一种面向医疗质量评价的大数据挖掘方法

摘要

一种面向医疗质量评价的大数据挖掘方法，本发明涉及大数据挖掘在医疗质量评价领域，其旨在解决现有技术中数据采样值选取过于经验化、数据处理结构中冗余数据过多且医疗质量评定模型与病例数据关联度过低等技术问题。本发明方法主要包括预处理，使处理后的数据满足后续步骤的要求；模型聚类分级，将数据挖掘中的聚类思想应用到医疗质量评价中各个因素的打分中；模型病例质量计算，针对每一条的病例，进行基于病例质量模型的分数计算；模型结果输出，根据每一条的病例质量分数，计算出医疗单位最终的医疗质量分数，进而得到最终的结果。本发明用于提供医疗质量评价方法。

主权项

一种面向医疗质量评价的大数据挖掘方法，其特征在于，包括以下步骤，步骤1、对源数据进行噪声处理，再根据数据库，完成源数据的数据格式化和对应源数据属性参数的数值化，获得预处理数据；步骤2、利用X均值聚类算法，对应预处理数据，通过循环迭代的方式计算聚类最优解，再根据聚类最优解按照病例进行聚类，获得病例缺陷因素聚类结果集；步骤3、对病例缺陷因素聚类结果集进行分类计算，获得病例参数值，再根据病例参数值，利用病例质量模型计算出病例质量分数；步骤4、根据病例质量分数，通过病例优良率公式计算出医疗单位的医疗质量分数，最后通过划分医疗质量分数等级完成医疗质量评价。