一种数据处理系统及计算机可读存储介质技术方案

技术编号:21609165 阅读:28 留言:0更新日期:2019-07-13 19:30
本发明专利技术提供了一种数据处理系统及计算机可读存储介质,其中,数据处理系统包括:处理器;所述处理器用于:获取医院信息系统中的信息表格,进行关联合并;获取关联合并后所述信息表格中的数据,对所述数据进行特征挑选以及特征量化,并对量化后的特征所对应的数据进行去重以及归一化处理,得到与药品及医嘱处理相关的目标数据;根据所述目标数据进行建模和预测。本方案能够有效利用医院的HIS系统(医院信息系统),特别是HIS包含了关于患者的个人属性、就诊信息、医院信息等综合信息,提高分析精度;很好的解决了现有技术中医疗辅助系统的处理结果不准确的问题。

A Data Processing System and Computer Readable Storage Media

【技术实现步骤摘要】
一种数据处理系统及计算机可读存储介质
本专利技术涉及数据处理
,特别是指一种数据处理系统及计算机可读存储介质。
技术介绍
目前,随着科技的发展,医疗方面也出现了一些诊疗辅助系统,但是,并未利用医院的HIS系统(医院信息系统,全称为HospitalInformationSystem)大数据信息。在国际学术界,它已被公认为是新兴的医学信息学的重要分支。HIS系统的有效运行,将提高医院各项工作的效率和质量,促进医学科研、教学;减轻各类事务性工作的劳动强度,使医务人员腾出更多的精力和时间来服务于病人;改善经营管理,堵塞漏洞,保证病人和医院的经济利益;为医院创造经济效益。因此,现有技术的辅助系统的处理结果并不太准确和合适,在一定程度上并不能够满足使用需求。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种数据处理系统及计算机可读存储介质,解决现有技术中医疗辅助系统的处理结果不准确的问题。为了解决上述技术问题,本专利技术实施例提供一种数据处理系统,包括:处理器;所述处理器用于:获取医院信息系统中的信息表格,进行关联合并;获取关联合并后所述信息表格中的数据,对所述数据进行特征挑选以及特征量化,并对量化后的特征所对应的数据进行去重以及归一化处理,得到与药品及医嘱处理相关的目标数据;根据所述目标数据进行建模和预测。可选的,所述处理器具体用于:获取医院信息系统中包含患者的个人属性、就诊信息和/或医院信息的信息表格,进行关联合并。可选的,所述信息表格包括住院信息表、诊断信息表、手术器材申请表、门诊挂号表和门诊处置缴费表中的至少一种。可选的,所述处理器具体用于:通过结构化查询语言SQL语句匹配主外键关系,进行所述信息表格的关联合并。可选的,所述处理器具体用于:获取关联合并后所述信息表格中的数据,并进行清理和过滤。可选的,所述处理器具体用于:根据数据非空率大于第一阈值、与患者住院结果相关以及特征间互相独立的规则,对所述数据进行特征挑选。可选的,所述处理器具体用于:对挑选出来的特征进行聚类量化。可选的,所述处理器具体用于:对去重后得到的费用数据取对数,或者将大于门限值的费用数据更改为门限值,得到中间费用数据;对所述中间费用数据进行归一化处理。可选的,所述处理器具体用于:利用随机森林算法,根据所述目标数据进行建模,得到应用模型;利用所述应用模型进行预测并显示。本专利技术实施例还提供了一种数据处理系统,包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序;所述处理器执行所述程序时实现上述的数据处理系统的功能。本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现上述的数据处理系统的功能。本专利技术的上述技术方案的有益效果如下:上述方案中,所述数据处理系统通过获取医院信息系统中的信息表格,进行关联合并;获取关联合并后所述信息表格中的数据,对所述数据进行特征挑选以及特征量化,并对量化后的特征所对应的数据进行去重以及归一化处理,得到与药品及医嘱处理相关的目标数据;根据所述目标数据进行建模和预测;能够有效利用医院的HIS系统(医院信息系统),特别是HIS包含了关于患者的个人属性、就诊信息、医院信息等综合信息,提高分析精度;很好的解决了现有技术中医疗辅助系统的处理结果不准确的问题。附图说明图1为本专利技术的实施例的数据处理系统结构示意图一;图2为本专利技术的实施例的数据处理系统执行流程示意图;图3为本专利技术的实施例的数据处理系统结构示意图二。具体实施方式为使本专利技术要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。本专利技术针对现有的技术中医疗辅助系统的处理结果不准确的问题,提供一种数据处理系统,如图1所示,包括:处理器11;所述处理器11用于:获取医院信息系统中的信息表格,进行关联合并;获取关联合并后所述信息表格中的数据,对所述数据进行特征挑选以及特征量化,并对量化后的特征所对应的数据进行去重以及归一化处理,得到与药品及医嘱处理相关的目标数据;根据所述目标数据进行建模和预测。本专利技术实施例提供的所述数据处理系统通过获取医院信息系统中的信息表格,进行关联合并;获取关联合并后所述信息表格中的数据,对所述数据进行特征挑选以及特征量化,并对量化后的特征所对应的数据进行去重以及归一化处理,得到与药品及医嘱处理相关的目标数据;根据所述目标数据进行建模和预测;能够有效利用医院的HIS系统(医院信息系统),特别是HIS包含了关于患者的个人属性、就诊信息、医院信息等综合信息,提高分析精度;很好的解决了现有技术中医疗辅助系统的处理结果不准确的问题。其中,所述处理器具体用于:获取医院信息系统中包含患者的个人属性、就诊信息和/或医院信息的信息表格,进行关联合并。优选的,所述信息表格包括住院信息表、诊断信息表、手术器材申请表、门诊挂号表和门诊处置缴费表中的至少一种。具体的,所述处理器具体用于:通过结构化查询语言SQL语句匹配主外键关系,进行所述信息表格的关联合并。为了去除带有噪声的、冗余的信息,所述处理器具体用于:获取关联合并后所述信息表格中的数据,并进行清理和过滤。针对特征挑选,所述处理器具体用于:根据数据非空率大于第一阈值、与患者住院结果相关以及特征间互相独立的规则,对所述数据进行特征挑选。针对特征量化,所述处理器具体用于:对挑选出来的特征进行聚类量化。针对归一化处理,所述处理器具体用于:对去重后得到的费用数据取对数,或者将大于门限值的费用数据更改为门限值,得到中间费用数据;对所述中间费用数据进行归一化处理。具体的,所述处理器具体用于:利用随机森林算法,根据所述目标数据进行建模,得到应用模型;利用所述应用模型进行预测并显示。下面对本专利技术实施例提供的所述数据处理系统进行进一步说明。考虑到HIS包含了关于患者的个人属性、就诊信息、医院信息等综合信息,本专利技术实施例通过利用上述多种类型信息进行综合考虑,进行准确的预测和合适的医嘱推荐。本专利技术实施例中在利用HIS系统的上述多种类型信息综合考虑时,通过有效的提取和药品、医嘱处理等相关的有效信息,去除冗余信息,从而从HIS系统提取出有意义的特征以用于分析;进一步在利用机器学习的系统进行分析时,针对应用的特点,对特征进行预处理,以达到理想效果。可以理解为本专利技术实施例充分利用HIS系统的大数据,通过对患者的门诊海量数据的关联、筛选,综合关于患者的个人属性、就诊信息、医院信息等信息,并提取和药品、医嘱处理等相关的有效信息,去除冗余信息,通过机器学习的手段,自动分析形成有效的医嘱处理系统(数据处理系统),进一步从而为医院的咨询医生提供决策参考,帮助医生推荐最合适患者的医嘱。本专利技术实施例提供的数据处理系统的具体执行流程如图2所示,主要包括数据表关联合并、数据预处理(特征选取、特征量化、特征去重、特征预处理-归一化处理)、机器学习建模和预测结果,进一步还可以包括可视化,输出结果在显示器,手机等设备呈现出来。其中,1、数据表关联合并,具体为:利用HIS系统住院信息表(met_cas_base),诊断信息表(met_cas_history),手术器材申请表(met_ops_applyitem),门诊挂号表(fin_opr_register),门诊处置缴费表(fin_opb_feede本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种数据处理系统,其特征在于,包括:处理器;所述处理器用于:获取医院信息系统中的信息表格,进行关联合并;获取关联合并后所述信息表格中的数据,对所述数据进行特征挑选以及特征量化,并对量化后的特征所对应的数据进行去重以及归一化处理,得到与药品及医嘱处理相关的目标数据;根据所述目标数据进行建模和预测。

【技术特征摘要】
1.一种数据处理系统,其特征在于,包括:处理器;所述处理器用于:获取医院信息系统中的信息表格,进行关联合并;获取关联合并后所述信息表格中的数据,对所述数据进行特征挑选以及特征量化,并对量化后的特征所对应的数据进行去重以及归一化处理,得到与药品及医嘱处理相关的目标数据;根据所述目标数据进行建模和预测。2.根据权利要求1所述的数据处理系统,其特征在于,所述处理器具体用于:获取医院信息系统中包含患者的个人属性、就诊信息和/或医院信息的信息表格,进行关联合并。3.根据权利要求2所述的数据处理系统,其特征在于,所述信息表格包括住院信息表、诊断信息表、手术器材申请表、门诊挂号表和门诊处置缴费表中的至少一种。4.根据权利要求1至3任一项所述的数据处理系统,其特征在于,所述处理器具体用于:通过结构化查询语言SQL语句匹配主外键关系,进行所述信息表格的关联合并。5.根据权利要求1所述的数据处理系统,其特征在于,所述处理器具体用于:获取关联合并后所述信息表格中的数据,并进行清理和过滤。6.根据权利要求1所述的数据处理...

【专利技术属性】
技术研发人员:张志鹏王威寿文卉许利群
申请(专利权)人:中国移动通信有限公司研究院中国移动通信集团有限公司
类型:发明
国别省市:北京,11

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