CN111933241B - 医疗数据解析方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

医疗数据解析方法、装置、电子设备及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明涉及智慧医疗，提供一种医疗数据解析方法、装置、电子设备及存储介质。该方法能够从医疗数据解析请求中提取查询文本，对查询文本进行预处理，得到多个分词，基于预设的诊所特征，从多个分词中筛选出至少一个特征词，诊所特征包括诊所机构名称，将至少一个特征词输入至预先构建的查询模型中，得到至少一个输出结果，从诊所系统中获取与至少一个输出结果对应的至少一个查询报告，整合至少一个查询报告，得到诊所报告。本发明生成的诊所报告便于分析与统计，同时，在不限定用户的输入方式的前提下，能够准确获取用户的查询需求。此外，本发明还涉及区块链技术，所述诊所报告可存储于区块链中。

Description

医疗数据解析方法、装置、电子设备及存储介质
技术领域
本发明涉及智慧医疗技术领域，尤其涉及一种医疗数据解析方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
目前，在展示医疗数据报告之前，需要获取到业务人员的业务需求，进而根据业务需求进行数据建模，在数据的建模过程中，需要对医疗数据仓中的数据进行抽取、转换及加载等操作，进而生成医疗数据报告。
然而，当业务人员的业务需求有所变更时，需要根据业务需求进行重新建模，从而导致医疗数据报告的生成效率低下。
发明内容
鉴于以上内容，有必要提供一种医疗数据解析方法、装置、电子设备及存储介质，不仅能够提高医疗数据解析的效率，还能够准确生成医疗解析报告。
一方面，本发明提出一种医疗数据解析方法，所述医疗数据解析方法包括：
当接收到医疗数据解析请求时，从所述医疗数据解析请求中提取待处理信息；
对所述待处理信息进行分词处理，得到多个目标词语；
从所述多个目标词语中确定所述待处理信息的医疗指标，并从所述多个目标词语中确定所述待处理信息的维度；
从医疗数据仓库中获取同时与所述医疗指标及所述维度对应的所有数据，所述医疗数据仓库中存储多个医疗数据；
确定所述待处理信息的分析对象，并根据所述分析对象确定与所述待处理信息对应的目标模型；
将所述所有数据数据输入至所述目标模型中，得到医疗解析报告。
根据本发明优选实施例，当所述待处理信息为文字形式时，所述对所述待处理信息进行分词处理，得到多个目标词语包括：
依据预设词典对所述待处理信息进行切分，得到多个序列，每个序列中包括切分所述待处理信息后得到的所有词语；
确定所述医疗数据解析请求的触发用户，并确定所述触发用户所属的行业；
根据所述行业确定所述医疗数据解析请求的应用场景，并根据所述应用场景确定语料库；
获取每个序列中的所有词语在所述语料库中出现的词语概率；
根据所述词语概率计算每个序列的切分概率，并将切分概率最大的序列确定为目标序列；
将所述目标序列中的所有词语确定为所述多个目标词语。
根据本发明优选实施例，所述从所述多个目标词语中确定所述待处理信息的医疗指标包括：
计算每个目标词语与配置列表中的每个配置指标的相似度，所述配置列表中存储多个配置指标；
选取相似度在预设范围内的目标词语与配置指标作为待确定指标对，并获取每个待确定指标对的第一相似度；
获取每个待确定指标对中的目标词语的预设近义词；
计算每个预设近义词与每个待确定指标对中的配置指标的第二相似度；
计算每个第一相似度与每个第二相似度的差量；
将差量最小的待确定指标对中的目标词语确定为所述医疗指标。
根据本发明优选实施例，所述从医疗数据仓库中获取同时与所述医疗指标及所述维度对应的所有数据包括：
从预设线程池中获取第一闲置线程及第二闲置线程；
利用所述第一闲置线程从所述医疗数据仓库中获取与所述医疗指标对应的指标数据，并利用所述第二闲置线程从所述医疗数据仓库中获取与所述维度对应的维度数据；
获取所述指标数据与所述维度数据的交集，得到所述所有数据。
根据本发明优选实施例，所述确定所述待处理信息的分析对象包括：
将所述医疗指标及所述维度从所述多个目标词语中删除，得到标签词；
过滤所述标签词中的无用标签，得到所述分析对象。
根据本发明优选实施例，所述根据所述分析对象确定与所述待处理信息对应的目标模型包括：
遍历预设模型库中的所有模型，所述预设模型库存储多个模型及每个模型的识别码；
将遍历到的模型的识别码与所述分析对象进行匹配；
将识别码与所述分析对象匹配成功的模型确定为所述目标模型。
根据本发明优选实施例，在得到医疗解析报告后，所述方法还包括：
获取所述医疗数据解析请求的请求编号及所述医疗数据解析请求的请求等级；
根据所述请求编号及所述医疗解析报告生成提示信息；
采用对称加密技术加密所述提示信息，得到密文；
根据所述请求等级确定发送方式；
利用所述发送方式发送所述密文。
另一方面，本发明还提出一种医疗数据解析装置，所述医疗数据解析装置包括：
提取单元，用于当接收到医疗数据解析请求时，从所述医疗数据解析请求中提取待处理信息；
处理单元，用于对所述待处理信息进行分词处理，得到多个目标词语；
确定单元，用于从所述多个目标词语中确定所述待处理信息的医疗指标，并从所述多个目标词语中确定所述待处理信息的维度；
获取单元，用于从医疗数据仓库中获取同时与所述医疗指标及所述维度对应的所有数据，所述医疗数据仓库中存储多个医疗数据；
所述确定单元，还用于确定所述待处理信息的分析对象，并根据所述分析对象确定与所述待处理信息对应的目标模型；
输入单元，用于将所述所有数据数据输入至所述目标模型中，得到医疗解析报告。
另一方面，本发明还提出一种电子设备，所述电子设备包括：
存储器，存储计算机可读指令；及
处理器，执行所述存储器中存储的计算机可读指令以实现所述医疗数据解析方法。
另一方面，本发明还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被电子设备中的处理器执行以实现所述医疗数据解析方法。
由以上技术方案可以看出，本发明能够能够当接收到医疗数据解析请求时，从所述医疗数据解析请求中提取待处理信息，对所述待处理信息进行分词处理，得到多个目标词语，能够准确得到符合应用场景的目标词语，有利于后续医疗指标及维度的确定，从所述多个目标词语中确定所述待处理信息的医疗指标，并从所述多个目标词语中确定所述待处理信息的维度，从医疗数据仓库中获取同时与所述医疗指标及所述维度对应的所有数据，所述医疗数据仓库中存储多个医疗数据，确定所述待处理信息的分析对象，并根据所述分析对象确定与所述待处理信息对应的目标模型，根据所述分析对象能够确定出相对应的目标模型，进而能够准确地生成医疗解析报告，将所述所有数据数据输入至所述目标模型中，得到医疗解析报告。本发明根据待处理信息中的医疗指标及维度获取所述所有数据，进而根据分析对象及获取到的所有数据生成医疗解析报告，由于无需根据待处理信息中的业务需求进行模型的搭建，因此，能够提高了医疗数据解析的效率，同时，由于所有数据输入的模型是根据分析对象确定的，因此，能够准确生成医疗解析报告。本发明还应用于智慧医疗场景中，从而推动智慧城市的建设。
附图说明
图1是本发明医疗数据解析方法的较佳实施例的流程图。
图2是本发明医疗数据解析装置的较佳实施例的功能模块图。
图3是本发明实现医疗数据解析方法的较佳实施例的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细描述。
如图1所示，是本发明医疗数据解析方法的较佳实施例的流程图。根据不同的需求，该流程图中步骤的顺序可以改变，某些步骤可以省略。
所述医疗数据解析方法应用于智慧医疗场景中，从而推动智慧城市的建设。所述医疗数据解析方法应用于一个或者多个电子设备中，所述电子设备是一种能够按照事先设定或存储的计算机可读指令，自动进行数值计算和/或信息处理的设备，其硬件包括但不限于微处理器、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，FPGA)、数字处理器(Digital SignalProcessor，DSP)、嵌入式设备等。
所述电子设备可以是任何一种可与用户进行人机交互的电子产品，例如，个人计算机、平板电脑、智能手机、个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)、游戏机、交互式网络电视(Internet Protocol Television，IPTV)、智能穿戴式设备等。
所述电子设备可以包括网络设备和/或用户设备。其中，所述网络设备包括，但不限于单个网络电子设备、多个网络电子设备组成的电子设备组或基于云计算(CloudComputing)的由大量主机或网络电子设备构成的云。
所述电子设备所处的网络包括，但不限于：互联网、广域网、城域网、局域网、虚拟专用网络(Virtual Private Network，VPN)等。
S10，当接收到医疗数据解析请求时，从所述医疗数据解析请求中提取待处理信息。
在本发明的至少一个实施例中，所述医疗数据解析请求可以是医疗监管人员触发的，也可以在自定义时间自动触发的，本发明对所述医疗数据解析请求的触发不作限制。
进一步地，所述医疗数据解析请求携带的数据信息包括，但不限于：所述待处理信息等。
在本发明的至少一个实施例中，所述待处理信息可以是一段语音，也可以是一段文字，本发明对所述待处理信息的形式不作限制。
在本发明的至少一个实施例中，所述电子设备从所述医疗数据解析请求中提取待处理信息包括：
解析所述医疗数据解析请求，得到所述医疗数据解析请求携带的数据信息；
获取预设标签，所述预设标签是指预先定义的标签；
从所述数据信息中获取与所述预设标签对应的信息，作为所述待处理信息。
其中，所述预设标签可以是name等指示所述待处理信息的标签。
通过所述预设标签，能够准确地从所述医疗数据解析请求中提取所述待处理信息。
S11，对所述待处理信息进行分词处理，得到多个目标词语。
在本发明的至少一个实施例中，所述多个目标词语是指对所述待处理信息进行切分后得到的词语。
在本发明的至少一个实施例中，当所述待处理信息为文字形式时，所述电子设备对所述待处理信息进行分词处理，得到多个目标词语包括：
依据预设词典对所述待处理信息进行切分，得到多个序列，每个序列中包括切分所述待处理信息后得到的所有词语；
确定所述医疗数据解析请求的触发用户，并确定所述触发用户所属的行业；
根据所述行业确定所述医疗数据解析请求的应用场景，并根据所述应用场景确定语料库；
获取每个序列中的所有词语在所述语料库中出现的词语概率；
根据所述词语概率计算每个序列的切分概率，并将切分概率最大的序列确定为目标序列；
将所述目标序列中的所有词语确定为所述多个目标词语。
其中，所述预设词典中存储多个自定义词，其中，所述多个自定义词可以包括医疗对象、医疗指标等。例如：所述医疗对象可以是年龄在10岁的患者，所述医疗指标可以是门诊工作量。
进一步地，所述语料库中存储所述应用场景的多个查询请求及所述多个查询请求分词后的查询词语，例如，所述语料库中存储的查询请求为：这周医院的每个门诊的接诊量是多少，相对应的查询词语为：这周、医院、的、每个门诊、的、接诊量、是、多少。
通过所述预设词典切分所述待处理信息，能够根据需求切分所述待处理信息，进而利用所述语料库能够准确地确定所述多个目标词语。
具体地，所述电子设备根据所述词语概率计算每个序列的切分概率包括：
将多个所述词语概率进行乘积运算，并将预算结果确定为所述切分概率。
S12，从所述多个目标词语中确定所述待处理信息的医疗指标，并从所述多个目标词语中确定所述待处理信息的维度。
在本发明的至少一个实施例中，所述医疗指标是指与医疗相关的指标，例如，所述医疗指标可以是出院费用、所述医疗指标也可以是门诊工作量、所述医疗指标也可以是输液情况。
在本发明的至少一个实施例中，所述维度包括时间维度、对象维度、展示形式维度等。
在本发明的至少一个实施例中，所述电子设备从所述多个目标词语中确定所述待处理信息的医疗指标包括：
计算每个目标词语与配置列表中的每个配置指标的相似度，所述配置列表中存储多个配置指标；
选取相似度在预设范围内的目标词语与配置指标作为待确定指标对，并获取每个待确定指标对的第一相似度；
获取每个待确定指标对中的目标词语的预设近义词；
计算每个预设近义词与每个待确定指标对中的配置指标的第二相似度；
计算每个第一相似度与每个第二相似度的差量；
将差量最小的待确定指标对中的目标词语确定为所述医疗指标。
其中，所述预设近义词可以从任意网站中爬取得到，本发明对所述预设近义词的获取来源不作限制。
进一步地，所述预设范围可以是自定义设定的，例如，所述预设范围可以是[0.85，0.90]。
通过计算每个目标词语与配置列表中的每个配置指标的相似度，进而筛选出待确定指标对，能够减少分析工作量，以提高所述医疗指标的确定效率，同时，结合所述第一相似度与所述第二相似度，能够准确确定出所述医疗指标。
在本发明的至少一个实施例中，所述电子设备计算每个目标词语与配置列表中的每个配置指标的相似度的方式属于现有技术，本发明对相似度的计算方式不再赘述。
在本发明的至少一个实施例中，所述电子设备确定所述维度的方式与所述电子设备确定所述医疗指标的方式相同，本发明对此不再赘述所述电子设备确定所述维度的方式。
S13，从医疗数据仓库中获取同时与所述医疗指标及所述维度对应的所有数据，所述医疗数据仓库中存储多个医疗数据。
在本发明的至少一个实施例中，所述医疗数据仓库中包括多个事实表及维表，所述多个事实表可以包括预约挂号记录表、收费记录表等，所述维表可以包括人员信息表、药品器械信息表等。
在本发明的至少一个实施例中，所述电子设备从医疗数据仓库中获取同时与所述医疗指标及所述维度对应的所有数据包括：
从预设线程池中获取第一闲置线程及第二闲置线程；
利用所述第一闲置线程从所述医疗数据仓库中获取与所述医疗指标对应的指标数据，并利用所述第二闲置线程从所述医疗数据仓库中获取与所述维度对应的维度数据；
获取所述指标数据与所述维度数据的交集，得到所述所有数据。
其中，所述预设线程池中存储有多个线程，所述多个线程包括闲置线程及运行线程。
通过第一闲置线程获取指标数据，及通过第二闲置线程获取维度数据，无需等待线程处理其他请求，能够提高指标数据及维度数据的获取速率。
S14，确定所述待处理信息的分析对象，并根据所述分析对象确定与所述待处理信息对应的目标模型。
在本发明的至少一个实施例中，所述分析对象是指所述待处理信息中需要进行分析的问题，例如，所述分析对象包括：异常问题、怎么样问题等。
在本发明的至少一个实施例中，所述目标模型可以是算法，所述目标模型也可以是利用深度学习算法构建的模型。
在本发明的至少一个实施例中，所述电子设备确定所述待处理信息的分析对象包括：
将所述医疗指标及所述维度从所述多个目标词语中删除，得到标签词；
过滤所述标签词中的无用标签，得到所述分析对象。
其中，所述无用标签包括助词、标点符号等。
由于所述多个目标词语中包含所述医疗指标、所述维度、所述无用标签及所述分析对象，因此，通过上述实施方式，能够准确确定出所述分析对象。
在本发明的至少一个实施例中，所述电子设备根据所述分析对象确定与所述待处理信息对应的目标模型包括：
遍历预设模型库中的所有模型，所述预设模型库存储多个模型及每个模型的识别码；
将遍历到的模型的识别码与所述分析对象进行匹配；
将识别码与所述分析对象匹配成功的模型确定为所述目标模型。
通过所述分析对象，能够为所述待处理信息确定适合的目标模型。
S15，将所述所有数据数据输入至所述目标模型中，得到医疗解析报告。
需要强调的是，为进一步保证上述医疗解析报告的私密和安全性，上述医疗解析报告还可以存储于一区块链的节点中。
在本发明的至少一个实施例中，所述医疗解析报告中的信息可以包括，但不限于：所述所有数据、所述所有数据的数量、所述目标模型等。
在本发明的至少一个实施例中，在得到医疗解析报告后，所述方法还包括：
获取所述医疗数据解析请求的请求编号及所述医疗数据解析请求的请求等级；
根据所述请求编号及所述医疗解析报告生成提示信息；
采用对称加密技术加密所述提示信息，得到密文；
根据所述请求等级确定发送方式；
利用所述发送方式发送所述密文。
其中，所述请求等级可以包括等级一、等级二等。
进一步地，所述发送方式可以包括邮箱方式等。
通过上述实施方式，不仅能够根据合适的发送方式发送所述医疗解析报告，还能够提高所述医疗解析报告的安全性。
由以上技术方案可以看出，本发明能够当接收到医疗数据解析请求时，从所述医疗数据解析请求中提取待处理信息，对所述待处理信息进行分词处理，得到多个目标词语，能够准确得到符合应用场景的目标词语，有利于后续医疗指标及维度的确定，从所述多个目标词语中确定所述待处理信息的医疗指标，并从所述多个目标词语中确定所述待处理信息的维度，从医疗数据仓库中获取同时与所述医疗指标及所述维度对应的所有数据，所述医疗数据仓库中存储多个医疗数据，确定所述待处理信息的分析对象，并根据所述分析对象确定与所述待处理信息对应的目标模型，根据所述分析对象能够确定出相对应的目标模型，进而能够准确地生成医疗解析报告，将所述所有数据数据输入至所述目标模型中，得到医疗解析报告。本发明根据待处理信息中的医疗指标及维度获取所述所有数据，进而根据分析对象及获取到的所有数据生成医疗解析报告，由于无需根据待处理信息中的业务需求进行模型的搭建，因此，能够提高了医疗数据解析的效率，同时，由于所有数据输入的模型是根据分析对象确定的，因此，能够准确生成医疗解析报告。本发明还应用于智慧医疗场景中，从而推动智慧城市的建设。
如图2所示，是本发明医疗数据解析装置的较佳实施例的功能模块图。所述医疗数据解析装置11包括提取单元110、处理单元111、确定单元112、获取单元113、输入单元114、生成单元115、加密单元116及发送单元117。本发明所称的模块/单元是指一种能够被处理器13所获取，并且能够完成固定功能的一系列计算机可读指令段，其存储在存储器12中。在本实施例中，关于各模块/单元的功能将在后续的实施例中详述。
当接收到医疗数据解析请求时，提取单元110从所述医疗数据解析请求中提取待处理信息。
在本发明的至少一个实施例中，所述医疗数据解析请求可以是医疗监管人员触发的，也可以在自定义时间自动触发的，本发明对所述医疗数据解析请求的触发不作限制。
进一步地，所述医疗数据解析请求携带的数据信息包括，但不限于：所述待处理信息等。
在本发明的至少一个实施例中，所述待处理信息可以是一段语音，也可以是一段文字，本发明对所述待处理信息的形式不作限制。
在本发明的至少一个实施例中，所述提取单元110从所述医疗数据解析请求中提取待处理信息包括：
解析所述医疗数据解析请求，得到所述医疗数据解析请求携带的数据信息；
获取预设标签，所述预设标签是指预先定义的标签；
从所述数据信息中获取与所述预设标签对应的信息，作为所述待处理信息。
其中，所述预设标签可以是name等指示所述待处理信息的标签。
通过所述预设标签，能够准确地从所述医疗数据解析请求中提取所述待处理信息。
处理单元111对所述待处理信息进行分词处理，得到多个目标词语。
在本发明的至少一个实施例中，所述多个目标词语是指对所述待处理信息进行切分后得到的词语。
在本发明的至少一个实施例中，当所述待处理信息为文字形式时，所述处理单元111对所述待处理信息进行分词处理，得到多个目标词语包括：
依据预设词典对所述待处理信息进行切分，得到多个序列，每个序列中包括切分所述待处理信息后得到的所有词语；
确定所述医疗数据解析请求的触发用户，并确定所述触发用户所属的行业；
根据所述行业确定所述医疗数据解析请求的应用场景，并根据所述应用场景确定语料库；
获取每个序列中的所有词语在所述语料库中出现的词语概率；
根据所述词语概率计算每个序列的切分概率，并将切分概率最大的序列确定为目标序列；
将所述目标序列中的所有词语确定为所述多个目标词语。
其中，所述预设词典中存储多个自定义词，其中，所述多个自定义词可以包括医疗对象、医疗指标等。例如：所述医疗对象可以是年龄在10岁的患者，所述医疗指标可以是门诊工作量。
进一步地，所述语料库中存储所述应用场景的多个查询请求及所述多个查询请求分词后的查询词语，例如，所述语料库中存储的查询请求为：这周医院的每个门诊的接诊量是多少，相对应的查询词语为：这周、医院、的、每个门诊、的、接诊量、是、多少。
通过所述预设词典切分所述待处理信息，能够根据需求切分所述待处理信息，进而利用所述语料库能够准确地确定所述多个目标词语。
具体地，所述电子设备根据所述词语概率计算每个序列的切分概率包括：
将多个所述词语概率进行乘积运算，并将预算结果确定为所述切分概率。
确定单元112从所述多个目标词语中确定所述待处理信息的医疗指标，并从所述多个目标词语中确定所述待处理信息的维度。
在本发明的至少一个实施例中，所述医疗指标是指与医疗相关的指标，例如，所述医疗指标可以是出院费用、所述医疗指标也可以是门诊工作量、所述医疗指标也可以是输液情况。
在本发明的至少一个实施例中，所述维度包括时间维度、对象维度、展示形式维度等。
在本发明的至少一个实施例中，所述确定单元112从所述多个目标词语中确定所述待处理信息的医疗指标包括：
计算每个目标词语与配置列表中的每个配置指标的相似度，所述配置列表中存储多个配置指标；
选取相似度在预设范围内的目标词语与配置指标作为待确定指标对，并获取每个待确定指标对的第一相似度；
获取每个待确定指标对中的目标词语的预设近义词；
计算每个预设近义词与每个待确定指标对中的配置指标的第二相似度；
计算每个第一相似度与每个第二相似度的差量；
将差量最小的待确定指标对中的目标词语确定为所述医疗指标。
其中，所述预设近义词可以从任意网站中爬取得到，本发明对所述预设近义词的获取来源不作限制。
进一步地，所述预设范围可以是自定义设定的，例如，所述预设范围可以是[0.85，0.90]。
通过计算每个目标词语与配置列表中的每个配置指标的相似度，进而筛选出待确定指标对，能够减少分析工作量，以提高所述医疗指标的确定效率，同时，结合所述第一相似度与所述第二相似度，能够准确确定出所述医疗指标。
在本发明的至少一个实施例中，所述确定单元112计算每个目标词语与配置列表中的每个配置指标的相似度的方式属于现有技术，本发明对相似度的计算方式不再赘述。
在本发明的至少一个实施例中，所述确定单元112确定所述维度的方式与所述确定单元112确定所述医疗指标的方式相同，本发明对此不再赘述所述电子设备确定所述维度的方式。
获取单元113从医疗数据仓库中获取同时与所述医疗指标及所述维度对应的所有数据，所述医疗数据仓库中存储多个医疗数据。
在本发明的至少一个实施例中，所述医疗数据仓库中包括多个事实表及维表，所述多个事实表可以包括预约挂号记录表、收费记录表等，所述维表可以包括人员信息表、药品器械信息表等。
在本发明的至少一个实施例中，所述获取单元113从医疗数据仓库中获取同时与所述医疗指标及所述维度对应的所有数据包括：
从预设线程池中获取第一闲置线程及第二闲置线程；
利用所述第一闲置线程从所述医疗数据仓库中获取与所述医疗指标对应的指标数据，并利用所述第二闲置线程从所述医疗数据仓库中获取与所述维度对应的维度数据；
获取所述指标数据与所述维度数据的交集，得到所述所有数据。
其中，所述预设线程池中存储有多个线程，所述多个线程包括闲置线程及运行线程。
通过第一闲置线程获取指标数据，及通过第二闲置线程获取维度数据，无需等待线程处理其他请求，能够提高指标数据及维度数据的获取速率。
所述确定单元112确定所述待处理信息的分析对象，并根据所述分析对象确定与所述待处理信息对应的目标模型。
在本发明的至少一个实施例中，所述分析对象是指所述待处理信息中需要进行分析的问题，例如，所述分析对象包括：异常问题、怎么样问题等。
在本发明的至少一个实施例中，所述目标模型可以是算法，所述目标模型也可以是利用深度学习算法构建的模型。
在本发明的至少一个实施例中，所述确定单元112确定所述待处理信息的分析对象包括：
将所述医疗指标及所述维度从所述多个目标词语中删除，得到标签词；
过滤所述标签词中的无用标签，得到所述分析对象。
其中，所述无用标签包括助词、标点符号等。
由于所述多个目标词语中包含所述医疗指标、所述维度、所述无用标签及所述分析对象，因此，通过上述实施方式，能够准确确定出所述分析对象。
在本发明的至少一个实施例中，所述确定单元112根据所述分析对象确定与所述待处理信息对应的目标模型包括：
遍历预设模型库中的所有模型，所述预设模型库存储多个模型及每个模型的识别码；
将遍历到的模型的识别码与所述分析对象进行匹配；
将识别码与所述分析对象匹配成功的模型确定为所述目标模型。
通过所述分析对象，能够为所述待处理信息确定适合的目标模型。
输入单元114将所述所有数据数据输入至所述目标模型中，得到医疗解析报告。
需要强调的是，为进一步保证上述医疗解析报告的私密和安全性，上述医疗解析报告还可以存储于一区块链的节点中。
在本发明的至少一个实施例中，所述医疗解析报告中的信息可以包括，但不限于：所述所有数据、所述所有数据的数量、所述目标模型等。
在本发明的至少一个实施例中，在得到医疗解析报告后，所述获取单元113获取所述医疗数据解析请求的请求编号及所述医疗数据解析请求的请求等级；
生成单元115根据所述请求编号及所述医疗解析报告生成提示信息；
加密单元116采用对称加密技术加密所述提示信息，得到密文；
所述确定单元112根据所述请求等级确定发送方式；
发送单元117利用所述发送方式发送所述密文。
其中，所述请求等级可以包括等级一、等级二等。
进一步地，所述发送方式可以包括邮箱方式等。
通过上述实施方式，不仅能够根据合适的发送方式发送所述医疗解析报告，还能够提高所述医疗解析报告的安全性。
由以上技术方案可以看出，本发明能够当接收到医疗数据解析请求时，从所述医疗数据解析请求中提取待处理信息，对所述待处理信息进行分词处理，得到多个目标词语，能够准确得到符合应用场景的目标词语，有利于后续医疗指标及维度的确定，从所述多个目标词语中确定所述待处理信息的医疗指标，并从所述多个目标词语中确定所述待处理信息的维度，从医疗数据仓库中获取同时与所述医疗指标及所述维度对应的所有数据，所述医疗数据仓库中存储多个医疗数据，确定所述待处理信息的分析对象，并根据所述分析对象确定与所述待处理信息对应的目标模型，根据所述分析对象能够确定出相对应的目标模型，进而能够准确地生成医疗解析报告，将所述所有数据数据输入至所述目标模型中，得到医疗解析报告。本发明根据待处理信息中的医疗指标及维度获取所述所有数据，进而根据分析对象及获取到的所有数据生成医疗解析报告，由于无需根据待处理信息中的业务需求进行模型的搭建，因此，能够提高了医疗数据解析的效率，同时，由于所有数据输入的模型是根据分析对象确定的，因此，能够准确生成医疗解析报告。本发明还应用于智慧医疗场景中，从而推动智慧城市的建设。
如图3所示，是本发明实现医疗数据解析方法的较佳实施例的电子设备的结构示意图。
在本发明的一个实施例中，所述电子设备1包括，但不限于，存储器12、处理器13，以及存储在所述存储器12中并可在所述处理器13上运行的计算机可读指令，例如医疗数据解析程序。
本领域技术人员可以理解，所述示意图仅仅是电子设备1的示例，并不构成对电子设备1的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述电子设备1还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所述处理器13可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器13是所述电子设备1的运算核心和控制中心，利用各种接口和线路连接整个电子设备1的各个部分，及执行所述电子设备1的操作系统以及安装的各类应用程序、程序代码等。
示例性的，所述计算机可读指令可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器12中，并由所述处理器13执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机可读指令段，该计算机可读指令段用于描述所述计算机可读指令在所述电子设备1中的执行过程。例如，所述计算机可读指令可以被分割成提取单元110、处理单元111、确定单元112、获取单元113、输入单元114、生成单元115、加密单元116及发送单元117。
所述存储器12可用于存储所述计算机可读指令和/或模块，所述处理器13通过运行或执行存储在所述存储器12内的计算机可读指令和/或模块，以及调用存储在存储器12内的数据，实现所述电子设备1的各种功能。所述存储器12可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据电子设备的使用所创建的数据等。存储器12可以包括非易失性和易失性存储器，例如：硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(SmartMedia Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他存储器件。
所述存储器12可以是电子设备1的外部存储器和/或内部存储器。进一步地，所述存储器12可以是具有实物形式的存储器，如内存条、TF卡(Trans-flash Card)等等。
所述电子设备1集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机可读指令来指令相关的硬件来完成，所述的计算机可读指令可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机可读指令在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。
其中，所述计算机可读指令包括计算机可读指令代码，所述计算机可读指令代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机可读指令代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)。
本发明所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。
结合图1，所述电子设备1中的所述存储器12存储计算机可读指令实现一种医疗数据解析方法，所述处理器13可执行所述计算机可读指令从而实现：
当接收到医疗数据解析请求时，从所述医疗数据解析请求中提取待处理信息；
对所述待处理信息进行分词处理，得到多个目标词语；
从所述多个目标词语中确定所述待处理信息的医疗指标，并从所述多个目标词语中确定所述待处理信息的维度；
从医疗数据仓库中获取同时与所述医疗指标及所述维度对应的所有数据，所述医疗数据仓库中存储多个医疗数据；
确定所述待处理信息的分析对象，并根据所述分析对象确定与所述待处理信息对应的目标模型；
将所述所有数据数据输入至所述目标模型中，得到医疗解析报告。
具体地，所述处理器13对上述计算机可读指令的具体实现方法可参考图1对应实施例中相关步骤的描述，在此不赘述。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
所述计算机可读存储介质上存储有计算机可读指令，其中，所述计算机可读指令被处理器13执行时用以实现以下步骤：
当接收到医疗数据解析请求时，从所述医疗数据解析请求中提取待处理信息；
对所述待处理信息进行分词处理，得到多个目标词语；
从所述多个目标词语中确定所述待处理信息的医疗指标，并从所述多个目标词语中确定所述待处理信息的维度；
从医疗数据仓库中获取同时与所述医疗指标及所述维度对应的所有数据，所述医疗数据仓库中存储多个医疗数据；
确定所述待处理信息的分析对象，并根据所述分析对象确定与所述待处理信息对应的目标模型；
将所述所有数据数据输入至所述目标模型中，得到医疗解析报告。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，既可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。系统权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。

Claims (9)

1.一种医疗数据解析方法，其特征在于，所述医疗数据解析方法包括：
当接收到医疗数据解析请求时，从所述医疗数据解析请求中提取待处理信息；
对所述待处理信息进行分词处理，得到多个目标词语；
从所述多个目标词语中确定所述待处理信息的医疗指标，包括：计算每个目标词语与配置列表中的每个配置指标的相似度，所述配置列表中存储多个配置指标；选取相似度在预设范围内的目标词语与配置指标作为待确定指标对，并获取每个待确定指标对的第一相似度；获取每个待确定指标对中的目标词语的预设近义词；计算每个预设近义词与每个待确定指标对中的配置指标的第二相似度；计算每个第一相似度与每个第二相似度的差量；将差量最小的待确定指标对中的目标词语确定为所述医疗指标，并从所述多个目标词语中确定所述待处理信息的维度；
从医疗数据仓库中获取同时与所述医疗指标及所述维度对应的所有数据，所述医疗数据仓库中存储多个医疗数据；
确定所述待处理信息的分析对象，并根据所述分析对象确定与所述待处理信息对应的目标模型；
将所述所有数据输入至所述目标模型中，得到医疗解析报告。
2.如权利要求1所述的医疗数据解析方法，其特征在于，当所述待处理信息为文字形式时，所述对所述待处理信息进行分词处理，得到多个目标词语包括：
依据预设词典对所述待处理信息进行切分，得到多个序列，每个序列中包括切分所述待处理信息后得到的所有词语；
确定所述医疗数据解析请求的触发用户，并确定所述触发用户所属的行业；
根据所述行业确定所述医疗数据解析请求的应用场景，并根据所述应用场景确定语料库；
获取每个序列中的所有词语在所述语料库中出现的词语概率；
根据所述词语概率计算每个序列的切分概率，并将切分概率最大的序列确定为目标序列；
将所述目标序列中的所有词语确定为所述多个目标词语。
3.如权利要求1所述的医疗数据解析方法，其特征在于，所述从医疗数据仓库中获取同时与所述医疗指标及所述维度对应的所有数据包括：
从预设线程池中获取第一闲置线程及第二闲置线程；
利用所述第一闲置线程从所述医疗数据仓库中获取与所述医疗指标对应的指标数据，并利用所述第二闲置线程从所述医疗数据仓库中获取与所述维度对应的维度数据；
获取所述指标数据与所述维度数据的交集，得到所述所有数据。
4.如权利要求1所述的医疗数据解析方法，其特征在于，所述确定所述待处理信息的分析对象包括：
将所述医疗指标及所述维度从所述多个目标词语中删除，得到标签词；
过滤所述标签词中的无用标签，得到所述分析对象。
5.如权利要求1所述的医疗数据解析方法，其特征在于，所述根据所述分析对象确定与所述待处理信息对应的目标模型包括：
遍历预设模型库中的所有模型，所述预设模型库存储多个模型及每个模型的识别码；
将遍历到的模型的识别码与所述分析对象进行匹配；
将识别码与所述分析对象匹配成功的模型确定为所述目标模型。
6.如权利要求1所述的医疗数据解析方法，其特征在于，在得到医疗解析报告后，所述方法还包括：
获取所述医疗数据解析请求的请求编号及所述医疗数据解析请求的请求等级；
根据所述请求编号及所述医疗解析报告生成提示信息；
采用对称加密技术加密所述提示信息，得到密文；
根据所述请求等级确定发送方式；
利用所述发送方式发送所述密文。
7.一种医疗数据解析装置，其特征在于，所述医疗数据解析装置包括：
提取单元，用于当接收到医疗数据解析请求时，从所述医疗数据解析请求中提取待处理信息；
处理单元，用于对所述待处理信息进行分词处理，得到多个目标词语；
确定单元，用于从所述多个目标词语中确定所述待处理信息的医疗指标，包括：计算每个目标词语与配置列表中的每个配置指标的相似度，所述配置列表中存储多个配置指标；选取相似度在预设范围内的目标词语与配置指标作为待确定指标对，并获取每个待确定指标对的第一相似度；获取每个待确定指标对中的目标词语的预设近义词；计算每个预设近义词与每个待确定指标对中的配置指标的第二相似度；计算每个第一相似度与每个第二相似度的差量；将差量最小的待确定指标对中的目标词语确定为所述医疗指标，并从所述多个目标词语中确定所述待处理信息的维度；
获取单元，用于从医疗数据仓库中获取同时与所述医疗指标及所述维度对应的所有数据，所述医疗数据仓库中存储多个医疗数据；
所述确定单元，还用于确定所述待处理信息的分析对象，并根据所述分析对象确定与所述待处理信息对应的目标模型；
输入单元，用于将所述所有数据输入至所述目标模型中，得到医疗解析报告。
8.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
存储器，存储有计算机可读指令；及
处理器，执行所述存储器中存储的计算机可读指令以实现如权利要求1至6中任意一项所述的医疗数据解析方法。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于：所述计算机可读存储介质中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被电子设备中的处理器执行以实现如权利要求1至6中任意一项所述的医疗数据解析方法。
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