一种融合多元技术的可视化糖尿病大数据智能分析系统技术方案

本发明专利技术公开了一种融合多元技术的可视化糖尿病大数据智能分析系统，包括多个通过网络通信连接的机构节点；机构节点采用电子病历实体识别技术对病例进行处理，得到糖尿病诊疗数据；机构节点之间依照数据共享权限对糖尿病诊疗数据进行共享；各机构节点还部署有多方安全计算协议，以便多个机构节点写作完成医疗统计模型或临床预测模型的计算过程。该系统可帮助病人医疗健康信息的全面准确管理、高效安全传输、充分及时共享提供有效的支撑；使医疗人员能够通过便捷的信息系统及时获取必要的诊疗信息，为患者提供更加高质量的诊疗服务；使患者能够掌握和获取自己的相关信息，参与诊疗服务，享受持续、跨地区、跨机构的诊疗服务。跨机构的诊疗服务。跨机构的诊疗服务。

【技术实现步骤摘要】
一种融合多元技术的可视化糖尿病大数据智能分析系统


[0001]本专利技术涉及大数据及用户管理分析
，具体涉及一种融合多元技术的可视化糖尿病大数据智能分析系统。

技术介绍

[0002]早期的大多数与医疗相关的数据都是纸面形式，而非电子数据存储，例如官方医药记录、收费记录、护士的手写病例记录、处方药记录、X光片记录、磁共振成像(MRI)记录、CT影像记录等。医学大数据主要有两个方面：一是发现新知识，认识新规律；二是促进适度医疗，提升医疗的价值。从Google预测流感到如今的循证医学、基因组分析、预判欺诈分析、设备/远程监控、病人资料分析等都是医疗大数据的应用，能帮助病人实现疾病的智能化管理，实现数据智能的绿色医疗新生态。
[0003]多层次信息抽取模式,以改进当前以"医学词典"和"正则表达式"为主的电子病历信息抽取技术。方法:通过"文书类别预测模块"和"分类模型",对不同病历文书及章节内容进行区分；并在此基础上,利用"规则+深度学习模型",根据不同文本信息特点搭建相应的信息抽取模型,对不同实体及其语义关系进行识别和建立。结果:通过对文书类别、章节以及实体属性的归纳识别、分层建模,实现了对医疗文本中各种信息的多维解析与分类存储。结论:多层次信息抽取方法为实现电子病历智能化应用奠定了坚实基础,对于优化诊疗模式、辅助临床决策、促进知识共享等具有实际意义。
[0004]如今，随着大数据技术的不断发展，基于大数据的在医疗临床领域的应用也越来越广泛，然而在实际应的过程中，糖尿病患者在治疗过程中，会产生大量的临床数据包括就诊信息、实验室检验、临床诊断信息和医嘱用药信息。随着当下社会的信息化不断发展，糖尿病患者人群的数据信息也呈指数型增长。如何针对特定疾病数据进行科学性分析以及有效性管理，准确科学地对数据进行利用分析是现目前急需改善的一个技术问题。
[0005]大数据时代对可视化技术的需求越来越高。数据信息更新及发展速度之快，要求可视化技术能即时产生数据关联。面对日益繁杂的数据，常规的可视化方法已经显得力不从心，甚至无法对数据进行及时有效的处理。
[0006]来自生物、医药、医械、临床实验与健康管理等各个方面的数据，构成生物医学的各类大数据资源，它们形式多样，具有自身的特殊性，主要表现在以下几个方面：
[0007](1)原始数据量大，且呈异构、多样性。
[0008](2)难以用数学方式表达其结构及特征。例如医生对医学影像、信号和其他临床数据的解释多是非结构化的语言或文字形式自由的口述，难以标准化。
[0009](3)数据包含冗余、无意义的或不一致的属性，并且数据经常要更新。
[0010](4)数据采集很难完全避免噪声干扰，而噪声往往会影响处理结果。

技术实现思路

[0011]本专利技术的目的在于克服糖尿病患者在治疗过程中产生大量的临床数据难以科学
管理和利用的现实问题，提供一种融合多元技术的可视化糖尿病大数据智能分析系统。其中通过对医院业务数据的收集、加工和管理，形成面向分析的数据中心、数据知识库，经由查询分析、联机分析处理和数据挖掘工具等，把复杂的业务数据转化成容易理解的信息，并将正确的信息随时随地以灵活的方式分配给医院决策者和管理者等工作。
[0012]为实现上述目的，本专利技术提供了一种融合多元技术的可视化糖尿病大数据智能分析系统，其特征在于，包括多个通过网络通信连接的机构节点；所述机构节点采用电子病历实体识别技术对病例进行处理，得到糖尿病诊疗数据；机构节点之间依照数据共享权限对糖尿病诊疗数据进行共享；各所述机构节点还部署有多方安全计算协议，以便多个机构节点写作完成医疗统计模型或临床预测模型的计算过程。
[0013]本专利技术的进一步改进在于，采用多方安全计算协议进行计算的过程中，各参与的机构节点分别对自身的存储的糖尿病诊疗数据进行计算，并将计算结果在机构节点之间传递，以避免医疗数据交换。
[0014]本专利技术的进一步改进在于，与机构节点连接的用户终端采用可视化技术对于计算结果进行展示。
[0015]本专利技术的进一步改进在于，部署有所述机构节点的机构的类型包括公立医院、私立医院、卫生监管部门、科研机构、医疗企业。
[0016]本专利技术的进一步改进在于，所述电子病历实体识别技术利用模型训练，将原始数据采用糖尿病相关文献或电子病历系统的电子病历，划分成多个实体类型，并通过IOBES标注方法对原始数据进行标注。
[0017]本专利技术的进一步改进在于，各机构节点引入联盟链与准入机制，利用完善的权限和数据逻辑控制体系，来保障糖尿病诊疗数据的安全性。
[0018]本专利技术的进一步改进在于，融合多元技术基于自然语言处理、知识图谱、机器学习等大数据处理方法，来实现糖尿病诊疗数据的筛选、纠偏与补全，并建立统计查询及相关数据模型；从数据中挖掘特定的模式进行描述性分析、预测性分析等，最后利用可视化图形呈现出数据中隐藏的信息和规律，创建可交互的视图。
[0019]本专利技术提供的系统具有以下技术效果：
[0020](1)该系统可帮助病人医疗健康信息的全面准确管理、高效安全传输、充分及时共享提供有效的支撑；使医疗人员能够通过便捷的信息系统及时获取必要的诊疗信息，为患者提供更加高质量的诊疗服务；使患者能够掌握和获取自己的相关信息，参与诊疗服务，享受持续、跨地区、跨机构的诊疗服务。
[0021](2)该系统通过对医院业务数据的收集、加工和管理，形成面向分析的数据中心、数据知识库，经由查询分析、联机分析处理和数据挖掘工具等，把复杂的业务数据转化成容易理解的信息，并将正确的信息随时随地以灵活的方式分配给医院决策者和管理者，目的是使医院的各级决策者获得知识和洞察力，促使他们更快做出对医院有利的决策，帮助医院提升精细化管理水平，增强医院竞争力。糖尿病大数据处理与分析平台可以实现从数据到信息、从信息到知识、再从知识到决策、然后从决策到行动，辅助医生进行决策及科研工作管理。
附图说明
[0022]图1是融合多元技术的可视化糖尿病大数据智能分析系统的架构图；
[0023]图2是系统业务架构图；
[0024]图3是业务系统流程图；
[0025]图4是多方安全计算协议与现有计算协议的对比图；
[0026]图5是诊疗数据及计算结果的可视化的样例。
具体实施方式
[0027]以下通过特定的具体实例说明本专利技术的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本专利技术的其他优点与功效。本专利技术还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本专利技术的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0028]需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本专利技术的基本构想，遂图示中仅显示与本专利技术中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种融合多元技术的可视化糖尿病大数据智能分析系统，其特征在于，包括多个通过网络通信连接的机构节点；所述机构节点采用电子病历实体识别技术对病例进行处理，得到糖尿病诊疗数据；机构节点之间依照数据共享权限对糖尿病诊疗数据进行共享；各所述机构节点还部署有多方安全计算协议，以便多个机构节点写作完成医疗统计模型或临床预测模型的计算过程。2.根据权利要求1所述的一种融合多元技术的可视化糖尿病大数据智能分析系统，其特征在于，采用多方安全计算协议进行计算的过程中，各参与的机构节点分别对自身的存储的糖尿病诊疗数据进行计算，并将计算结果在机构节点之间传递，以避免医疗数据交换。3.根据权利要求2所述的一种融合多元技术的可视化糖尿病大数据智能分析系统，其特征在于，与机构节点连接的用户终端采用可视化技术对于计算结果进行展示。4.根据权利要求1所述的一种融合多元技术的可视化糖尿病大数据智能分析系统，其特征在于，部署有所述机构节点的机构的类型包括...

【专利技术属性】
技术研发人员：宁光，王卫庆，毕宇芳，徐敏，赵志云，徐瑜，陆洁莉，王天歌，李勉，
申请(专利权)人：上海市内分泌代谢病研究所，
类型：发明
国别省市：