公开的各学科的关键技术与CPT代码对应，取得各个关键技术的RVU值，将基本技术和推荐技术分开用同样的方法处理，在医院的收费项目明细中找出关键技术的数量，将各科室关键技术开展数量通过RVU值加权得到平均难度；

(2.1.2)将各指标数据除以均值进行去量纲化，计算两个指标各自方差，并按相同比例换算得到推荐标准的权重，并获得基本标准的相应权重。

6.根据权利要求4所述的基于神经网络实现针对医院专科能力进行量化评价处理的方法，其特征在于，所述的步骤(2.2)中病种维度指标包含病种覆盖广度、基本诊断病例数量、推荐诊断病例数量和入径病种的加权平均住院日。

7.根据权利要求1所述的基于神经网络实现针对医院专科能力进行量化评价处理的方法，其特征在于，所述的步骤(3)具体包括以下步骤：

(3.1)根据患者的各项指标判断属于重患者还是轻患者，按照科室将结果进行汇总，得到每个科室轻重患者的数量；

(3.2)构建前馈神经网络，设置神经网络的深度L，以及每层网络中神经元的数量n_l，其中l∈[1:L]；

(3.3)将得到的数据划分为训练集和测试集，对构建的神经网络进行训练，得到初步分类结果及各项分数；

(3.4)进行模型调优。

8.根据权利要求1所述的基于神经网络实现针对医院专科能力进行量化评价处理的方法，其特征在于，所述的步骤(4)具体为：

将技术、病种和患者三个维度的指标进行整合，全部指标按平均值标准化以后，使用客观权重法确定这三个维度的权重，在权重确定后得到各个科室的标准化专科临床能力值。

9.一种基于神经网络实现针对医院专科能力进行量化评价处理的装置，其特征在于，所述的装置包括：

处理器，被配置成执行计算机可执行指令；

存储器，存储一个或多个计算机可执行指令，所述的计算机可执行指令被所述的处理器执行时，实现权利要求1至8中任一项所述的基于神经网络实现针对医院专科能力进行量化评价处理的方法的步骤。