一种数据治理方法及医疗信息化系统技术方案

本发明专利技术实施例公开了一种数据治理方法及医疗信息化系统，用于提高医疗信息化系统对数据的识别效率，降低多个HIS的数据融合的难度。其中的数据治理方法包括：获取至少一个数据表，其中，所述至少一个数据表来自至少一个医院信息系统HIS；确定所述至少一个数据表中的每一个数据表中的数据的特征；所述特征用于指示所述数据的类别；根据存储的特征和数据结果的对应关系，确定所述每个数据表中的数据的结果；其中，所述对应关系是在当前时刻之前，根据各数据表中的数据的特征和与得到的数据结果通过机器学习确定的。

Data management method and medical information system

The embodiment of the invention discloses a data management method and a medical information system, which is used to improve the identification efficiency of medical information system and reduce the difficulty of data fusion of a plurality of HIS. Including the data management method: obtaining at least one data table, wherein the at least one data table from at least one hospital information system HIS; determine the characteristics of the at least one data table in each data table; the feature is used for indicating the type of data; according to the relation of the characteristics of storage and data, determine the data in the data table for each of the results; among them, the corresponding relation is in before the current time, according to the characteristics of the data in the table data and data with the result determined by machine learning.

【技术实现步骤摘要】
一种数据治理方法及医疗信息化系统
本专利技术涉及医疗资源共享
，特别涉及一种数据治理方法及医疗信息化系统。
技术介绍
医院内部建设有医院信息系统(HospitalInformationSystem，HIS)，实现了医院内部的信息共享，但是不能实现医院之间的信息共享。为了实现医院之间的信息共享，以便充分利用有限的医疗卫生医院，现有技术设置了一个能够开展协同医疗业务的信息系统作支撑，这个系统称为医疗信息化系统。该医疗信息化系统可以获取不同的医疗机构的信息，比如获取不同的HIS的数据，支撑不同的医疗机构合作完成医疗。医疗信息化系统可以获取多个HIS的数据，将获取的多个HIS的数据融合，以协同医疗业务。但是不同的HIS的数据的描述规则可能不同，比如针对同一种药品，一个HIS的描述形式可能是A，另一个HIS的描述形式可能是B，这就导致医疗信息化系统即使能够获取多个HIS的数据，也较难融合多个HIS的数据。目前，医疗信息化系统获取多个HIS的数据后，多是工作人员对获取的数据进行识别，识别后再将数据进行融合。然而，人工的方式对数据进行识别，对工作人员自身的专业能力要求比较高之外，在存在海量的数据的情况下，显然，人识别数据的效率较低。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种数据治理方法及医疗信息化系统，用于提高医疗信息化系统对数据的识别效率，降低多个HIS的数据融合的难度。第一方面，本专利技术一实施例提供了一种数据治理方法，应用于医疗信息化系统，所述医疗信息化系统能够实现多个医院之间的信息共享，所述数据治理方法，包括：获取至少一个数据表，其中，所述至少一个数据表来自至少一个医院信息系统HIS；确定所述至少一个数据表中的每个数据表中的数据的特征；根据存储的特征和数据结果的对应关系，确定所述每个数据表中的数据的结果；其中，所述对应关系是在当前时刻之前，根据各数据表中的数据的特征和与得到的数据结果通过机器通过机学习确定的。可选的，确定所述至少一个数据表中的每个数据表中的数据的特征，包括：提取所述每个数据表中的数据的字段信息；从所述字段信息中确定所述数据的特征。可选的，确定存储的特征和数据结果的对应关系，包括：获取样本数据的特征；将所获取的特征与已知的数据特征进行匹配，确定所述样本数据的结果；建立所述样本数据的特征与所述样本数据的结果的对应关系。可选的，在根据存储的特征和数据结果的对应关系，确定所述每个数据表中的数据的结果之后，还包括：更新所述对应关系。可选的，更新所述对应关系，包括：若确定的所述数据的特征与已知的数据特征不匹配，则将确定的所述数据的特征更新到所述已知的数据特征。可选的，更新所述对应关系，包括：将确定的所述数据的特征与已知的数据特征进行关联，若关联度小于预设阈值，则将确定的所述数据的特征更新到所述已知的数据特征。可选的，还包括：将确定结果的数据与自身当前存储的数据进行合并及存储。可选的，在确定所述至少一个数据表中的每一个数据表中的数据的特征之前，还包括：过滤所述每一个数据表中不必要的数据，所述不必要的数据用于指示不需要识别的数据。可选的，在确定所述至少一个数据表中的每一个数据表中的数据的特征之前，还包括：对所述每一个数据表中存在缺失的数据进行填充，以使得所述每一个数据表中的数据完整。第二方面，本专利技术另一实施例提供了一种医疗信息化系统，所述医疗信息化系统能够实现多个医院之间的信息共享，所述医疗信息化系统，包括：获取模块，用于获取至少一个数据表，其中，所述至少一个数据表来自至少一个医院信息系统HIS；第一确定模块，用于确定所述至少一个数据表中的每一个数据表中的数据的特征；第二确定模块，用于根据存储的特征和数据结果的对应关系，确定所述每个数据表中的数据的结果；其中，所述对应关系是在当前时刻之前，根据各数据表中的数据的特征和与得到的数据结果通过机器学习确定的。可选的，所述第一确定模块确定所述至少一个数据表中的每个数据表中的数据的特征，包括：提取所述每个数据表中的数据的字段信息；从所述字段信息中确定所述数据的特征。可选的，所述第一确定模块确定存储的特征和数据结果的对应关系，包括：获取样本数据的特征；将所获取的特征与已知的数据特征进行匹配，确定所述样本数据的结果；建立所述样本数据的特征与所述样本数据的结果的对应关系。可选的，还包括：更新模块，用于在根据存储的特征和数据结果的对应关系，确定所述每个数据表中的数据的结果之后，更新所述对应关系。可选的，所述更新模块更新所述对应关系，包括：若确定的所述数据的特征与已知的数据特征不匹配，则将确定的所述数据的特征更新到所述已知的数据特征。可选的，所述更新模块更新所述对应关系，包括：将确定的所述数据的特征与已知的数据特征进行关联，若关联度小于预设阈值，则将确定的所述数据的特征更新到所述已知的数据特征。可选的，还包括：存储模块，用于将确定结果的数据与自身当前存储的数据进行合并及存储。可选的，还包括：过滤模块，用于在确定所述至少一个数据表中的每一个数据表中的数据的特征之前，过滤所述每一个数据表中不必要的数据，所述不必要的数据用于指示不需要识别的数据。可选的，还包括：填充模块，用于在确定所述至少一个数据表中的每一个数据表中的数据的特征之前，对所述每一个数据表中存在缺失的数据进行填充，以使得所述每一个数据表中的数据完整。本专利技术实施例中，存储的特征和数据结果的对应关系是在当前时刻之前，根据各数据表中的数据的特征和与得到的数据结果通过机器学习确定的，所以在获取了来自至少一个HIS的至少一个数据表后，可以根据该对应关系直接识别至少一个数据表中的数据，以便于将数据进行归类融合。相较于人工的识别方式，显然机器学习的识别效率更高。且机器学习的识别方式相较于人工识别的准确率也较高，降低了多个HIS的数据融合的难度。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。图1是本专利技术实施例提供的数据治理方法的流程图；图2为本专利技术实施例提供的医疗信息化系统的一种结构示意图。具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，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，都属于本专利技术保护的范围。在不冲突的情况下，本专利技术中的实施例及实施例中的特征可以相互任意组合。并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。另外，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，在不做特别说明的情况下，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。本专利技术实施例中，数据治理方法可以应用于医疗信息化系统，以实现多个医院之间的信息共享。其中，多个医院之间的信息共享，本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种数据治理方法，应用于医疗信息化系统，所述医疗信息化系统能够实现多个医院之间的信息共享，其特征在于，包括：获取至少一个数据表，其中，所述至少一个数据表来自至少一个医院信息系统HIS；确定所述至少一个数据表中的每个数据表中的数据的特征；根据存储的特征和数据结果的对应关系，确定所述每个数据表中的数据的结果；其中，所述对应关系是在当前时刻之前，根据各数据表中的数据的特征和与得到的数据结果通过机器通过机学习确定的。

【技术特征摘要】
1.一种数据治理方法，应用于医疗信息化系统，所述医疗信息化系统能够实现多个医院之间的信息共享，其特征在于，包括：获取至少一个数据表，其中，所述至少一个数据表来自至少一个医院信息系统HIS；确定所述至少一个数据表中的每个数据表中的数据的特征；根据存储的特征和数据结果的对应关系，确定所述每个数据表中的数据的结果；其中，所述对应关系是在当前时刻之前，根据各数据表中的数据的特征和与得到的数据结果通过机器通过机学习确定的。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述至少一个数据表中的每个数据表中的数据的特征，包括：提取所述每个数据表中的数据的字段信息；从所述字段信息中确定所述数据的特征。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，确定存储的特征和数据结果的对应关系，包括：获取样本数据的特征；将所获取的特征与已知的数据特征进行匹配，确定所述样本数据的结果；建立所述样本数据的特征与所述样本数据的结果的对应关系。4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，在根据存储的特征和数据结果的对应关系，确定所述每个数据表中的数据的结果之后，还包括：更新所述对应关系。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，更新所述对应关系，包括：若确定的所述数据的特征与已知的数据特征不匹配，则将确定的所述数据的特征更新到所述已知的数据特征。...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈曦，毛木金，
申请(专利权)人：成都智信电子技术有限公司，
类型：发明
国别省市：四川,51