一种量化病例复杂度和疑难程度的方法

本申请提供一种量化病例复杂度和疑难程度的方法，所述方法包括以下步骤：采集样本数据，对所述样本数据进行预处理以提取有效的病案数据；对所述病案数据进行规模化处理，识别病案数据中的疾病模式和趋势；基于所述疾病模式和趋势，将病案数据输入DRG分组器进行分组计算，每个病例进入一个DRG组；获取病例的权重参数并对参数进行标准化处理，以计算病例复杂度和疑难程度。本申请通过构建病案预测模型，利用机器学习技术识别疾病模式和趋势，能够根据患者的现有特征预测疾病的严重程度或治疗结果，辅助医疗决策，提高治疗效果和患者的康复率。通过对大规模病案数据的分析，协助研究疾病模式、关联关系和发展趋势，提高用户体验。