CN111143422A - 数据检索方法、数据检索装置、存储介质及电子设备 - Google Patents
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Abstract
本公开涉及数据处理技术领域,具体涉及一种数据检索方法、数据检索装置、计算机可读存储介质及电子设备,所述方法包括:获取目标事件和目标事件对应的检索条件;在待检索数据集合中确定包含目标事件的第一候选数据,以确定第一候选集合;基于发生方式对应的预设转换方式将第一候选集合转换为第二候选集合;根据时间条件对第二候选集合中的各第二候选数据进行筛选,以获取目标数据。本公开实施例的技术方案可以通过发生方式对应的预设转换方式将第一候选数据转换为与时间条件匹配的第二候选数据,使得第二候选数据能够根据时间条件进行筛选,进而实现根据数据内容中的目标事件的发生方式对数据内容进行检索的目的,达到精准检索的效果。
Description
技术领域
本公开涉及数据处理技术领域,具体而言,涉及一种数据检索方法、数据检索装置、计算机可读存储介质及电子设备。
背景技术
随着信息技术在互联网、物联网、移动计算机等领域的发展,越来越多不同类型的数据被大量生产出来。为了能够根据用户的要求快速查找到对应的数据,往往需要对数据进行检索。目前常用的数据检索方式包括根据关键字、数据存储时间、数据标签等检索要点对数据进行检索。
在很多数据检索的实际应用中,常常需要对数据的内容进行检索。在上述三种方式中,只有根据关键字进行检索的方式能够对数据的内容进行检索。然而,根据关键字进行数据内容检索的方式在很多领域中都无法达到精准检索的效果。
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数据检索方法、数据检索装置、计算机可读存储介质及电子设备,进而提供一种能够根据数据内容中的目标事件的发生方式对数据内容进行检索的方法,实现精准检索的效果。
本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然,或部分地通过本公开的实践而习得。
根据本公开的第一方面,提供了一种数据检索方法,包括:
获取目标事件和所述目标事件对应的检索条件;其中,所述检索条件包括发生方式和所述发生方式对应的时间条件;
在待检索数据集合中确定包含所述目标事件的第一候选数据,以确定第一候选集合;
基于所述发生方式对应的预设转换方式将所述第一候选集合转换为第二候选集合;
根据所述时间条件对所述第二候选集合中的各第二候选数据进行筛选,以获取目标数据。
可选的,基于前述方案,所述发生方式包括连续发生,所述预设转换方式对应的包括时间排序转换,所述第二候选集合包括时间序列集合;
基于所述发生方式对应的预设转换方式将所述第一候选集合转换为第二候选集合,包括:
提取所述第一候选集合中各所述第一候选数据中发生所述目标事件的至少一个时间数据;
对每个所述第一候选数据包含的时间数据按照先后顺序进行排序得到各所述第一候选数据对应的时间序列,以获取时间序列集合。
可选的,基于前述方案,所述时间条件包括连续发生时间;
根据所述时间条件对所述第二候选集合中的各第二候选数据进行筛选,以获取目标数据,包括:
选取所述时间序列集合中存在目标序列片段的目标时间序列,并将所述目标时间序列对应的第一候选数据确定为目标数据;其中,所述目标序列片段包括满足所述连续发生时间的时间序列片段。
可选的,基于前述方案,所述发生方式包括累计发生,所述预设转换方式对应的包括事件计数转换,所述第二候选集合包括发生数量集合;
基于所述发生方式对应的预设转换方式将所述第一候选集合转换为第二候选集合,包括:
分别统计所述第一候选集合中每个所述第一候选数据中发生所述目标事件的发生数量;
根据各所述第一候选数据对应的发生数量生成发生数量集合。
可选的,基于前述方案,所述时间条件包括累计发生次数;
根据所述时间条件对所述第二候选集合中的各第二候选数据进行筛选,以获取目标数据,包括:
在所述发生数量集合中选取等于所述累计发生次数的目标发生数量,并将所述目标发生数量对应的第一候选数据确定为目标数据。
可选的,基于前述方案,所述检索条件还包括时间区间;
在基于所述发生方式对应的预设转换方式将所述第一候选集合转换为第二候选集合之前,所述方法还包括:
截取各所述第一候选数据中处于所述时间区间内的数据片段,以根据所述数据片段更新所述第一候选集合。
可选的,基于前述方案,所述检索条件还包括基础事件;
在基于所述发生方式对应的预设转换方式将所述第一候选集合转换为第二候选集合之前,所述方法还包括:
根据所述基础事件对各所述第一候选数据进行筛选,以获取筛选后的所述第一候选集合。
可选的,基于前述方案,所述根据所述基础事件对各所述第一候选数据进行筛选,以获取筛选后的所述第一候选集合,包括:
在各所述第一候选数据中查找是否存在所述基础事件;
在所述第一候选数据中不存在所述基础事件时,将所述第一候选数据从所述第一候选集合中删除。
可选的,基于前述方案,在待检索数据集合中确定包含所述目标事件的第一候选数据,以确定第一候选集合之前,所述方法还包括:
根据预设每组数量对所述待检索数据集合中的待检索数据进行随机分组以获取多个分组后的待检索数据集合。
根据本公开的第二方面,提供了一种数据检索装置,包括:
数据获取模块,用于获取目标事件和所述目标事件对应的检索条件;其中,所述检索条件包括发生方式和所述发生方式对应的时间条件;
数据检索模块,用于在待检索数据集合中确定包含所述目标事件的第一候选数据,以确定第一候选集合;
数据处理模块,用于基于所述发生方式对应的预设转换方式将所述第一候选集合转换为第二候选集合;
数据筛选模块,用于根据所述时间条件对所述第二候选集合中的各第二候选数据进行筛选,以获取目标数据。
根据本公开的第三方面,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如上述任一项所述的数据检索方法。
根据本公开实施例的第四方面,提供了一种电子设备,包括:
处理器;以及
存储装置,用于存储一个或多个程序,当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时,使得所述一个或多个处理器实现如上述任一项所述的数据检索方法。
本公开实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果:
本公开的一种实施例所提供的数据检索方法中,先通过在待检索数据中检索包含获取到的目标事件得到第一候选数据,随后根据获取到的发生方式对应的预设转换方式对第一候选数据进行转换,得到能够根据对应的时间条件进行筛选的第二候选数据,进而根据时间条件进行筛选得到目标数据。在此过程中,可以通过发生方式对应的预设转换方式将第一候选数据转换为与时间条件匹配的第二候选数据,使得第二候选数据能够根据时间条件进行筛选,进而实现根据数据内容中的目标事件的发生方式对数据内容进行检索的目的,达到精准检索的效果。
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
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分,示出了符合本公开的实施例,并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中:
图1示意性示出本公开示例性实施例中一种数据检索方法的流程图;
图2示意性示出本公开示例性实施例中一种基于发生方式对应的预设转换方式将第一候选集合转换为第二候选集合的方法的流程图;
图3示意性示出本公开示例性实施例中另一种基于发生方式对应的预设转换方式将第一候选集合转换为第二候选集合的方法的流程图;
图4示意性示出本公开示例性实施例中根据基础事件对各第一候选数据进行筛选以获取筛选后的第一候选集合的方法的流程图;
图5示意性示出本公开示例性实施例中以医疗领域中对病历进行检索为例时,数据检索方法的流程图;
图6示意性示出本公开示例性实施例中一种数据检索装置的组成示意图;
图7示意性示出了适于用来实现本公开示例性实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
现在将参照附图更全面地描述示例实施方式。然而,示例实施方式能够以多种形式实施,且不应被理解为限于在此阐述的范例;相反,提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整,并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。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方式中。
此外,附图仅为本公开的示意性图解,并非一定是按比例绘制。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。附图中所示的一些方框图是功能实体,不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现这些功能实体,或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体,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。
在很多数据检索的实际应用中,常常需要对数据的内容进行检索。在通常情况下,可以根据关键字对数据内容进行检索。然而,当某一数据中存在多个事件时,根据关键字对数据内容进行检索时,只能对数据中是否存在目标事件进行检索,无法支持对数据内容中目标时间的发生方式进行检索的功能。例如,在对患者病历进行检索时,某一患者的病历中可能包括多次治疗。医生在对患者的病历进行检索时,可能需要检索是否存在一个患者连续或者累计发生多次相同治疗。然而,根据关键字、数据存储内容、数据标签等方式均无法实现上述检索需求。
基于上述一个或多个问题,在本示例性实施例中,首先提供了一种数据检索方法。该数据检索方法可以应用于任意需要对数据内容进行检索的过程中,例如,对于病例、保险等数据的数据检索过程。参照图1中所示,上述的数据检索方法可以包括以下步骤:
S110,获取目标事件和所述目标事件对应的检索条件;其中,所述检索条件包括发生方式和所述发生方式对应的时间条件;
S120,在待检索数据集合中确定包含所述目标事件的第一候选数据,以确定第一候选集合;
S130,基于所述发生方式对应的预设转换方式将所述第一候选集合转换为第二候选集合;
S140,根据所述时间条件对所述第二候选集合中的各第二候选数据进行筛选,以获取目标数据。
根据本示例性实施例中所提供的数据检索方法中,可以通过发生方式对应的预设转换方式将第一候选数据转换为与时间条件匹配的第二候选数据,使得第二候选数据能够根据时间条件进行筛选,进而实现根据数据内容中的目标事件的发生方式对数据内容进行检索的目的,达到精准检索的效果。
下面,将结合附图及实施例对本示例性实施例中的数据检索方法的各个步骤进行更详细的说明。
步骤S110,获取目标事件和所述目标事件对应的检索条件。
在本公开的一种示例实施例中,目标事件是指需要在待检索数据中检索的事件。目标事件对应的检索条件包括发生方式和发生方式对应的时间条件。其中,发生方式用于限定检索到的结果中目标事件是以该发生方式发生的,例如,可以是连续发生、累计发生等;发生方式对应的时间条件则用于限定目标时间以该发生方式发生的时间,例如,3天、5小时、2次等。例如,在对病历进行检索时,目标事件为使用药品亚胺培南,对应的发生方式和发生方式对应的时间条件可以是连续发生5个月或者累计发生4次等。
通过在检索条件设置发生方式和发生方式对应的时间条件,能够使用户可以根据需求直接检索不同发生方式和不同时间条件的目标事件,以便于用户能够设置更适合需求的检索条件。
步骤S120,在待检索数据集合中确定包含所述目标事件的第一候选数据,以确定第一候选集合。
在本公开的一种示例实施例中,所述待检索数据集合可以是用户指定路径对应的数据库,也可以是检索系统对应的预设数据库。例如,在对病历进行检索时,医生可以指定数据库对应的路径,使得待检索数据集合包括本科室所有的病历数据;再如,在医生不指定路径时,可以将预设数据库作为待检索数据集合。
在本公开的一种示例实施例中,在待检索数据的数量较多时,为了能够保证检索的正常运行,在待检索数据集合中确定包含所述目标事件的第一候选数据,以确定第一候选集合之前,所述方法还包括:根据预设每组数量对所述待检索数据集合中的待检索数据进行随机分组以获取多个分组后的待检索数据集合。
在本公开的一种示例实施例中,可以先根据预设每组数量对待检索数据集合中的待检索数据进行分组得到多个分组后的待检索数据集合,然后对每个待检索数据集合进行检索,最终得到所有检索数据集合中的目标数据。通过将待检索数据集合中的待检索数据进行分组得到多个分组后的待检索数据集合,并针对每个待检索数据集合分别进行检索,能够通过控制每个待检索数据集合中的数据数量,避免由于每次检索的待检索数据数量较多导致计算资源不足,进而造成计算失败的问题。
需要说明的是,如果提前根据预设每组数量对待检索数据进行分组得到待检索数据集合,则在检索结束后,需要将所有待检索数据集合对应的目标数据合并,作为最终的检索结果。
步骤S130,基于所述发生方式对应的预设转换方式将所述第一候选集合转换为第二候选集合。
在本公开的一种示例实施例中,预设转换方式可以根据不同领域中对发生方式的要求,根据发生方式进行具体设定。例如,在发生方式为连续发生时,预设转换方式可以是提取目标事件在第一候选数据中的发生时间,再对发生时间进行先后排序;再如,在发生方式为累计发生时,预设转换方式可以是对第一候选数据中发生目标事件的次数进行统计。
在本公开的一种示例实施例中,在发生方式为连续发生时,连续发生对应的预设转换方式可以包括时间排序转换,得到的第二候选集合可以包括时间序列集合。此时,基于所述发生方式对应的预设转换方式将所述第一候选集合转换为第二候选集合,参照图2所示,可以包括如下步骤S210至S220:
步骤S210,提取所述第一候选集合中各所述第一候选数据中发生所述目标事件的至少一个时间数据。
在本公开的一种示例实施例中,时间数据是指第一候选数据中目标事件发生的时间对应的数据。例如,在患者A的病历中可以包括进行的治疗项目,以及该治疗项目发生的具体时间。为了能够确定目标事件的发生方式,可以将第一候选集合中每个第一候选数据里发生目标事件的时间数据提取出来。例如,目标事件为使用药品亚胺培南时,某一候选数据1中存在3次使用药品亚胺培南,分别为T11,T12,T13。此时针对该候选数据可以提取时间数据为[T11,T12,T13]。
步骤S220,对每个所述第一候选数据包含的时间数据按照先后顺序进行排序得到各所述第一候选数据对应的时间序列,以获取时间序列集合。
在本公开的一种示例实施例中,由于发生方式为连续发生,因此需要将各第一候选数据对应的时间数据按照先后顺序进排列得到时间序列,以便于确定时间数据是否连续。例如,在上述实施例中,假设T11,T12,T13分别为同一年的1月1日,1月3日和1月2日,则可以根据先后顺序对[T11,T12,T13]进行排序,得到时间序列[T11,T13,T12]。
需要说明的是,由于第一候选集合中可以包括多个第一候选数据,因此可以根据各第一候选数据对应的时间序列得到时间序列集合,例如,{[T11,T12,…,T1n],[T21,T22,….,T2m],[T31,T33,…,T3m]…[Tn1,Tn2,…,Tnm]}。其中,Tnm中的n为第一候选数据的标记,m为第一候选数据n中发生目标事件的次数。
通过时间排序转换可以将第一候选集合转换为时间序列集合,以便于后续可以根据连续发生这种发生方式对应的时间条件和时间序列集合在第一候选数据中确定目标数据。
在本公开的一种示例实施例中,在发生方式为累计发生时,累计发生对应的预设转换方式可以包括事件计数转换,得到的第二候选集合可以包括发生数量集合。此时,基于所述发生方式对应的预设转换方式将所述第一候选集合转换为第二候选集合,参照图3所示,可以包括如下步骤S310至S330:
步骤S310,分别统计所述第一候选集合中每个所述第一候选数据中发生所述目标事件的发生数量。
在本公开的一种示例实施例中,由于发生方式为累计发生,因此需要统计每个第一候选数据中发生目标事件的发生数量。例如,在某第一候选数据中,发生目标事件4次,因此可以提取数字4为发生目标事件的发生数量。
步骤S320,根据各所述第一候选数据对应的发生数量生成发生数量集合。
在本公开的一种示例实施例中,可以根据提取得到的发生数量生成第一候选数据集合对应的发生数量集合。例如,在第一候选集合中存在3个第一候选数据,每个第一候选数据中发生目标事件的发生数量分别为2次,5次,4次。在这种情况下,提取出的发生数量分别为2、5、4,得到的发生数量集合为[2,5,4]。
通过事件计数转换可以将第一候选集合转换为发生数量集合,以便于后续可以根据累计发生这种发生方式对应的时间条件和发生数量集合在第一候选数据中确定目标数据。
步骤S140,根据所述时间条件对所述第二候选集合中的各第二候选数据进行筛选,以获取目标数据。
在本公开的一种示例实施例中,不同的发生方式可以对应不同的时间条件,因此时间条件也可以根据发生方式进行设定,本公开对时间条件的内容也不做特殊限定。例如,在发生方式为连续发生时,对应的时间条件可以连续发生时间;再如,在发生方式为累计发生时,对应的时间条件可以是累计发生次数。
在本公开的一种示例实施例中,在发生方式为连续发生时,对应的时间条件可以是连续发生时间。此时,根据时间条件对第二候选集合中的各第二候选数据进行筛选,以获取目标数据可以包括:选取所述时间序列集合中存在目标序列片段的目标时间序列,并将所述目标时间序列对应的第一候选数据确定为目标数据。
在本公开的一种示例实施例中,目标序列片段可以包括满足连续发生时间的时间序列片段。因此,在根据连续发生方式对应的时间排序转换将第一候选集合转换为时间序列集合后,可以根据连续发生时间对其中的时间序列进行筛选,以确定目标时间序列,进而将目标时间序列对应的第一候选数据确定为目标数据。
例如,在连续发生时间为2天,第一候选数据集合中包括3个第一候选数据,对应的时间序列集合为{[x年1月1日,x年1月2日,x年1月5日],[x年1月5日,x年1月9日,x年1月12日],[x年1月7日,x年1月12日,x年1月15日]}时,目标序列片段[x年1月1日,x年1月2日]满足连续2天的条件,因此目标序列[x年1月1日,x年1月2日,x年1月5日]对应的第一候选数据可以确定为目标数据。
在本公开的一种示例实施例中,在发生方式为累计发生时,对应的时间条件可以是累计发生次数。此时,根据时间条件对第二候选集合中的各第二候选数据进行筛选,以获取目标数据可以包括:在所述发生数量集合中选取等于所述累计发生次数的目标发生数量,并将所述目标发生数量对应的第一候选数据确定为目标数据。
在本公开的一种示例实施例中,在根据累计发生方式对应的时间计数转换将第一候选集合转换为发生数量集合后,可以选择与累计发生次数相等的目标发生数量对应的第一候选数据确定为目标数据。例如,在累计发生次数为3次,对应的发生数量集合为{2,5,3}时,可以将发生数量集合中发生数量等于3的第三个发生数量确定为目标发生数量,并将目标发生数量对应的第三个第一候选数据确定为目标数据。
在本公开的一种示例实施例中,在检索条件还包括时间区间时,在基于所述发生方式对应的预设转换方式将所述第一候选集合转换为第二候选集合之前,所述方法还包括:截取各所述第一候选数据中处于所述时间区间内的数据片段,以根据所述数据片段更新所述第一候选集合。
在本公开的一种示例实施例中,在根据发生方式进行检索时,还可以根据时间区间的设置限制目标事件发生方式所在的时间区间。例如,在将时间区间设置20x9年,则可以截取第一候选数据中的发生在20x9年的数据片段,并根据数据片段更新第一候选集合中对应的第一候选数据,进而对20x9年内的第一候选数据进行进一步的检索,比如在20x9年检索是否存在连续3天发生目标事件的目标数据。
在本公开的一种示例实施例中,在检索条件还包括基础事件时,还可以在将第一候选集合转换为第二候选集合之前,根据基础事件对第一候选集合中的第一候选数据进行筛选。具体的,在基于所述发生方式对应的预设转换方式将所述第一候选集合转换为第二候选集合之前,所述方法还包括:根据所述基础事件对各所述第一候选数据进行筛选,以获取筛选后的所述第一候选集合。
在本公开的一种示例实施例中,基础事件可以包括用于限定检索结果的条件,即检索得到的目标数据应该同时包括基础事件。举例而言,在医疗领域中,基础事件可以是“转入科室包含ICU”,即同时满足“转入科室包含ICU”这一基础事件和目标事件的其它检索条件的目标数据才可以确定为检索的结果。
具体的,在检索条件包括基础事件时,根据所述基础事件对各所述第一候选数据进行筛选,以获取筛选后的所述第一候选集合,参照图4所示,包括如下步骤S410至S420:
步骤S410,在各所述第一候选数据中查找是否存在所述基础事件。
在本公开的一种示例实施例中,由于检索得到的目标数据应该同时包括基础事件,因此需要现在第一候选数据中查找基础事件,以确定第一候选数据中是否存在基础事件,以及存在基础事件时基础事件的发生时间。
步骤S420,在所述第一候选数据中不存在所述基础事件时,将所述第一候选数据从所述第一候选集合中删除。
在本公开的一种示例实施例中,在第一候选数据中不存在基础事件时,可以确定第一候选数据肯定无法在存在基础事件的前提下同时满足目标事件的其它检索条件,因此可以将第一候选数据从第一候选集合中删除。
需要说明的是,为了使用户能够清楚的了解筛选过程,追溯检索过程,可以在每次进行计算筛选后,将数据对应的标记作为筛选结果存储于预定位置中,以便于后续可以直接使用。其中,数据对应的标记可以是数据的编号,也可以是其它标记,可以用于确定唯一的数据,本公开对此不做特殊限制。例如,在医疗领域中,在对病历进行检索时,可以以病历对应的患者信息作为标记。
在本公开的一种示例实施例中,在得到目标数据后,可以将目标数据对应的标记返回给用户,用户可以根据目标数据对应的标记索引至目标数据,以便于对目标数据的内容进行阅读。此外,还可以根据目标时间及检索条件将目标数据中满足检索条件的部分进行突出标识,以便于用户能够快速寻找目标数据中满足检索条件的部分。
以下以医疗领域中对病历进行检索为例,参照图5所示,对本公开实施例的技术方案的实现细节进行详细阐述:
1.用户设置内容如下:
基础事件:手术名称包含全胃切除术且转入科室包含ICU;
目标事件:使用药品,药品名称包括亚胺培南;
发生方式:连续发生;
时间条件:3天。
基于上述设置,用户所要检索目标数据为:在手术名称包含全胃切除术且转入科室包含ICU的医疗数据中,连续3天使用药品亚胺培南的目标医疗数据。
2.检索过程:(参照图5所示)
步骤S510,通过搜索服务器在患者病历集合中检索存在“手术名称包含全胃切除术且转入科室包含ICU”的待检索病历;
步骤S520,根据预设数量对待检索病历进行分组,以得到至少一个待检索病历集合;
针对每个待检索病历集合进行以下步骤:
步骤S530,将待检索病历集合中存在“使用药品亚胺培南”的待检索病历确定为第一候选病历,得到第一候选集合;
步骤S540,针对每个第一候选病历,提取其中每次“使用药品亚胺培南”的时间数据;
步骤S550,针对每个第一候选病历对应的时间数据,将其按照先后顺序进行排序得到对应的时间序列,以获取时间序列集合即第二候选集合;
步骤S560,在时间序列集合中查找是否存在连续3天的目标序列片段,并将存在目标序列片段的时间序列对应的第一候选病历作为目标病历。
步骤S570,将所有待检索病历集合对应的所有目标病历作为最终的检索结果。
需要说明的是,在针对每个待检索病历集合进行处理时,可以根据处理资源选择同时处理所有的待检索病历集合,也可以依次进行处理,本公开对此不做特殊限制。
此外,在步骤S510,步骤S520,步骤S530,步骤S560之后,即每次筛选之后,可以将筛选的到病历对应的标号存储于预定位置,以便于后续进行追溯或者调用;在步骤S560中查找到目标序列片段后,可以将目标病历中的目标序列片段对应的部分进行突出显示,例如高亮显示,以便于用户寻找;在检索结束后,可以将目标病历的标号返回用户,以便于用户进行索引。
需要注意的是,上述附图仅是根据本公开示例性实施例的方法所包括的处理的示意性说明,而不是限制目的。易于理解,上述附图所示的处理并不表明或限制这些处理的时间顺序。另外,也易于理解,这些处理可以是例如在多个模块中同步或异步执行的。
以下介绍本公开的装置实施例,可以用于执行本公开上述的数据检索方法。参照图6所示,所述数据检索装置600包括:数据获取模块610,数据检索模块620,数据处理模块630和数据筛选模块640。
其中,所述数据获取模块610可以用于获取目标事件和所述目标事件对应的检索条件;其中,所述检索条件包括发生方式和所述发生方式对应的时间条件;所述数据检索模块620可以用于在待检索数据集合中确定包含所述目标事件的第一候选数据,以确定第一候选集合;所述数据处理模块630可以用于基于所述发生方式对应的预设转换方式将所述第一候选集合转换为第二候选集合:所述数据筛选模块640可以用于根据所述时间条件对所述第二候选集合中的各第二候选数据进行筛选,以获取目标数据。
在本公开的一种示例性实施例中,基于前述方案,所述数据处理模块630可以用于提取所述第一候选集合中各所述第一候选数据中发生所述目标事件的至少一个时间数据;对每个所述第一候选数据包含的时间数据按照先后顺序进行排序得到各所述第一候选数据对应的时间序列,以获取时间序列集合。
在本公开的一种示例性实施例中,基于前述方案,所述数据筛选模块640可以用于选取所述时间序列集合中存在目标序列片段的目标时间序列,并将所述目标时间序列对应的第一候选数据确定为目标数据;其中,所述目标序列片段包括满足所述连续发生时间的时间序列片段。
在本公开的一种示例性实施例中,基于前述方案,所述数据处理模块630可以用于分别统计所述第一候选集合中每个所述第一候选数据中发生所述目标事件的发生数量;根据各所述第一候选数据对应的发生数量生成发生数量集合。
在本公开的一种示例性实施例中,基于前述方案,所述数据筛选模块640可以用于在所述发生数量集合中选取等于所述累计发生次数的目标发生数量,并将所述目标发生数量对应的第一候选数据确定为目标数据。
在本公开的一种示例性实施例中,基于前述方案,所述数据检索模块620可以用于截取各所述第一候选数据中处于所述时间区间内的数据片段,以根据所述数据片段更新所述第一候选集合。
在本公开的一种示例性实施例中,基于前述方案,所述数据检索模块620可以用于根据所述基础事件对各所述第一候选数据进行筛选,以获取筛选后的所述第一候选集合。
在本公开的一种示例性实施例中,基于前述方案,所述数据检索模块620可以用于在各所述第一候选数据中查找是否存在所述基础事件;在所述第一候选数据中不存在所述基础事件时,将所述第一候选数据从所述第一候选集合中删除。
在本公开的一种示例性实施例中,基于前述方案,所述数据获取模块610可以用于根据预设每组数量对所述待检索数据集合中的待检索数据进行随机分组以获取多个分组后的待检索数据集合。
由于本公开的示例实施例的数据检索装置的各个功能模块与上述数据检索方法的示例实施例的步骤对应,因此对于本公开装置实施例中未披露的细节,请参照本公开上述的数据检索方法的实施例。
应当注意,尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备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,在本公开的示例性实施例中,还提供了一种能够实现上述数据检索方法的电子设备。
所属技术领域的技术人员能够理解,本公开的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此,本公开的各个方面可以具体实现为以下形式,即:完全的硬件实施例、完全的软件实施例(包括固件、微代码等),或硬件和软件方面结合的实施例,这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。
下面参照图7来描述根据本公开的这种实施例的电子设备700。图7显示的电子设备700仅仅是一个示例,不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图7所示,电子设备700以通用计算设备的形式表现。电子设备700的组件可以包括但不限于:上述至少一个处理单元710、上述至少一个存储单元720、连接不同系统组件(包括存储单元720和处理单元710)的总线730、显示单元740。
其中,所述存储单元存储有程序代码,所述程序代码可以被所述处理单元710执行,使得所述处理单元710执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本公开各种示例性实施例的步骤。例如,所述处理单元710可以执行如图1中所示的步骤S110:获取目标事件和所述目标事件对应的检索条件;其中,所述检索条件包括发生方式和所述发生方式对应的时间条件;S120:在待检索数据集合中确定包含所述目标事件的第一候选数据,以确定第一候选集合;S130:基于所述发生方式对应的预设转换方式将所述第一候选集合转换为第二候选集合;S140:根据所述时间条件对所述第二候选集合中的各第二候选数据进行筛选,以获取目标数据。
又如,所述的电子设备可以实现如图2至图5所示的各个步骤。
存储单元720可以包括易失性存储单元形式的可读介质,例如随机存取存储单元(RAM)721和/或高速缓存存储单元722,还可以进一步包括只读存储单元(ROM)723。
存储单元720还可以包括具有一组(至少一个)程序模块725的程序/实用工具724,这样的程序模块725包括但不限于:操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据,这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
总线730可以为表示几类总线结构中的一种或多种,包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。
电子设备700也可以与一个或多个外部设备770(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信,还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备700交互的设备通信,和/或与使得该电子设备700能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口750进行。并且,电子设备700还可以通过网络适配器760与一个或者多个网络(例如局域网(LAN),广域网(WAN)和/或公共网络,例如因特网)通信。如图所示,网络适配器760通过总线730与电子设备700的其它模块通信。应当明白,尽管图中未示出,可以结合电子设备700使用其它硬件和/或软件模块,包括但不限于:微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
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、终端装置、或者网络设备等)执行根据本公开实施例的方法。
在本公开的示例性实施例中,还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有能够实现本说明书上述方法的程序产品。在一些可能的实施例中,本公开的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式,其包括程序代码,当所述程序产品在终端设备上运行时,所述程序代码用于使所述终端设备执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本公开各种示例性实施例的步骤。
此外,本公开的示例性实施例中还提供了一种用于实现上述方法的程序产品,其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码,并可以在终端设备,例如个人电脑上运行。然而,本公开的程序产品不限于此,在本文件中,可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
所述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件,或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括:具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式,包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质,该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输,包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等,或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本公开操作的程序代码,所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等,还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中,远程计算设备可以通过任意种类的网络,包括局域网(LAN)或广域网(WAN),连接到用户计算设备,或者,可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
此外,上述附图仅是根据本公开示例性实施例的方法所包括的处理的示意性说明,而不是限制目的。易于理解,上述附图所示的处理并不表明或限制这些处理的时间顺序。另外,也易于理解,这些处理可以是例如在多个模块中同步或异步执行的。
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他实施例。本公开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。
Claims (12)
1.一种数据检索方法,其特征在于,包括:
获取目标事件和所述目标事件对应的检索条件;其中,所述检索条件包括发生方式和所述发生方式对应的时间条件;
在待检索数据集合中确定包含所述目标事件的第一候选数据,以确定第一候选集合;
基于所述发生方式对应的预设转换方式将所述第一候选集合转换为第二候选集合;
根据所述时间条件对所述第二候选集合中的各第二候选数据进行筛选,以获取目标数据。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述发生方式包括连续发生,所述预设转换方式对应的包括时间排序转换,所述第二候选集合包括时间序列集合;
基于所述发生方式对应的预设转换方式将所述第一候选集合转换为第二候选集合,包括:
提取所述第一候选集合中各所述第一候选数据中发生所述目标事件的至少一个时间数据;
对每个所述第一候选数据包含的时间数据按照先后顺序进行排序得到各所述第一候选数据对应的时间序列,以获取时间序列集合。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述时间条件包括连续发生时间;
根据所述时间条件对所述第二候选集合中的各第二候选数据进行筛选,以获取目标数据,包括:
选取所述时间序列集合中存在目标序列片段的目标时间序列,并将所述目标时间序列对应的第一候选数据确定为目标数据;其中,所述目标序列片段包括满足所述连续发生时间的时间序列片段。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述发生方式包括累计发生,所述预设转换方式对应的包括事件计数转换,所述第二候选集合包括发生数量集合;
基于所述发生方式对应的预设转换方式将所述第一候选集合转换为第二候选集合,包括:
分别统计所述第一候选集合中每个所述第一候选数据中发生所述目标事件的发生数量;
根据各所述第一候选数据对应的发生数量生成发生数量集合。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述时间条件包括累计发生次数;
根据所述时间条件对所述第二候选集合中的各第二候选数据进行筛选,以获取目标数据,包括:
在所述发生数量集合中选取等于所述累计发生次数的目标发生数量,并将所述目标发生数量对应的第一候选数据确定为目标数据。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述检索条件还包括时间区间;
在基于所述发生方式对应的预设转换方式将所述第一候选集合转换为第二候选集合之前,所述方法还包括:
截取各所述第一候选数据中处于所述时间区间内的数据片段,以根据所述数据片段更新所述第一候选集合。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述检索条件还包括基础事件;
在基于所述发生方式对应的预设转换方式将所述第一候选集合转换为第二候选集合之前,所述方法还包括:
根据所述基础事件对各所述第一候选数据进行筛选,以获取筛选后的所述第一候选集合。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述根据所述基础事件对各所述第一候选数据进行筛选,以获取筛选后的所述第一候选集合,包括:
在各所述第一候选数据中查找是否存在所述基础事件;
在所述第一候选数据中不存在所述基础事件时,将所述第一候选数据从所述第一候选集合中删除。
9.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在待检索数据集合中确定包含所述目标事件的第一候选数据,以确定第一候选集合之前,所述方法还包括:
根据预设每组数量对所述待检索数据集合中的待检索数据进行随机分组以获取多个分组后的待检索数据集合。
10.一种数据检索装置,其特征在于,包括:
数据获取模块,用于获取目标事件和所述目标事件对应的检索条件;其中,所述检索条件包括发生方式和所述发生方式对应的时间条件;
数据检索模块,用于在待检索数据集合中确定包含所述目标事件的第一候选数据,以确定第一候选集合;
数据处理模块,用于基于所述发生方式对应的预设转换方式将所述第一候选集合转换为第二候选集合;
数据筛选模块,用于根据所述时间条件对所述第二候选集合中的各第二候选数据进行筛选,以获取目标数据。
11.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述程序被处理器执行时实现如权利要求1至9中任一项所述的数据检索方法。
12.一种电子设备,其特征在于,包括:
处理器;以及
存储器,用于存储一个或多个程序,当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时,使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至9中任一项所述的数据检索方法。
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Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112151187A (zh) * | 2020-10-15 | 2020-12-29 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 信息查询方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN113810478A (zh) * | 2021-08-30 | 2021-12-17 | 北京理工大学 | 事件流数据处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN114334067A (zh) * | 2022-03-10 | 2022-04-12 | 上海柯林布瑞信息技术有限公司 | 临床数据的标签处理方法和装置 |
CN115309739A (zh) * | 2022-06-28 | 2022-11-08 | 北京娜迦信息科技发展有限公司 | 车载数据检索方法、装置、电子设备、介质和产品 |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH1145249A (ja) * | 1997-07-25 | 1999-02-16 | Just Syst Corp | 情報検索装置およびその装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
WO2009083886A1 (en) * | 2007-12-28 | 2009-07-09 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Presenting patient relevant studies for clinical decision making |
JP2013218577A (ja) * | 2012-04-10 | 2013-10-24 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 検索条件提示装置、方法、及びプログラム |
CN104408084A (zh) * | 2014-11-06 | 2015-03-11 | 北京锐安科技有限公司 | 一种大数据筛选方法及装置 |
CN107818815A (zh) * | 2017-10-30 | 2018-03-20 | 北京康夫子科技有限公司 | 电子病历的检索方法及系统 |
US20180293280A1 (en) * | 2017-04-07 | 2018-10-11 | Salesforce.Com, Inc. | Time series database search system |
CN109597827A (zh) * | 2018-11-09 | 2019-04-09 | 金色熊猫有限公司 | 医疗数据处理方法及装置、存储介质、电子设备 |
CN110442782A (zh) * | 2019-06-28 | 2019-11-12 | 苏州浪潮智能科技有限公司 | 一种云资源检索方法与装置 |
-
2019
- 2019-12-31 CN CN201911416741.7A patent/CN111143422B/zh active Active
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH1145249A (ja) * | 1997-07-25 | 1999-02-16 | Just Syst Corp | 情報検索装置およびその装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
WO2009083886A1 (en) * | 2007-12-28 | 2009-07-09 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Presenting patient relevant studies for clinical decision making |
JP2013218577A (ja) * | 2012-04-10 | 2013-10-24 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 検索条件提示装置、方法、及びプログラム |
CN104408084A (zh) * | 2014-11-06 | 2015-03-11 | 北京锐安科技有限公司 | 一种大数据筛选方法及装置 |
US20180293280A1 (en) * | 2017-04-07 | 2018-10-11 | Salesforce.Com, Inc. | Time series database search system |
CN107818815A (zh) * | 2017-10-30 | 2018-03-20 | 北京康夫子科技有限公司 | 电子病历的检索方法及系统 |
CN109597827A (zh) * | 2018-11-09 | 2019-04-09 | 金色熊猫有限公司 | 医疗数据处理方法及装置、存储介质、电子设备 |
CN110442782A (zh) * | 2019-06-28 | 2019-11-12 | 苏州浪潮智能科技有限公司 | 一种云资源检索方法与装置 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
程知群;章超;韩高帅;: "基于Solr的数据检索技术研究" * |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112151187A (zh) * | 2020-10-15 | 2020-12-29 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 信息查询方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN112151187B (zh) * | 2020-10-15 | 2024-05-10 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 信息查询方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN113810478A (zh) * | 2021-08-30 | 2021-12-17 | 北京理工大学 | 事件流数据处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN113810478B (zh) * | 2021-08-30 | 2022-06-21 | 北京理工大学 | 事件流数据处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN114334067A (zh) * | 2022-03-10 | 2022-04-12 | 上海柯林布瑞信息技术有限公司 | 临床数据的标签处理方法和装置 |
CN115309739A (zh) * | 2022-06-28 | 2022-11-08 | 北京娜迦信息科技发展有限公司 | 车载数据检索方法、装置、电子设备、介质和产品 |
Also Published As
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