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龙图腾网获悉中国人民解放军陆军军医大学第一附属医院申请的专利基于大数据分析的病案首页质量管控系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121565358B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610078616.3，技术领域涉及：G16H10/60；该发明授权基于大数据分析的病案首页质量管控系统及方法是由何念芹;李理;王红迁;谭春蕾;吴涛涛;童欣设计研发完成，并于2026-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据分析的病案首页质量管控系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及病案管理技术领域，尤其涉及基于大数据分析的病案首页质量管控系统及方法，本发明结合来源节点的临床工作数据和诊断记录数据，对病案首页数据输入质量和数据复杂性进行分析；从而对来源节点数据编码干扰情况进行分析；结合病案首页数据编码人员的编码任务列表数据和历史编码病案数据，分析编码人员的编码任务负荷状态和编码水平异常情况，从而量化分析病案首页数据编码人员的编码失衡性；基于来源节点数据编码干扰情况分析结果和病案首页数据编码人员的编码失衡性分析结果，对病案首页质量风险进行评估。从而保障了编码环节的质量与效率，减少了因数据质量低下引发的医保拒付与运营管理风险。

本发明授权基于大数据分析的病案首页质量管控系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于大数据分析的病案首页质量管控方法，其特征在于，包括下述步骤： S1、获取病案首页数据编码人员的编码任务列表数据和历史编码病案数据，同时获取病案首页数据来源节点的临床工作数据和诊断记录数据； S2、结合来源节点的临床工作数据和诊断记录数据，对病案首页数据输入质量和数据复杂性进行分析；并根据病案首页数据输入质量和数据复杂性分析结果，对来源节点数据编码干扰情况进行分析； S3、结合病案首页数据编码人员的编码任务列表数据和历史编码病案数据，分析编码人员的编码任务负荷状态和编码水平异常情况，并根据编码人员的编码任务负荷状态和编码水平异常情况，量化分析病案首页数据编码人员的编码失衡性； S4、基于来源节点数据编码干扰情况分析结果和病案首页数据编码人员的编码失衡性分析结果，对病案首页质量风险进行评估； S5、基于病案首页质量风险评估结果，执行病案首页质控干预方案； 所述步骤S2中结合来源节点的临床工作数据和诊断记录数据，对病案首页数据输入质量和数据复杂性进行分析；并根据病案首页数据输入质量和数据复杂性分析结果，对来源节点数据编码干扰情况进行分析，包括以下具体步骤： S21、提取来源节点的临床工作数据和诊断记录数据； S22、将诊断记录数据导入数据输入质量风险分析策略中进行数据输入质量风险分析； S23、将临床工作数据和诊断记录数据导入数据复杂性分析策略中进行数据复杂性分析； S24、将数据输入质量风险分析结果和数据复杂性分析结果进行加权求和，得到来源节点数据编码干扰情况； 所述步骤S3中结合病案首页数据编码人员的编码任务列表数据和历史编码病案数据，分析编码人员的编码任务负荷状态和编码水平异常情况，并根据编码人员的编码任务负荷状态和编码水平异常情况，量化分析病案首页数据编码人员的编码失衡性，包括以下具体内容： S31、提取编码人员的编码任务列表数据和历史编码病案数据； S32、将编码任务列表数据导入编码任务负荷状态分析策略中进行编码任务负荷状态分析； S33、将历史编码病案数据导入编码水平异常情况分析策略中进行编码水平异常情况分析； S34、将编码任务负荷状态分析结果和编码水平异常情况分析结果进行加权求和，得到病案首页数据编码人员的编码失衡性； 所述数据输入质量风险分析策略，包括以下具体步骤： 提取诊断记录数据中所有医疗文书的文本内容；并获取预定义的关键医疗元素清单； 使用基于BERT-BiLSTM-CRF的混合神经网络模型对所有医疗文书的文本内容进行医疗实体识别； 将模型识别出的医疗实体与预定义的关键医疗元素清单进行匹配，根据匹配结果，计算数据不完整性指数； 提取诊断记录数据中所有诊断描述和手术操作名称的自由文本；并构建包含医学术语间的层次关系和同义关系的标准医学术语知识图谱； 根据诊断记录数据中所有诊断描述和手术操作名称的自由文本和标准医学术语知识图谱，分析非标准术语比率； 将数据不完整性指数和非标准术语比率进行加权求和，得到数据输入质量风险分析结果； 所述数据复杂性分析策略，包括以下具体步骤： S231、提取诊断记录数据中的所有诊断编码和手术操作编码；并从医院历史病案数据库中提取历史诊断编码和历史手术操作编码，并对上述诊断编码和手术操作编码进行去重处理； S232、结合进行去重处理后的上述诊断编码和手术操作编码，分析病案的医疗概念复杂度； S233、提取诊断记录数据中的所有诊断编码；基于医院历史病案数据库，提取历史诊断编码的出现频率分布； S234、根据诊断记录数据中的所有诊断编码，以及历史诊断编码的出现频率分布，对病案的罕见诊断权重进行计算； S235、提取临床工作数据中的科室会诊记录，统计参与诊疗的所有临床科室数量；同时提取诊断记录数据中的特殊诊疗事件标记；基于上述数据构建病案的诊疗流程关系图，将各临床科室和特殊诊疗事件定义为图中的节点，将科室间的协作关系和特殊诊疗事件关联定义为图中的边；统计病案的诊疗流程关系图中的节点数量和边数量； S236、从医院历史病案数据库中，提取所有历史病案的诊疗流程关系图中的最大节点数量和最大边数量；将病案的诊疗流程关系图中的节点数量与最大节点数量的比值作为节点复杂性，将病案的诊疗流程关系图中的边数量与最大边数量的比值作为边复杂性；将节点复杂性和边复杂性进行加权求和，得到病案的流程复杂程度； S237、将病案的医疗概念复杂度、罕见诊断权重和流程复杂程度进行加权求和，得到数据复杂性分析结果； 所述编码任务负荷状态分析策略，包括以下具体步骤： S321、提取编码任务列表数据中所有待编码病案的主要诊断类别；计算每种主要诊断类别类型出现的次数；将每种主要诊断类别类型出现的次数与编码任务总数量相除，得到每种主要诊断类别的出现频率； S322、对每种主要诊断类别的出现频率进行平方运算，并将所有平方运算结果进行加法运算，用数值1减去加法运算结果，得到编码人员的认知切换频繁程度； S323、基于编码任务列表数据，分析编码人员的任务工时离散度； S324、将编码人员的认知切换频繁程度和任务工时离散度进行加权相加，得到编码任务负荷状态； 所述编码水平异常情况分析策略，包括以下具体步骤： S331、提取历史编码病案数据中所有已完成编码病案的编码质量审核结果；按诊断类别分类统计每个诊断类别下的编码错误率； S332、以各诊断类别的编码量占比为权重，对各类别的错误率进行加权平均，得到整体编码错误率； S333、提取历史编码病案数据中所有存在编码错误的病案记录；按诊断类别和错误类型两个维度对编码错误进行归类统计； S334、识别编码错误率大于平均错误率的诊断类别和错误类型组合，定义为编码人员的病案知识盲区；将病案知识盲区中所有诊断类别的编码错误率与平均错误率的比值进行求和取均值，作为病案知识盲区严重程度； S335、将整体编码错误率和病案知识盲区严重程度加权求和，得到编码人员的编码水平异常情况。

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