【技术实现步骤摘要】
一种基于糖尿病数据库的大数据挖掘系统
本专利技术涉及大数据
，具体涉及一种基于糖尿病数据库的大数据挖掘系统。
技术介绍
糖尿病是一组以高血糖为特征的代谢性疾病。高血糖则是由于胰岛素分泌缺陷或其生物作用受损，或两者兼有引起。中医文献是数千年来无数医家代代相传累积起来的医学理论与医疗经验的结晶，记录了数千年来防病治病的丰富经验，对现今的医疗实践和医疗科研仍有重要的指导作用和应用价值，因此中医文献的数字化具有重要意义。在《时珍国医国药》，2015年06期中发表的名为《糖尿(消渴)病文献数字化方法的研究》的论文中，公开了一种糖尿病文献数字化方法，对古今文献进行了整理，对症状命名，症状量化进行规范化，同时还对辩证名称、方剂、药名进行规范化，并根据此方法建立了糖尿病文献信息标准数据库，并得到规范化病案数据字库表单，且当为医案表单时，条件属性为症状名，决策属性为证型名。现有的技术对于中医文献中的医案数据只是进行规范化的整理和优化，无法做到将繁多、杂乱的数据库进行可视化的数据挖掘，进而影响到中医文献数据库的应用和推广。
技术实现思路
为了解决上述的技术问题，本专利技术的目的在于...
【技术保护点】
1.一种基于糖尿病数据库的大数据挖掘系统，其特征在于，包括医院端子系统和云服务器，多个医院端子系统均与云服务器通信连接，所述云服务器包括云计算模块、对比数据存储模块、标准数据库存储模块、通信模块，所述医院端子系统包括人机交互模块、医案记录模块、回访模块和通信模块；所述医院端子系统用于筛选出糖尿病相关的诊断书，并发送至云服务器，其中所述人机交互模块用于医生输入诊断数据并传输至医案记录模块，所述医案记录模块用于将诊断数据转化为包含病人信息、症状、证型和治疗时长的诊断书，并对筛选出糖尿病相关的诊断书，生成医案数据存储在本地，所述回访模块用于在完成疗程后对糖尿病患者的治疗效果进行回...
【技术特征摘要】
1.一种基于糖尿病数据库的大数据挖掘系统，其特征在于，包括医院端子系统和云服务器，多个医院端子系统均与云服务器通信连接，所述云服务器包括云计算模块、对比数据存储模块、标准数据库存储模块、通信模块，所述医院端子系统包括人机交互模块、医案记录模块、回访模块和通信模块；所述医院端子系统用于筛选出糖尿病相关的诊断书，并发送至云服务器，其中所述人机交互模块用于医生输入诊断数据并传输至医案记录模块，所述医案记录模块用于将诊断数据转化为包含病人信息、症状、证型和治疗时长的诊断书，并对筛选出糖尿病相关的诊断书，生成医案数据存储在本地，所述回访模块用于在完成疗程后对糖尿病患者的治疗效果进行回访，并对治疗效果分为三个等级，分别为差、无变化、良，并与对应的诊断书以进行关联，作为回访数据，且并根据回访结果选择上传或是本地存储；所述云服务器用于对接收的数据进行筛选，并通过与标准数据库中的数据比对后进行分析，进而对标准数据库进行优化和数据挖掘，其中所述对比数据存储模块用于存储所有医院端子系统发送的数据，所述标准数据库存储模块用于存储糖尿病中医文献的标准数据库，所述云计算模块用于数据的处理和计算；所述云计算模块的处理步骤如下：步骤一、对标准数据库存储模块中的糖尿病中医文献标准数据库进行整理，获取医案表单中所有的症状数据和证型数据，对症状数据去重并进行编号，得到症状标准数据库Z＝{z1，z2，…，zn}，对证型数据去重并进行编号，得到证型标准数据库F＝{f1，f2，…，fm}；步骤二、读取所述对比数据存储模块中存储的医案数据，获取医案数据中的病人症状、证型以及药方，并将病人症状与症状标准数据库Z进行对比，证型与证型标准数据库F进行对比，得到该医案数据的病人症状集合Z’和证型f’，将病人症状集合Z’和证型f’存储至对比数据存储模块中；步骤三、将糖尿病中医文献标准数据库内每个医案号中的症状进行提取，形成医案号症状集合Zi，其中i为医案号，将病人症状集合Z’依次与医案号症状集合Zi进行对比，根据重复率计算公式，计算出所有医案号与病人症状集合Z’的重复率，获取重复率高于α％的所有医案号，其中a不小于90，并获取对应各个医案号的证型，得到证型集合F’；步骤四、若证型集合F’中只有一种证型且与证型f’相同，则筛选出病人症状集合Z’与医案号症状集合Zi相同的元素，并生成备选标志症状集合B，将所有医案号对应的备选标志症状集合B进行交运算，得到该医案数据对应的标志症状集合B’，将所有证型集合F’中只有一种证型且与证型f’相同的医案数据对应的标志症状集合B’依照证型标准数据库...
【专利技术属性】
技术研发人员：金力，彭代银，沈同平，储全根，韩茹，许钒，王鹏，蔡标，阚红星，周晴，卢海妹，
申请(专利权)人：金力，
类型：发明
国别省市：安徽,34
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