一种临床路径变异分析方法、设备及存储介质与流程

1.本技术涉及医疗管理技术领域，尤其涉及一种临床路径变异分析方法、设备及存储介质。


背景技术：

2.随着医疗改革的不断推进，国家多次发布临床路径管理指导规范，希望为常见病、多发病抽象出临床路径，以指导医疗机构的规范诊疗过程。
3.目前，通常需要医疗工作人员以统计表格或工作报告等形式整理临床路径的执行情况，费时费力，而且准确性和实时性不佳，造成了临床路径管理的实施瓶颈。


技术实现要素：

4.本技术的多个方面提供一种临床路径变异分析方法、设备及存储介质，用以更加快速、准确地分析临床路径的执行情况。
5.本技术实施例提供一种临床路径变异分析方法，包括：
6.响应于变异分析指令，从目标病患的目标诊疗过程记录中，抽取所述目标病患的实际诊疗路径；
7.从至少一条临床路径中，确定与所述目标病患的目标诊疗过程适配的目标临床路径；
8.基于所述实际诊疗路径和所述目标临床路径，进行路径变异分析，以确定所述目标病患在所述目标诊疗过程中的路径变异信息。
9.本技术实施例还提供一种诊疗路径指引方法，包括：
10.响应于路径指引指令，从目标病患的当前诊疗过程的病史记录中，抽取所述目标病患的历史诊疗路径；
11.获取至少一个参考病患各自对应的诊疗路径；
12.从所述至少一个参考病患中，确定特定病患，所述特定病患对应的诊疗路径与所述目标病患的历史诊疗记录匹配；
13.根据所述特定病患的诊疗路径，指引所述目标病患在当前诊疗过程中的诊疗路径。
14.本技术实施例还提供一种路径变异分析方法，包括：
15.响应于变异分析指令，从目标事件的处理过程记录中，抽取所述目标事件对应的实际处理路径；
16.确定与所述目标事件适配的标准处理路径；
17.基于所述实际处理路径和所述标准处理路径，进行路径变异分析，以确定所述目标事件下的路径变异信息。
18.本技术实施例还提供一种计算设备，包括存储器和处理器；
19.所述存储器用于存储一条或多条计算机指令；
20.所述处理器与所述存储器耦合，用于执行所述一条或多条计算机指令，以用于：
21.响应于变异分析指令，从目标病患的目标诊疗过程记录中，抽取所述目标病患的实际诊疗路径；
22.从至少一条临床路径中，确定与所述目标病患的目标诊疗过程适配的目标临床路径；
23.基于所述实际诊疗路径和所述目标临床路径，进行路径变异分析，以确定所述目标病患在所述目标诊疗过程中的路径变异信息。
24.本技术实施例还提供一种计算设备，包括存储器和处理器；
25.所述存储器用于存储一条或多条计算机指令；
26.所述处理器与所述存储器耦合，用于执行所述一条或多条计算机指令，以用于：
27.响应于路径指引指令，从目标病患的当前诊疗过程的病史记录中，抽取所述目标病患的历史诊疗路径；
28.获取至少一个参考病患各自对应的诊疗路径；
29.从所述至少一个参考病患中，确定特定病患，所述特定病患对应的诊疗路径与所述目标病患的历史诊疗记录匹配；
30.根据所述特定病患的诊疗路径，指引所述目标病患在当前诊疗过程中的诊疗路径。
31.本技术实施例还提供一种计算设备，包括存储器和处理器；
32.所述存储器用于存储一条或多条计算机指令；
33.所述处理器与所述存储器耦合，用于执行所述一条或多条计算机指令，以用于：
34.响应于变异分析指令，从目标事件的处理过程记录中，抽取所述目标事件对应的实际处理路径；
35.确定与所述目标事件适配的标准处理路径；
36.基于所述实际处理路径和所述标准处理路径，进行路径变异分析，以确定所述目标事件下的路径变异信息。
37.本技术实施例还提供一种存储计算机指令的计算机可读存储介质，当所述计算机指令被一个或多个处理器执行时，致使所述一个或多个处理器执行前述的临床路径变异分析方法、诊疗路径指引方法或路径变异分析方法中的步骤。
38.本技术实施例还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，其中，当所述计算机程序/指令被处理器执行时，致使所述处理器实现前述的临床路径变异分析方法、诊疗路径指引方法或路径变异分析方法中的步骤。
39.在本技术实施例中，可从目标病患的目标诊疗过程记录中，抽取出目标病患的实际诊疗路径，还可从至少一条临床路径中，确定出与目标病患的目标诊疗过程视频的目标临床路径；基于所述实际诊疗路径和所述目标临床路径，进行路径变异分析，以确定所述目标病患在所述目标诊疗过程中的路径变异信息。据此，本技术实施例中，可自动地从目标病患的目标诊疗过程记录中抽取出实际诊疗路径，作为临床路径变异分析的依据，因此，可充分发挥病患的诊疗过程记录的数据价值，快速地、准确地分析实际诊疗路径相对于临床路径发生的路径变异，从而实现临床路径变异分析。
附图说明
40.此处所说明的附图用来提供对本技术的进一步理解，构成本技术的一部分，本技术的示意性实施例及其说明用于解释本技术，并不构成对本技术的不当限定。在附图中：
41.图1a为本技术一示例性实施例提供的一种临床路径变异分析方法的流程示意图；
42.图1b为本技术一示例性实施例提供的一种临床路径变异分析方案的逻辑示意图；
43.图2a为本技术一示例性实施例提供的一种路径变异分析方法的流程示意图；
44.图2b为本技术一示例性实施例提供的一种路径变异分析方案的逻辑示意图；
45.图3为本技术另一示例性实施例提供的一种诊疗路径指引方法的流程示意图；
46.图4为本技术另一示例性实施例提供的一种诊疗路径指引方案的逻辑示意图；
47.图5a为本技术另一示例性实施例提供的一种确定参考病患的诊疗路径的方案逻辑示意图；
48.图5b为本技术一示例性实施例提供的一种诊疗路径抽取方案的逻辑示意图；
49.图6为本技术又一示例性实施例提供的一种计算设备的结构示意图；
50.图7为本技术又一示例性实施例提供的另一种计算设备的结构示意图；
51.图8为本技术又一示例性实施例提供的又一种计算设备的结构示意图。
具体实施方式
52.为使本技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本技术具体实施例及相应的附图对本技术技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
53.在对本技术实施例的技术方案进行详细介绍之前，先对本技术实施例涉及到临床路径的概念进行简单说明。临床路径是指针对某一疾病建立的一套标准化诊疗程序。临床路径是相对于传统路径而实施的，传统路径即是诊疗方根据经验制定的诊疗程序，不同地区、不同医院，不同的治疗组或者不同医师个人针对某一疾病可能采用不同诊疗程序。采用临床路径后，可对疾病的诊疗程序进行标准化，规范医疗行为，提高诊疗质量、降低医疗成本。
54.目前，需要依赖人工整理临床路径的执行情况，费时费力，实时性和准确性不佳。为此，本技术的一些实施例中：可从目标病患的目标诊疗过程记录中，抽取出目标病患的实际诊疗路径，还可从至少一条临床路径中，确定出与目标病患的目标诊疗过程视频的目标临床路径；基于所述实际诊疗路径和所述目标临床路径，进行路径变异分析，以确定所述目标病患在所述目标诊疗过程中的路径变异信息。据此，本技术实施例中，可自动地从目标病患的目标诊疗过程记录中抽取出实际诊疗路径，作为临床路径变异分析的依据，因此，可充分发挥病患的诊疗过程记录的数据价值，快速地、准确地分析实际诊疗路径相对于临床路径发生的路径变异，从而实现临床路径变异分析。
55.以下结合附图，详细说明本技术各实施例提供的技术方案。
56.图1a为本技术一示例性实施例提供的一种临床路径变异分析方法的流程示意图。图1b为本技术一示例性实施例提供的一种临床路径变异分析方案的逻辑示意图。参考图1a，该方法可由临床路径变异分析装置执行，该临床路径变异分析装置可实现为软件和/或
硬件的结合，该临床路径变异分析装置可集成在计算设备中。参考图1a，该方法包括：
57.步骤100、响应于变异分析指令，从目标病患的目标诊疗过程记录中，抽取目标病患的实际诊疗路径；
58.步骤101、从至少一条临床路径中，确定与目标病患的目标诊疗过程适配的目标临床路径；
59.步骤102、基于实际诊疗路径和目标临床路径，进行路径变异分析，以确定目标病患在目标诊疗过程中的路径变异信息。
60.在本实施例中，目标病患可以是到医疗机构就诊的任意病患，目标诊疗过程可以是目标病患发生的任意一个诊疗过程，也即是，本实施例可对目标病患的任意一个诊疗过程进行临床路径变异分析，其中，病患的一次就医对应一个诊疗过程。例如，目标诊疗过程可以是目标病患最近一次已经完成的诊疗过程、目标病患正在执行中的诊疗过程或者目标病患历史完成的诊疗过程等。每一个诊疗过程，可具有相应的诊疗过程记录。诊疗过程记录可用于记录病患的当次就诊信息。诊疗过程记录包括但不限于病患的基础疾病、身份信息、当次诊疗的手术记录、当次诊疗已用药品、用药医嘱、当次诊疗已进行的检查记录等。
61.基于此，参考图1a和图1b，在步骤100中，可从目标病患的目标诊疗过程记录中抽取目标病患的实际诊疗路径。其中，实际诊疗路径中可包括目标患者在目标诊疗过程中实际采用的诊疗程序。
62.本实施例中，实际诊疗路径可按照指定的数据结构进行存储，为此，本实施例中，可按照指定的数据结构，对目标诊疗过程记录进行结构化处理，以从目标诊疗过程记录中抽取目标病患的实际诊疗路径。也即是，可从目标病患的目标诊疗过程记录中抽取指定的数据结构所需的各种数据，例如诊疗实体、实体关系、实体属性等，并将抽取到的这些数据按照指定的数据格式进行存储，以表征实际诊疗路径。
63.通常，病患的每次就医都会产生一次就医档案，就医档案中至少可包含两部分内容：病史记录和当次诊疗过程记录。随着医疗机构中数字化医疗管理的普及，目标病患的当次诊疗过程记录通常是结构化的，而病史记录则可能仍是非结构化的，例如，文本或图像等数据格式。基于此，在步骤100中，可按照指定的数据结构，直接从目标诊疗过程记录(格式化的)中抽取出各种构建路径所需的路径数据，例如，诊疗实体及实体关系等，以构建实际诊疗路径。当然，在一些情况下，目标诊疗过程记录也可能是非结构化的，例如，对于时间比较久远的诊疗过程，可能是以文本或图像作为存储介质。这些情况下，目标诊疗过程记录通常是非结构化的。对此，在步骤100中，可采用自然语言处理nlp等方式从目标诊疗过程记录中识别出各种构建路径所需的路径数据，进而构建出实际诊疗路径，其中，在进行nlp之后，可对抽取出的数据进行归一化，以将同一实体的不同表征归一化为相同表征，从而提高实际诊疗路径的准确性。可选地，本实施例中可通过若干诊疗实体的标注样本，训练归一化模型，以使用归一化模型执行归一化操作，其中，归一化模型可采用机器学习模型。应当理解的是，这里的实际诊疗路径是具有指定的数据结构的一组数据。
64.参考图1a和图1b，在步骤101中，可从至少一条临床路径中，确定与目标病患的目标诊疗过程适配的目标临床路径。通常，官方对外发布的是临床路径的描述文件，临床路径的描述文件中包含但不限于适用对象、诊断依据、进入路径标准、住院期间的检查项目、术前检查、用药选择与适用时机、手术选择、术后恢复、出院标准等内容。本实施例中，可获取
至少一个临床路径的描述文件，从至少一个临床路径的描述文件中，分别按照指定的数据结构，抽取至少一条临床路径。这样，可预先将至少一条临床路径存储在本实施例中的临床路径变异分析装置下，备用。实际应用中，考虑到临床路径的数量有限，可采用人工的方式，从临床路径的描述文件中拆解出临床路径。例如，可按照指定的数据结构，由人工从临床路径的描述文件中抽取各种构建路径所需的路径数据，并录入临床路径的存储介质(例如数据库)中，以构建出至少一条临床路径，这可保证临床路径的准确性。当然，本实施例中，也可采用机器学习的方式，按照指定的数据结构，从各临床路径的描述文件中抽取各种构建路径所需的路径数据，并录入临床路径的存储介质中，以构建出至少一条临床路径。本实施例中临床路径的构建方案并不限于此。
65.在此基础上，参考图1a和图1b，步骤101中，可从预先构建好的至少一条临床路径中，选出目标临床路径。目标临床路径符合本实施例中指定的数据结构。据此，可保证目标病患的目标诊疗过程对应的实际诊疗路径和目标临床路径所采用的数据结构一致。
66.参考图1a和图1b，本实施例中，在步骤102中，可基于实际诊疗路径和目标临床路径，进行路径变异分析，以确定目标病患在目标诊疗过程中的路径变异信息。其中，路径变异分析可以是分析实际诊疗路径相对于目标临床路径发生的路径变异情况。路径变异分析的维度包括但不限于变异性质、变异可控性、变异来源或变异因素等。其中，变异性质可包括正变异或负变异，负变异是指计划好的程序没有进行或结果没有产生，或推迟完成，如延迟出院、ct检查延迟等；正变异是计划好的程序或结果提前进行或完成，如提前出院、ct检查提前等。变异可控性可以是指发生的变异是否可控，例如，病人出现新病情导致增加了某一诊疗环节，可确定为不可控，而应病人家属请求延长了住院时间，则可确定为可控。变异来源可以包括但不限于病人自身的变异、医院的变异、临床工作者服务提供者的变异等。变异因素可包括但不限于检查、检验、药品、耗材、手术等等，变异因素可分为正变异因素和负变异因素。当然，这些仅是示例性的，本实施例中路径变异分析的维度并不限于此，本实施例中，路径变异分析的维度可根据实际需要进行设定，基于路径变异分析的不同维度所需的信息类型，可反向调整指定的数据格式。
67.参考图1a和图1b，基于目标病患的目标诊疗过程对应的实际诊疗路径和目标临床路径之间一致的数据结构，在步骤102中，可按照指定的数据结构，将实际诊疗路径和临床路径进行对齐；将对齐后的实际诊疗路径和临床路径进行比对，以分析实际诊疗路径和临床路径之间的差异。其中，对齐是指将实际诊疗路径和临床路径的数据结构对齐，例如，时间对齐、实体属性对齐等。这可保证变异分析的合理性和准确性。
68.据此，本实施例中，步骤102中可获得至少一种维度的路径变异信息。
69.本实施例中，可对路径变异信息进行可视化展示。在一种可选地展示方案中，可分别展示目标病患的目标诊疗过程对应的实际诊疗路径和目标临床路径，并在目标病患的目标诊疗过程对应的实际诊疗路径和目标临床路径上的变异位置呈现路径变异标签。路径变异标签可用于展示路径变异信息的内容。其中，实际诊疗路径和目标临床路径可采用知识图谱的方式进行展示，当然，本实施例并不限于此。另外，本实施例还可采用其它的展示方案对路径变异信息进行可视化展示，例如，可采用图表等方式，本实施例对此也不做限定。
70.另外，本实施例中，还可根据目标病患在目标诊疗过程中的路径变异信息，计算目标病患在目标诊疗过程中的费用变异信息。路径变异可能导致费用变异，因此，本实施例
中，可根据路径变异信息，计算费用变异信息。其中，费用变异信息可包括但不限于耗材费用、中药费用、西药费用、影像检查费用或实验室检查费用等方面的变异信息。对于药品相关的费用方面，还可在细分出监管类药品费用、非监管类药品费用、辅助类药品费用、非辅助类药品费用等方面。也可从治疗类费用、康复类费用等更粗粒度的层面计算费用变异信息。本实施例中的费用变异信息并不限于此，本实施例中可根据实际需要确定所需计算的费用变异信息。
71.综上，本实施例中，可自动地从目标病患的目标诊疗过程记录中抽取出实际诊疗路径，作为临床路径变异分析的依据，因此，可充分发挥病患的诊疗过程记录的数据价值，快速地、准确地分析实际诊疗路径相对于临床路径发生的路径变异，从而实现临床路径变异分析。而且，可按照统一的数据结构存储实际诊疗路径和目标临床路径，从而可更好地支持实际诊疗路径和目标临床路径之间的对比，提高路径变异分析的效率和准确性。本实施例提供的技术方案，可用于分析已完成的诊疗过程或正在进行中诊疗过程中的已完成诊疗程序是否符合诊疗规范，为临床路径的实施管理提供支持。
72.在上述或下述实施例中，可根据目标病患的实际病情，从至少一条临床路径中确定出与目标病患的目标诊疗过程适配的目标临床路径。其中，目标病患的实际病情可通过目标病患的至少一种病患信息来表征。
73.本实施例中，可获取目标病患的病史记录；从目标诊疗过程记录和/或病史记录中，识别影响临床路径分配的至少一种病患信息；根据至少一种病患信息，从至少一条临床路径中确定目标临床路径，至少一种病患信息符合目标临床路径的准入条件。
74.其中，目标病患的病史记录可以是指目标病患在目标诊疗过程之前的历史就医信息记录。例如，目标病患的疾病史、手术史、检察史、过敏史、用药史、医嘱史等。正如前文提及的，目标病患的病史记录通常是非结构化的。例如，病史记录可以是病历中的现病史部分，该部分通常是根据病患口述记录的文本，或者是从其它医院下载的病历图像等。对此，本实施例中，可通过基于自然语言处理nlp技术，从目标病患的病史记录中抽取出至少一种对临床路径分配可能存在影响的病患信息。其中，在进行nlp之后，可对抽取出的病患信息进行归一化，以将同一病患信息的不同表征归一化为相同表征，从而提高病患信息的准确性，同样，也可使用归一化模型执行归一化操作。除了目标病患的病史记录，目标病患的目标诊疗过程记录中也可能存在影响临床路径分配的病患信息，本实施例中，还可从目标病患的目标诊疗过程记录中，抽取至少一种病患信息，其中，正如前文提及的，目标诊疗过程记录通常是结构化的，因此，这里可直接从目标诊疗过程记录中抽取出所需的病患信息。
75.这样，可获取到目标病患的至少一种可能影响临床路径分配的病患信息，这些病患信息可包括但不限于当前症状、主诉症状、并发症、历史诊断、职业、已做手术、已用药品等等，在此不再穷举。
76.本实施例中，可参考至少一条临床路径各自的准入条件，找到目标病患的至少一种病患信息所符合的准入条件，从而确定出目标临床路径。其中，不同临床路径的准入条件可能不完全相同。
77.在一种可选的实现方案中，可获取至少一个临床路径的描述文件；从至少一个临床路径的描述文件中，分别标注准入至少一个条临床路径所需的病患信息，作为准入条件。其中，前文中已从临床路径对应的描述文件中拆解出临床路径，在此，继续从临床路径对应
的描述文件中拆解出准入条件。同样，考虑到临床路径的数量有限，实际应用中，可采用人工的方式，构建至少一条临床路径各自对应的准入条件，当然，也可采用机器学习的方式，从至少一个临床路径的描述文件中，分别识别各种准入因素及准入因素之间的关系，进而分别构建至少一条临床路径的准入条件，本实施例对此不作限定。
78.本实施例中，至少一条临床路径各自对应的准入条件，可采用决策树的形式，当然，本实施例并不限于此，还可采用其它的数据形式来承载这里的准入条件。
79.以决策树为例，在确定与目标病患的目标诊疗过程适配的目标临床路径时，可基于目标病患的至少一种病患信息，分别运行至少一条临床路径对应的决策树，若存在能够执行完毕的决策树，则将该执行完毕的决策树对应的临床路径作为目标临床路径，从而确定出目标病患对应的目标临床路径。
80.值得说明的是，前文提及到，目标诊疗过程可以是目标患者正在执行中的诊疗过程，对于这种情况，有可能出现目标患者突发病情变化而导致其应当采用的临床路径发生变化的问题，对此，本实施例中，可将变化后的临床路径作为目标患者的目标诊疗过程适配的目标临床路径，并重新基于实际诊疗路径和变化后的目标临床路径，进行路径变异分析。这可保证临床路径变异分析的合理性和实时性。当然，本实施例对此并不做限定。
81.据此，本实施例中，可自动、准确地确定出目标病患的目标诊疗过程适配的目标临床路径，并以目标临床路径作为参照，分析目标病患在目标诊疗过程中的实际诊疗路径相对于目标临床路径发生的路径变异情况，从而保证了临床路径变异分析的实时性和准确性。
82.在上述或下述实施例中，可采用多种实现方式构建目标病患在目标诊疗过程中的实际诊疗路径。
83.在一种可选的实现方式中，指定的数据结构可包括数据序列。基于此，在该实现方式中，可从目标诊疗过程记录中抽取至少一个诊疗事件对应的事件表征数据；按照时间顺序，对至少一个诊疗事件对应的事件表征数据进行排序，以获得事件表征数据序列，作为实际诊疗路径。
84.其中，诊疗事件可以是指诊疗过程中发生的相对独立的医疗事件，例如，一次ct检查等。诊疗过程中会发生至少一个诊疗事件，相应地，本实施例中，可从目标病患的目标诊疗过程记录中抽取出至少一个诊疗事件对应的事件表征数据。
85.以下将以第一诊疗事件为例，说明诊疗事件的事件表征数据的生成方案，应当理解的是，第一诊疗事件可以是目标诊疗过程中包含的至少一个诊疗事件中的任意一个。
86.在该实现方式下，可从目标诊疗过程记录中，获取第一诊疗事件对应的事件描述信息；在事件描述信息下，识别至少一个诊疗实体以及至少一个诊疗实体之间的实体关系；根据至少一个诊疗实体以及至少一个诊疗实体之间的实体关系，构建第一诊疗事件对应的事件表征数据。
87.其中，诊疗实体可以是手术、药品、检查、疾病、身体部位等任何与诊疗程序有关的对象。
88.正如上文提及的，目标诊疗过程记录通常是结构化的，实际应用中，目标诊疗过程记录通常是按照诊疗事件进行存储的，在这种情况下，可直接从目标诊疗过程记录中，获取第一诊疗事件对应的事件描述信息，而且，据此获得的事件描述信息也是结构化的。在此基
础上，可从结构化的事件描述信息中，识别至少一个诊疗实体以及至少一个诊疗实体之间的实体关系，从而构建第一诊疗事件对应的事件表征数据。例如，在一个ct检查事件的结构化的事件描述信息中，对象字段下记录的是病患姓名，检查字段下记录的是ct，部位字段下记录的是肺部，症状字段下记录的是结节，则可从中抽取出诊疗实体：“病患”、“ct”、“肺部”、“结节”，这几个诊疗实体之间的实体关系包括但不限于【ct，检查，病患】、【ct，部位，肺部】、【ct，结果，结节】、【病患，症状，结节】等。
89.当然，目标诊疗过程记录也可能是非结构化的，这种情况下，可先从目标诊疗过程记录中，识别出至少一个诊疗事件。一种可选的诊疗事件识别方案可以是：利用预置的诊疗事件识别模型，从目标病患的目标诊疗过程记录中，识别出第一诊疗事件对应的事件描述文本，作为事件描述信息。其中，诊疗事件识别模型可采用机器学习模型，实际应用中，可对若干非结构化样本进行打标，以表征非结构化样本中的诊疗事件的边界；将非结构化样本输入诊疗事件识别模型，以供诊疗事件识别模型学习诊疗事件划界知识，从而可利用训练后的诊疗事件识别模型，在目标诊疗过程记录中识别出诊疗事件。
90.之后，在第一诊疗事件下，可基于自然语言处理nlp技术，从目标诊疗过程记录中抽取出至少一个诊疗实体以及至少一个诊疗实体之间的实体关系。实际应用中，可训练一机器学习模型，用于从非结构化的目标诊疗过程记录中识别诊疗实体及抽取实体关系，关于机器学习模型的训练及使用过程可采用常规方案，在此不再详述。与上一个示例对应的，若一个ct检查事件对应的事件描述信息是“对病患进行ct检查，发现肺部存在结节”，也即是一段非结构文本，则可基于nlp技术，从中抽取出诊疗实体“病患”、“ct”、“肺部”、“结节”以及这几种诊疗实体之间的实体关系。
91.据此，可获得第一诊疗事件对应的至少一个诊疗实体及实体关系，从而可根据至少一个诊疗实体以及至少一个诊疗实体之间的实体关系，构建第一诊疗事件对应的事件表征数据。
92.由于诊疗事件之间具有时间先后顺序，因此，本实施例中，可按照时间顺序，对目标诊疗过程中的至少一个诊疗事件对应的事件表征数据进行排序，从而获得时间维度的事件表征数据序列。本实施例中，可以事件表征数据序列作为实际诊疗路径。
93.据此，在该实现方式中，实际诊疗路径中可包含至少一个时间阶段，例如，实际诊疗路径中可包含治疗前阶段、治疗中阶段、治疗后阶段、康复阶段这四个时间节点，当然，这仅是示例性的。而每一个时间阶段内由可包含至少一个诊疗事件，这样，可按照时间阶段对诊疗事件进行分组并进行组间排序，从而，可获得至少一个诊疗事件对应事件表征数据构成的数据序列。
94.在该实现方式中，还可在实际诊疗路径包含的单个时间阶段内，对涉及到的诊疗事件进行组内排序，例如，可随机排序、按属性排序、再次分组或按时间排序等。
95.在一种示例性的按属性排序的方案中：可确定单个时间阶段内包含的至少一个目标诊疗事件各自所属的至少一种属性；按照预置的属性级别关系以及至少一个目标诊疗事件各自所属的至少一种属性，对至少一个目标诊疗事件各自对应的事件表征数据进行排序，以确定单个时间阶段内的事件表征数据子序列。其中，可从目标诊疗过程记录中，抽取单个时间阶段内包含的至少一个目标诊疗事件各自所属的至少一种属性，当然，也可通过人工标注等其它方式来确定单个时间阶段内包含的至少一个目标诊疗事件各自所属的至
少一种属性。另外，指定的数据结构中可包含单个时间阶段内的属性级别关系，例如，指定的数据结构中可配置必需、可选、普通三种属性，这三种属性又可分别对应检查、检验、药品、耗材、手术或其它治疗等多种下级属性。这样，单个诊疗事件可能同时属于多个属性，例如，ct检查事件，可同时属于“必需”、“检查”两个属性。在此基础上，可按照属性级别关系，在单个时间阶段内，对涉及到的诊疗事件对应的事件表征数据进行排序，以实现在单个时间阶段内，对涉及到的诊疗事件进行组内排序。
96.相应地，从单个属性的层面来看，单个属性下可包含至少一个诊疗事件的事件表征数据，这为后续的路径变异分析过程中的实际诊疗路径和目标临床路径的对齐提供的基础，基于此，可对实际诊疗路径和目标临床路径执行时间阶段、属性等维度的对齐，以保证比对的准确性和合理性。
97.当然，本实施例中，还可采用其它实现方式构建目标病患在目标诊疗过程中的实际诊疗路径，例如，采用多级索引等其它的数据结构来表征目标诊疗过程中的诊疗程序，以构建实际诊疗路径，本实施例并不限于此。
98.在上述或下述实施例中，还可获取使用指定临床路径的若干病患各自对应的路径变异信息；如果若干病患各自对应的路径变异信息的变异程度符合预设条件，则根据若干病患各自对应的路径变异信息，对指定临床路径进行修正。其中，指定临床路径可以是至少一条临床路径中的任意一条。
99.使用指定临床路径的若干病患通常具有相同的病种，这样，可在单病种下，通过批量的路径变异信息，来分析单病种对应的临床路径的合理性，从而有助于发现临床路径中的不和理想，并持续修正改进现有的标注临床路径，促进诊疗的规范性。例如，若对于肺癌这一病种，有超过预设比例的病患的路径变异信息对应的变异程度高于预设阈值，则可确定现有的针对肺癌的临床路径中可能存在不合理项，进而可基于这些病患的路径变异信息，对针对肺癌的临床路径进行修正，以改善针对肺癌的诊疗质量和诊疗费用。
100.图2a为本技术一示例性实施例提供的一种路径变异分析方法的流程示意图。图2b为本技术一示例性实施例提供的一种路径变异分析方案的逻辑示意图。参考图2a，该方法可由路径变异分析装置执行，该路径变异分析装置可实现为软件和/或硬件的结合，该路径变异分析装置可集成在计算设备中。参考图2a，该方法包括：
101.步骤200、响应于变异分析指令，从目标事件的处理过程记录中，抽取目标事件对应的实际处理路径；
102.步骤201、确定与目标事件适配的标准处理路径；
103.步骤202、基于实际处理路径和标准处理路径，进行路径变异分析，以确定目标事件下的路径变异信息。
104.本实施例提供的路径变异分析方法可应用于各种需要对事件处理过程进行管理的场景，例如，教育场景，应用程序开发或测试场景，产品研发、测试或发布场景，产品质量检测或工业生产场景等，本实施例对应用场景不作限定。在不同的应用场景下，本实施例中的目标事件可能不完全相同。例如，在教育场景下，目标事件可以是教学事件。当然，应用场景还可以是前文中的医疗场景，而医疗场景中目标患者的目标诊疗过程可对应本实施例中的目标事件。
105.参考图2a和图2b，本实施例中，在步骤200中，可从目标事件的处理过程记录中，抽
取目标事件对应的实际处理路径。通常，目标事件的处理过程会涉及一个或多个处理环节，这些处理环节可组成处理路径。在医疗场景中，一个或多个诊疗事件可对应本实施中的处理环节，诊疗路径可对应本实施例中的处理路径。
106.本实施例中，可按照指定的数据结构存储目标事件的实际处理路径。为此，步骤200中，可按照指定的数据结构，对目标事件的处理过程记录进行结构化处理，以从目标事件的处理过程记录中抽取实际处理路径。也即是，可从目标事件的处理过程记录中抽取指定的数据结构所需的各种数据，例如实体、实体关系、实体属性等，并将抽取到的这些数据按照指定的数据格式进行存储，以表征实际处理路径。
107.在一种可选的实现方式中，指定的数据结构可以是数据序列，基于此，本实施例中，可从处理过程记录中，抽取至少一个处理环节对应的环节表征数据；按照时间顺序，对至少一个处理环节对应的环节表征数据进行排序，以获得环节表征数据序列，作为实际处理路径。对于不同的应用场景，处理环节的划分方式可能不完全相同，例如，在医疗场景下，处理环节可对应诊疗事件，而在应用程序开发场景下，处理环节可对应开发阶段等，本实施例对此不作限定。另外，在不同应用场景下，环节表征数据中包含的内容、内部结构等可能不完全相同，在此不作穷举。
108.当然，本实施例中，指定的数据结构并不限于此，还可采用包含顺序标识的数组等结构，本实施例对此不作限定。
109.在步骤201中，可确定与目标事件适配的标准处理路径。其中，标准处理路径可以是官方或者常规规定的处理路径。本实施例中，也可按照指定的数据结构存储标准处理路径。通常，标准处理路径呈现为描述文件的形式，例如文本或图片等。为此，本实施例中，可按照指定的数据结构，对标准处理路径的描述文件进行结构化处理，以从标准处理路径的描述文件抽取标准处理路径。这样，可将标准处理路径和目标事件的实际处理路径存储为统一的数据结构。
110.在步骤202中，可基于实际处理路径和标准处理路径，进行路径变异分析，以确定目标事件下的路径变异信息。基于上述指定的数据结构，本实施例中，可按照指定的数据结构，将实际处理路径和标准处理进行对齐；将对齐后的实际处理路径和标准处理路径进行比对，以分析实际处理路径和标准处理路径之间的差异，作为目标事件下的路径变异信息。
111.另外，本实施例中，可对目标事件的实际处理路径和标准处理路径进行可视化展示，例如，采用知识图谱等形式，本实施例对此不作限定。还可对目标时间下的路径变异信息进行可视化展示，例如，采用动画或图标等形式，本实施例对此也不作限定。
112.综上，本实施例中，可自动地从目标事件的处理过程记录中抽取出实际处理路径，作为路径变异分析的依据，因此，可充分发挥处理过程记录的数据价值，快速地、准确地分析实际处理路径相对于标准处理路径发生的路径变异，从而实现路径变异分析。而且，可按照统一的数据结构存储实际处理疗路径和标准处理路径，从而可更好地支持实际处理路径和标准处理路径之间的对比，提高路径变异分析的效率和准确性。本实施例提供的技术方案，可用于分析已完成的处理过程或正在进行中处理过程中的已完成处理环节是否符合处理规范，为标准路径的实施管理提供支持。
113.值得说明的是，为节省篇幅，本实施例提供的路径变异分析方法中的很多技术细节并未展开详述。这些技术细节可参考前述临床路径变异分析各实施例中的详细描述，或
将临床路径变异分析方案适应性扩展至本实施例中的其它应用场景，以获得这些技术细节，但这不应造成对本技术保护范围的损失。
114.图3为本技术另一示例性实施例提供的一种诊疗路径指引方法的流程示意图，图4为本技术另一示例性实施例提供的一种诊疗路径指引方案的逻辑示意图。参考图3，该方法可由诊疗路径指引装置执行，该诊疗路径指引装置可实现为软件和/或硬件的结合，该诊疗路径指引装置可集成在计算设备中。参考图3，该方法包括：
115.步骤300、响应于路径指引指令，从目标病患的当前诊疗过程的病史记录中，抽取目标病患的历史诊疗路径；
116.步骤301、获取至少一个参考病患各自对应的诊疗路径；
117.步骤302、从至少一个参考病患中，确定特定病患，特定病患对应的诊疗路径与目标病患的历史诊疗记录匹配；
118.步骤303、根据特定病患的诊疗路径，指引目标病患在当前诊疗过程中的诊疗路径。
119.本实施例提供的诊疗路径指引方案，可用于为目标病患的当前诊疗过程提供诊疗路径指引。这尤其适用于那些尚未公布临床路径的病种，当然，对于已经具有临床路径的病种，也可采用本实施例提供的诊疗路径指引方案来补充或修改已有的临床路径。
120.在步骤300中，可从目标病患的病史记录中，抽取目标病患的历史诊疗路径。本实施例中，历史诊疗路径可按照指定的数据结构进行存储，为此，在步骤300中，可按照指定的数据结构，对目标病患的当前诊疗过程的病史记录进行结构化处理，以从病史记录中抽取目标病患的历史诊疗路径。也即是，从目标病患的病史记录中抽取指定的数据结构所需的各种数据，例如诊疗实体、实体关系、实体属性等，并将抽取到的这些数据按照指定的数据格式进行存储，以表征历史诊疗路径。其中，历史诊疗路径中可包括目标患者历史采用的诊疗程序，历史诊疗路径中的诊疗程序可能覆盖多个历史诊疗过程。
121.本实施例中，目标病患可以是到医疗机构就诊的任意病患。目标病患的病史记录可以是指目标病患在当前诊疗过程之前的历史就医信息记录。例如，目标病患的疾病史、手术史、检察史、过敏史、用药史、医嘱史等。通常，目标病患的病史记录是非结构化的。在目标病患的本次就诊过程会产生一就医档案，就医档案中可至少包括两部分内容：病史记录和当前诊疗过程记录。其中，随着数字化医疗管理的发展，就医档案中的当前诊疗过程记录通常是结构化的，而病史记录则通常是根据病患口述记录的文本，或者是从其它医院下载的病历图像等，因此，病史记录通常是非结构化的。对此，本实施例中，可按照指定的数据结构，基于自然语言处理nlp技术，从目标病患的病史记录中，抽取各种构建路径所需的路径数据，例如，诊疗实体及实体关系等，以构建目标病患的历史诊疗路径。其中，在进行nlp之后，可对抽取出的数据进行归一化，以将同一实体的不同表征归一化为相同表征，从而提高历史诊疗路径的准确性。可选地，本实施例中可通过若干诊疗实体的标注样本，训练归一化模型，以使用归一化模型执行归一化操作，其中，归一化模型可采用机器学习模型。应当理解的是，这里的目标病患的历史诊疗路径是具有指定的数据结构的一组数据。
122.另外，本实施例中，若目标病患在当前诊疗过程中已经完成了一部分诊疗程序，则还可从目标病患的当前诊疗过程记录中，抽取当前诊疗路径，并将目标病患的当前诊疗路径添加到历史诊疗路径中，这种情况下，目标病患的历史诊疗路径的截止点将是目标病患
在当前诊疗过程中实际所处的诊疗节点。当然，本实施例对此不作限定。其中，目标病患的当前诊疗过程记录通常是结构化的，因此，可直接从当前诊疗过程记录中抽取各种构建路径所需的路径数据，来构建当前诊疗路径。
123.本实施例中，参考病患可以是任意历史病患，参考病患可以是到目标病患所在医疗机构就诊过的历史病患，当然，还可以是到其它医疗机构就诊过且目标病患所在医疗机构能够获取到其就医档案的历史病患，本实施例对参考病患的来源不做限定。参考图3和图4，在步骤301中，可获取至少一个参考病患各自对应的诊疗路径。实际应用中，可确定目标病患在当前诊疗过程中确定出的所患病种的病种信息，从至少一个历史病患中筛选出符合目标病患对应的病种信息的病患作为参考病患，这样可初步缩小参考病患的数量级，其中，目标病患所患的病种可以是一种或多种。当然，本实施例对此不作限定。
124.本实施例中，可按照指定的数据格式，从参考病患的就医档案中，抽取其对应的诊疗路径。通常，参考病患的就医档案会有多个，本实施例中，可综合参考病患的多个就医档案，来确定参考病患的诊疗路径，具体方案将在后续实施例中进行详述。这样，目标病患的历史诊疗路径和参考病患的诊疗路径所采用的数据格式将保持一致。
125.在步骤302中，可采用比对算法，从至少一个参考病患中，快速筛选出与目标病患相似的特定病患，作为目标病患的相似病例。采用比对算法，可计算目标病患的历史诊疗路径与至少一个参考病患的诊疗路径之间的相似度，将相似度符合指定要求的参考病患确定为特征病患。其中，比对的维度可以是多样化的，比对的维度可包括但不限于路径中包含的检查的类型、采用的手术过程、诊断病种或使用的药品等。实际应用中，可综合多个维度的比对结果来确定相似度，当然，本实施例并不限于此。
126.与前文中临床路径变异分析方案不同的是，本实施例是通过比对寻找相似的诊疗路径，而临床路径变异分析方案则是通过比对发现诊疗路径相对于临床路径发生的变异。另外，本实施例中比对的路径更长，时间跨度更大，涉及病患的历史诊疗程序，从而可快速准确地在至少一个参考病患中匹配到目标病患对应的特定病患。
127.参考图3和图4，在步骤303中，可根据特定病患的诊疗路径，指引目标病患在当前诊疗过程中的诊疗路径。如前文提及的，目标病患当前的诊疗过程尚未结束，而特定病患的诊疗路径可为目标病患的后续诊疗方案提供指引。
128.本实施例中，可对特定病患的诊疗路径和目标病患的历史诊疗路径进行可视化展示，可选地，可将特定病患的诊疗路径和目标病患的历史诊疗路径构建为知识图谱、时间轴线或图表等形式进行可视化展示，本实施例对特定病患的诊疗路径和目标病患的历史诊疗路径的可视化展示形式不作限定。通过特定病患的诊疗路径和目标病患的历史诊疗路径的可视化展示，可简要、清晰地呈现特定病患的诊疗路径和目标病患的历史诊疗路径之间的相似情况，并可供医护人员参考特定病患的诊疗路径确定目标病患在本次诊疗过程中的后续诊疗程序。
129.据此，本实施例中，可用于发现相似病例。可从目标病患的病史记录中抽取目标病患的历史诊疗路径，还可从对至少一个参考病患的就医档案中，分别抽取至少一个参考病患的诊疗路径；基于此，可快速准确地筛选出目标病患对应的特定病患，作为目标病患的相似病例。这样，可基于特定病患的诊疗路径，为目标病患的当前诊疗过程提供诊疗程序的决策参考，从而可提高目标病患当次诊疗过程的诊疗质量。而且，目标病患的历史诊疗路径和
参考病患的诊疗路径可采用统一的数据结构，从而可更好地支持诊疗路径之间的比对，更快、更准确地找到特定病患。
130.在上述或下述实施例中，可基于至少一个参考病患各自对应的就医档案，来确定至少一个参考病患各自对应的诊疗路径。以下将以第一参考病患为例，说明确定第一参考病患对应的诊疗路径的方案，应当理解的是，第一参考病患可以是至少一个参考病患中的任意一个。
131.图5a为本技术另一示例性实施例提供的一种确定参考病患的诊疗路径的方案逻辑示意图。参考图5a，本实施例中，可按照指定的数据结构，从第一参考病患最近一次就医档案中，抽取基础诊疗路径；从第一参考病患的其它就医档案中，抽取至少一种与基础诊疗路径存在冲突的诊疗数据；基于诊疗数据，修正基础诊疗路径，以获得第一参考病患对应的诊疗路径。
132.正如上文提及的，第一参考病患可能具有多次就医档案。对此，本实施例中，可以第一参考病患的最后一次就医档案作为主要依据，构建基础诊疗路径。
133.其中，基础诊疗路径的构建方案可以是：
134.按照指定的数据结构，从第一参考病患最近一次就医档案中的病史记录中，抽取用于表征历史诊疗程序的第一诊疗路径；
135.按照指定的数据结构，从第一参考病患最近一次就医档案中的当次诊疗过程记录中，抽取用于表征当次诊疗程序的第二诊疗路径；
136.将第一诊疗路径和第二诊疗路径整合，以获得第一参考病患对应的基础诊疗路径。
137.相比于其他就医档案，最近一次就医档案中的病史记录中的信息最为丰富和全面，因此，基于最近一次就医档案中的病史记录确定出的第一诊疗路径，可基本全面、准确地表征第一参考病患的历史诊疗程序。但是，正如前文提及的，病史记录通常是病人口述等方式而产生的，这导致，最近一次就医档案中的病史记录部分的准确性和全面性仍是不足的。为此，本实施例中，在对第一参考病患的基础诊疗路径进行修正的过程中，可主要对第一参考病患的基础诊疗路径中包含的第一诊疗路径进行修正。
138.参考图5a，一种可选的修正方案可以是：从第一参考病患的其它就医档案中，抽取至少一种与第一参考病患最近一次就医档案中的病史记录存在内容冲突的诊疗数据；基于诊疗数据，修正第一参考病患的第一诊疗路径，以修正基础诊疗路径。参考图5a，实际应用中，可仅对第一参考病患的其它就医档案中的当次诊疗过程记录(通常是结构化的且准确的)进行分析，从中抽取出各种诊疗数据，并将从第一参考病患最近一次就医档案中病史记录中抽取出的用于构建第一诊疗路径的各种路径数据进行融合消歧，以修正路径数据，进而使用修正后的路径数据，来构建第一参考病患的第一诊疗路径，这可有效提高第一诊疗路径的准确性和全面性。
139.参考图5a，本实施例中，还可按照指定的数据结构，从第一参考病患最近一次就医档案中的当次诊疗过程记录中，抽取用于表征当次诊疗程序的第二诊疗路径。通常，当次诊疗过程记录是结构化的，本实施例中，可直接从第一参考病患最近一次就医档案中的当次诊疗过程记录中抽取构建第二诊疗路径所需的各种路径数据，以构建第二诊疗路径。
140.另外，参考图5a本实施例中，可将第一诊疗路径和第二诊疗路径进行拼接，以获得
第一参考病患的诊疗路径，当然，第一诊疗路径和第二诊疗路径的整合方式并不限于此，还可以是根据时间进行诊疗事件的重新排序等方式，本实施例对此不作限定。
141.当然，本实施例中，确定参考病患的诊疗路径的实现方式并不限于此，还可采用其它实现方式来确定参考病患的诊疗路径，例如，从参考病患的多次就医档案包含当次诊疗过程记录中，分别抽取当次诊疗路径，将至少一条当次诊疗路径进行整合以获得参考病患的诊疗路径，而不再以就医档案中的病史记录作为依据，等。
142.据此，本实施例中，可更加准确、全面地确定出参考病患的诊疗路径，为寻找特定病患提供准确的比对基础。
143.在上述或下述实施例中，涉及到诊疗路径抽取的过程包括但不限于：抽取目标病患的历史诊疗路径，抽取参考病患的第一诊疗路径以及抽取参考病患的第二诊疗路径等过程。图5b为本技术一示例性实施例提供的一种诊疗路径抽取方案的逻辑示意图，以下将结合图5b，以抽取目标病患的历史诊疗路径为例，说明诊疗路径的抽取方案。
144.本实施例中，指定的数据结构包括时间维度的数据序列。
145.基于此，本实施例中，可从目标病患的病史记录中，抽取至少一个诊疗事件对应的事件表征数据；按照时间顺序，对至少一个诊疗事件对应的事件表征数据进行排序，以获得事件表征数据序列，作为目标病患的历史诊疗路径。
146.在从目标病患的病史记录中，抽取至少一个诊疗事件对应的事件表征数据过程中，可从目标病患的病史记录中，获取第一诊疗事件对应的事件描述信息；在事件描述信息下，识别至少一个诊疗实体以及至少一个诊疗实体之间的实体关系；根据至少一个诊疗实体以及至少一个诊疗实体之间的实体关系，构建第一诊疗事件对应的事件表征数据；其中，第一诊疗事件是至少一个诊疗事件中的任意一个。
147.本实施例中，目标病患的病史记录可能是结构化的，也可能是非结构化的。对于结构化的情况，通常是以诊疗事件为单位进行结构化存储的，因此，可直接确定出至少一个诊疗事件。而对于非结构化的情况，参考图5b，可首先进行诊疗事件的划界，从而识别出至少一个诊疗事件。一种可选的诊疗事件识别方案可以是：利用预置的诊疗事件识别模型，从目标病患的病史记录中，识别出第一诊疗事件对应的事件描述文本，作为事件描述信息。其中，诊疗事件识别模型可采用机器学习模型，实际应用中，可对若干非结构化样本进行打标，以表征非结构化样本中的诊疗事件的边界；将非结构化样本输入诊疗事件识别模型，以供诊疗事件识别模型学习诊疗事件划界知识，从而可利用训练后的诊疗事件识别模型，在目标病患的病史记录中识别出诊疗事件。之后，再在单个诊疗事件下，使用nlp抽取构建路径所需的各种路径数据，例如诊疗实体、实体关系等。
148.其中，上述的事件表征数据的抽取过程，可参考前述临床路径变异分析方法各实施例中的相关描述，并可根据应用场景、处理对象等对抽取过程进行适应性调整。为节省篇幅，在此不再赘述。另外，上述提到的其它几个诊疗路径抽取过程，可参考抽取目标病患的历史诊疗路径的过程，在此也不再详述。
149.据此，本实施例中，可在诊疗路径指引方案中涉及到的各个诊疗路径抽取过程中，快速、准确地抽取出符合指定数据结构的诊疗路径。
150.在上述或下述实施例中，还可从至少一个参考病患和目标病患中，选择与指定病种匹配的至少一个待分析病患；基于至少一个待分析病患各自对应的诊疗路径，对至少一
个待分析病患进行聚类，以获得至少一个病患组；获取至少一个病患组各自对应的诊疗效果信息；比对至少一个病患组各自对应的诊疗效果信息，以确定指定病种下不同诊疗路径的诊疗效果差异。
151.本实施例提供的方案，可用于对单病种的学科研究，将与指定病种匹配的若干病患作为待分析病患，通过对诊疗路径的聚类，可将待分析病患划分为多个病患组，单个病患组内的待分析病患的诊疗路径相似，相当于，单个病患组内的待分析病患所使用的诊疗方案相似。因此，可针对单个病种，获得不同诊疗方案的病患样本，从而可对不同诊疗方案进行诊疗效果评价，这有助于优化单个病种的诊疗程序，为单个病种的诊疗研究提供依据。
152.需要说明的是，上述实施例所提供方法的各步骤的执行主体均可以是同一设备，或者，该方法也由不同设备作为执行主体。比如，步骤101至步骤103的执行主体可以为设备a；又比如，步骤101和102的执行主体可以为设备a，步骤103的执行主体可以为设备b；等等。
153.另外，在上述实施例及附图中的描述的一些流程中，包含了按照特定顺序出现的多个操作，但是应该清楚了解，这些操作可以不按照其在本文中出现的顺序来执行或并行执行，操作的序号如101、102等，仅仅是用于区分开各个不同的操作，序号本身不代表任何的执行顺序。另外，这些流程可以包括更多或更少的操作，并且这些操作可以按顺序执行或并行执行。需要说明的是，本文中的“第一”、“第二”等描述，是用于区分不同的应用端、消息、模块等，不代表先后顺序，也不限定“第一”和“第二”是不同的类型。
154.图6为本技术又一示例性实施例提供的一种计算设备的结构示意图。如图6所示，该计算设备包括：存储器60和处理器61。
155.处理器61，与存储器60耦合，用于执行存储器60中的计算机程序，以用于：
156.响应于变异分析指令，从目标病患的目标诊疗过程记录中，抽取目标病患的实际诊疗路径；
157.从至少一条临床路径中，确定与目标病患的目标诊疗过程适配的目标临床路径；
158.基于实际诊疗路径和目标临床路径，进行路径变异分析，以确定目标病患在目标诊疗过程中的路径变异信息。
159.在一可选实施例中，处理器61在从目标病患的目标诊疗过程记录中，抽取目标病患的实际诊疗路径时，用于：
160.按照指定的数据结构，对目标诊疗过程记录进行结构化处理，以从目标诊疗过程记录中抽取目标病患的实际诊疗路径。
161.在一可选实施例中，指定的数据结构采用数据序列，处理器61在按照指定的数据结构，对目标诊疗过程记录进行结构化处理，以生成目标病患的实际诊疗路径时，用于：
162.从目标诊疗过程记录中抽取至少一个诊疗事件对应的事件表征数据；
163.按照时间顺序，对至少一个诊疗事件对应的事件表征数据进行排序，以获得事件表征数据序列，作为实际诊疗路径。
164.在一可选实施例中，处理器61在从目标诊疗过程记录中抽取至少一个诊疗事件各自对应的事件表征数据时，用于：
165.从目标诊疗过程记录中，获取第一诊疗事件对应的事件描述信息；
166.在事件描述信息下，识别至少一个诊疗实体以及至少一个诊疗实体之间的实体关系；
167.根据至少一个诊疗实体以及至少一个诊疗实体之间的实体关系，构建第一诊疗事件对应的事件表征数据；
168.其中，第一诊疗事件是至少一个诊疗事件中的任意一个。
169.在一可选实施例中，实际诊疗路径包括至少一个时间阶段，处理器61还用于：
170.从目标诊疗过程记录中，抽取目标时间阶段内包含的至少一个目标诊疗事件各自所属的至少一种属性；
171.按照预置的属性级别关系以及至少一个目标诊疗事件各自所属的至少一种属性，对至少一个目标诊疗事件各自对应的事件表征数据进行排序，以确定目标时间阶段内的事件表征数据子序列。
172.在一可选实施例中，处理器61在从至少一条临床路径中，确定与目标病患的目标诊疗过程适配的目标临床路径时，用于：
173.获取目标病患的病史记录；
174.从目标诊疗过程记录和/或病史记录中，识别影响临床路径分配的至少一种病患信息；
175.根据至少一种病患信息，从至少一条临床路径中确定目标临床路径，至少一种病患信息符合目标临床路径的准入条件。
176.在一可选实施例中，处理器61还用于：
177.获取至少一个临床路径的描述文件；
178.从至少一个临床路径的描述文件中，分别标注准入至少一个条临床路径所需的病患信息，作为准入条件。
179.在一可选实施例中，处理器61还用于：
180.获取至少一个临床路径的描述文件；
181.按照指定的数据格式，分别对至少一个临床路径的描述文件进行结构化处理，以从至少一个临床路径的描述文件抽取至少一条临床路径。
182.在一可选实施例中，处理器61在基于实际诊疗路径和临床路径，进行变异分析时，用于：
183.按照指定的数据结构，将实际诊疗路径和临床路径进行对齐；
184.将对齐后的实际诊疗路径和临床路径进行比对，以分析实际诊疗路径和临床路径之间的差异。
185.在一可选实施例中，处理器61还用于：
186.根据目标病患在目标诊疗过程中的路径变异信息，计算目标病患在目标诊疗过程中的费用变异信息。
187.在一可选实施例中，路径变异信息包括变异性质、变异可控性、变异来源和变异因素中的一种或多种；费用变异信息包括耗材费用、中药费用、西药费用、影像检查费用和实验室检查费用中的一种或多种。
188.在一可选实施例中，处理器61还用于：
189.对路径变异信息进行可视化展示。
190.在一可选实施例中，处理器61还用于：
191.获取使用指定临床路径的若干病患各自对应的路径变异信息；
192.若若干病患各自对应的路径变异信息的变异程度符合预设条件，则根据若干病患各自对应的路径变异信息，对指定临床路径进行修正。
193.在一可选实施例中，处理器61还用于：
194.将实际诊疗路径和目标临床路径构建为知识图谱进行展示。
195.进一步，如图6所示，该计算设备还包括：通信组件62、电源组件63等其它组件。图6中仅示意性给出部分组件，并不意味着计算设备只包括图6所示组件。
196.值得说明的是，上述关于计算设备各实施例中的技术细节，可参考前述的临床路径变异分析方法各实施例中的相关描述，为节省篇幅，在此不再赘述，但这不应造成本技术保护范围的损失。
197.相应地，本技术实施例还提供一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，计算机程序被执行时能够实现上述方法实施例中可由计算设备执行的各步骤。
198.图7为本技术又一示例性实施例提供的另一种计算设备的结构示意图。如图7所示，该计算设备包括：存储器70和处理器71。
199.处理器71，与存储器70耦合，用于执行存储器70中的计算机程序，以用于：
200.响应于变异分析指令，从目标事件的处理过程记录中，抽取目标事件对应的实际处理路径；
201.确定与目标事件适配的标准处理路径；
202.基于实际处理路径和标准处理路径，进行路径变异分析，以确定目标事件下的路径变异信息。
203.在一可选实施例中，处理器71在从目标事件的处理过程记录中，抽取目标事件对应的实际处理路径时，用于：
204.按照指定的数据结构，对处理过程记录进行结构化处理，以从处理过程记录中抽取实际处理路径。
205.在一可选实施例中，指定的数据结构采用数据序列，处理器71在按照指定的数据结构，对处理过程记录进行结构化处理，以从处理过程记录中抽取实际处理路径时，用于：
206.从处理过程记录中，抽取至少一个处理环节对应的环节表征数据；
207.按照时间顺序，对至少一个处理环节对应的环节表征数据进行排序，以获得环节表征数据序列，作为实际处理路径。
208.在一可选实施例中，处理器71还用于：
209.获取标准处理路径的描述文件；
210.按照指定的数据格式，对标准处理路径的描述文件进行结构化处理，以从标准处理路径的描述文件抽取标准处理路径。
211.在一可选实施例中，处理器71在基于实际处理路径和标准处理路径，进行路径变异分析，包括：
212.按照指定的数据结构，将实际处理路径和标准处理进行对齐；
213.将对齐后的实际处理路径和标准处理路径进行比对，以分析实际处理路径和标准处理路径之间的差异。
214.进一步，如图7所示，该计算设备还包括：通信组件72、电源组件73等其它组件。图7中仅示意性给出部分组件，并不意味着计算设备只包括图7所示组件。
215.值得说明的是，上述关于计算设备各实施例中的技术细节，可参考前述的路径变异分析方法各实施例中的相关描述，为节省篇幅，在此不再赘述，但这不应造成本技术保护范围的损失。
216.相应地，本技术实施例还提供一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，计算机程序被执行时能够实现上述方法实施例中可由计算设备执行的各步骤。
217.图8为本技术又一示例性实施例提供的又一种计算设备的结构示意图。如图8所示，该计算设备包括：存储器80和处理器81。
218.处理器81，与存储器80耦合，用于执行存储器80中的计算机程序，以用于：
219.响应于路径指引指令，从目标病患的当前诊疗过程的病史记录中，抽取目标病患的历史诊疗路径；
220.获取至少一个参考病患各自对应的诊疗路径；
221.从至少一个参考病患中，确定特定病患，特定病患对应的诊疗路径与目标病患的历史诊疗记录匹配；
222.根据特定病患的诊疗路径，指引目标病患在当前诊疗过程中的诊疗路径。
223.在一可选实施例中，处理器81在从目标病患的当前诊疗过程的病史记录中，抽取目标病患的历史诊疗路径时，用于：
224.按照指定的数据结构，对目标病患的当前诊疗过程的病史记录进行结构化处理，以从病史记录中抽取目标病患的历史诊疗路径。
225.在一可选实施例中，指定的数据结构采用数据序列，处理器81在按照指定的数据结构，对目标病患的当前诊疗过程的病史记录进行结构化处理，以从病史记录中抽取目标病患的历史诊疗路径时，用于：
226.从目标病患的当前诊疗过程的病史记录中，抽取至少一个诊疗事件对应的事件表征数据；
227.按照时间顺序，对至少一个诊疗事件对应的事件表征数据进行排序，以获得事件表征数据序列，作为目标病患的历史诊疗路径。
228.在一可选实施例中，处理器81在从目标病患的当前诊疗过程的病史记录中，抽取至少一个诊疗事件对应的事件表征数据时，用于：
229.从目标病患的当前诊疗过程的病史记录中，获取第一诊疗事件对应的事件描述信息；
230.在事件描述信息下，识别至少一个诊疗实体以及至少一个诊疗实体之间的实体关系；
231.根据至少一个诊疗实体以及至少一个诊疗实体之间的实体关系，构建第一诊疗事件对应的事件表征数据；
232.其中，第一诊疗事件是至少一个诊疗事件中的任意一个。
233.在一可选实施例中，处理器81在从目标病患的当前诊疗过程的病史记录中，获取第一诊疗事件对应的事件描述信息时，用于：
234.若病史记录为非结构化的，则利用预置的诊疗识别模型，从目标病患的病史记录中，识别出第一诊疗事件对应的事件描述文本，作为事件描述信息。
235.在一可选实施例中，处理器81在获取至少一个参考病患各自对应的诊疗路径时，
用于：
236.按照指定的数据结构，从第一参考病患最近一次就医档案中，抽取基础诊疗路径，就医档案中包含病史记录和当次诊疗过程记录；
237.从第一参考病患的其它就医档案中，抽取至少一种与基础诊疗路径存在冲突的诊疗数据；
238.基于诊疗数据，修正基础诊疗路径，以获得第一参考病患对应的诊疗路径。
239.在一可选实施例中，处理器81在按照指定的数据结构，从第一参考病患最近一次就医档案中，抽取基础诊疗路径时，用于：
240.按照指定的数据结构，从第一参考病患最近一次就医档案中的病史记录中，抽取用于表征历史诊疗程序的第一诊疗路径；
241.按照指定的数据结构，从第一参考病患最近一次就医档案中的当次诊疗过程记录中，抽取用于表征当次诊疗程序的第二诊疗路径；
242.将第一诊疗路径和第二诊疗路径整合，以获得第一参考病患对应的基础诊疗路径。
243.在一可选实施例中，处理器81还用于：
244.从至少一个参考病患和目标病患中，选择与指定病种匹配的至少一个待分析病患；
245.基于至少一个待分析病患各自对应的诊疗路径，对至少一个待分析病患进行聚类，以获得至少一个病患组；
246.获取至少一个病患组各自对应的诊疗效果信息；
247.比对至少一个病患组各自对应的诊疗效果信息，以确定指定病种下不同诊疗路径的诊疗效果差异。
248.进一步，如图8所示，该计算设备还包括：通信组件82、电源组件83等其它组件。图8中仅示意性给出部分组件，并不意味着计算设备只包括图8所示组件。
249.值得说明的是，上述关于计算设备各实施例中的技术细节，可参考前述的诊疗路径指引方法各实施例中的相关描述，为节省篇幅，在此不再赘述，但这不应造成本技术保护范围的损失。
250.相应地，本技术实施例还提供一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，计算机程序被执行时能够实现上述方法实施例中可由计算设备执行的各步骤。
251.上述图6-8中的存储器，用于存储计算机程序，并可被配置为存储其它各种数据以支持在计算平台上的操作。这些数据的示例包括用于在计算平台上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(sram)，电可擦除可编程只读存储器(eeprom)，可擦除可编程只读存储器(eprom)，可编程只读存储器(prom)，只读存储器(rom)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
252.上述图6-8中的通信组件，被配置为便于通信组件所在设备和其他设备之间有线或无线方式的通信。通信组件所在设备可以接入基于通信标准的无线网络，如wifi，2g、3g、4g/lte、5g等移动通信网络，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述
通信组件还包括近场通信(nfc)模块，以促进短程通信。例如，在nfc模块可基于射频识别(rfid)技术，红外数据协会(irda)技术，超宽带(uwb)技术，蓝牙(bt)技术和其他技术来实现。
253.上述图6-8中的电源组件，为电源组件所在设备的各种组件提供电力。电源组件可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为电源组件所在设备生成、管理和分配电力相关联的组件。
254.本领域内的技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本技术可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
255.本技术是参照根据本技术实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
256.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
257.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
258.在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(cpu)、输入/输出接口、网络接口和内存。
259.内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(ram)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(rom)或闪存(flash ram)。内存是计算机可读介质的示例。
260.计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(pram)、静态随机存取存储器(sram)、动态随机存取存储器(dram)、其他类型的随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能光盘(dvd)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
261.还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的
包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
262.以上所述仅为本技术的实施例而已，并不用于限制本技术。对于本领域技术人员来说，本技术可以有各种更改和变化。凡在本技术的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的保护范围之内。