一种针对智慧医疗服务的大数据风险识别方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及智慧医疗技术，揭露了一种针对智慧医疗服务的大数据风险识别方法，包括：获取待诊病种及病历调取数据，提取待诊病种的病种关联数据，计算病历调取数据与病种关联数据的数据关联度，计算病历调取数据的调取时间与最新复诊时间的时间差异度，根据数据关联度及时间差异度，利用风险识别公式计算患者的数据风险指数，统计病历大数据数据库中所有患者的数据风险指数，得到综合数据风险指数，根据大数据风险指数计算公式及综合数据风险指数，计算病历大数据数据库的风险指数。本发明专利技术在于解决当前智慧医疗的医疗数据存在泄露风险性高的问题。的问题。的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种针对智慧医疗服务的大数据风险识别方法及系统


[0001]本专利技术涉及智慧医疗
，尤其涉及一种针对智慧医疗服务的大数据风险识别方法、系统及电子设备。

技术介绍

[0002]智慧医疗(简称WITMED)是融合物联网、云计算等技术，以患者数据为中心的医疗服务模式，智慧医疗通过将医院之间的业务流程进行整合，优化了区域医疗资源，实现医疗资源的合理化分配。
[0003]由于智慧医疗是将患者的接诊、检查、诊断、治疗、处方、医疗医嘱以及病程记录等详尽的医疗数据统一进行存储，并实现医疗数据的资源化共享，使得各级医疗机构之间能够开展诊疗的统一规划、监管、评价以及决策。但正是由于患者医疗数据的高度集中化，使得买医疗数据发生泄漏的风险大大增加，因此当前智慧医疗的医疗数据存在泄露风险性高的问题

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种针对智慧医疗服务的大数据风险识别方法、装置、设备及存储介质，其主要目的在于解决当前智慧医疗的医疗数据存在泄露风险性高的问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供的一种针对智慧医疗服务的大数据风险识别方法，包括：
[0006]接收用户对预构建的病种集合中每种病种划定的病种关联数据；
[0007]根据所述病种与所述病种关联数据的对应关系构建病种关联数据查询表；
[0008]获取患者的待诊病种及病历调取数据，在所述病种关联数据查询表中提取所述待诊病种的病种关联数据；
[0009]利用预构建的数据关联度计算公式计算所述病历调取数据与所述待诊病种的病种关联数据的数据关联度；
[0010]获取所述患者的最新复诊时间，计算所述病历调取数据的调取时间与所述最新复诊时间的时间差异度；
[0011]根据所述数据关联度及时间差异度，利用预构建的的风险识别公式计算所述患者的数据风险指数，其中所述风险识别公式如下所示：
[0012][0013]其中，N
i
表示第i位患者的数据风险指数，a表示数据关联度权重，c
i
表示第i位患者的数据关联度，a表示时间差异度权重，t
i
表示第i位患者的时间差异度；
[0014]统计预构建的病历大数据数据库中所有患者的数据风险指数，得到综合数据风险指数；
[0015]根据预构建的大数据风险指数计算公式及所述综合数据风险指数，计算所述病历
大数据数据库的风险指数，其中所述大数据风险指数计算公式如下所示：
[0016][0017]其中，M表示所述大数据风险指数，j表示所述病历大数据数据库中记录的所有患者数。
[0018]可选地，所述获取患者的待诊病种及病历调取数据，包括：
[0019]获取患者的待诊病种及病历调取数据，包括：
[0020]接收用户在所述病种集合中选择的待诊病种；
[0021]记录用户在预构建的智慧医疗平台中调取的病历检查信息；
[0022]根据所述病历检查信息确定病历调取项目；
[0023]保存所述病历调取项目及所述病历调取项目对应的调取时间，得到所述病历调取数据。
[0024]可选地，所述在所述病种关联数据查询表中提取所述待诊病种的病种关联数据，包括：
[0025]将所述待诊病种作为病种关联索引；
[0026]利用所述病种关联索引在所述病种关联数据查询表中提取所述待诊病种的病种关联项目；
[0027]提取所述病种关联项目与所述待诊病种的病种关联权重；
[0028]建立所述病种关联项目及病种关联权重的对应关系，得到所述病种关联数据。
[0029]可选地，所述利用预构建的数据关联度计算公式计算所述病历调取数据与所述待诊病种的病种关联数据的数据关联度，包括：
[0030]判断所述病历调取数据中的病种调取项目与所述待诊病种的病种关联数据中的病种关联项目的项目重合数；
[0031]根据所述项目重合数及所述数据关联度计算公式计算所述数据关联度。
[0032]可选地，所述数据关联度计算公式，如下所示：
[0033][0034]其中，q表示病种调取项目与病种关联项目之间重合的项目序号，Q表示病种调取项目与病种关联项目之间重合的项目重合数，β
q
表示重合的第q项病种重合项目的病种关联权重，p表示病种调取项目的项目序号，P表示病种调取项目的总项目数，α
p
表示第p项病种调取项目的病种关联权重。
[0035]可选地，所述计算所述病历调取数据的调取时间与所述最新复诊时间的时间差异度，包括：
[0036]提取所述病历调取数据的调取日期与所述最新复诊时间的复诊日期；
[0037]根据所述调取日期与复诊日期，利用预构建的差异度计算公式计算所述时间差异度。
[0038]可选地，所述差异度计算公式如下所示：
[0039]t
i
＝(|F
i
‑
D
i
|)
k
[0040]其中，F
i
表示复诊日期，D
i
表示调取日期，k表示差异指数。
[0041]可选地，所述根据预构建的大数据风险指数计算公式及所述综合数据风险指数，计算所述病历大数据数据库的风险指数之后，所述方法还包括：
[0042]划定预设的不同风险等级对应的风险指数值域；
[0043]判断所述病历大数据数据库的风险指数所属的目标风险指数值域，根据所述目标风险指数值域判定所述病历大数据数据库的风险等级。
[0044]为了解决上述问题，本专利技术还提供一种针对智慧医疗服务的大数据风险识别系统，所述系统包括：
[0045]病种关联数据查询表构建模块，用于接收用户对预构建的病种集合中每种病种划定的病种关联数据；根据所述病种与所述病种关联数据的对应关系构建病种关联数据查询表；
[0046]数据关联度计算模块，用于获取患者的待诊病种及病历调取数据，在所述病种关联数据查询表中提取所述待诊病种的病种关联数据；利用预构建的数据关联度计算公式计算所述病历调取数据与所述待诊病种的病种关联数据的数据关联度；
[0047]时间差异度计算模块，用于获取所述患者的最新复诊时间，计算所述病历调取数据的调取时间与所述最新复诊时间的时间差异度；
[0048]数据风险指数计算模块，用于根据所述数据关联度及时间差异度，利用预构建的的风险识别公式计算所述患者的数据风险指数，其中所述风险识别公式如下所示：
[0049][0050]其中，N
i
表示第i位患者的数据风险指数，a表示数据关联度权重，c
i
表示第i位患者的数据关联度，a表示时间差异度权重，t
i
表示第i位患者的时间差异度；
[0051]综合数据风险指数计算模块，用于统计预构建的病历大数据数据库中所有患者的数据风险指数，得到综合数据风险指数；
[0052]大数据风险本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种针对智慧医疗服务的大数据风险识别方法，其特征在于，所述方法包括：接收用户对预构建的病种集合中每种病种划定的病种关联数据；根据所述病种与所述病种关联数据的对应关系构建病种关联数据查询表；获取患者的待诊病种及病历调取数据，在所述病种关联数据查询表中提取所述待诊病种的病种关联数据；利用预构建的数据关联度计算公式计算所述病历调取数据与所述待诊病种的病种关联数据的数据关联度；获取所述患者的最新复诊时间，计算所述病历调取数据的调取时间与所述最新复诊时间的时间差异度；根据所述数据关联度及时间差异度，利用预构建的的风险识别公式计算所述患者的数据风险指数，其中所述风险识别公式如下所示：其中，N
i
表示第i位患者的数据风险指数，a表示数据关联度权重，c
i
表示第i位患者的数据关联度，a表示时间差异度权重，t
i
表示第i位患者的时间差异度；统计预构建的病历大数据数据库中所有患者的数据风险指数，得到综合数据风险指数；根据预构建的大数据风险指数计算公式及所述综合数据风险指数，计算所述病历大数据数据库的风险指数，其中所述大数据风险指数计算公式如下所示：其中，M表示所述大数据风险指数，j表示所述病历大数据数据库中记录的所有患者数。2.如权利要求1所述的针对智慧医疗服务的大数据风险识别方法，其特征在于，所述获取患者的待诊病种及病历调取数据，包括：接收用户在所述病种集合中选择的待诊病种；记录用户在预构建的智慧医疗平台中调取的病历检查信息；根据所述病历检查信息确定病历调取项目；保存所述病历调取项目及所述病历调取项目对应的调取时间，得到所述病历调取数据。3.如权利要求2所述的针对智慧医疗服务的大数据风险识别方法，其特征在于，所述在所述病种关联数据查询表中提取所述待诊病种的病种关联数据，包括：将所述待诊病种作为病种关联索引；利用所述病种关联索引在所述病种关联数据查询表中提取所述待诊病种的病种关联项目；提取所述病种关联项目与所述待诊病种的病种关联权重；建立所述病种关联项目及病种关联权重的对应关系，得到所述病种关联数据。4.如权利要求3所述的针对智慧医疗服务的大数据风险识别方法，其特征在于，所述利用预构建的数据关联度计算公式计算所述病历调取数据与所述待诊病种的病种关联数据
的数据关联度，包括：判断所述病历调取数据中的病种调取项目与所述待诊病种的病种关联数据中的病种关联项目的项目重合数；根据所述项目重合数及所述数据关联度计算公式计算所述数据关联度。5.如权利要求4所述的针对智慧医疗服务的大数据风险识别方法，其特征在于，所述数据关联度计算公式，如下所示：其中，q表示病种调取项目与病种关联项目之间重合的项目序号，Q表示病种调取项目与病种关联项目之间重合的项目重合数，β
q
表示重合的第q项病种重合项目的病种关联权重，p表示病种调取项目的项目序号，P表示病种调取项目的总项目数，α
p
表示第p项病种调取项目的病种关联权重。6.如权利要求2所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢桂花，姜碧，
申请(专利权)人：谢桂花，
类型：发明
国别省市：