一种临床科研数据的查询方法、系统、装置及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种临床科研数据的查询方法、系统、装置及存储介质，其降低查询操作难度，提高效率，包括以下步骤：建立科研数据库，所述科研数据库包含若干分类目录，分别用于不同类型的临床数据；接收临床查询请求；从临床查询请求中提取与临床数据相关的检索元素，确定每个检索元素所属分类目录；在每个分类目录中查询满足相应的检索元素的数据，获得若干数据集合；将所有的数据集合进行组合，获得数据整合结果，所述数据整合结果包括所有的具有全部检索元素且由组合得到的数据组合；根据已知信息设置限制条件，从数据整合结果中查询满足限制条件的数据，输出满足临床查询请求的查询结果。结果。结果。

【技术实现步骤摘要】
一种临床科研数据的查询方法、系统、装置及存储介质


[0001]本专利技术涉及医疗大数据
，具体涉及一种临床科研数据的查询方法、系统、装置及存储介质。

技术介绍

[0002]当下，临床科研工作的地位凸显重要。在现代的评价体系下，科研氛围和科研成果在医院质量与竞争力评比中的占比越来越大，同时，临床科研水平也是考评医生水平高低的关键指标。基于对全球多名科研人员的调查，多数科研人员将数据可发现性评价为“十分重要”。然而由于临床数据的数据本身的复杂性，临床科研数据在数据获取与检索上普遍采用人工翻阅或低效率的多系统检索和手动汇集数据。
[0003]人工翻阅的主要做法是通过人工去查阅各类纸质或电子文书，将查阅到的数据采用手动记录的方式，录入到Excel或类似简单数据记录工具中，然后再进一步加工。这种方式的弊端主要存在工作量大耗时长，数据容易出现遗漏，不便追踪数据来源，不便补充数据等缺点。
[0004]低效率的多系统检索和手动汇集数据针对的是已经有部分信息系统的临床医生，临床数据散落在一个或多个信息系统中，根据实际科研需要，从一个或多个信息系统中抽取数据。但是由于临床数据本身的复杂性，即使数据是存储在一个信息系统中，也很难一次性把数据检索出来。只能分类型、分批次进行检索，然后人工汇聚。对于这种，往往对临床人员数据处理的能力以及信息系统数据结构的要求太高，很难让临床科研人员自己根据自己的诉求进行数据提取。而对于散落在多个信息系统中的临床数据，在面临上述问题之外，还存在患者匹配的问题，即各系统间标识患者的方式可能不一致，需要人工将标识统一。
[0005]这些问题的存在导致临床科研数据的查询检索一直是一项繁琐、操作难度大、低效率的工作。

技术实现思路

[0006]针对上述问题，本专利技术提供了一种临床科研数据的查询方法、系统、装置及存储介质，其降低查询操作难度，提高效率。
[0007]其技术方案是这样的：一种临床科研数据的查询方法，其特征在于，包括以下步骤：
[0008]建立科研数据库，所述科研数据库包含若干分类目录，分别用于不同类型的临床数据；
[0009]接收临床查询请求；
[0010]从临床查询请求中提取与临床数据相关的检索元素，确定每个检索元素所属分类目录；
[0011]在每个分类目录中查询满足相应的检索元素的数据，获得若干数据集合；
[0012]将所有的数据集合进行组合，获得数据整合结果，所述数据整合结果包括所有的
具有全部检索元素且由组合得到的数据组合；
[0013]根据已知信息设置限制条件，从数据整合结果中查询满足限制条件的数据，输出满足临床查询请求的查询结果。
[0014]进一步的，所述建立科研数据库，包括：
[0015]收集临床数据，所述临床数据包括人口学信息、临床诊疗数据、病史数据、医嘱数据、检查检验数据、病理数据；
[0016]构建分类目录，在每个分类目录下储存不同类型的临床数据。
[0017]进一步的，收集临床数据的方法包括：数据集成、数据抓取、手工录入。
[0018]进一步的，所述的从临床查询请求中提取与临床数据相关的检索元素，确定每个检索元素所属分类目录，包括：
[0019]将临床查询请求进行拆分，从拆分结果中提取与临床数据相关的检索元素，确定每个检索元素所属分类目录。
[0020]进一步的，将所有的数据集合进行组合，具体如下执行：求所有数据集合的笛卡尔积。
[0021]进一步的，所述的求所有数据集合的笛卡尔积，包括：
[0022]按照数据量从少到多的顺序对数据集合进行排序，先将排序后的前两个数据集合中的数据交叉连接得到合成数据集合，再将得到合成数据集合与序列中下一个数据集合中的数据进行交叉连接，直至序列中最后一个数据集合，得到数据整合结果，排序后的数据集合序列表示为{a1,a2,a3,...,an}，其中，a1,a2,a3,...,an分别为不同的数据集合，所有数据集合的笛卡尔积A表示为：A＝a1
×
a2
×
a3...
×
an。
[0023]一种临床科研数据的查询系统，其特征在于，包括相连接的：
[0024]科研数据库模块，所述科研数据库模块包含若干分类目录，分别用于不同类型的临床数据；
[0025]临床查询模块，用于接收临床查询请求；
[0026]检索元素分类模块，用于从临床查询请求中提取与临床数据相关的检索元素，确定每个检索元素所属分类目录；
[0027]检索元素查询模块，用于在每个分类目录中查询满足相应的检索元素的数据，获得若干数据集合；
[0028]数据整合模块，用于将所有的数据集合进行组合，获得数据整合结果，所述数据整合结果包括所有的具有全部检索元素且由组合得到的数据组合；
[0029]查询结果输出模块，用于根据已知信息设置限制条件，从数据整合结果中查询满足限制条件的数据，输出满足临床查询请求的查询结果。
[0030]进一步的，所述科研数据库模块收集的临床数据包括人口学信息、临床诊疗数据、病史数据、医嘱数据、检查检验数据、病理数据；
[0031]所述检索元素分类模块用于将临床查询请求进行拆分，从拆分结果中提取与临床数据相关的检索元素，确定每个检索元素所属分类目录。
[0032]所述数据整合模块用于求所有数据集合的笛卡尔积，包括：
[0033]按照数据量从少到多的顺序对数据集合进行排序，先将排序后的前两个数据集合中的数据交叉连接得到合成数据集合，再将得到合成数据集合与序列中下一个数据集合中
的数据进行交叉连接，直至序列中最后一个数据集合，得到数据整合结果，排序后的数据集合序列表示为{a1,a2,a3,...,an}，其中，a1,a2,a3,...,an分别为不同的数据集合，所有数据集合的笛卡尔积A表示为：A＝a1
×
a2
×
a3...
×
an。
[0034]一种临床科研数据的查询装置，其特征在于，其包括：包括处理器、存储器以及程序；
[0035]所述程序存储在所述存储器中，所述处理器调用存储器存储的程序，以执行上述的临床科研数据的查询方法。
[0036]一种计算机可读存储介质，其特征在于：所述计算机可读存储介质用于存储程序，所述程序用于执行上述的临床科研数据的查询方法。
[0037]本专利技术的临床科研数据的查询方法，建立了一套汇集了全部临床数据的数据库，解决了现有技术中临床数据散落的问题，然后对临床查询请求进行拆分，将一次查询自动拆分成多个检索元素的多次查询，采用分布查询的方式，完成多次查询后，对于满足检索元素的数据进行整合，从数据整合结果中查询满足限制条件的数据，输出满足临床查询请求的查询结果，通过采用本专利技术的技术，降低查询操作难度，可以让临床人员从繁琐的数据查询、检索中解放出来，回归科研本身，提升工作效率。
附图说明...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种临床科研数据的查询方法，其特征在于，包括以下步骤：建立科研数据库，所述科研数据库包含若干分类目录，分别用于不同类型的临床数据；接收临床查询请求；从临床查询请求中提取与临床数据相关的检索元素，确定每个检索元素所属分类目录；在每个分类目录中查询满足相应的检索元素的数据，获得若干数据集合；将所有的数据集合进行组合，获得数据整合结果，所述数据整合结果包括所有的具有全部检索元素且由组合得到的数据组合；根据已知信息设置限制条件，从数据整合结果中查询满足限制条件的数据，输出满足临床查询请求的查询结果。2.根据权利要求1所述的一种临床科研数据的查询方法，其特征在于：所述建立科研数据库，包括：收集临床数据，所述临床数据包括人口学信息、临床诊疗数据、病史数据、医嘱数据、检查检验数据、病理数据；构建分类目录，在每个分类目录下储存不同类型的临床数据。3.根据权利要求2所述的一种临床科研数据的查询方法，其特征在于：收集临床数据的方法包括：数据集成、数据抓取、手工录入。4.根据权利要求1所述的一种临床科研数据的查询方法，其特征在于：所述的从临床查询请求中提取与临床数据相关的检索元素，确定每个检索元素所属分类目录，包括：将临床查询请求进行拆分，从拆分结果中提取与临床数据相关的检索元素，确定每个检索元素所属分类目录。5.根据权利要求1所述的一种临床科研数据的查询方法，其特征在于：将所有的数据集合进行组合，具体如下执行：求所有数据集合的笛卡尔积。6.根据权利要求5所述的一种临床科研数据的查询方法，其特征在于：所述的求所有数据集合的笛卡尔积，包括：按照数据量从少到多的顺序对数据集合进行排序，先将排序后的前两个数据集合中的数据交叉连接得到合成数据集合，再将得到合成数据集合与序列中下一个数据集合中的数据进行交叉连接，直至序列中最后一个数据集合，得到数据整合结果，排序后的数据集合序列表示为{a1,a2,a3,...,an}，其中，a1,a2,a3,...,an分别为不同的数据集合，所有数据集合的笛卡尔积A表示为：A＝a1
×
a2
×
a3...
×
...

【专利技术属性】
技术研发人员：高堃，邓宏彬，李维勤，杨承其，
申请(专利权)人：苏州麦迪斯顿医疗科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：