本發(fā)明涉及醫(yī)療信息領域，更具體地，涉及一種持續(xù)評價結構化報告效能的方法及系統(tǒng)。

背景技術：

1、影像學結構化報告的質(zhì)量高于傳統(tǒng)的文本模板復制粘貼報告，但效率會低于傳統(tǒng)文本模式。對于結構化報告的質(zhì)量到底提升了多少，而效率到底降低了多少，以及在人員熟悉結構化報告模板之后，效率是否得到提升，使用ai與結構化報告整合之后，報告的效率和質(zhì)量又能得到多少提升，這些并沒有相應的評價方法。這對于促進科室推廣結構化報告的使用，以及圍繞結構化報告的使用持續(xù)推進與周邊信息系統(tǒng)的整合，缺少清晰的助力。所以，需要一種持續(xù)評價結構化報告效能的方法，來輔助科室醫(yī)生評價使用結構化報告的質(zhì)量和效率。

技術實現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本發(fā)明的主要目的在于提供一種持續(xù)評價結構化報告效能的方法及系統(tǒng)，該方法可用于評價診斷醫(yī)生使用單病種結構化報告模板完成報告時的質(zhì)量和效率，也可以評價診斷醫(yī)生使用該病種文本模板完成報告的情況下的質(zhì)量和效率，解決了現(xiàn)有技術中存在的不能對影像結構化報告使用情況進行評價的問題。

2、為達到上述目的，本發(fā)明的技術方案是這樣實現(xiàn)的：

3、一方面，本發(fā)明提供了一種持續(xù)評價結構化報告效能的方法，包括：步驟一：獲取預設周期內(nèi)某個報告醫(yī)生撰寫的某個單病種的所有患者報告清單；其中，每個患者的報告具備兩種報告形式，即，結構化報告和文本報告；步驟二：統(tǒng)計每個患者的結構化報告和文本報告中的段落總數(shù)量、文字總數(shù)量，以及撰寫每個患者的結構化報告耗時、文本報告耗時；步驟三：將每個患者的結構化報告的段落總數(shù)量、文字總數(shù)量、結構化報告耗時分別與文本報告的段落總數(shù)量、文字總數(shù)量、文本報告耗時進行比較，基于預設的權重，輸出段落數(shù)對比、文字數(shù)對比以及耗時對比的總占比，并生成所述預設周期內(nèi)變化趨勢圖。

4、優(yōu)選地，在執(zhí)行步驟三之前，該方法還包括：對所有患者的報告進行如下兩個方式的分類：第一類別：對所有患者的報告區(qū)分正常報告或異常報告；其中，針對結構化報告，通過判斷結構化標簽的點選，運用規(guī)則判斷該結構化報告是正常報告還是異常報告；針對文本報告，則使用nlp規(guī)則在診斷結論中分析相關文字來判斷該文本報告是正常報告還是異常報告；第二類別：對所有患者的報告區(qū)分初步報告或審核報告；基于所述第一類別和所述第二類別，執(zhí)行步驟三，分別生成正常報告預設周期內(nèi)的變化趨勢圖、初步報告中異常報告預設周期內(nèi)的變化趨勢圖、審核報告中異常報告預設周期內(nèi)的變化趨勢圖。

5、優(yōu)選地，將每個患者的結構化報告的段落總數(shù)量、文字總數(shù)量、結構化報告耗時分別與文本報告的段落總數(shù)量、文字總數(shù)量、文本報告耗時進行比較，基于預設的權重，輸出段落數(shù)對比、文字數(shù)對比以及耗時對比的總占比具體步驟為：分別計算結構化報告的段落總數(shù)量與文本報告的段落總數(shù)量的比值，定義為第一比值；結構化報告文字總數(shù)量與文本報告的文字總數(shù)量的比值，定義為第二比值；文本報告耗時與結構化報告耗時的比值，定義為第三比值；分別預設第一比值權重、第二比值權重、第三比值權重；分別將第一比值、第二比值、第三比值乘以與其對應的權重，將第一比值的權重比、第二比值的權重比、第三比值的權重比相加，最終得出總占比。

6、優(yōu)選地，患者的結構化報告與文本報告的對比規(guī)則為：所述總占比大于等于1，則表示撰寫結構化報告可行，所述總占比小于1，則表示撰寫結構化報告效率低，需要繼續(xù)提升該單病種結構化設計。

7、優(yōu)選地，該方法還包括：在結構化報告接入ai診斷模型后，執(zhí)行步驟一至步驟三，計算接入ai診斷模型后的總占比，所述總占比大于等于1，則表示撰寫結構化報告可行，所述總占比小于1，則表示撰寫結構化報告效率低，需要繼續(xù)提升該單病種結構化設計或ai診斷模型的算法。

8、優(yōu)選地，該方法還包括：輸出該單病種的結構化報告適應值，即，將預設周期內(nèi)每日的總占比求平均，輸出總占比的平均值，即為該單病種的結構化報告適應值。

9、另一方面，本發(fā)明還提供了一種持續(xù)評價結構化報告效能的系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括：報告獲取模塊、統(tǒng)計模塊和數(shù)據(jù)分析模塊，其中，所述報告獲取模塊，與所述統(tǒng)計模塊相連，用于獲取預設周期內(nèi)某個報告醫(yī)生撰寫的某個單病種的所有患者報告清單；其中，每個患者的報告具備兩種報告形式，即，結構化報告和文本報告；所述統(tǒng)計模塊，分別與所述報告獲取模塊、所述數(shù)據(jù)分析模塊相連，用于統(tǒng)計每個患者的結構化報告和文本報告中的段落總數(shù)量、文字總數(shù)量，以及撰寫每個患者的結構化報告耗時、文本報告耗時；所述數(shù)據(jù)分析模塊，與所述統(tǒng)計模塊相連，用于將每個患者的結構化報告的段落總數(shù)量、文字總數(shù)量、結構化報告耗時分別與文本報告的段落總數(shù)量、文字總數(shù)量、文本報告耗時進行比較，基于預設的權重，輸出段落數(shù)對比、文字數(shù)對比以及耗時對比的總占比，并生成所述預設周期內(nèi)變化趨勢圖。

10、優(yōu)選地，該系統(tǒng)還包括報告分類模塊，其中，所述報告分類模塊，分別與所述報告獲取模塊和所述數(shù)據(jù)分析模塊相連，用于對所有患者的報告進行如下兩個方式的分類：第一類別：對所有患者的報告區(qū)分正常報告或異常報告；其中，針對結構化報告，通過判斷結構化標簽的點選，運用規(guī)則判斷該結構化報告是正常報告還是異常報告；針對文本報告，則使用nlp規(guī)則在診斷結論中分析相關文字來判斷該文本報告是正常報告還是異常報告；第二類別：對所有患者的報告區(qū)分初步報告或審核報告；所述數(shù)據(jù)分析模塊還用于基于所述第一類別和所述第二類別，將每個患者的結構化報告的段落總數(shù)量、文字總數(shù)量、結構化報告耗時分別與文本報告的段落總數(shù)量、文字總數(shù)量、文本報告耗時進行比較，基于預設的權重，輸出段落數(shù)對比、文字數(shù)對比以及耗時對比的總占比，分別生成正常報告預設周期內(nèi)的變化趨勢圖、初步報告中異常報告預設周期內(nèi)的變化趨勢圖、審核報告中異常報告預設周期內(nèi)的變化趨勢圖。

11、優(yōu)選地，將每個患者的結構化報告的段落總數(shù)量、文字總數(shù)量、結構化報告耗時分別與文本報告的段落總數(shù)量、文字總數(shù)量、文本報告耗時進行比較，基于預設的權重，輸出段落數(shù)對比、文字數(shù)對比以及耗時對比的總占比具體流程為：分別計算結構化報告的段落總數(shù)量與文本報告的段落總數(shù)量的比值，定義為第一比值；結構化報告文字總數(shù)量與文本報告的文字總數(shù)量的比值，定義為第二比值；文本報告耗時與結構化報告耗時的比值，定義為第三比值；分別預設第一比值權重、第二比值權重、第三比值權重；分別將第一比值、第二比值、第三比值乘以與其對應的權重，將第一比值的權重比、第二比值的權重比、第三比值的權重比相加，最終得出總占比。

12、優(yōu)選地，患者的結構化報告與文本報告的對比規(guī)則為：所述總占比大于等于1，則表示撰寫結構化報告可行，所述總占比小于1，則表示撰寫結構化報告效率低，需要繼續(xù)提升該單病種結構化設計。

13、本發(fā)明的技術效果：

14、本發(fā)明的方法可以動態(tài)持續(xù)的觀測與評價影像結構化報告的使用情況，科室管理者可以定量化對比使用結構化報告與使用文本報告在質(zhì)量和效率上的得失，可用于觀察人員熟練程度對效率的影響，也可在完成與相應的ai整合之后定量觀察報告效率的提升等等，以便科室管理者科學判斷如何推進結構化報告的使用。