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申请/专利权人：中国人民解放军总医院

摘要：本发明涉及医疗数据分析处理技术领域，尤其涉及一种基于决策分析的非计划重返事件处理系统，包括第一数据获取模块、第二数据获取模块、数据重构模块、特征标定模块、重返特征识别模块以及重返诊断匹配模块，通过第一重返数据集中的数据进行数据训练，生成重返预测模型，通过第二重返数据集的重返数据进行数据训练，生成重返类型识别模型，能够通过区分训练样本数据提高模型训练效率，并且，通过扩充样本数据量，能够提高模型训练精度，通过分析第二重返数据集中的各特征指标对应的超差百分比对应的特征指标与重返类型的匹配结果对各特征指标的标定值进行调整，提高了重返预测模型的准确度。

主权项：1.一种基于决策分析的非计划重返事件处理系统，其特征在于，包括：第一数据获取模块，用以根据设定的有效数据周期在医疗信息数据库中获取第一目标数据以及与第一目标数据对应的医疗特征信息生成第一重返数据集；第二数据获取模块，其与所述第一数据获取模块相连，用以根据重返数据获取规则从所述医疗信息数据库中获取若干第二目标数据以及与第二目标数据对应的医疗特征信息生成第二重返数据集，以及，获取从所述第一目标数据中剔除第二目标数据后形成的第三目标数据以及与第三目标数据对应的医疗特征信息生成第三重返数据集；数据重构模块，其分别与所述第一数据获取模块和所述第二数据获取模块相连，用以将医疗信息中的自然语言进行处理形成结构语言，以使所述第一重返数据集、所述第二重返数据集及所述第三重返数据集中的数据标准化；特征标定模块，其分别与所述第一数据获取模块和所述第二数据获取模块相连，用以存储医疗特征信息中的各特征指标对应的标定值，并对所述第一重返数据集、所述第二重返数据集及所述第三重返数据集中的数据进行标定值转化；重返特征识别模块，其与所述数据重构模块相连，用以对所述第一重返数据集中的数据进行数据训练，生成重返预测模型，并根据所述第二重返数据集的重返数据进行数据训练，生成重返类型识别模型；重返诊断匹配模块，其与所述重返特征识别模块以及所述特征标定模块相连，用以计算所述第二重返数据集中的各特征指标对应的超差百分比，并根据超差百分比对应的特征指标与重返类型的匹配结果对各特征指标的标定值进行调整，以提高重返预测模型的准确度；其中，所述第一目标数据为已出院患者对应的标记信息，第二目标数据为重返患者对应的标记信息，医疗特征信息包括入院时间、出院时间、诊断信息和治疗信息，所述标记信息用以确定对应的医疗事件目标主体；所述数据重构模块对所述第一重返数据集、所述第二重返数据集及所述第三重返数据集中的医疗特征信息中的自然语言依次进行数据清洗和数据变换生成词向量，将医疗特征信息转化为结构化数据，以使第一重返数据集、第二重返数据集及第三重返数据集中的各项数据标准化；所述数据变换包括分词、词性标注和去停用词；所述重返特征识别模块根据所述第一重返数据集中各第一目标数据对应的预设时段的医疗特征信息与重返结果的映射关系，对第一重返数据集进行数据训练，以生成所述重返预测模型，重返预测模型的输入值为医疗特征信息，重返预测模型的输出值为重返结果标签；其中，所述预设时段为各第一目标数据入院时间到出院时间对应的时间段，所述医疗特征信息包括病种类型、治疗科室、用药数据、首次化验数据、末次化验数据，所述重返结果标签包括非重返事件和重返事件；所述重返特征识别模块根据所述第二重返数据集中各第二目标数据对应的重返触发时段的医疗特征信息与重返结果的映射关系，对第二重返数据集进行数据训练，以生成所述重返类型识别模型，重返类型识别模型的输入值为医疗特征信息，重返预测模型的输出值为重返类型标签；其中，所述重返触发时段为各第二目标数据出院时间到再次入院时间对应的时间段，所述重返类型标签存储于医疗信息数据库中。

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