CN104820697A - 一种医疗数据挖掘方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种医疗数据挖掘方法及系统，包括提取医院的系统数据，将其整合为第一数据集合；将所述第一数据集合按逻辑关系整理获得第二数据集合；根据用户的查询请求，采用分析算法对第二数据集合进行分析挖掘，获得数据结果；显示所述数据结果，并将所述数据结果以文档形式保存和提供下载。本发明实现了将医院相对独立的系统数据有效整合；并进行逻辑关系清洗，形成简化数据集合；根据用户的查询请求采用分析算法对数据集合进行分析挖掘，获得数据结果；并将数据结果进行显示和存储，根据用户的生成报告请求，提供客户端下载；将现有数据资源有效的应用于患者用户，为其提供一个简单的交互式查询方法。

Description

一种医疗数据挖掘方法及系统
技术领域
本发明涉及数据处理领域，特别涉及一种医疗数据挖掘方法及系统。
背景技术
医院的系统数据，如HIS、CIS、LIS或EMR系统数据数据架构基本已经成熟，但其目前多用于医院内部使用，且各个系统数据相对独立，不能很好的将现有数据资源应用于患者用户，为患者用户提供一个简单的交互式查询。
发明内容
本发明的目的是提供一种医疗数据挖掘方法及系统，解决现有技术中存在的上述问题。
本发明解决上述技术问题的技术方案如下：
一种医疗数据挖掘方法，包括如下步骤：
步骤1，提取医院的系统数据，将其整合为第一数据集合；
步骤2，将所述第一数据集合按逻辑关系整理获得第二数据集合；
步骤3，根据用户的查询请求，采用分析算法对第二数据集合进行分析挖掘，获得数据结果；
步骤4，显示所述数据结果，并将所述数据结果以文档形式保存和提供下载。
本发明的有益效果是：将医院相对独立的系统数据有效整合；并进行逻辑关系清洗，形成简化数据集合；根据用户的查询请求采用分析算法对数据集合进行分析挖掘，获得数据结果；并将数据结果进行显示和存储，根据用户的生成报告请求，提供客户端下载；将现有数据资源有效的应用于患者用户，为其提供一个简单的交互式查询方法。
在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。
进一步，所述步骤1的具体实现方法为：定时和/或间隔预定时间提取医院的系统数据，将所述系统数据以汇合的形式整合为第一数据集合；其中所述系统数据包括HIS、CIS、LIS和/或EMR系统数据。
进一步，所述步骤2的具体实现方法为：根据所述第一数据集合中患者的基本信息，对第一数据集合中相同的基本信息所对应的第一诊疗信息，进行逻辑或运算获得第二诊疗信息，并将所述第二诊疗信息和第一数据集合中的标准诊疗信息进行映射，获得第二数据集合；其中所述基本信息包括ID、姓名、年龄、地址和/或手机号，所述第一诊疗信息包括诊断、送检时间、诊断医生和/或检验医生。
进一步，所述步骤3的具体实现方法为：根据用户以选项和/或参数输入的方式提交的用户的查询请求，调用分析算法，分析挖掘第二数据集合，获得数据结果；其中所述分析算法包括关联分析、时间序列分析、决策树模型、线性模型和/或灰色预测模型。
进一步，所述步骤4的具体实现方法为：显示所述数据结果；将所述数据结果以tex格式保存；和根据用户的生成报告请求，将tex格式转化为pdf、doc和/或HTML格式，提供客户端下载。
本发明的另一技术方案如下：
一种医疗数据挖掘系统，包括数据采集模块、数据清洗模块、数据挖掘模块和数据报告模块；所述数据采集模块，其用于提取医院的系统数据，将其整合为第一数据集合；所述数据清洗模块，其用于将所述第一数据集合按逻辑关系整理获得第二数据集合；所述数据挖掘模块，其用于根据用户的查询请求，采用分析算法对第二数据集合进行分析挖掘，获得数据结果；所述数据报告模块，其用于显示所述数据结果，并将所述数据结果以文档形式保存和提供下载。
在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。
进一步，所述数据采集模块包括数据提取单元和数据整合单元；所述数据提取单元，其用于定时和/或间隔预定时间提取医院的系统数据；其中所述系统数据包括HIS、CIS、LIS和/或EMR系统数据；所述数据整合单元，其用于将所述系统数据以汇合的形式整合为第一数据集合。
进一步，所述数据清洗模块包括基本信息提取单元、诊疗信息合并单元和诊疗信息标准映射单元；所述基本信息提取单元，其用于提取所述第一数据集合中患者的基本信息；其中所述基本信息包括ID、姓名、年龄、地址和/或手机号；所述诊疗信息合并单元，其用于将所述第一数据集合中相同的基本信息所对应的第一诊疗信息，进行逻辑或运算获得第二诊疗信息；其中所述第一诊疗信息包括诊断、送检时间、诊断医生和/或检验医生；所述诊疗信息标准映射单元，其用于将所述第二诊疗信息和第一数据集合中的标准诊疗信息进行映射，获得第二数据集合。
进一步，所述数据挖掘模块包括查询请求输入单元和分析挖掘单元；所述查询请求输入单元，其用于用户以选项和/或参数输入的方式提交用户的查询请求；所述分析挖掘单元，其用于调用分析算法，分析挖掘第二数据集合，获得数据结果；其中所述分析算法包括关联分析、时间序列分析、决策树模型、线性模型和/或灰色预测模型。
进一步，所述数据报告模块包括显示单元、存储单元和下载单元；所述显示单元，其用于显示所述数据结果；所述存储单元，其用于将所述数据结果以tex格式保存；所述下载单元，其用于根据用户的生成报告请求，将tex格式转化为pdf、doc和/或HTML格式，提供客户端下载。
附图说明
图1为本发明一种医疗数据挖掘方法的方法流程图；
图2为本发明一种医疗数据挖掘系统的原理框图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。
如图1所示，一种医疗数据挖掘方法，包括如下步骤：
步骤1，提取医院的系统数据，将其整合为第一数据集合。
所述步骤1的具体实现方法为：定时和/或间隔预定时间提取医院的系统数据，将所述系统数据以汇合的形式整合为第一数据集合；其中所述系统数据包括HIS、CIS、LIS和/或EMR系统数据。
步骤2，将所述第一数据集合按逻辑关系整理获得第二数据集合。
所述步骤2的具体实现方法为：根据所述第一数据集合中患者的基本信息，对第一数据集合中相同的基本信息所对应的第一诊疗信息，进行逻辑或运算获得第二诊疗信息，并将所述第二诊疗信息和第一数据集合中的标准诊疗信息进行映射，获得第二数据集合；其中所述基本信息包括ID、姓名、年龄、地址和/或手机号，所述第一诊疗信息包括诊断、送检时间、诊断医生和/或检验医生。
步骤3，根据用户的查询请求，采用分析算法对第二数据集合进行分析挖掘，获得数据结果。
所述步骤3的具体实现方法为：根据用户以选项和/或参数输入的方式提交的用户的查询请求，调用分析算法，分析挖掘第二数据集合，获得数据结果；其中所述分析算法包括关联分析、时间序列分析、决策树模型、线性模型和/或灰色预测模型。
步骤4，显示所述数据结果，并将所述数据结果以文档形式保存和提供下载。
所述步骤4的具体实现方法为：显示所述数据结果；将所述数据结果以tex格式保存；和根据用户的生成报告请求，将tex格式转化为pdf、doc和/或HTML格式，提供客户端下载。
如图2所示，一种医疗数据挖掘系统，包括数据采集模块、数据清洗模块、数据挖掘模块和数据报告模块；所述数据采集模块，其用于提取医院的系统数据，将其整合为第一数据集合；所述数据清洗模块，其用于将所述第一数据集合按逻辑关系整理获得第二数据集合；所述数据挖掘模块，其用于根据用户的查询请求，采用分析算法对第二数据集合进行分析挖掘，获得数据结果；所述数据报告模块，其用于显示所述数据结果，并将所述数据结果以文档形式保存和提供下载。
所述数据采集模块包括数据提取单元和数据整合单元；所述数据提取单元，其用于定时和/或间隔预定时间提取医院的系统数据；其中所述系统数据包括HIS、CIS、LIS和/或EMR系统数据；所述数据整合单元，其用于将所述系统数据以汇合的形式整合为第一数据集合。
所述数据清洗模块包括基本信息提取单元、诊疗信息合并单元和诊疗信息标准映射单元；所述基本信息提取单元，其用于提取所述第一数据集合中患者的基本信息；其中所述基本信息包括ID、姓名、年龄、地址和/或手机号；所述诊疗信息合并单元，其用于将所述第一数据集合中相同的基本信息所对应的第一诊疗信息，进行逻辑或运算获得第二诊疗信息；其中所述第一诊疗信息包括诊断、送检时间、诊断医生和/或检验医生；所述诊疗信息标准映射单元，其用于将所述第二诊疗信息和第一数据集合中的标准诊疗信息进行映射，获得第二数据集合。
所述数据挖掘模块包括查询请求输入单元和分析挖掘单元；所述查询请求输入单元，其用于用户以选项和/或参数输入的方式提交用户的查询请求；所述分析挖掘单元，其用于调用分析算法，分析挖掘第二数据集合，获得数据结果；其中所述分析算法包括关联分析、时间序列分析、决策树模型、线性模型和/或灰色预测模型。
所述数据报告模块包括显示单元、存储单元和下载单元；所述显示单元，其用于显示所述数据结果；所述存储单元，其用于将所述数据结果以tex格式保存；所述下载单元，其用于根据用户的生成报告请求，将tex格式转化为pdf、doc和/或HTML格式，提供客户端下载。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种医疗数据挖掘方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1，提取医院的系统数据，将其整合为第一数据集合；
步骤2，将所述第一数据集合按逻辑关系整理获得第二数据集合；
步骤3，根据用户的查询请求，采用分析算法对第二数据集合进行分析挖掘，获得数据结果；
步骤4，显示所述数据结果，并将所述数据结果以文档形式保存和提供下载。
2.根据权利要求1所述一种医疗数据挖掘方法，其特征在于，所述步骤1的具体实现方法为：定时和/或间隔预定时间提取医院的系统数据，将所述系统数据以汇合的形式整合为第一数据集合；其中所述系统数据包括HIS、CIS、LIS和/或EMR系统数据。
3.根据权利要求2所述一种医疗数据挖掘方法，其特征在于，所述步骤2的具体实现方法为：根据所述第一数据集合中患者的基本信息，对第一数据集合中相同的基本信息所对应的第一诊疗信息，进行逻辑或运算获得第二诊疗信息，并将所述第二诊疗信息和第一数据集合中的标准诊疗信息进行映射，获得第二数据集合；其中所述基本信息包括ID、姓名、年龄、地址和/或手机号，所述第一诊疗信息包括诊断、送检时间、诊断医生和/或检验医生。
4.根据权利要求3所述一种医疗数据挖掘方法，其特征在于，所述步骤3的具体实现方法为：根据用户以选项和/或参数输入的方式提交的用户的查询请求，调用分析算法，分析挖掘第二数据集合，获得数据结果；其中所述分析算法包括关联分析、时间序列分析、决策树模型、线性模型和/或灰色预测模型。
5.根据权利要求4所述一种医疗数据挖掘方法，其特征在于，所述步骤4的具体实现方法为：显示所述数据结果；将所述数据结果以tex格式保存；和根据用户的生成报告请求，将tex格式转化为pdf、doc和/或HTML格式，提供客户端下载。
6.一种医疗数据挖掘系统，其特征在于，包括数据采集模块、数据清洗模块、数据挖掘模块和数据报告模块；
所述数据采集模块，其用于提取医院的系统数据，将其整合为第一数据集合；
所述数据清洗模块，其用于将所述第一数据集合按逻辑关系整理获得第二数据集合；
所述数据挖掘模块，其用于根据用户的查询请求，采用分析算法对第二数据集合进行分析挖掘，获得数据结果；
所述数据报告模块，其用于显示所述数据结果，并将所述数据结果以文档形式保存和提供下载。
7.根据权利要求6所述一种医疗数据挖掘系统，其特征在于，所述数据采集模块包括数据提取单元和数据整合单元；
所述数据提取单元，其用于定时和/或间隔预定时间提取医院的系统数据；其中所述系统数据包括HIS、CIS、LIS和/或EMR系统数据；
所述数据整合单元，其用于将所述系统数据以汇合的形式整合为第一数据集合。
8.根据权利要求7所述一种医疗数据挖掘系统，其特征在于，所述数据清洗模块包括基本信息提取单元、诊疗信息合并单元和诊疗信息标准映射单元；
所述基本信息提取单元，其用于提取所述第一数据集合中患者的基本信息；其中所述基本信息包括ID、姓名、年龄、地址和/或手机号；
所述诊疗信息合并单元，其用于将所述第一数据集合中相同的基本信息所对应的第一诊疗信息，进行逻辑或运算获得第二诊疗信息；其中所述第一诊疗信息包括诊断、送检时间、诊断医生和/或检验医生；
所述诊疗信息标准映射单元，其用于将所述第二诊疗信息和第一数据集合中的标准诊疗信息进行映射，获得第二数据集合。
9.根据权利要求8所述一种医疗数据挖掘系统，其特征在于，所述数据挖掘模块包括查询请求输入单元和分析挖掘单元；
所述查询请求输入单元，其用于用户以选项和/或参数输入的方式提交用户的查询请求；
所述分析挖掘单元，其用于调用分析算法，分析挖掘第二数据集合，获得数据结果；其中所述分析算法包括关联分析、时间序列分析、决策树模型、线性模型和/或灰色预测模型。
10.根据权利要求9所述一种医疗数据挖掘系统，其特征在于，所述数据报告模块包括显示单元、存储单元和下载单元；
所述显示单元，其用于显示所述数据结果；
所述存储单元，其用于将所述数据结果以tex格式保存；
所述下载单元，其用于根据用户的生成报告请求，将tex格式转化为pdf、doc和/或HTML格式，提供客户端下载。
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