(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201610323705.6
(22)申请日 2016.05.16
(71)申请人 山东康网网络科技有限公司
地址 250002 山东省济南市市中区建设路
90号2-1-302
(72)发明人 陈晓红 戴志强 魏玲 赵卫东
(74)专利代理机构 济南诚智商标专利事务所有
限公司 37105
代理人 郑宪常
(51)Int.Cl.
G06F 17/30(2006.01)
(54)发明名称
(57)摘要
误诊疾病数据库，包括数据库登录模块、疾
病查询模块、疾病分析模块、查询结果显示模块
和云端平台；数据库登录模块用于进入误诊疾病
数据库；疾病查询模块用于查询误诊疾病的信
息；疾病分析模块用于分析所要查询的误诊疾病
信息；查询结果显示模块用于显示误诊疾病的查
询结果；云端平台用于存放误诊疾病的信息。本
发明把误诊研究的理论变成工具，让全国医生方
便共享。在共享误诊大数据的同时，对临床医生
进行医学继续再教育。减少了误诊率，为误诊学
深入研究奠定了良好的标准和方向。权利要求书2页 说明书7页 附图6页CN 105956156 A 2016.09.21
C N 105956156
A
1.误诊疾病数据库，其特征是，包括数据库登录模块、疾病查询模块、疾病分析模块、查询结果显示模块和云端平台；
所述的数据库登录模块用于进入误诊疾病数据库；
所述的云端平台用于存放疾病信息；
所述的疾病查询模块用于从云端平台上查询目标疾病信息；
所述的疾病分析模块用于分析所要查询的目标疾病信息，包括数据提取模块和数据处理模块；数据提取模块提取疾病查询模块查询出来的目标疾病的相关数据，数据处理模块对数据进行逻辑处理；
所述的查询结果显示模块将目标疾病的查询结果和数据处理模块处理完成的数据进行显示。
2.根据权利要求1所述的误诊疾病数据库，其特征是，所述的疾病信息包括疾病的单病种误诊率、误诊原因、确诊手段、误诊后果、误诊范围、误诊医院等级的构成比。
3.根据权利要求1所述的误诊疾病数据库，其特征是，所述的数据库登录包括医院登录、医生登录和大众登录，医院登录、医生登录和大众登录的权限不同，根据登录的权限不同，所查询到的内容不同，医院登录所查询到的为全部内容，医生登录所查询到的为专业内容，大众登录所查询到的为科普内容；
全部内容包括：数据库中全部单病种的误诊率、误诊原因、确诊手段、误诊后果、误诊范围和误诊医院等级的构成比；
专业内容包括：与登录医生的专业相同的误诊单病种的误诊率、误诊原因、确诊手段、误诊后果、误诊范围和误诊医院等级的构成比；
科普内容包括：大众需要检索的疾病的误诊率、误诊原因、确诊手段和误诊范围。
4.根据权利要求3所述的误诊疾病数据库，其特征是，所述的单病种误诊率为某年度的单病种误诊例数与单病种病例总数之比，具体公式为：单病种误诊率＝某年度单病种误诊病例总数/某年度单病种的报道病例总数；
所述的误诊原因包括：(1)医生经验不足，缺乏对该病的认识；(2)医生问诊及体格检查不细致；(3)医生未选择特异性检查项目；(4)过分依赖或迷信辅助检查结果；(5)病人缺乏特异性症状体征；(6)医生诊断思维方法有误；(7)疾病属于国内罕见病或新病种；(8)疾病的并发症掩盖了原发病；(9)病人以罕见症状体征发病；(10)病人主述或代述病史不确切； (11)病理诊断错误；(12)病理组织取材不到位；(13)多种疾病并存而漏诊主要疾病；(14)医院缺乏特异性检查设备；(15)医生对专家权威的盲从心理；(16)病人故意隐瞒病情；
所述的确诊手段包括一级诊断手段、二级诊断手段、三级诊断手段和四级诊断手段；所述的一级诊断手段包括病理学诊断和细胞学诊断；所述的二级诊断手段包括手术诊断和影像学诊断；所述的三级诊断手段包括临床诊断，临床诊断包括血液化验及试验性对症后观察诊断；所述的四级诊断手段包括死亡后依据症状体征及各种检查结果推断；根据确诊手段，每一个单病种均有各级诊断的确诊手段的比例，包括一级诊断比例、二级诊断比例、三级诊断比例和四级诊断比例：
所述的一级诊断比例的计算方法为：一级诊断比例＝一级诊断病例总数/全部诊断的总病例；
所述的二级诊断比例的计算方法为：二级诊断比例＝二级诊断病例总数/全部诊断的
总病例；
所述的三级诊断比例的计算方法为：三级诊断比例＝三级诊断病例总数/全部诊断的总病例；
所述的四级诊断比例的计算方法为：四级诊断比例＝四级诊断病例总数/全部诊断的总病例；
所述的误诊后果包括一级后果、二级后果和三级后果；所述的一级后果为误诊误治造成严重后果甚至死亡；二级后果为误诊误治使得病情迁延并给患者造成痛苦；三级后果为发生误诊误治但是未发生不良后果；
所述的误诊范围包括正向查询的疾病范围和反向查询的疾病范围，所述的正向查询的疾病范围为被误诊为其他疾病的目标疾病，所述的反向查询的疾病范围为目标疾病被误诊为的其他疾病；
所述的误诊医院等级的构成比为依据误诊文献中报道的误诊医院的不同级别，计算出不同等级医院的误诊例数及所占比例：
三级医院的误诊比例＝三级医院发生误诊的总例数/所有医院发生误诊的总例数；
二级医院的误诊比例＝二级医院发生误诊的总例数/所有医院发生误诊的总例数；
一级医院的误诊比例＝一级医院发生误诊的总例数/所有医院发生误诊的总例数。
5.根据权利要求4所述的误诊疾病数据库，其特征是，查询结果显示模块显示误诊率、误诊原因、确诊手段、误诊后果、误诊范围和误诊医院等级的构成比均采用表格的形式进行显示，并分别采用年份和医院等级进行统计。
6.根据权利要求1所述的误诊疾病数据库，其特征是，所述的误诊疾病数据库的云端平台收录误诊文献设有收录标准，所述的收录标准为：
①有明确疾病诊断标准的文献；或，
②文献中的确诊疾病和误诊疾病名称均符合国际疾病分类编码的科学原则；或，
③有明确的疾病误诊原因分析的文献；或，
④有明确的疾病误诊后果描述的文献；或，
⑤有疾病的误诊范围名称的文献；或，
⑥除个案报道外的综合病例报道中有误诊率计算方法描述的文献。
7.根据权利要求6所述的误诊疾病数据库，其特征是，所述的云端平台对所收录进来的文献设置有分类标准和归类标准，按照决策树的形式进行归类，归类为医学期刊、等级医院、确诊的疾病和误诊的疾病四个标准分类；根据所述的标准分类设计了标准分类数据库，所述的标准分类数据库包括医学期刊库、等级医院库、确诊的疾病库和误诊的疾病库。
8.根据权利要求7所述的误诊疾病数据库，其特征是，所述的云端平台设置有多个应用接口，所述的应用接口包括APP应用接口、网页应用接口、应用程序应用接口和设备应用接口。
误诊疾病数据库
技术领域
[0001]本发明涉及数据库系统技术领域，具体地说是一种误诊疾病数据库。
背景技术
[0002]从1995年开始，在1993年完成《误诊学》专著的基础上，设计了计算机分析统计模型，从研制单机版软件入手，逐步升级为局域网系统和互联网检索系统。经过漫长的误诊数据挖掘、整合、分析的过程，从标准到方法，从技术到平台，历时20多年，目前已经完成2004-2013年十年百万数据样本的数据分析。录入信息量上千万，在纵横交错的统计分析过程中利用信息上亿次。正在继续完成1990年代和后续年度的误诊数据采集和分析。误诊疾病数据库无论从技术角度、理论构架，还是其可操作性，都有不可复制的权威性。
[0003]误诊现象始终是困扰临床工作的难题。文献数据显示，虽然临床诊断技术不断进步，但是误诊率却没有随着医学技术的进步而下降，国内外的临床误诊率一直在30％左右徘徊。进入新世纪以来，误诊率仍然居高不降。为了解决这一困扰临床医学的难题，本项研究用反向思维的方法，提出应用社会学方法来研究临床实际问题，促进了临床医学与社会学的交叉渗透。
[0004]误诊疾病数据库是建立在误诊文献循证研究的基础上，首先在设定时间段内获得误诊文献全数据，而不是样本数据。对2004-2013年发表在全部(800-1200种)中文医学期刊中的500万篇文献进行关键词检索，到误诊文献6.6万篇，其中标准误诊文献3.5万篇，占53％。针对3.5万篇特定误诊文献进行循
证误诊学研究，制作了误诊疾病数据库。目前已经纳入2003-2014年发表在全部(832种)中文医学期刊中的标准误诊文献误诊病例100多万，涉及误诊疾病3000种，每一个病种都有误诊率、误诊后果、误诊原因等规律数据。
[0005]全国每年住院患者12亿，按照30％误诊率计算约有误诊病例4亿，而文献数据量只占到实际数据量的1/400。虽然没有获得全部临床误诊病例，但是10年间获得标准误诊文献的数据病例100万，这项研究发明是当今误诊研究工作中最大的数据量。本着循证医学和大数据的原理。完全可以发现其中的规律性结果，也足以为临床医生提供有价值的避免误诊的方法。
[0006]建立误诊疾病数据库的唯一目的就是帮助临床医生提高诊断水平。该检索系统对百万病例中的3000个单病种做出预测模型，让临床医生对每种疾病的误诊率、误诊原因、误诊后果、误诊范围进行检索，从而发现单病种误诊的规律数据。
发明内容
[0007]本发明的目的在于提供一种误诊疾病数据库，用于解决疾病误诊率居高不下，临床医生的平均诊断水平较低的问题。
[0008]本发明解决其技术问题所采取的技术方案是：
[0009]误诊疾病数据库，其特征是，包括数据库登录模块、疾病查询模块、疾病分析模块、查询结果显示模块和云端平台；
[0010]所述的数据库登录模块用于进入误诊疾病数据库；
[0011]所述的云端平台用于存放疾病信息；
[0012]所述的疾病查询模块用于从云端平台上查询目标疾病信息；
[0013]所述的疾病分析模块用于分析所要查询的目标疾病信息，包括数据提取模块和数据处理模块；数据提取模块提取疾病查询模块查询出来的目标疾病的相关数据，数据处理模块对数据进行逻辑处理；
[0014]所述的查询结果显示模块将目标疾病的查询结果和数据处理模块处理完成的数据进行显示。
[0015]进一步地，所述的疾病信息包括疾病的单病种误诊率、误诊原因、确诊手段、误诊后果、误诊范围、误诊医院等级的构成比。
[0016]进一步地，所述的数据库登录包括医院登录、医生登录和大众登录，医院登录、医生登录和大众登录的权限不同，根据登录的权限不同，所查询到的内容不同，医院登录所查询到的为全部内容，医生登录所查询到的为专业内容，大众登录所查询到的为科普内容；[0017]全部内容包括：数据库中全部单病种的误诊率、误诊原因、确诊手段、误诊后果、误诊范围和误诊医院等级的构成比；
[0018]专业内容包括：与登录医生的专业相同的误诊单病种的误诊率、误诊原因、确诊手段、误诊后果、误诊范围和误诊医院等级的构成比；
[0019]科普内容包括：大众需要检索的疾病的误诊率、误诊原因、确诊手段和误诊范围。[0020]进一步地，所述的单病种误诊率为某年度的单病种误诊例数与单病种病例总数之比，具体公式为：单病种误诊率＝某年度单病种误诊病例总数/某年度单病种的报道病例总数；
[0021]所述的误诊原因包括：(1)医生经验不足，缺乏对该病的认识；(2)医生问诊及体格检查不细致；(3)医生未选择特异性检查项目；(4)过分依赖或迷信辅助检查结果；(5)病人缺乏特异性症状体征；(6)医生诊断思维方法有误；(7)疾病属于国内罕见病或新病种；(8)疾病的并发症掩盖了原发病；(9)病人以罕见症状体征发病；(10)病人主述或代述病史不确切；(11)病理诊断错误；(12)病理组织取材不到位；(13)多种疾病并存而漏诊主要疾病；
(14)医院缺乏特异性检查设备；(15)医生对专家权威的盲从心理；(16)病人故意隐瞒病情；[0022]所述的确诊手段包括一级诊断手段、二级诊断手段、三级诊断手段和四级诊断手段；所述的一级诊断手段包括病理学诊断和细胞学诊断；所述的二级诊断手段包括手术诊断和影像学诊断；所述的三级诊断手段包括临床诊断，临床诊断包括血液化验及试验性对症后观察诊断；所述的四级诊断手段包括死亡后依据症状体征及各种检查结果推断；根据确诊手段，每一个单病种均有各级诊断的确诊手段的比例，包括一级诊断比例、二级诊断比例、三级诊断比例和四级诊断比例：
[0023]所述的一级诊断比例的计算方法为：一级诊断比例＝一级诊断病例总数/全部诊断的总病例；
[0024]所述的二级诊断比例的计算方法为：二级诊断比例＝二级诊断病例总数/全部诊断的总病例；
[0025]所述的三级诊断比例的计算方法为：三级诊断比例＝三级诊断病例总数/全部诊断的总病例；
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