一种医疗大数据共享分析方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及大数据处理技术领域，具体而言，涉及一种医疗大数据共享分析方法及装置。医疗大数据共享分析方法包括：接收多个服务器发送的预设医疗大数据信息，通过与多个服务器进行待整合大数据交互所得到的第一逻辑关系树，构造出第一待处理知识图谱；接收多个服务器发送的多个第二逻辑关系树，得到第二待处理知识图谱；对第一待处理知识图谱和第二待处理知识图谱进行整合，得到目标知识图谱；获取待处理医疗大数据信息，并将待处理医疗大数据信息分别发送给多个服务器；当接收到多个服务器基于目标知识图谱针对待处理医疗大数据信息所返回的多个子分享标识时，利用多个子分享标识整合出大数据分享结果，能够便捷地实现医疗大数据的分享。

【技术实现步骤摘要】
一种医疗大数据共享分析方法及装置
本专利技术涉及大数据处理
，具体而言，涉及一种医疗大数据共享分析方法及装置。
技术介绍
大数据的应用已经较为普遍，各行各业都有涉及，医疗行业也在使用大数据，而随着数据量的日益增加，数据类型的多样化，用户在进行数据分享时，若直接将所有数据进行发送，由于过于庞大的数据量，会占用较多资源，而医疗相关用户一般不具备能够处理庞大数据量的专业设备。不仅如此，各个医疗相关用户之间的数据传输的逻辑、格式也并不完全相同，这使得医疗相关用户之间进行数据分享的时候，每次分享都需要制定对应的分享策略，十分复杂不便。有鉴于此，如何提供一种便捷的医疗大数据共享分析方案，是本领域技术人员需要解决的。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种医疗大数据共享分析方法、装置、计算机设备和可读存储介质。第一方面，本专利技术实施例提供一种医疗大数据共享分析方法，应用于计算机设备，包括：接收多个服务器发送的预设医疗大数据信息，基于所述预设医疗大数据信息，通过与所述多个服务器进行待整合大数据交互所得到的第一逻辑关系树，构造出第一待处理知识图谱，其中，所述预设医疗大数据信息表征服务器中的共享大数据的地址索引；接收所述多个服务器发送的多个第二逻辑关系树，并对所述多个第二逻辑关系树进行整合，得到第二待处理知识图谱；对所述第一待处理知识图谱和所述第二待处理知识图谱进行整合，得到目标知识图谱，并将所述目标知识图谱发送给所述多个服务器，以使所述多个服务器利用所述目标知识图谱进行大数据分享；获取待处理医疗大数据信息，并将所述待处理医疗大数据信息分别发送给所述多个服务器，其中，所述待处理医疗大数据信息表征待分享的待处理共享大数据的地址索引；当接收到所述多个服务器基于所述目标知识图谱针对所述待处理医疗大数据信息所返回的多个子分享标识时，利用所述多个子分享标识整合出大数据分享结果，完成医疗大数据共享分析。可选地，所述对所述第一待处理知识图谱和所述第二待处理知识图谱进行整合，得到目标知识图谱的步骤，包括：从所述多个服务器获取到多个样本大数据，并对所述多个样本大数据进行整合，得到第一大数据样本对象集，其中，样本大数据表征服务器中的私有大数据；对所述多个服务器所发送的预设医疗大数据信息的整合，得到第二大数据样本对象集；基于所述第一大数据样本对象集和所述第二大数据样本对象集，得到目标大数据样本对象集；利用所述第一大数据样本对象集和所述目标大数据样本对象集，计算出第一关联关系，以及利用所述第二大数据样本对象集和所述目标大数据样本对象集，计算出第二关联关系；根据所述第一关联关系和所述第二关联关系，对所述第一待处理知识图谱和所述第二待处理知识图谱进行整合，得到所述目标知识图谱。可选地，所述基于所述预设医疗大数据信息，通过与所述多个服务器进行待整合大数据交互所得到的第一逻辑关系树，构造出第一待处理知识图谱的步骤，包括：利用所述预设医疗大数据信息，将所述多个服务器划分成至少一个集群，并向每个集群中的主服务器发送与其属于同一集群的匹配服务器的信息，其中，所述主服务器是所述共享大数据中具有预设文件夹的服务器，所述匹配服务器是所述共享大数据中不具有预设文件夹的服务器；接收所述主服务器发送的第一待整合大数据，以及所述匹配服务器发送的第二待整合大数据，并对所述第一待整合大数据和所述第二待整合大数据进行整合，得到已整合大数据，其中，所述第一待整合大数据是所述主服务器通过与所述匹配服务器的信息所确定出的所述匹配服务器进行预设大数据交互得到的；将所述已整合大数据分别返回给所述主服务器和所述匹配服务器；接收所述主服务器针对所述已整合大数据发送的第一阶段第一逻辑关系树，以及接收所述匹配服务器针对所述已整合大数据发送的第二阶段第一逻辑关系树，并将所述第一阶段第一逻辑关系树和所述第二阶段第一逻辑关系树进行整合，得到所述每个集群对应的所述第一逻辑关系树，进而得到至少一个第一逻辑关系树；对所述至少一个第一逻辑关系树进行整合，得到所述第一待处理知识图谱。可选地，所述接收所述多个服务器发送的多个第二逻辑关系树，并对所述多个第二逻辑关系树进行整合，得到第二待处理知识图谱的步骤，包括：接收每个服务器发送的第二逻辑关系树，从而得到所述多个第二逻辑关系树；对所述多个第二逻辑关系树进行整合，得到所述第二待处理知识图谱。可选地，在所述接收多个服务器发送的预设医疗大数据信息之前，所述方法还包括：生成安全验证码，并将所述安全验证码发送给所述多个服务器；所述安全验证码用于在待整合大数据交互时所述服务器对待整合大数据进行加密；相应的，所述基于所述预设医疗大数据信息，通过与所述多个服务器进行待整合大数据交互所得到的第一逻辑关系树，构造出第一待处理知识图谱，包括：基于所述预设医疗大数据信息，通过与所述多个服务器进行加密后的待整合大数据交互所得到的所述第一逻辑关系树，构造出所述第一待处理知识图谱。可选地，所述对待整合大数据进行加密的步骤，包括：获取目标服务器发送的安全验证触发动作，其中，所述目标服务器为所述多个服务器中与待整合大数据所在服务器相关联的服务器，所述安全验证触发动作用于指示所述计算机设备向所述目标服务器发送用于获取第一安全特征向量的验证动作；接收所述目标服务器基于所述验证动作返回的与待整合大数据所在服务器对应的目标待整合大数据的所述第一安全特征向量；根据所述第一安全特征向量确定与所述目标待整合大数据相关联的安全验证向量，从第一验证向量集合中获取用于验证所述安全验证向量的预设验证向量，其中，所述安全验证向量为与所述目标待整合大数据相关联的第一安全特征向量中的内容信息，所述安全验证向量中包含所述第一安全特征向量对应的向量类型指标号和向量数值指标，所述安全验证向量中包含与所述目标待整合大数据相关的目标安全特征向量，所述预设验证向量是由与所述计算机设备相关联的第三方安全平台所确定的；获取与所述预设验证向量相关联的特征元素集；若所述特征元素集中包含与所述向量类型指标和所述向量数值指标相关联的第一安全特征向量，且所述第一安全特征向量的来源标识属于所述第一安全特征向量对应的预设来源数据库，则确定所述安全验证向量的安全置信度超过预设置信度阈值；在所述安全验证向量的安全置信度超过预设置信度阈值时，从所述安全验证向量中提取所述目标安全特征向量；从与所述计算机设备相关联的大数据信息处理平台中获取目标集群，遍历所述目标集群上的服务器；若在所述目标集群上遍历到的与所述目标安全特征向量相关联的服务器，则将遍历到与所述目标安全特征向量相关联的服务器确定为参考服务器，确定完成对所述目标待整合大数据的安全验证，且安全验证通过；根据安全验证触发动作从与所述计算机设备相关联的第一验证向量集合中获取第二安全特征向量，将所述第二安全特征向量作为所述安全验证触发动作对应的响应信息返回给目标服务器，以使本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种医疗大数据共享分析方法，其特征在于，应用于计算机设备，包括：/n接收多个服务器发送的预设医疗大数据信息，基于所述预设医疗大数据信息，通过与所述多个服务器进行待整合大数据交互所得到的第一逻辑关系树，构造出第一待处理知识图谱，其中，所述预设医疗大数据信息表征服务器中的共享大数据的地址索引；/n接收所述多个服务器发送的多个第二逻辑关系树，并对所述多个第二逻辑关系树进行整合，得到第二待处理知识图谱；/n对所述第一待处理知识图谱和所述第二待处理知识图谱进行整合，得到目标知识图谱，并将所述目标知识图谱发送给所述多个服务器，以使所述多个服务器利用所述目标知识图谱进行大数据分享；/n获取待处理医疗大数据信息，并将所述待处理医疗大数据信息分别发送给所述多个服务器，其中，所述待处理医疗大数据信息表征待分享的待处理共享大数据的地址索引；/n当接收到所述多个服务器基于所述目标知识图谱针对所述待处理医疗大数据信息所返回的多个子分享标识时，利用所述多个子分享标识整合出大数据分享结果，完成医疗大数据共享分析。/n

【技术特征摘要】
1.一种医疗大数据共享分析方法，其特征在于，应用于计算机设备，包括：
接收多个服务器发送的预设医疗大数据信息，基于所述预设医疗大数据信息，通过与所述多个服务器进行待整合大数据交互所得到的第一逻辑关系树，构造出第一待处理知识图谱，其中，所述预设医疗大数据信息表征服务器中的共享大数据的地址索引；
接收所述多个服务器发送的多个第二逻辑关系树，并对所述多个第二逻辑关系树进行整合，得到第二待处理知识图谱；
对所述第一待处理知识图谱和所述第二待处理知识图谱进行整合，得到目标知识图谱，并将所述目标知识图谱发送给所述多个服务器，以使所述多个服务器利用所述目标知识图谱进行大数据分享；
获取待处理医疗大数据信息，并将所述待处理医疗大数据信息分别发送给所述多个服务器，其中，所述待处理医疗大数据信息表征待分享的待处理共享大数据的地址索引；
当接收到所述多个服务器基于所述目标知识图谱针对所述待处理医疗大数据信息所返回的多个子分享标识时，利用所述多个子分享标识整合出大数据分享结果，完成医疗大数据共享分析。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一待处理知识图谱和所述第二待处理知识图谱进行整合，得到目标知识图谱的步骤，包括：
从所述多个服务器获取到多个样本大数据，并对所述多个样本大数据进行整合，得到第一大数据样本对象集，其中，样本大数据表征服务器中的私有大数据；
对所述多个服务器所发送的预设医疗大数据信息的整合，得到第二大数据样本对象集；
基于所述第一大数据样本对象集和所述第二大数据样本对象集，得到目标大数据样本对象集；
利用所述第一大数据样本对象集和所述目标大数据样本对象集，计算出第一关联关系，以及利用所述第二大数据样本对象集和所述目标大数据样本对象集，计算出第二关联关系；
根据所述第一关联关系和所述第二关联关系，对所述第一待处理知识图谱和所述第二待处理知识图谱进行整合，得到所述目标知识图谱。


3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述基于所述预设医疗大数据信息，通过与所述多个服务器进行待整合大数据交互所得到的第一逻辑关系树，构造出第一待处理知识图谱的步骤，包括：
利用所述预设医疗大数据信息，将所述多个服务器划分成至少一个集群，并向每个集群中的主服务器发送与其属于同一集群的匹配服务器的信息，其中，所述主服务器是所述共享大数据中具有预设文件夹的服务器，所述匹配服务器是所述共享大数据中不具有预设文件夹的服务器；
接收所述主服务器发送的第一待整合大数据，以及所述匹配服务器发送的第二待整合大数据，并对所述第一待整合大数据和所述第二待整合大数据进行整合，得到已整合大数据，其中，所述第一待整合大数据是所述主服务器通过与所述匹配服务器的信息所确定出的所述匹配服务器进行预设大数据交互得到的；
将所述已整合大数据分别返回给所述主服务器和所述匹配服务器；
接收所述主服务器针对所述已整合大数据发送的第一阶段第一逻辑关系树，以及接收所述匹配服务器针对所述已整合大数据发送的第二阶段第一逻辑关系树，并将所述第一阶段第一逻辑关系树和所述第二阶段第一逻辑关系树进行整合，得到所述每个集群对应的所述第一逻辑关系树，进而得到至少一个第一逻辑关系树；
对所述至少一个第一逻辑关系树进行整合，得到所述第一待处理知识图谱。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述接收所述多个服务器发送的多个第二逻辑关系树，并对所述多个第二逻辑关系树进行整合，得到第二待处理知识图谱的步骤，包括：
接收每个服务器发送的第二逻辑关系树，从而得到所述多个第二逻辑关系树；
对所述多个第二逻辑关系树进行整合，得到所述第二待处理知识图谱。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述接收多个服务器发送的预设医疗大数据信息之前，所述方法还包括：
生成安全验证码，并将所述安全验证码发送给所述多个服务器；所述安全验证码用于在待整合大数据交互时所述服务器对待整合大数据进行加密；相应的，所述基于所述预设医疗大数据信息，通过与所述多个服务器进行待整合大数据交互所得到的第一逻辑关系树，构造出第一待处理知识图谱，包括：基于所述预设医疗大数据信息，通过与所述多个服务器进行加密后的待整合大数据交互所得到的所述第一逻辑关系树，构造出所述第一待处理知识图谱。


6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对待整合大数据进行加密的步骤，包括：
获取目标服务器发送的安全验证触发动作，其中，所述目标服务器为所述多个服务器中与待整合大数据所在服务器相关联的服务器，所述安全验证触发动作用于指示所述计算机设备向所述目标服务器发送用于获取第一安全特征向量的验证动作；
接收所述目标服务器基于所述验证动作返回的与待整合大数据所在服务器对应的目标待整合大数据的所述第一安全特征向量；
根据所述第一安全特征向量确定与所述目标待整合大数据相关联的安全验证向量，从第一验证向量集合中获取用于验证所述安全验证向量的预设验证向量，其中，所述安全验证向量为与所述目标待整合大数据相关联的第一安全特征向量中的内容信息，所述安全验证向量中包含所述第一安全特征向量对应的向量类型指标号和向量数值指标，所...

【专利技术属性】
技术研发人员：文建全，王先知，吴翊，唐起华，李熙，姜赳赳，
申请(专利权)人：湖南创星科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：湖南;43