CN108630287B - 数据整合方法 - Google Patents

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Abstract

一种数据整合方法包含下列步骤：(A)读取一储存多笔第一记录的第一数据库及一储存多笔第二记录的第二数据库，每一笔第一记录包含一第一身分资讯及一第一病史资讯，每一笔第二记录包含一第二身分资讯及一第二病史资讯。(B)产生一相关于所述第一记录及所述第二记录的预定条件。(C)当判断出该第一数据库中的所述第一记录的其中至少一者及/或该第二数据库中的所述第二记录的其中至少一者符合该预定条件时，根据该其中至少一第一记录及/或该其中至少一第二记录产生一整合病史资讯，该整合病史资讯指示出每一笔符合该预定条件的第一记录及/或第二记录，以利统计及分析。

Description

数据整合方法
技术领域
本发明涉及一种整合方法，特别是涉及一种用于数字数据的数据整合方法。
背景技术
许多疾病在其发展过程中有可能会引起其他并发症，因此在治疗疾病的同时，往往需针对相关的并发症一并加以预防。同一种疾病可能引起各种并发症的机率并不一致，若需评估某一种疾病可能引起的各种并发症的客观机率，则须搜集该种疾病的病患过往的就诊记录并予以统计、分析。
但是，对于个人、开业不久或者规模较小的诊所而言，其数据库中就诊记录的样本数并不充足，而并不适合用于进行上述的统计及分析。因此，如何辅助样本数不足的诊所进行并发症的相关研究，便成为一个待解决的重要课题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种能解决先前技术的不便的数据整合方法。
于是，本发明数据整合方法由一电子装置执行，该方法包含下列步骤：
(A)读取一第一数据库及一第二数据库，该第一数据库中储存多笔第一记录，每一笔第一记录包含一第一身分资讯及一第一病史资讯，该第二数据库中储存多笔第二记录，每一笔第二记录包含一第二身分资讯及一第二病史资讯。
(B)产生一相关于所述第一记录及所述第二记录的预定条件，该预定条件包含一相关于所述第一身分资讯及所述第二身分资讯的个人基本数据项目。
(C)当判断出该第一数据库中的所述第一记录的其中至少一者及/或该第二数据库中的所述第二记录的其中至少一者符合该预定条件时，根据符合该预定条件的该其中至少一第一记录及/或该其中至少一第二记录产生一整合病史资讯，该整合病史资讯指示出每一笔符合该预定条件的第一记录及/或第二记录。
在一些实施态样中，在步骤(A)中，每一第一病史资讯及每一第二病史资讯各包含多笔诊断数据，每一诊断数据指示出一种疾病，及对应该种疾病的历史诊断结果。
在一些实施态样中，在步骤(B)中，该预定条件还包含一指示出所述疾病其中一者的欲查询症状项目，在步骤(C)中，该整合病史资讯指示出每一笔符合该预定条件的第一记录及第二记录中对应该欲查询症状项目所指示出的疾病的诊断数据，及至少一与该欲查询症状项目所指示出的疾病存在关联的其他种疾病的诊断数据。
在一些实施态样中，在步骤(A)中，每一第一身分资讯及每一第二身分资讯各包含一性别数据及一年龄数据，在步骤(B)中，该预定条件的个人基本数据项目包含一性别限制及一年龄限制。
在一些实施态样中，该数据整合方法还包含一位于步骤(C)之后的步骤(D)：以K折交叉验证法验证该整合病史资讯，并产生一验证结果，该验证结果指示出一验证误差值。
本发明的有益的效果在于：该电子装置能将该第一数据库中符合该预定条件的第一记录，以及该第二数据库中符合该预定条件的第二记录整合为该整合病史资讯，以利统计及分析。
附图说明
图1是一方块图，说明用于应用本发明数据整合方法的一实施例的一电子装置、一第一数据库及一第二数据库；及
图2是该实施例的一流程图。
具体实施方式
下面结合附图及实施例对本发明进行详细说明。
参阅图1与图2，本发明数据整合方法的一实施例适于由一电子装置1执行，该电子装置1可例如为一智能型手持式装置、一笔记型电脑或者一桌上型电脑，但并不以此为限。以下针对该实施例的步骤详细说明。
首先，该电子装置1执行步骤S1。在步骤S1中，当该电子装置1接收到一数据库汇入指令时，该电子装置1读取一第一数据库及一第二数据库。在本实施例中，该第一数据库例如为一私人诊所所有的一健诊数据库A1，该第二数据库则例如为由一政府公家单位所提供的健保数据库A2，且该健保数据库A2中的内容例如是由不同医院、诊所各自的数据库统整汇集而成，但不以此为限。另外，在本实施例中，该健诊数据库A1及该健保数据库A2是如图1所示地预先储存于该电子装置1中，而在其他实施例中，该健诊数据库A1及该健保数据库A2也可以是分别储存于不同的两个远端伺服器(图未示出)中而供该电子装置1透过一网络连线读取，但并不以此为限。
该健诊数据库A1中储存多笔第一记录，每一笔第一记录包含一第一身分资讯及一第一病史资讯。在本实施例中，每一笔第一记录各为一健诊记录A11、每一笔第一身分资讯各为一健诊身分资讯，且每一笔第一病史资讯各为一健诊病史资讯。每一健诊身分资讯包含例如一病历号码数据、一姓名数据、一性别数据、一年龄数据及一地区数据。该病历号码数据例如是在一病患初次于该私人营业诊所挂号时，由该私人营业诊所的行政人员所设定的流水号。每一健诊病史资讯包含多笔诊断数据，每一诊断数据指示出一疾病，以及一对应该种疾病的历史诊断结果。一笔示例说明用的健诊记录A11如下所示，但并不以此为限。
Figure BDA0001286412680000031
Figure BDA0001286412680000041
该健保数据库A2中储存多笔第二记录，每一笔第二记录包含一第二身分资讯及一第二病史资讯。在本实施例中，每一笔第二记录各为一健保记录A21、每一笔第二身分资讯各为一健保身分资讯、且每一笔第二病史资讯各为一健保病史资讯。该健保身分资讯包含例如一转码数据、一性别数据及一年龄数据。该转码数据例如是由该政府公家单位的管理系统针对每一笔健保记录A21所设定的流水号。该健保病史资讯类似于每一健诊记录A11所包含的该健诊病史资讯，每一笔健保病史资讯包含多笔诊断数据，每一诊断数据指示出一疾病及该种疾病的历史诊断结果。一笔示例说明用的健保记录A12如下所示，但并不以此为限。
Figure BDA0001286412680000042
该电子装置1读取该健诊数据库A1及该健保数据库A2之后，执行步骤S2。
在步骤S2中，该电子装置1受操作地产生一相关于所述健诊记录A11及所述健保记录A21的预定条件。该预定条件包含一相关于所述健诊身分资讯及所述健保身分资讯的个人基本数据项目，以及一欲查询症状项目。该个人基本数据项目可例如包含一性别限制及一年龄限制，该欲查询症状项目则指示出所述疾病其中一或多者，但并不以此为限。具体而言，该预定条件的内容必须为该健诊数据库A1及该健保数据库A2中共有的内容(例如性别与年龄)。一示例说明的预定条件的性别限制例如为「男性」、年龄限制例如为「30岁～40岁」、欲查询症状项目则例如为「高血压」，则该预定条件即代表「患有高血压的30岁至40岁男性」。接着，执行步骤S3。
在步骤S3中，该电子装置1判断该健诊数据库A1中的所述健诊记录A11，以及该健保数据库A2中的所述健保记录A21是否存在符合该预定条件者。若判断的结果为是，执行步骤S4。若判断的结果为否，执行步骤S5。
在步骤S4中，该电子装置1根据符合该预定条件的所有健诊记录A11及健保记录A21产生一整合病史资讯，该整合病史资讯指示出每一笔符合该预定条件的健诊记录A11及健保记录A21中对应该欲查询症状项目所指示出的疾病的诊断数据，及多笔与该欲查询症状项目所指示出的疾病存在关联的其他种疾病的诊断数据。
以前述的「患有高血压的30岁至40岁男性」的预定条件为例，该整合病史资讯将指示出每一笔同时符合「男性」、「30至40岁」及「患有高血压」的健诊记录A11及健保记录A21。值得一提的是，由于高血压是中风、心肌梗塞、心衰竭及动脉瘤等疾病的危险因素之一，也就是说，高血压与中风、心肌梗塞、心衰竭及动脉瘤等疾病存在关联性。因此，该整合病史资讯除了指示出符合该预定条件的健诊记录A11及健保记录A21中关于高血压的诊断数据外，还指示出所述符合预定条件的健诊记录A11及健保记录A21中关于中风、心肌梗塞、心衰竭及动脉瘤的诊断数据。如此一来，操作者便可观察该预定条件所代表的「患有高血压的30岁至40岁男性」患有关联于高血压的其他疾病的情况。补充说明的是，所述疾病之间的关联性例如是预设在安装于该电子装置1内的一数据整合程式中，当然，对于有特定需求的操作者而言，也可透过该电子装置1于设定该预定条件时手动地调整或设定所述疾病之间的关联性，但并不以此为限。该电子装置1产生该整合病史资讯后，执行步骤S6。
在步骤S5中，该电子装置1产生并输出一匹配失败通知，以通知该电子装置1的操作者该健诊数据库A1及该健保数据库A2中不存在任何符合该预定条件的健诊记录A11或健保记录A21。
在步骤S6中，该电子装置1以K折交叉验证法(K-fold cross-validation)验证该整合病史资讯，并产生一验证结果，该验证结果指示出一平均验证误差值。具体而言，K折交叉验证法是将一包含多笔采样数据的样本分割为K个子样本。然后，先利用其中(K-1)个子样本进行分析，再利用剩余的一个子样本验证分析的准确度。而且，为求验证的精确程度，所述K个子样本中的每一者皆会轮流地被作为用于验证分析的对象一次，也就是说，K折交叉验证法会针对所述K个子样本进行K次的分析、验证流程。
举例来说，假设步骤S4中的整合病史资讯共包含了1000笔的健诊记录A11及健保记录A21，且假设在步骤S6中，该电子装置1以十折交叉验证法针对「30至40岁男性因高血压而引起心肌梗塞的机率」验证该整合病史资讯。因此，所述1000笔的健诊记录A11及健保记录A21将被分为10组，并分别被定义为例如一1号子样本、一2号子样本至一10号子样本。接着，对1号子样本至10号子样本进行10次的分析及验证流程。在首次的分析及验证流程中，是针对1号子样本至9号子样本进行分析，以10号子样本进行验证，第二次，是针对1至8及10号子样本进行分析，以9号子样本进行验证，第三次，是针对1至7及9、10号子样本进行分析，以8号子样本进行验证，剩余以此类推。直至1号子样本至10号子样本中的每一者皆被用于进行验证过一次时，即为十折交叉验证法的一次完整循环。
在上述的每一次的分析及验证皆会产生一对应的单次验证误差值，且该单次验证误差值可例如为一绝对误差或者一相对误差。该平均验证误差值即为所有所述单次验证误差值的平均值。
综上所述，本发明数据整合方法能使该电子装置1将该健诊数据库A1中符合该预定条件的健诊记录A11，以及该健保数据库A2中符合该预定条件的健保记录A21整合为该整合病史资讯。此外，该整合病史资讯不仅指示出该预定条件中所设定的疾病的诊断数据，还更进一步地指示出其他相关疾病的诊断数据，因此，本发明能协助评估患者因罹患某一疾病而引起其他疾病的风险，而能辅助医师或患者先进行预防。再者，本发明还利用K折交叉验证法验证该整合病史资讯并产生该验证结果，对于研究人员而言，能辅助其评估该整合病史资讯的参考价值，所以确实能达成本发明的目的。
惟以上所述者，仅为本发明的实施例而已，当不能以此限定本发明实施的范围，凡是依本发明权利要求及说明书内容所作的简单的等效变化与修饰，皆仍属本发明涵盖的范围内。

Claims (2)

1.一种数据整合方法，由一电子装置执行；其特征在于：该数据整合方法包含下列步骤：
(A)读取一第一数据库及一第二数据库，该第一数据库中储存多笔第一记录，每一笔第一记录包含一第一身分资讯及一第一病史资讯，该第二数据库中储存多笔第二记录，每一笔第二记录包含一第二身分资讯及一第二病史资讯，每一第一病史资讯及每一第二病史资讯各包含多笔诊断数据，每一诊断数据指示出一种疾病，及对应该种疾病的历史诊断结果；
(B)产生一相关于所述第一记录及所述第二记录的预定条件，该预定条件包含一相关于所述第一身分资讯及所述第二身分资讯的个人基本数据项目，以及一指示出所述疾病其中一者的欲查询症状项目；
(C)当判断出该第一数据库中的所述第一记录的其中至少一者及/或该第二数据库中的所述第二记录的其中至少一者符合该预定条件时，根据符合该预定条件的该其中至少一第一记录及/或该其中至少一第二记录产生一整合病史资讯，该整合病史资讯指示出每一笔符合该预定条件的第一记录及/或第二记录，且还指示出每一笔符合该预定条件的第一记录及第二记录中对应该欲查询症状项目所指示出的疾病的诊断数据，及至少一与该欲查询症状项目所指示出的疾病存在关联的其他种疾病的诊断数据；及
(D)以K折交叉验证法验证该整合病史资讯所指示出的因罹患某一疾病而引起其他疾病的机率，并产生一验证结果，该验证结果指示出一适用于评估该整合病史资讯的参考价值验证误差值。
2.根据权利要求1所述的数据整合方法，其特征在于：在步骤(A)中，每一第一身分资讯及每一第二身分资讯各包含一性别数据及一年龄数据，在步骤(B)中，该预定条件的个人基本数据项目包含一性别限制及一年龄限制。
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