基于医院临床大数据的事件搜索方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及基于医院临床大数据的事件搜索方法及装置，该方法包括：获取患者的原始临床数据信息，对原始临床数据信息进行整合，并存储在数据存储库中；将数据存储库中存储的原始临床数据信息依次进行预处理以及标准化处理，形成标准数据集；基于

【技术实现步骤摘要】
基于医院临床大数据的事件搜索方法及装置


[0001]本专利技术涉及计算机
，特别涉及医疗和医疗信息处理
，尤其涉及基于医院临床大数据的事件搜索方法及装置
。

技术介绍

[0002]随着医疗信息系统的数字化和临床数据的大规模积累，医院临床大数据成为了一个宝贵的数据资源
。
这些数据包含了大量的患者病历
、
治疗记录
、
药物使用情况等临床信息，具有巨大的研究和应用潜力
。
然而，由于数据量庞大且复杂，如何高效地从这些数据中获取有用的信息成为了一个挑战
。
医院临床大数据的分析方法主要依赖于人工手动检索，这种方式存在着以下几个问题：
[0003]（1）人工检索需要耗费大量的时间和劳动力，效率低下
。
[0004]（2）人工检索容易出现主观误差，导致结果的不准确性
。
[0005]（3）由于临床数据的复杂性，人工检索的广度和深度也可能存在限制，使得一些重要的信息被忽略
。
[0006]为了解决上述问题并充分利用医院临床大数据的潜力，需要一种高效
、
准确的事件搜索方法
。
本专利技术提出了基于医院临床大数据的事件搜索方法及装置，该方法基于医院临床大数据的事件搜索算法通过应用计算机技术和数据挖掘方法，能够自动从海量的临床数据中提取与特定事件相关的信息，能够快速
、
准确地检索出符合特定条件的患者群体及其相关的临床数据
>。

技术实现思路

[0007]本专利技术提供了基于医院临床大数据的事件搜索方法及装置，旨在解决医院临床大数据分析和检索的效率和准确性问题；通过应用计算机技术和数据挖掘方法，能够自动从海量的临床数据中提取与特定事件相关的信息，并实现快速
、
准确的事件搜索和分析
。
[0008]为了实现上述目的，本专利技术提供基于医院临床大数据的事件搜索方法，包括：
[0009]获取患者的原始临床数据信息，对原始临床数据信息进行整合，并存储在数据存储库中；
[0010]将数据存储库中存储的原始临床数据信息依次进行预处理以及标准化处理，形成标准数据集；
[0011]基于
NLP
技术或逻辑转换技术，对不同病种的原始临床数据信息相应进行特征提取或逻辑转换，得到不同病种的特征信息，再将特征信息与标准数据集进行匹配和映射处理，生成映射匹配结果；
[0012]基于事件搜索算法，在映射匹配结果中输入预设的查询条件和时间关系进行搜索，得到符合条件的搜索结果
。
[0013]可选地，所述患者的原始临床数据信息包括患者的诊断数据
、
手术数据
、
用药数据
、
检测数据和病理数据
。
[0014]可选地，所述将数据存储库中存储的原始临床数据信息依次进行预处理以及标准化处理，形成标准数据集，包括：
[0015]将数据存储库中存储的原始临床数据信息进行预处理，得到预处理后的临床数据信息，其中，预处理的步骤包括去除重复数据处理步骤
、
缺失值和异常值处理步骤以及标准化数据格式处理步骤；
[0016]对预处理后的临床数据信息中各类数据的项目名称进行分词和语义理解，得到与各数据的项目名称相对应的标准标识码，并形成标准数据集，其中，各类数据的项目名称包括诊断数据的项目名称
、
手术数据的项目名称
、
用药数据的项目名称
、
检测数据的项目名称和病理数据的项目名称
。
[0017]可选地，基于所述的
NLP
技术，对不同病种的原始临床数据信息进行特征提取，得到不同病种的特征信息，包括：
[0018]基于
NLP
技术，对不同病种的原始临床数据信息进行文本处理和语义理解，识别并提取出相关的特征点，随后将特征点中包含的文本数据划分到不同的应用字段中，提取出关键词和领域术语，得到不同病种的特征信息
。
[0019]可选地，基于所述的逻辑转换技术，对不同病种的原始临床数据信息进行逻辑转换，得到不同病种的特征信息，包括：
[0020]根据医学规则，对不同病种的原始临床数据信息进行解析和提取，得到若干匹配的实体及其关系信息，基于逻辑转换的规则，将匹配的实体及其关系信息进行逻辑转换并映射到相应的应用字段中，得到不同病种的特征信息
。
[0021]可选地，所述事件搜索算法包括检索逻辑运算符
、
时间的关联关系
、
其他事件与基线事件的时间对比关系以及入选标准与排除标准规则
。
[0022]可选地，还包括：在得到符合条件的搜索结果之后，采用可视化的形式呈现搜索结果
。
[0023]本专利技术还提供基于医院临床大数据的事件搜索装置，包括：
[0024]数据采集模块，用于获取患者的原始临床数据信息；
[0025]数据整合模块，用于对原始临床数据信息进行整合，并存储在数据存储库中；
[0026]数据处理模块，用于将数据存储库中存储的原始临床数据信息依次进行预处理以及标准化处理，形成标准数据集；
[0027]特征识别模块，用于基于
NLP
技术或逻辑转换技术，对不同病种的原始临床数据信息相应进行特征提取或逻辑转换，得到不同病种的特征信息，再将特征信息与标准数据集进行匹配和映射处理，生成映射匹配结果；
[0028]事件搜索模块，用于基于事件搜索算法，在映射匹配结果中输入预设的查询条件和时间关系进行搜索，得到符合条件的搜索结果
。
[0029]本专利技术还提供了一种电子设备，包括存储器
、
处理器以及存储在所述存储器中并且可以在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述方法的步骤
。
[0030]本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述方法的步骤
。
[0031]本专利技术的优点及有益效果在于：
[0032]（1）本专利技术提供的基于医院临床大数据的事件搜索方法及装置，该方法能够从医院临床大数据中快速
、
准确地检索相关事件，相较于传统人工搜索方法需要耗费大量时间和人力资源而言，具有事件搜索速度快
、
工作效率高的优势，能够有效提高事件检索查询效率
。
[0033]（2）本专利技术提供的基于医院临床大数据的事件搜索方法及装置，该方法通过分析医院临床大数据中的事件，基于事件搜索算法，能够深度挖掘事件之间的潜在关联性和趋势，有助于发现可能存在的医疗风险
、
疾病模式
、
药物反应等方面的问题，为医疗决策提供更全面和准确的信息支持
。<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
基于医院临床大数据的事件搜索方法，其特征在于，包括：获取患者的原始临床数据信息，对原始临床数据信息进行整合，并存储在数据存储库中；将数据存储库中存储的原始临床数据信息依次进行预处理以及标准化处理，形成标准数据集；基于
NLP
技术或逻辑转换技术，对不同病种的原始临床数据信息相应进行特征提取或逻辑转换，得到不同病种的特征信息，再将特征信息与标准数据集进行匹配和映射处理，生成映射匹配结果；基于事件搜索算法，在映射匹配结果中输入预设的查询条件和时间关系进行搜索，得到符合条件的搜索结果
。2.
根据权利要求1所述的基于医院临床大数据的事件搜索方法，其特征在于，所述患者的原始临床数据信息包括患者的诊断数据
、
手术数据
、
用药数据
、
检测数据和病理数据
。3.
根据权利要求2所述的基于医院临床大数据的事件搜索方法，其特征在于，所述将数据存储库中存储的原始临床数据信息依次进行预处理以及标准化处理，形成标准数据集，包括：将数据存储库中存储的原始临床数据信息进行预处理，得到预处理后的临床数据信息，其中，预处理的步骤包括去除重复数据处理步骤
、
缺失值和异常值处理步骤以及标准化数据格式处理步骤；对预处理后的临床数据信息中各类数据的项目名称进行分词和语义理解，得到与各数据的项目名称相对应的标准标识码，并形成标准数据集，其中，各类数据的项目名称包括诊断数据的项目名称
、
手术数据的项目名称
、
用药数据的项目名称
、
检测数据的项目名称和病理数据的项目名称
。4.
根据权利要求1所述的基于医院临床大数据的事件搜索方法，其特征在于，基于所述的
NLP
技术，对不同病种的原始临床数据信息进行特征提取，得到不同病种的特征信息，包括：基于
NLP
技术，对不同病种的原始临床数据信息进行文本处理和语义理解，识别并提取出相关的特征点，随后将特征点中包含的文本数据划分到不同的应用字段中，提取出关键词和领域术语，得...

【专利技术属性】
技术研发人员：王昆鹏，王强，
申请(专利权)人：神州医疗科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：