CN110364265A - 一种基于健康数据银行的数据价值生成与实现方法 - Google Patents

一种基于健康数据银行的数据价值生成与实现方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于健康数据银行的数据价值生成与实现方法。健康数据银行基于疾病种类打包重组海量样本数据包生成病种数据包，通过汇总医学专家知识数据生成医学知识数据包；在此基础上通过大数据分析技术生成疾病知识包；进而通过关联分析生成疾病知识体系，从而实现数据价值生成。健康数据银行比对数据使用者的个人健康数据和存储的样本数据包，判断其健康状态；将患者的个人疾病状态数据与病种数据包进行匹配，向医生提供适配的疾病知识包及知识体系，辅助生成精准医疗服务方案；将健康用户的个人健康数据与相似数据提供者的健康数据进行匹配，为其提供医学知识库中相关医学知识，实现个性化健康管理，从而完成数据价值实现。

Description

一种基于健康数据银行的数据价值生成与实现方法
技术领域
本发明涉及数据银行的数据价值生成与实现，具体涉及基于健康数据银行的数据价值生成与实现方法。
背景技术
数据银行也可称为信息银行，以往的研究中常将其等同于数据库，而近年来的大数据应用价值背景，通常用于指代在积累大量数据之后，向用户提供数据服务的机构。大数据的发展促使医疗数据的整合与应用，通过基于健康数据银行的数据价值生成与实现，有助于整合和优化医疗服务资源，有助于提高健康医疗大数据的价值和价值增值能力。健康数据银行(Health Data Bank)作为健康数据服务机构，以存储的海量健康医疗大数据为经营对象，以银行为经营机构，提高数据集聚、数据应用的便利性和安全性，实现健康医疗数据价值增值。
数据价值是由数据生成的环境、过程独特的内核知识属性赋予的，离开内核知识即使数据量巨大也将毫无价值。只有持续培育数据价值网络，形成价值和价值增值的生态环境，数据价值才能持续。如果希望以数据资产的形式保值增值，数据价值网络中的内核知识必须拥有一定的价值增值能力。目前很多医疗机构或类似于健康数据银行的机构会对患者或顾客的健康数据进行采集，但对采集而来的数据也仅仅是针对特定的个人进行跟踪和分析，没有对采集而来的所有的数据进行整体的挖掘、分析，并未发挥出所采集的健康数据的潜在价值。
发明内容
发明目的：本发明目的在于提供一种基于健康数据银行的数据价值生成与实现方法，解决现有技术中个人健康数据利用率不高的缺陷。
技术方案：本申请公开了一种基于健康数据银行的数据价值生成方法，包括：
(1)采集样本健康数据，按照数据提供主体以及数据采集时间对样本健康数据进行编号，生成样本健康数据包Dit，并将其存储至样本健康数据库；其中，i为数据提供者的编号，i∈[1,I]，I表示健康数据库中样本数据提供者的总数；t为数据所对应的采集时间，t∈[0,T]，T表示样本数据包Dit的最后更新时间；
(2)对疾病科室和每个科室中对应的疾病种类进行编号，判断样本健康数据包Dit的健康状况，按照编号后的疾病科室和疾病种类对样本健康数据包Dit进行重组，生成病种数据包并将其存储至样本健康数据库，同时将样本健康数据对应的健康状况存储至样本健康数据包Dit中；
(3)获取各科室疾病诊疗专家提供的疾病医学知识数据，将获取的疾病医学知识数据汇总生成医学知识数据包并将其存储至医学知识数据库。
(4)利用大数据分析技术对病种数据包和医学知识数据包进行数据挖掘、关联分析和数据封装，生成疾病知识包并将其存储至医学知识数据库；
(5)对疾病知识包进行交互关联分析，生成与疾病科室ja相关的疾病知识体系并将其存储至医学知识数据库；
其中，a为病种所属疾病科室的编号，b为a科室中的疾病种类的编号，iab表示编号a疾病科室中的编号b疾病种类。
进一步地，上述数据价值生成方法中样本健康数据包Dit采用以数据提供主体i为单位的方式进行存储，每个存储单元中存储着数据提供主体在不同时刻t的样本健康数据，形成数据提供者i个人健康数据在时间轴上的纵向关联。
进一步地，上述数据价值生成方法中医学知识数据包采用以医学专家个人为单位的方式进行存储，每个存储单元存储着医学专家个人在不同时刻t的医学知识数据，形成医学专家个人医学知识数据在时间轴上的纵向关联。
进一步地，上述数据价值生成方法中的步骤(2)包括：
(21)对疾病科室从0-A进行编号，对每个科室中的疾病种类从0-Ba进行编号，得到疾病种类jab；其中，a∈[0,A]，b∈[0,Ba]，a和b均取整数，A为疾病科室数量，Ba为a科室内的疾病种类数量，jab表示编号a疾病科室中的编号b疾病种类，j00表示健康状态；
(22)根据疾病数据特征判断样本健康数据包Dit的健康状况，并分别对应到a疾病科室的b疾病种类，从而重组得到病种数据包
(23)将判断的健康状况对应存储至样本健康数据包Dit中；使样本健康数据包中携带样本的健康状况信息jab。
进一步地，该数据价值生成方法还包括将疾病知识包按照疾病种类jab整合，生成医学知识库并在医学知识库与健康状态的病种数据包建立关联。
另一方面，本申请还公开了一种根据上述数据价值生成方法所生成的数据价值的实现方法，包括：
(1)将用户健康数据dt与样本健康数据包Dit中的样本健康数据进行比对，调取相似度最高的样本健康数据；
(2)读取样本健康数据的健康状况jab：
(21)若健康状况jab＝j00，即样本处于健康状态，则，将用户健康数据与健康状态j00重组得到健康状态用户数据将与健康状态的病种数据包匹配，得到用户的患病风险信息；根据患病风险信息从医学知识库中匹配并调取对应的医学知识，并生成个性化健康管理方案；
(22)若健康状况iab≠j00，即样本处于疾病状态，则，将用户健康数据与健康状态iab重组得到疾病状态用户数据将与疾病状态的病种数据包进行匹配，按照与疾病状态用户数据的匹配度及治疗需求对匹配出的病种数据包进行排序；选取排序在前的病种数据包进而调取与所选病种数据包对应的疾病知识包和疾病知识体系并生成精准匹配参考方案。
有益效果：与现有技术相比，本申请提供的基于健康数据银行的数据价值生成与实现方法通过健康数据银行对海量的数据提供者的个人健康数据进行聚集，并利用健康数据银行强大的大数据分析技术能力对个人健康数据实现数据价值生成。另一方面，从数据用户自身健康数据出发，通过将用户的健康状态与健康数据银行的疾病知识包、疾病知识体系进行匹配，向数据使用者提供个性化的健康管理方案或精准医疗服务方案，协助用户实现个性化自我健康管理，并为后续的疾病治疗提供相应的方案参考。
附图说明
图1为本发明实施例的数据价值生成过程示意图；
图2为本发明实施例的数据价值生成的逻辑流程图；
图3为本发明实施例的数据价值实现过程示意图；
图4为本发明实施例的数据价值实现的逻辑流程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明做进一步描述：
本发明申请公开了一种基于健康数据银行的数据价值生成，如图1、图2所示，包括以下步骤：
(1)采集样本健康数据，按照数据提供主体以及数据采集时间对样本健康数据进行编号，生成样本健康数据包101，表示为Dit，并将其存储至样本健康数据库；其中，i为数据提供者的编号，i∈[1,I]，I表示健康数据库中样本数据提供者的总数；t为数据所对应的采集时间t∈[0,T]，T表示样本数据包Dit的最后更新时间。在本发明的实施例中，对样本健康数据的采集过程可包括数据的采集、清洗、转换和合并四部分。个人可以通过健康银行账户上传数据，或是通过可穿戴设备自动采集数据；通过制定一定的数据清洗规则，将其中的残缺数据、错误数据和重复数据过滤出去，如将患者资料错误、诊断结果相互矛盾等数据剔除出去；通过清洗后的数据在类型和结构上仍然存在差异，通过制定相应的数据转换规则，将数据按照统一的标准进行汇总和处理；制定相应的合并规则，迅速准确地判断数据之间的相关性来进行合并归类，从而实现对样本数据的预处理。
(2)对样本健康数据包Dit进行重组，生成病种数据包102，表示为重组步骤包括：
(21)对疾病科室从0-A进行编号，对每个科室中的疾病种类从0-Ba进行编号，得到疾病种类jab；其中，a∈[0,A]，b∈[0,Ba]，a和b均取整数，A为疾病科室数量，Ba为a科室内的疾病种类数量，jxb表示编号a疾病科室中的编号b疾病种类，j00表示健康状态。
(22)根据疾病数据特征判断样本健康数据包Dit的健康状况，并分别对应到a疾病科室的b疾病种类，从而重组得到病种数据包重组得到的病种数据包分别与疾病科室a、疾病种类b和采集时间t相关联。例如，常见的常见科室包括呼吸内科、消化内科、心血管内科、内分泌科、神经内科、血液科、风湿免疫科、肾内科等，假设将呼吸内科编号为科室1，呼吸内科中包括的疾病种类，例如肺癌、慢性支气管炎、慢性阻塞性肺疾病，分别编号为呼吸内科中的病种1、病种2、病种3，则j11、j12、j13分别表示肺癌、慢性支气管炎、慢性阻塞性肺疾病在整个病种数据包中的编号。
(23)将判断的健康状况对应存储至样本健康数据包Dit中；使样本健康数据包中携带样本的健康状况信息jab，方便后续在数据价值实现中识别用户数据的健康状况。
(3)获取各科室疾病诊疗专家提供的疾病医学知识数据，将获取的疾病医学知识数据汇总生成医学知识数据包103，表示为并将其存储至医学知识数据库。疾病医学知识数据包括疾病症状、疾病预防以及疾病诊疗等知识数据。
(4)利用大数据分析技术对病种数据包和医学知识数据包进行数据挖掘、关联分析和数据封装，生成疾病知识包104，表示为并将其存储至医学知识数据库。
(5)在同一科室的不同疾病种类的基础上，基于扎根理论，通过对疾病知识包其进行逐级编码，对疾病知识包进行交互关联分析，生成并存储与疾病科室和采集时间相关联的疾病知识体系，生成与疾病科室ja相关的疾病知识体系106，表示为并将其存储至医学知识数据库；
在本发明的实施例中，样本健康数据包Dit采用以数据提供主体i为单位的方式进行存储，每个存储单元中存储着数据提供主体在不同时刻t的样本健康数据，形成数据提供者i个人健康数据在时间轴上的纵向关联，记录同一提供者不同时期的健康状况，并随着采集信息的增加，使整个数据银行的数据动态更新。
医学知识数据包采用以医学专家个人为单位的方式进行存储，每个存储单元存储着医学专家个人在不同时刻t的医学知识数据，形成医学专家个人医学知识数据在时间轴上的纵向关联。其中，专家也是按照具体疾病种类jab进行划分的，随着医学专家研究的深入及经验的不断丰富，对健康数据银行中的数据不断更新、丰富。
在本发明的实施例中，数据价值生成方法还包括将疾病知识包按照疾病种类jab整合，生成医学知识库105，表示为并在医学知识库与健康状态的病种数据包建立关联，可通过健康状态的病种数据包不同的患病倾向调用医学知识库中的医疗知识。
在健康数据价值生成的过程中，随着时间的变化，采集的样本健康数据增加，样本健康数据包Dit、病种数据包疾病知识包以及疾病知识体系中的信息也会随之不断增加，不断丰富。
另一方面，本发明申请还公开了一种根据上述数据价值生成方法所生成的数据价值的实现方法，如图3、图4所示，包括：
(1)将用户健康数据dt与样本健康数据包Dit中的样本健康数据进行比对，调取相似度最高的样本健康数据；
(2)读取样本健康数据的健康状况jab：(21)若健康状况jab＝j00，即样本处于健康状态，则将用户健康数据dt与健康状态j00重组得到健康状态用户数据将与健康状态的病种数据包匹配，得到用户的患病风险信息；根据患病风险信息从医学知识库中匹配并调取对应的医学知识，并生成因人而异的个性化健康管理方案；(22)若健康状况jab≠j00，即样本处于疾病状态，则将用户健康数据dt与健康状态jab重组得到疾病状态用户数据将与疾病状态的病种数据包进行匹配，按照与疾病状态用户数据的匹配度及治疗需求对匹配出的病种数据包进行排序；选取排序在前的病种数据包进而调取与所选病种数据包对应的疾病知识包和疾病知识体系并生成精准匹配参考方案。

Claims (6)

1.一种基于健康数据银行的数据价值生成方法，其特征在于，包括：
(1)采集样本健康数据，按照数据提供主体以及数据采集时间对样本健康数据进行编号，生成样本健康数据包Dit，并将其存储至样本健康数据库；其中，i为数据提供者的编号，i∈[1,I]，I表示健康数据库中样本数据提供者的总数；t为数据所对应的采集时间，t∈[0,T]，T表示样本数据包Dit的最后更新时间；
(2)对疾病科室和每个科室中对应的疾病种类进行编号，判断样本健康数据包Dit的健康状况，按照编号后的疾病科室和疾病种类对样本健康数据包Dit进行重组，生成病种数据包并将其存储至所述样本健康数据库，同时将样本健康数据对应的健康状况存储至样本健康数据包Dit中；
(3)获取各科室疾病诊疗专家提供的疾病医学知识数据，将获取的疾病医学知识数据汇总生成医学知识数据包并将其存储至医学知识数据库。
(4)利用大数据分析技术对所述病种数据包和医学知识数据包进行数据挖掘、关联分析和数据封装，生成疾病知识包并将其存储至医学知识数据库；
(5)对所述疾病知识包进行交互关联分析，生成与疾病科室ja相关的疾病知识体系并将其存储至医学知识数据库；
其中，a为病种所属疾病科室的编号，b为a科室中的疾病种类的编号，jab表示编号a疾病科室中的编号b疾病种类。
2.根据权利要求1所述的数据价值生成方法，其特征在于，所述样本健康数据包Dit采用以数据提供主体i为单位的方式进行存储，每个存储单元中存储着数据提供主体在不同时刻t的样本健康数据。
3.根据权利要求1所述的数据价值生成方法，其特征在于，所述医学知识数据包采用以医学专家个人为单位的方式进行存储，每个存储单元存储着医学专家个人在不同时刻t的医学知识数据。
4.根据权利要求1所述的数据价值生成方法，其特征在于，所述步骤(2)包括：
(21)对疾病科室从0-A进行编号，对每个科室中的疾病种类从0-Ba进行编号，得到疾病种类jab；其中，a∈[0,A]，b∈[0,Ba]，a和b均取整数，A为疾病科室数量，Ba为a科室内的疾病种类数量，jab表示编号a疾病科室中的编号b疾病种类，j00表示健康状态；
(22)根据疾病数据特征判断样本健康数据包Dit的健康状况，并分别对应到a疾病科室的b疾病种类，从而重组得到病种数据包
(23)将判断的健康状况对应存储至样本健康数据包Dit中。
5.根据权利要求4所述的数据价值生成方法，其特征在于，还包括将所述疾病知识包按照疾病种类jab整合，生成医学知识库并在医学知识库与健康状态的病种数据包建立关联。
6.一种根据权利要求5所述的数据价值生成方法所生成的数据价值的实现方法，其特征在于，包括：
(1)将用户健康数据dt与样本健康数据包Dit中的样本健康数据进行比对，调取相似度最高的样本健康数据；
(2)读取所述样本健康数据的健康状况jab：
(21)若所述健康状况jab＝j00，即样本处于健康状态，则：
将用户健康数据与所述健康状态j00重组得到健康状态用户数据
将与健康状态的病种数据包匹配，得到用户的患病风险信息；
根据患病风险信息从医学知识库中匹配并调取对应的医学知识，并生成个性化健康管理方案；
(22)若所述健康状况jab≠j00，即样本处于疾病状态，则：
将用户健康数据与所述健康状态jab重组得到疾病状态用户数据
将与疾病状态的病种数据包进行匹配，按照与疾病状态用户数据的匹配度及治疗需求对匹配出的病种数据包进行排序；
选取排序在前的病种数据包进而调取与所选病种数据包对应的疾病知识包和疾病知识体系并生成精准匹配参考方案。
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