随着人民对健康重视程度的提高,医保覆盖率越来越高,医疗费用呈现出不合理的快速增长趋势。因此,国家出台一系列政策推行以病种付费为主的多元复合式医保支付方式,其基本要求是使用国家统一制定的疾病诊断、手术操作、医用耗材和医疗服务项目编码,强化医疗服务行为和服务质量。病案首页信息是病人住院诊疗期间最重要的部分,是衡量医院综合能力的重要依据,因此,病案首页数据的标准化、规范化尤为重要。但是由于全国各地各医院主要诊断的选择习惯不同以及对国际疾病编码知识的缺乏,导致病案首页信息混乱,影响病案首页的质量。在此背景下,本文利用病案首页数据通过信息化手段建立一套病种信息智能分类系统。针对不同医院因标准不同产生的名称、编码不统一,病案首页质量不高的问题,利用机器学习的方法建立分类模型,将疾病名称和编码、手术名称和编码进行分类,分别统一到ICD-10、ICD-9-CM-3版本,规范疾病名称和编码、手术名称和编码以及病案首页质量。本文的主要工作有:(1)数据处理及标签的构建。对获取到的病案首页数据进行去停用词、jieba分词、文本向量化等数据预处理,构建疾病名称与类别标签,通过咨询专家以及分析病案首页内容与主要诊断名称的相关性,进行特征选择。(2)病种分类模型的构建。本文提出基于病案首页信息的分类模型,为病种智能分类的实现提供了解决方案。根据中文文本分析的步骤,构建疾病分类模型,针对不同大小的数据集分别采取传统的机器学习方法和深度学习的方法进行实验对比。该模型通过病案首页中疾病诊断信息和病人基本信息,将主要诊断和手术操作的名称及编码统一到国际疾病编码ICD-10和手术与操作编码ICD-9-CM-3中,规范名称及编码,提高病案首页质量。(3)设计并实现病种智能分类系统。首先搭建系统实现所需要的运行环境,然后详细介绍数据存储模块、算法设计模块和应用模块的功能实现过程,最后给出系统的结果展示。