CN107194143A - 药品信息数据处理方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本公开是关于一种药品信息数据处理方法及系统。该方法包括：获取药品记录数据，所述药品记录数据包含多个参考项，所述多个参考项与多个参考系一一对应；计算药品记录数据的各参考项与多条标准药品数据中的每条标准药品数据对应的参考项的关联值；从多条标准药品数据中获取所计算的关联值大于第一预定阈值的与各参考系对应的标准药品数据集；以及根据各参考系的预设权重从标准药品数据集中选取与药品记录数据对应的候选标准数据。本公开能够显著减少需要处理的药品信息数据量，进一步提高了数据处理效率。
Description
技术领域
本公开涉及大数据领域，具体而言，涉及一种药品信息数据处理方法及药品信息数据处理系统。
背景技术
随着互联网技术的发展，医疗行业正加速医疗信息化建设，药品信息管理是医疗信息化建设的重要组成部分。
目前，医疗机构使用的数据库中的药品信息数据存在下述两方面特征：一方面是数据量较大，药品信息数据中的药物有5600多种、药品有17.2万多种，而且每种药品信息还包括多项参考系信息；另一方面，由于医疗机构从业人员的用语格式复杂多变，例如采用多种语言混合表达、使用不规范语法、录入有误信息、采用缩略语或俗称代替标准术语等，造成医疗信息系统中存在大量非标准不统一的药品信息数据，进一步增加了药品信息数据量。现有技术方案中，参照图1所示，为了将非标准的药品记录数据识别为标准药品数据，需要将m条非标准药品记录数据与n条标准药品数据一一构成信息对。然而，随着新药研发速度的加快，药品记录数据的数据量也越来越大，信息对的数量也越来越多，现有技术方案的处理效率会越来越低。此外，通过研究发现n*m个信息对中存在大量的无效信息对(即两条药品信息根本不可能是同一药品)，对这些无效信息对的处理浪费了大量的运算资源。
因此，需要提供一种能够解决上述问题的药品信息数据处理方法。
需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
发明内容
本公开的目的在于提供一种药品信息数据处理方法及药品信息数据处理系统，进而至少在一定程度上克服由于相关技术的限制和缺陷而导致的一个或者多个问题。
根据本公开的一个方面，提供了一种药品信息数据处理方法，包括：
获取药品记录数据，所述药品记录数据包含多个参考项，所述多个参考项与多个参考系一一对应；
计算所述药品记录数据的各参考项与多条标准药品数据中的每条标准药品数据对应的参考项的关联值；
从所述多条标准药品数据中获取所计算的关联值大于第一预定阈值的与各参考系对应的标准药品数据集；以及
根据各参考系的预设权重从所述标准药品数据集中选取与所述药品记录数据对应的候选标准数据。
在本公开的一种示例性实施例中，所述药品信息数据处理方法还包括：
对所述多条标准药品数据的各参考系进行分类索引，并统计出每个参考系下的每个参考项的数量；以及
以<第一键，<第二键，值>的方式存储各标准药品数据的参考系、参考系下的参考项以及参考项数量，其中，第一键为各标准药品数据的参考系、第二键为第一键表示的参考系下的参考项以及值为第二键表示的参考项的数量。
在本公开的一种示例性实施例中，根据各参考系的预设权重从所述标准药品数据集中选取与各药品记录数据对应的候选标准数据包括：
根据各参考系的预设权重计算所述标准药品数据集中的各标准药品数据与对应的药品记录数据的匹配分值；
将匹配分值大于第二预定阈值的标准药品数据选取为对应的药品记录数据的候选标准数据。
在本公开的一种示例性实施例中，根据各参考系的预设权重计算所述标准药品数据集中的各标准药品数据与对应的药品记录数据的匹配分值包括：
根据各参考系的预设权重在各参考系下对与各标准药品数据对应的关联值进行加权求和；
根据所述加权求和的结果计算所述标准药品数据集中的各标准药品数据与对应的药品记录数据的匹配分值。
根据本公开的一个方面，提供一种药品信息数据处理系统，包括：
数据获取单元，用于获取药品记录数据，所述药品记录数据包含多个参考项，所述多个参考项与多个参考系一一对应；
关联值计算单元，用于计算所述药品记录数据的各参考项与多条标准药品数据中的每条标准药品数据对应的参考项的关联值；
数据集获取单元，用于从所述多条标准药品数据中获取所计算的关联值大于第一预定阈值的与各参考系对应的标准药品数据集；以及
选取单元，用于根据各参考系的预设权重从所述标准药品数据集中选取与所述药品记录数据对应的候选标准数据。
在本公开的一种示例性实施例中，所述药品信息数据处理系统还包括：
分类统计单元，用于对所述多条标准药品数据的各参考系进行分类索引，并统计出每个参考系下的每个参考项的数量；
存储单元，用于以<第一键，<第二键，值>的方式存储各标准药品数据的参考系、参考系下的参考项以及参考项数量，其中，第一键为各标准药品数据的参考系、第二键为第一键表示的参考系下的参考项以及值为第二键表示的参考项的数量。
在本公开的一种示例性实施例中，所述药品信息数据处理方法还包括：
根据各参考系下获取的同一标准药品数据的总数量来对所获取的各标准药品数据进行排序。
在本公开的一种示例性实施例中，根据各参考系的预设权重从所述标准药品数据集中选取与各药品记录数据对应的候选标准数据包括：
根据各参考系的预设权重计算所述标准药品数据集中的各标准药品数据与对应的药品记录数据的匹配分值；
将匹配分值大于第二预定阈值的标准药品数据选取为对应的药品记录数据的候选标准数据。
在本公开的一种示例性实施例中，根据各参考系的预设权重计算所述标准药品数据集中的各标准药品数据与对应的药品记录数据的匹配分值包括：
根据各参考系的预设权重在各参考系下对与各标准药品数据对应的关联值进行加权求和；
根据所述加权求和的结果计算所述标准药品数据集中的各标准药品数据与对应的药品记录数据的匹配分值。
根据本公开的一个方面，提供一种电子设备，包括：
处理器；以及
存储器，所述存储器上存储有计算机程序，所述程序被所述处理器执行时实现上述任意一项所述的药品信息数据处理方法。
根据本公开的一个方面，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现根据上述任意一项所述的药品信息数据处理方法。
本公开的一种示例性实施例中的药品信息数据处理方法及药品信息数据处理系统，可以计算药品记录数据的各参考项与每条标准药品数据对应的参考项的关联值；获取关联值大于第一预定阈值的与各参考系对应的标准药品数据集；根据各参考系的预设权重选取与药品记录数据对应的候选标准数据。一方面，计算药品记录数据的各参考项与每条标准药品数据对应的参考项的关联值，能够识别出药品记录数据的参考项与标准药品数据对应的参考项的关联度；另一方面，获取关联值大于第一预定阈值的与各参考系对应的标准药品数据集，可以将与药品记录数据的各参考项关联度较高的标准药品数据组成与参考系对应的集合，能够显著减少由药品记录数据与标准药品数据组成的信息组中的无效信息组；再一方面，根据各参考系的预设权重选取与药品记录数据对应的候选标准数据，能够进一步减少需要处理的信息组，从而进一步提高数据处理效率。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
通过参照附图来详细描述其示例实施例，本公开的上述和其它特征及优点将变得更加明显。
图1示意性示出了由m条药品记录数据和n条标准药品数据组成的信息组的示意图；
图2示意性示出了根据本公开一示例性实施例的药品信息数据处理方法的流程图；
图3示意性示出了根据本公开一示例性实施例的具有多个参考系的药品信息数据；
图4示意性示出了根据本公开一示例性实施例的具有不同权重的参考系的多条标准药品数据；
图5示意性示出了采用本公开一示例性实施例的药品信息数据处理方法的处理结果的示意图；
图6示意性示出了采用本公开另一示例性实施例的药品信息数据处理方法的处理结果的示意图；以及
图7示意性示出了根据本公开一示例性实施例的药品信息数据处理系统的示意图。
具体实施方式
现在将参考附图更全面地描述示例实施例。然而，示例实施例能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的实施例；相反，提供这些实施例使得本公开将全面和完整，并将示例实施例的构思全面地传达给本领域的技术人员。在图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。
此外，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本公开的实施例的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本公开的技术方案而没有所述特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、材料、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知结构、方法、装置、实现、材料或者操作以避免模糊本公开的各方面。
附图中所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个软件硬化的模块中实现这些功能实体或功能实体的一部分，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
本示例实施例中，首先提供了一种药品信息数据处理方法。参考图2中所示，该药品信息数据处理方法可以包括以下步骤：
步骤S210.获取药品记录数据，所述药品记录数据包含多个参考项，所述多个参考项与多个参考系一一对应；
步骤S220.计算所述药品记录数据的各参考项与多条标准药品数据中的每条标准药品数据对应的参考项的关联值；
步骤S230.从所述多条标准药品数据中获取所计算的关联值大于第一预定阈值的与各参考系对应的标准药品数据集；以及
步骤S240.根据各参考系的预设权重从所述标准药品数据集中选取与所述药品记录数据对应的候选标准数据。
根据本示例实施例中的药品信息数据处理方法，一方面，计算药品记录数据的各参考项与每条标准药品数据对应的参考项的关联值，能够识别出药品记录数据的参考项与标准药品数据对应的参考项的关联度；另一方面，获取关联值大于第一预定阈值的与各参考系对应的标准药品数据集，可以将与药品记录数据的各参考项关联度较高的标准药品数据组成与参考系对应的集合，能够显著减少由药品记录数据与标准药品数据组成的信息组中的无效信息组；再一方面，根据各参考系的预设权重选取与药品记录数据对应的候选标准数据，能够进一步减少需要处理的信息组，从而进一步提高数据处理效率。
下面，将对本示例实施例中的药品信息数据处理方法进行进一步的说明。
在步骤S210中，获取药品记录数据，所述药品记录数据包含多个参考项，所述多个参考项与多个参考系一一对应。
在本示例实施例中，可以从医院的HIS(医院信息系统)、EMR(电子病历)等医疗信息系统中获取药品记录数据，但是本公开的示例实施例中还可以从医院的CIS(临床信息系统)或者医院的药品信息数据库中获取药品记录数据，本公开对此不进行特殊限定。在本示例性实施例中，可以对医院数据系统中的不同类型数据库如MySQL、SQL Server、Oracle、DB2等设计统一接口，可以通过该统一接口获取各数据库中的药品记录数据。
参照图3所示，在图3中浅色区域表示待处理的非标准的药品记录数据，深色区域表示标准药品数据。在图3中每条药品记录数据可以包括7个参考项，每个参考项与一个参考系对应，例如在图3中的与7个参考项分别对应的参考系为：药品编号、批准文号、药品名称(中文)、药品名称(英文)、制剂规格、药品剂型、厂商名称。需要说明的是，虽然在本示例实施例中示出了上述7各参考系，但是本公开的示例实施例中的参考系不限于此，例如参考系还可以为药品成分、药品功能以及贮藏方式等参考系，这同样在本公开的保护范围内。
接下来，在步骤S220中，计算所述药品记录数据的各参考项与多条标准药品数据中的每条标准药品数据对应的参考项的关联值。
在本示例实施例中，标准药品数据可以为根据《中国药典》制定的标准药品数据，也可以为根据其他医药标准例如《美国药典》、《欧洲药典》、《WHO国际药典》、卫生部发布的《中药成方制剂》以及《国家中成药标准汇编》等制定的标准药品数据，本公开对此不进行特殊限定。
在本示例实施例中，关联值可以表示参考项之间的相似度，可以通过计算药品记录数据的参考项与每条标准药品数据对应的参考项之间的距离来计算参考项之间的关联值。在本示例实施例中，参考项之间的距离可以包括：海明距离、欧式距离、余弦距离，但是本公开的示例性实施例中的参考项的距离不限于此，例如参考项的距离还可以为马氏距离或曼哈顿距离。
进一步地，在本示例实施例中，为了提高数据处理效率，可以对所述多条标准药品数据的各参考系进行分类索引，并统计出每个参考系下的每个参考项的数量；以及以<第一键，<第二键，值>的方式存储各标准药品数据的参考系、参考系下的参考项以及参考项数量，其中，第一键为各标准药品数据的参考系、第二键为第一键表示的参考系下的参考项以及值为第二键表示的参考项的数量。
具体而言，参照图3所示，可以对图3中的7个参考系进行分类索引，统计出在每个参考系下的每个参考项的数量。在图3中，深色区域表示标准药品数据。以药品剂型参考系为例，药品剂型参考系下参考项片剂的数量为1、参考项滴眼剂的数量为5、参考项注射剂的数量为3。因此，在药品剂型参考系下，可以以<药品剂型，<片剂，1>、<药品剂型，<滴眼剂，5>、<药品剂型，<注射剂，3>的数据结构来存储各标准药品数据。此外，为了进一步提高数据处理效率，还可以缓存以<第一键，<第二键，值>数据结构存储的各标准药品数据。
此外，由于可以对多条标准药品数据的各参考项进行分类索引，并可以统计出每个参考系的每个参考项的数量，因此，在本示例实施例中，在对一条标准药品数据的参考系下的参考项进行关联值计算时，可以同时计算出在该参考系下相同的参考项的关联值，例如参考项滴眼剂的数量为5时，可以同时计算出5个参考项的关联值，从而可以显著提高关联值计算的效率。
接下来，在步骤S230中，从所述多条标准药品数据中获取所计算的关联值大于第一预定阈值的与各参考系对应的标准药品数据集。
在本示例实施例中，由于可以对多条标准药品数据的各参考项进行分类索引，并可以以<第一键，<第二键，值>数据结构存储各标准药品数据，因此当在步骤S230中在一参考系下计算得出药品记录数据的参考项与标准药品数据的对应参考项的关联值大于第一阈值时，可以通过<第一键，<第二键，值>数据结构快速地获取对应的标准药品数据，然后可以将获取的与该参考系对应的标准药品数据组成标准药品数据集。例如，在药品剂型参考系下计算得出的与药品记录数据的参考项滴眼剂关联值大于第一阈值的5条标准药品数据，可以将这5条标准药品数据组成与药品剂型对应的标准药品数据集。因此，本示例实施例中，可以快速地获取每一个参考系对应的标准药品数据集。
例如，参见下表1，在药品记录数据mk的药品名称为“甘露醇注射液”、制剂规格为“250mL：50g”、药品剂型为“注射液”的情况下，各参考系下的标准药品数据集为{n9}、{n9，n10}以及{n9，n10，n11}。
表1.与参考系对应的标准药品数据集
| 序号 | 药品名称 | 制剂规格 | 药品剂型 |
| mk | n9 | n9、n10 | n9、n10、n11 |
进一步地，在本示例实施例中，为了更高效地处理所获取的标准药品数据，还可以根据各参考系下获取的同一标准药品数据的总数量来对所获取的标准药品数据进行排序。例如，n9在各参考系下出现的次数是3，n10在各参考系下出现的次数为2，n11在各参考系下出现的次数为1，因此对与mk对应的标准要数据进行排序的结果为n9>n10>n11。
接下来，在步骤S240中，根据各参考系的预设权重从所述标准药品数据集中选取与所述药品记录数据对应的候选标准数据。
在本示例实施例中，可以根据各参考系数据的特点预先对标准药品数据的各参考系设置相应的权重。参照图4所示，在图4中不同的填充类型表示不同的权重，例如可以将药品名称的权重设定为较高，将厂商名称的权重设定为较低。此外，在本示例实施例中，还可以根据药品信息数据处理中得到的结果来不断地修正各参考系的预设权重，这也在本公开的保护范围内。
进一步地，在本示例实施例中，为了进一步减少无效的信息对，可以根据各参考系的预设权重计算所述标准药品数据集中的各标准药品数据与对应的药品记录数据的匹配分值；将匹配分值大于第二预定阈值的标准药品数据选取为对应的药品记录数据的候选标准数据。例如，在本示例实施例中，可以根据各参考系的预设权重对不同参考系下的相同标准药品数据进行加权相加，得到与该药品记录数据对应的同一标准药品数据的匹配分值。例如，在下表3中，标准药品数据n9在药品名称、制剂规格以及药品剂型这三个参考系下都存在，则标准药品数据n9与药品记录数据mk的匹配分值为80(50+10+20)。设第二预定阈值为60，则标准药品数据n9为药品记录数据mk的候选标准数据。
表2.与具有预设权重的参考系对应的标准药品数据集
| 预设权重 | 50 | 10 | 20 |
| 序号 | 药品名称 | 制剂规格 | 药品剂型 |
| mk | n9 | n9、n10 | n9、n10、n11 |
进一步地，在本示例实施例中，为了更准确地选取候选标准数据，根据各参考系的预设权重计算标准药品数据集中的各标准药品数据与对应的药品记录数据的匹配分值可以包括：根据各参考系的预设权重在各参考系下对与各标准药品数据对应的关联值进行加权求和；根据加权求和的结果计算标准药品数据集中的各标准药品数据与对应的药品记录数据的匹配分值。由于在步骤S220中计算的关联值更能反映相应参考项的关联度，因此，对关联值进行加权求和可以更准确地计算各标准要数据与对应的药品记录数据的匹配分值。
举例而言，参照图5所示，图5中第二列匹配分值下的分值可以表示标准药品数据与药品记录数据的匹配分值，第三列状态列下的小圆点可以表示候选标准数据与该小圆点所在列的药品记录数据对应。例如，在序号1下，标准药品数据的药品编号为“100023”，小圆点所在列的药品记录数据的药品编号为“74536”，因此，编号为“100023”的标准数据被选取为编号为“74536”的药品记录数据的候选标准数据。从图5中也可以看出，编号为“100023”的标准药品数据与编号为“74536”的药品记录数据的药品名称(中文)完全相同，因此，在其他对应参考项相差较小的情况下，编号为“100023”的标准药品数据与编号为“74536”的药品记录数据的匹配分值较大。
进一步地，在本示例实施例中，还可以根据匹配分值对获取的标准药品数据进行排序。参照图6所示，图6左侧部分的经填充的方块为与所获取的与药品记录数据对应的标准药品数据集，无填充的空白方块为无效的信息组。图6右侧中一个圆表示一个标准药品数据，当药品记录数据落在四个圆交汇的中心部分n例如n＝4处时，表示获取的标准药品数据集中有4条标准药品数据，落在n-1处时，表示获取的标准药品数据集中有3条标准药品数据。在图6中不同的填充类型可以表示不同的匹配分值，例如，用竖线填充的匹配分值高于用斜线填充的匹配分值，用斜线填充的匹配分值高于用黑点填充的匹配分值。对标准药品数据进行排序之后，通过选取匹配分值较高的标准药品数据作为候选标准数据，可以进一步减少需要处理的信息组，从而进一步提高数据处理效率。
需要说明的是，尽管在附图中以特定顺序描述了本公开中方法的各个步骤，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些步骤，或是必须执行全部所示的步骤才能实现期望的结果。附加的或备选的，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，以及/或者将一个步骤分解为多个步骤执行等。
此外，在本示例实施例中，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上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述示例实施例中任一项所述的药品信息数据处理方法。
此外，在本示例实施例中，还提供了一种药品信息数据处理系统。参照图7所示，该药品信息数据处理系统700可以包括：数据获取单元710、关联值计算单元720、数据集获取单元730以及选取单元740。其中：
数据获取单元710用于获取药品记录数据，所述药品记录数据包含多个参考项，所述多个参考项与多个参考系一一对应；
关联值计算单元720用于计算所述药品记录数据的各参考项与多条标准药品数据中的每条标准药品数据对应的参考项的关联值；
数据集获取单元730用于从所述多条标准药品数据中获取所计算的关联值大于第一预定阈值的与各参考系对应的标准药品数据集；以及
选取单元740用于根据各参考系的预设权重从所述标准药品数据集中选取与所述药品记录数据对应的候选标准数据。
此外，在本示例实施例中，所述药品信息数据处理系统700还可以包括：分类统计单元，用于对所述多条标准药品数据的各参考系进行分类索引，并统计出每个参考系下的每个参考项的数量；存储单元，用于以<第一键，<第二键，值>的方式存储各标准药品数据的参考系、参考系下的参考项以及参考项数量，其中，第一键为各标准药品数据的参考系、第二键为第一键表示的参考系下的参考项以及值为第二键表示的参考项的数量。
进一步地，在本示例实施例中，根据各参考系的预设权重从所述标准药品数据集中选取与各药品记录数据对应的候选标准数据可以包括：根据各参考系的预设权重计算所述标准药品数据集中的各标准药品数据与对应的药品记录数据的匹配分值；将匹配分值大于第二预定阈值的标准药品数据选取为对应的药品记录数据的候选标准数据。
进一步地，在本示例实施例中，根据各参考系的预设权重计算所述标准药品数据集中的各标准药品数据与对应的药品记录数据的匹配分值可以包括：根据各参考系的预设权重在各参考系下对与各标准药品数据对应的关联值进行加权求和；根据所述加权求和的结果计算所述标准药品数据集中的各标准药品数据与对应的药品记录数据的匹配分值。
由于本公开的示例实施例的药品信息数据处理系统700的各个功能模块与上述药品信息数据处理方法的示例实施例的步骤对应，因此在此不再赘述。
应当注意，尽管在上文详细描述中提及了药品信息数据处理系统的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。
此外，在本示例实施例中，还提供了一种电子设备，该电子设备包括处理器；以及存储器，所述存储器上存储有计算机程序，所述程序被所述处理器执行时实现上述实施例中任意一项所述的药品信息数据处理方法。
通过以上的实施例的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施例可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施例的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、触控终端、或者网络设备等)执行根据本公开实施例的方法。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施例。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由权利要求指出。
应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。
Claims (10)
1.一种药品信息数据处理方法，其特征在于，包括：
获取药品记录数据，所述药品记录数据包含多个参考项，所述多个参考项与多个参考系一一对应；
计算所述药品记录数据的各参考项与多条标准药品数据中的每条标准药品数据对应的参考项的关联值；
从所述多条标准药品数据中获取所计算的关联值大于第一预定阈值的与各参考系对应的标准药品数据集；以及
根据各参考系的预设权重从所述标准药品数据集中选取与所述药品记录数据对应的候选标准数据。
2.根据权利要求1所述的药品信息数据处理方法，其特征在于，所述药品信息数据处理方法还包括：
对所述多条标准药品数据的各参考系进行分类索引，并统计出每个参考系下的每个参考项的数量；以及
以<第一键，<第二键，值>的方式存储各标准药品数据的参考系、参考系下的参考项以及参考项数量，其中，第一键为各标准药品数据的参考系、第二键为第一键表示的参考系下的参考项以及值为第二键表示的参考项的数量。
3.根据权利要求1或2所述的药品信息数据处理方法，其特征在于，根据各参考系的预设权重从所述标准药品数据集中选取与各药品记录数据对应的候选标准数据包括：
根据各参考系的预设权重计算所述标准药品数据集中的各标准药品数据与对应的药品记录数据的匹配分值；
将匹配分值大于第二预定阈值的标准药品数据选取为对应的药品记录数据的候选标准数据。
4.根据权利要求3所述的药品信息数据处理方法，其特征在于，根据各参考系的预设权重计算所述标准药品数据集中的各标准药品数据与对应的药品记录数据的匹配分值包括：
根据各参考系的预设权重在各参考系下对与各标准药品数据对应的关联值进行加权求和；
根据所述加权求和的结果计算所述标准药品数据集中的各标准药品数据与对应的药品记录数据的匹配分值。
5.根据权利要求1所述的药品信息数据处理方法，其特征在于，所述药品信息数据处理方法还包括：
根据各参考系下获取的同一标准药品数据的总数量来对所获取的各标准药品数据进行排序。
6.一种药品信息数据处理系统，其特征在于，包括：
数据获取单元，用于获取药品记录数据，所述药品记录数据包含多个参考项，所述多个参考项与多个参考系一一对应；
关联值计算单元，用于计算所述药品记录数据的各参考项与多条标准药品数据中的每条标准药品数据对应的参考项的关联值；
数据集获取单元，用于从所述多条标准药品数据中获取所计算的关联值大于第一预定阈值的与各参考系对应的标准药品数据集；以及
选取单元，用于根据各参考系的预设权重从所述标准药品数据集中选取与所述药品记录数据对应的候选标准数据。
7.根据权利要求6所述的药品信息数据处理系统，其特征在于，所述药品信息数据处理系统还包括：
分类统计单元，用于对所述多条标准药品数据的各参考系进行分类索引，并统计出每个参考系下的每个参考项的数量；
存储单元，用于以<第一键，<第二键，值>的方式存储各标准药品数据的参考系、参考系下的参考项以及参考项数量，其中，第一键为各标准药品数据的参考系、第二键为第一键表示的参考系下的参考项以及值为第二键表示的参考项的数量。
8.根据权利要求6或7所述的药品信息数据处理系统，其特征在于，根据各参考系的预设权重从所述标准药品数据集中选取与各药品记录数据对应的候选标准数据包括：
根据各参考系的预设权重计算所述标准药品数据集中的各标准药品数据与对应的药品记录数据的匹配分值；
将匹配分值大于第二预定阈值的标准药品数据选取为对应的药品记录数据的候选标准数据。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
处理器；以及
存储器，所述存储器上存储有计算机程序，所述程序被所述处理器执行时实现根据权利要求1至5中任一项所述的药品信息数据处理方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现根据权利要求1至5中任一项所述的药品信息数据处理方法。
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