【技术实现步骤摘要】
以个人为中心的区域化多维度健康数据处理方法及介质
本专利技术涉及计算机
，尤其涉及区域化多维度健康数据的整合方法，具体来说就是一种以个人为中心的区域化多维度健康数据处理方法及介质。
技术介绍
近年来，随着大数据、云平台的迅猛发展以及人们对自身健康状况的日益重视，健康大数据的价值日益显现，而且健康数据量呈几何级增长速度急骤扩容。然而，只有对海量医疗数据进行分类处理、有序整合，才能真正发挥健康数据的价值。现有技术中，数据整合方法都是基于某一种数据源(例如医院内部数据)为基础进行建立的，而且主要以科室或者疾病种类为主线进行数据整合，无法实现不同数据源和不同数据类型之间以人为单位的互连互通。因此，以个人为单位在医院内部数据进行数据关联，每一家医疗机构内部数据仅仅能够反应出个人一次或几次的就诊情况，不能够完整、动态、全面的反应出个人的健康问题。另外，现在的个人数据关联技术，主要是通过身份证、驾驶证、军官证、护照、医保卡号等进行关联，或者通过姓名、性别和出生年月进行标识。这种数据处理方法存在着处理逻辑单一、不灵活，对个人基本信息无法校验确定其可信度。如果姓名运用了昵称或...
【技术保护点】
1.一种以个人为中心的区域化多维度健康数据处理方法，其特征在于，该方法包括：根据完整性规则对从不同数据域采集到的健康数据进行去重处理得到纯净健康数据；对所述纯净健康数据进行规范化处理得到统一描述健康数据；将所述统一描述健康数据归并到以数据域区分的数据仓储中得到个人信息表，其中，所述个人信息表包括主识别数据条和非主识别数据条；将不同数据仓储中所述主识别数据条进行聚类处理得到主聚类数据条；根据多域个人数据归一权值分析公式计算所述主聚类数据条中每条数据的第一权值；根据所述第一权值和第一阈值对所述主聚类数据条进行归一化处理得到主个人数据条；为所述主个人数据条生成主索引编号；以及根据...
【技术特征摘要】
1.一种以个人为中心的区域化多维度健康数据处理方法，其特征在于，该方法包括：根据完整性规则对从不同数据域采集到的健康数据进行去重处理得到纯净健康数据；对所述纯净健康数据进行规范化处理得到统一描述健康数据；将所述统一描述健康数据归并到以数据域区分的数据仓储中得到个人信息表，其中，所述个人信息表包括主识别数据条和非主识别数据条；将不同数据仓储中所述主识别数据条进行聚类处理得到主聚类数据条；根据多域个人数据归一权值分析公式计算所述主聚类数据条中每条数据的第一权值；根据所述第一权值和第一阈值对所述主聚类数据条进行归一化处理得到主个人数据条；为所述主个人数据条生成主索引编号；以及根据所述主索引编号将所述主个人数据条存储在全域主索引表中。2.如权利要求1所述的以个人为中心的区域化多维度健康数据处理方法，其特征在于，根据所述主索引编号将所述主个人数据条存储在全域主索引表中的步骤之后，该方法还包括：将不同数据仓储中所述非主识别数据条进行聚类处理得到非主聚类数据条；根据多域个人数据归一权值分析公式计算所述非主聚类数据条中每条数据的第二权值；根据所述第二权值选取每个数据仓储中的最优非主识别数据；以及将所述最优非主识别数据存储至所述全域主索引表中。3.如权利要求2所述的以个人为中心的区域化多维度健康数据处理方法，其特征在于，将所述最优非主识别数据存储至所述全域主索引表中的步骤，具体包括：匹配所述最优非主识别数据和所述全域主索引表；匹配成功，则根据所述主索引编号将所述最优非主识别数据存储至所述全域主索引表；匹配失败，则生成新的主索引编号，并根据新的主索引编号将所述最优非主识别数据存储至所述全域主索引表中。4.如权利要求2所述的以个人为中心的区域化多维度健康数据处理方法，其特征在于，将所述最优非主识别数据存储至所述全域主索引表中的步骤之后，该方法还包括：根据主索引编号和域内编号将所述个人信息表与所述全域...
【专利技术属性】
技术研发人员：金以东，李雪莉，周大胜，王语莫，
申请(专利权)人：易保互联医疗信息科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11
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