CN112053758B - 一种单病种数据库智能构建方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种单病种数据库智能构建方法,属于大数据技术领域,包括建立单病种数据库、会诊报告数据库、临床数据库、药房数据库,单病种数据库、会诊报告数据库、临床数据库和药房数据库之间通过互联网相互通信,解决了本人的用药量数据进行本地存储,方便查询追溯的技术问题,本发明将电子病历,临床数据和药物使用单均分开本地存储,其查询方式简单,本地存储的数据量小,查询速度快,本发明建立药物使用索引,可以直接查询到同一种要有多少病人使用,也可以直接查询到一个病人一共使用多少的药物量,通过单病种数据库与药房数据库之间的本地链接,可以快速的进行药物使用追溯,极大的降低了数据中心的数据量传输负荷。

Description

一种单病种数据库智能构建方法
技术领域
本发明属于大数据技术领域,涉及一种单病种数据库智能构建方法。
背景技术
临床数据是病人在求诊过程中产生的数据,数据量庞大,覆盖大规模人群,并且能完整真实地记录该人群在一定时间范围内的就诊信息。
单病种是一种单一的、不会产生并发症的疾病,现有的单病种数据的数据库存储是采用获取临床数据的形式进行,其存储结构均采用数据中心统一存储,其查询速度较慢,且不能与药房数据库进行直接本地互动。
发明内容
本发明的目的是提供一种单病种数据库智能构建方法,解决了本人的用药量数据进行本地存储,方便查询追溯的技术问题。
为实现上述目的,本发明采用如下技术方案:
一种单病种数据库智能构建方法,包括如下步骤:
步骤1:建立单病种数据库、会诊报告数据库、临床数据库和药房数据库,单病种数据库、会诊报告数据库、临床数据库和药房数据库之间通过互联网相互通信;
临床数据库包括影像学报告数据库、组织病理数据库、医学化验数据库、药物使用单数据库;
步骤2:会诊报告数据库获取到病人的会诊报告文本后,根据以下方法生成关键词集:
步骤A1:设定标点库,根据标点库将会诊报告文本切分为多个文本段;
步骤A2:设定窗口尺寸,根据窗口尺寸捕获文本段中的一段文件数据,生成预处理段;
步骤A3:设定词距,根据词距逐一获取预处理段中的所有词,并与关键词词典进行对比,生成关键词集;
步骤A5:重复执行步骤A1到步骤A2,直到会诊报告文本中的所有词均与关键词词典进行对比,找出所有关键词;
步骤A6:会诊报告数据库根据日期存储病人的会诊报告文本,根据病人的电子病历,生成唯一的会诊报告存储ID,并在会诊报告存储ID下存储关键词集和会诊报告文本;
步骤3:单病种数据库根据病人的电子病历,从会诊报告数据库中调取关键词集;
单病种数据库将关键词词典中的所有关键词均标注分值,将关键词集中的所有关键词的分值进行求和,设定一个得分阈值,当求和结果在得分阈值内时,单病种数据库存储病人的电子病历,并分配基本信息存储ID,在基本信息存储ID下建立会诊报告存储ID集、诊断报告存储ID集和药物使用清单存储ID集;
步骤4:临床数据库获取病人的临床数据,并分配存储ID,其步骤如下:
步骤B1:影像学报告数据库、组织病理数据库和医学化验数据库分别获取病人的影像学报告、组织病理报告和医学化验报告后,分别分配影像学报告存储ID、组织病理报告存储ID和医学化验报告存储ID;
临床数据库根据病人的电子病历建立临床数据ID,并建立临床数据ID与影像学报告存储ID、组织病理报告存储ID和医学化验报告存储ID的映射列表;
步骤B2:临床数据库将临床数据ID和电子病历发送给单病种数据库,单病种数据库核实电子病历后,将临床数据ID放入诊断报告存储ID集中存储;
步骤B3:临床数据库获取到病人的药物清单后,将药物清单放入药物使用单数据库进行存储,并生成药物清单ID,在药物清单ID下建立药物品种集,
药物品种集用于存储病人的临床使用的药物名称和药物使用量;
步骤B4:药物使用单数据库将药物清单ID和电子病历发送给单病种数据库,单病种数据库核实电子病历后,将药物清单ID放入药物使用清单存储ID集,并将基本信息存储ID发送给药物使用单数据库;
步骤B5:药物使用单数据库将药物品种集和基本信息存储ID发送给药房数据库;
步骤B6:药房数据库中建立药物名称字典,在获取到药物品种集后,将药物品种集中的药物名称与药物名称字典进行逐一对比,识别药物名称;
步骤5:药房数据库根据医院现用药物的名称为每一种药物均建立库存数据库;
步骤6:药房数据库根据步骤B6识别的药物名称,将病人使用的药物的药物使用量和病人的基本信息存储ID均存储在相应的库存数据库中;
步骤7:单病种数据库将药物名称和基本信息存储ID均作为关键词,根据以下方法建立药物使用索引:
步骤C1:当输入药物名称时,单病种数据库筛选出该药物名称对应的所有基本信息存储ID,并建立基本信息存储ID数据包;
单病种数据库将基本信息存储ID数据包发送给药物使用单数据库;
步骤C2:药物使用单数据库根据基本信息存储ID数据包中的所有基本信息存储ID,调取所有相关的药物品种集,并生成药物品种集数据包,并附加基本信息存储ID与药物品种集的映射表;
药物使用单数据库将药物品种集数据包和基本信息存储ID与药物品种集的映射表发送给单病种数据库,单病种数据库解析后,逐一识别药物品种集与基本信息存储ID,并通过基本信息存储ID调取病人电子病历;
步骤C3:药物使用单数据库将药物名称发送给药房数据库,药房数据库根据药物名称找出对应的库存数据库,并将库存数据库中的库存信息发送给药物使用单数据库,药物使用单数据库将库存信息转发给单病种数据库;
步骤C4:单病种数据库通过显示屏逐一对照显示电子病历与药物品种集,并显示的库存信息;
步骤C5:当输入基本信息存储ID时,单病种数据库调取基本信息存储ID下的药物使用清单存储ID集,将药物使用清单存储ID集发送给药物使用单数据库;
步骤C6:药物使用单数据库根据药物使用清单存储ID集中的所有药物清单ID,调取对应的药物品种集,并打包发送给单病种数据库;
步骤C7:单病种数据库通过显示屏逐一显示药物品种集。
优选的,所述单病种包括多发性骨髓瘤、肌萎缩侧索硬化。
优选的,在药房数据库中建立追溯流程,其步骤如下:
步骤D1:在所述库存数据库中,建立出库列表和入库列表,在出库列表中建立出库时间列表,出库时间列表用来存储药物的出库时间;
步骤D2:在所述库存数据库中建立用药基本信息存储ID集,用药基本信息存储ID集中包括基本信息存储ID和时间戳,每一个基本信息存储ID均对应一个时间戳;
步骤D3:根据出库时间和时间戳,建立映射列表,通过查找该映射列表,追溯出库时间与药基本信息存储ID之间的对应关系。
本发明所述的一种单病种数据库智能构建方法,解决了本人的用药量数据进行本地存储,方便查询追溯的技术问题,本发明将电子病历,临床数据和药物使用单均分开本地存储,其查询方式简单,本地存储的数据量小,查询速度快,本发明建立药物使用索引,可以直接查询到同一种要有多少病人使用,也可以直接查询到一个病人一共使用多少的药物量,通过单病种数据库与药房数据库之间的本地链接,可以快速的进行药物使用追溯,极大的降低了数据中心的数据量传输负荷。
附图说明
图1为本发明的数据库架构图;
图2是本发明的药房数据库的数据架构图。
具体实施方式
如图1-图2所示的一种单病种数据库智能构建方法,包括如下步骤:
步骤1:建立单病种数据库、会诊报告数据库、临床数据库和药房数据库,单病种数据库、会诊报告数据库、临床数据库和药房数据库之间通过互联网相互通信;
临床数据库包括影像学报告数据库、组织病理数据库、医学化验数据库、药物使用单数据库;
步骤2:会诊报告数据库获取到病人的会诊报告文本后,根据以下方法生成关键词集:
步骤A1:设定标点库,根据标点库将会诊报告文本切分为多个文本段;
步骤A2:设定窗口尺寸,根据窗口尺寸捕获文本段中的一段文件数据,生成预处理段;
步骤A3:设定词距,根据词距逐一获取预处理段中的所有词,并与关键词词典进行对比,生成关键词集;
步骤A5:重复执行步骤A1到步骤A2,直到会诊报告文本中的所有词均与关键词词典进行对比,找出所有关键词;
步骤A6:会诊报告数据库根据日期存储病人的会诊报告文本,根据病人的电子病历,生成唯一的会诊报告存储ID,并在会诊报告存储ID下存储关键词集和会诊报告文本;
步骤3:单病种数据库根据病人的电子病历,从会诊报告数据库中调取关键词集;
单病种数据库将关键词词典中的所有关键词均标注分值,将关键词集中的所有关键词的分值进行求和,设定一个得分阈值,当求和结果在得分阈值内时,单病种数据库存储病人的电子病历,并分配基本信息存储ID,在基本信息存储ID下建立会诊报告存储ID集、诊断报告存储ID集和药物使用清单存储ID集;
步骤4:临床数据库获取病人的临床数据,并分配存储ID,其步骤如下:
步骤B1:影像学报告数据库、组织病理数据库和医学化验数据库分别获取病人的影像学报告、组织病理报告和医学化验报告后,分别分配影像学报告存储ID、组织病理报告存储ID和医学化验报告存储ID;
临床数据库根据病人的电子病历建立临床数据ID,并建立临床数据ID与影像学报告存储ID、组织病理报告存储ID和医学化验报告存储ID的映射列表;
步骤B2:临床数据库将临床数据ID和电子病历发送给单病种数据库,单病种数据库核实电子病历后,将临床数据ID放入诊断报告存储ID集中存储;
步骤B3:临床数据库获取到病人的药物清单后,将药物清单放入药物使用单数据库进行存储,并生成药物清单ID,在药物清单ID下建立药物品种集,
药物品种集用于存储病人的临床使用的药物名称和药物使用量;
步骤B4:药物使用单数据库将药物清单ID和电子病历发送给单病种数据库,单病种数据库核实电子病历后,将药物清单ID放入药物使用清单存储ID集,并将基本信息存储ID发送给药物使用单数据库;
步骤B5:药物使用单数据库将药物品种集和基本信息存储ID发送给药房数据库;
步骤B6:药房数据库中建立药物名称字典,在获取到药物品种集后,将药物品种集中的药物名称与药物名称字典进行逐一对比,识别药物名称;
步骤5:药房数据库根据医院现用药物的名称为每一种药物均建立库存数据库;
步骤6:药房数据库根据步骤B6识别的药物名称,将病人使用的药物的药物使用量和病人的基本信息存储ID均存储在相应的库存数据库中;
步骤7:单病种数据库将药物名称和基本信息存储ID均作为关键词,根据以下方法建立药物使用索引:
步骤C1:当输入药物名称时,单病种数据库筛选出该药物名称对应的所有基本信息存储ID,并建立基本信息存储ID数据包;
单病种数据库将基本信息存储ID数据包发送给药物使用单数据库;
步骤C2:药物使用单数据库根据基本信息存储ID数据包中的所有基本信息存储ID,调取所有相关的药物品种集,并生成药物品种集数据包,并附加基本信息存储ID与药物品种集的映射表;
药物使用单数据库将药物品种集数据包和基本信息存储ID与药物品种集的映射表发送给单病种数据库,单病种数据库解析后,逐一识别药物品种集与基本信息存储ID,并通过基本信息存储ID调取病人电子病历;
步骤C3:药物使用单数据库将药物名称发送给药房数据库,药房数据库根据药物名称找出对应的库存数据库,并将库存数据库中的库存信息发送给药物使用单数据库,药物使用单数据库将库存信息转发给单病种数据库;
步骤C4:单病种数据库通过显示屏逐一对照显示电子病历与药物品种集,并显示的库存信息;
步骤C5:当输入基本信息存储ID时,单病种数据库调取基本信息存储ID下的药物使用清单存储ID集,将药物使用清单存储ID集发送给药物使用单数据库;
步骤C6:药物使用单数据库根据药物使用清单存储ID集中的所有药物清单ID,调取对应的药物品种集,并打包发送给单病种数据库;
步骤C7:单病种数据库通过显示屏逐一显示药物品种集。
优选的,所述单病种包括多发性骨髓瘤、肌萎缩侧索硬化。
优选的,在药房数据库中建立追溯流程,其步骤如下:
步骤D1:在所述库存数据库中,建立出库列表和入库列表,在出库列表中建立出库时间列表,出库时间列表用来存储药物的出库时间;
步骤D2:在所述库存数据库中建立用药基本信息存储ID集,用药基本信息存储ID集中包括基本信息存储ID和时间戳,每一个基本信息存储ID均对应一个时间戳;
步骤D3:根据出库时间和时间戳,建立映射列表,通过查找该映射列表,追溯出库时间与药基本信息存储ID之间的对应关系。
本发明所述的一种单病种数据库智能构建方法,解决了本人的用药量数据进行本地存储,方便查询追溯的技术问题,本发明将电子病历,临床数据和药物使用单均分开本地存储,其查询方式简单,本地存储的数据量小,查询速度快,本发明建立药物使用索引,可以直接查询到同一种要有多少病人使用,也可以直接查询到一个病人一共使用多少的药物量,通过单病种数据库与药房数据库之间的本地链接,可以快速的进行药物使用追溯,极大的降低了数据中心的数据量传输负荷。

Claims (3)

1.一种单病种数据库智能构建方法,其特征在于:包括如下步骤:
步骤1:建立单病种数据库、会诊报告数据库、临床数据库和药房数据库,单病种数据库、会诊报告数据库、临床数据库和药房数据库之间通过互联网相互通信;
临床数据库包括影像学报告数据库、组织病理数据库、医学化验数据库、药物使用单数据库;
步骤2:会诊报告数据库获取到病人的会诊报告文本后,根据以下方法生成关键词集:
步骤A1:设定标点库,根据标点库将会诊报告文本切分为多个文本段;
步骤A2:设定窗口尺寸,根据窗口尺寸捕获文本段中的一段文件数据,生成预处理段;
步骤A3:设定词距,根据词距逐一获取预处理段中的所有词,并与关键词词典进行对比,生成关键词集;
步骤A5:重复执行步骤A1到步骤A2,直到会诊报告文本中的所有词均与关键词词典进行对比,找出所有关键词;
步骤A6:会诊报告数据库根据日期存储病人的会诊报告文本,根据病人的电子病历,生成唯一的会诊报告存储ID,并在会诊报告存储ID下存储关键词集和会诊报告文本;
步骤3:单病种数据库根据病人的电子病历,从会诊报告数据库中调取关键词集;
单病种数据库将关键词词典中的所有关键词均标注分值,将关键词集中的所有关键词的分值进行求和,设定一个得分阈值,当求和结果在得分阈值内时,单病种数据库存储病人的电子病历,并分配基本信息存储ID,在基本信息存储ID下建立会诊报告存储ID集、诊断报告存储ID集和药物使用清单存储ID集;
步骤4:临床数据库获取病人的临床数据,并分配存储ID,其步骤如下:
步骤B1:影像学报告数据库、组织病理数据库和医学化验数据库分别获取病人的影像学报告、组织病理报告和医学化验报告后,分别分配影像学报告存储ID、组织病理报告存储ID和医学化验报告存储ID;
临床数据库根据病人的电子病历建立临床数据ID,并建立临床数据ID与影像学报告存储ID、组织病理报告存储ID和医学化验报告存储ID的映射列表;
步骤B2:临床数据库将临床数据ID和电子病历发送给单病种数据库,单病种数据库核实电子病历后,将临床数据ID放入诊断报告存储ID集中存储;
步骤B3:临床数据库获取到病人的药物清单后,将药物清单放入药物使用单数据库进行存储,并生成药物清单ID,在药物清单ID下建立药物品种集,
药物品种集用于存储病人的临床使用的药物名称和药物使用量;
步骤B4:药物使用单数据库将药物清单ID和电子病历发送给单病种数据库,单病种数据库核实电子病历后,将药物清单ID放入药物使用清单存储ID集,并将基本信息存储ID发送给药物使用单数据库;
步骤B5:药物使用单数据库将药物品种集和基本信息存储ID发送给药房数据库;
步骤B6:药房数据库中建立药物名称字典,在获取到药物品种集后,将药物品种集中的药物名称与药物名称字典进行逐一对比,识别药物名称;
步骤5:药房数据库根据医院现用药物的名称为每一种药物均建立库存数据库;
步骤6:药房数据库根据步骤B6识别的药物名称,将病人使用的药物的药物使用量和病人的基本信息存储ID均存储在相应的库存数据库中;
步骤7:单病种数据库将药物名称和基本信息存储ID均作为关键词,根据以下方法建立药物使用索引:
步骤C1:当输入药物名称时,单病种数据库筛选出该药物名称对应的所有基本信息存储ID,并建立基本信息存储ID数据包;
单病种数据库将基本信息存储ID数据包发送给药物使用单数据库;
步骤C2:药物使用单数据库根据基本信息存储ID数据包中的所有基本信息存储ID,调取所有相关的药物品种集,并生成药物品种集数据包,并附加基本信息存储ID与药物品种集的映射表;
药物使用单数据库将药物品种集数据包和基本信息存储ID与药物品种集的映射表发送给单病种数据库,单病种数据库解析后,逐一识别药物品种集与基本信息存储ID,并通过基本信息存储ID调取病人电子病历;
步骤C3:药物使用单数据库将药物名称发送给药房数据库,药房数据库根据药物名称找出对应的库存数据库,并将库存数据库中的库存信息发送给药物使用单数据库,药物使用单数据库将库存信息转发给单病种数据库;
步骤C4:单病种数据库通过显示屏逐一对照显示电子病历与药物品种集,并显示的库存信息;
步骤C5:当输入基本信息存储ID时,单病种数据库调取基本信息存储ID下的药物使用清单存储ID集,将药物使用清单存储ID集发送给药物使用单数据库;
步骤C6:药物使用单数据库根据药物使用清单存储ID集中的所有药物清单ID,调取对应的药物品种集,并打包发送给单病种数据库;
步骤C7:单病种数据库通过显示屏逐一显示药物品种集。
2.如权利要求1所述的一种单病种数据库智能构建方法,其特征在于:所述单病种包括多发性骨髓瘤、肌萎缩侧索硬化。
3.如权利要求1所述的一种单病种数据库智能构建方法,其特征在于:在药房数据库中建立追溯流程,其步骤如下:
步骤D1:在所述库存数据库中,建立出库列表和入库列表,在出库列表中建立出库时间列表,出库时间列表用来存储药物的出库时间;
步骤D2:在所述库存数据库中建立用药基本信息存储ID集,用药基本信息存储ID集中包括基本信息存储ID和时间戳,每一个基本信息存储ID均对应一个时间戳;
步骤D3:根据出库时间和时间戳,建立映射列表,通过查找该映射列表,追溯出库时间与药基本信息存储ID之间的对应关系。
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Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO1997038376A2 (en) * 1996-04-04 1997-10-16 Flair Technologies, Ltd. A system, software and method for locating information in a collection of text-based information sources
JP2002123544A (ja) * 2000-10-13 2002-04-26 Tokyo Electric Power Co Inc:The 検索前処理装置、文書検索装置、検索前処理方法及び文書検索方法
CN101359325A (zh) * 2007-08-01 2009-02-04 北京启明星辰信息技术有限公司 一种快速内容分析的多关键词匹配方法
JP2009086883A (ja) * 2007-09-28 2009-04-23 Sanyo Electric Co Ltd 電子カルテシステムおよび検索システム
WO2015043075A1 (zh) * 2013-09-29 2015-04-02 广东工业大学 面向微博的情感实体搜索系统
CN105787262A (zh) * 2016-02-20 2016-07-20 成都中医药大学 中医临床数字化评价体系及其基于大数据分析的评价方法
CN106845118A (zh) * 2017-01-25 2017-06-13 济南德健信息技术有限公司 一种基于电子病历共享文档的辅诊用药系统及方法
CN109542845A (zh) * 2018-11-14 2019-03-29 广州瞬速信息科技有限公司 一种基于关键词表达式的文本元数据提取方法
CN110033834A (zh) * 2019-03-01 2019-07-19 医利捷(上海)信息科技有限公司 临床科研大数据服务平台及方法
CN110415831A (zh) * 2019-07-18 2019-11-05 天宜(天津)信息科技有限公司 一种医疗大数据云服务分析平台
KR20200075068A (ko) * 2018-12-07 2020-06-26 (주)다음소프트 감성사전 구축 방법 및 시스템

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7921020B2 (en) * 2003-01-13 2011-04-05 Omnicare Inc. Method for generating medical intelligence from patient-specific data

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO1997038376A2 (en) * 1996-04-04 1997-10-16 Flair Technologies, Ltd. A system, software and method for locating information in a collection of text-based information sources
JP2002123544A (ja) * 2000-10-13 2002-04-26 Tokyo Electric Power Co Inc:The 検索前処理装置、文書検索装置、検索前処理方法及び文書検索方法
CN101359325A (zh) * 2007-08-01 2009-02-04 北京启明星辰信息技术有限公司 一种快速内容分析的多关键词匹配方法
JP2009086883A (ja) * 2007-09-28 2009-04-23 Sanyo Electric Co Ltd 電子カルテシステムおよび検索システム
WO2015043075A1 (zh) * 2013-09-29 2015-04-02 广东工业大学 面向微博的情感实体搜索系统
CN105787262A (zh) * 2016-02-20 2016-07-20 成都中医药大学 中医临床数字化评价体系及其基于大数据分析的评价方法
CN106845118A (zh) * 2017-01-25 2017-06-13 济南德健信息技术有限公司 一种基于电子病历共享文档的辅诊用药系统及方法
CN109542845A (zh) * 2018-11-14 2019-03-29 广州瞬速信息科技有限公司 一种基于关键词表达式的文本元数据提取方法
KR20200075068A (ko) * 2018-12-07 2020-06-26 (주)다음소프트 감성사전 구축 방법 및 시스템
CN110033834A (zh) * 2019-03-01 2019-07-19 医利捷(上海)信息科技有限公司 临床科研大数据服务平台及方法
CN110415831A (zh) * 2019-07-18 2019-11-05 天宜(天津)信息科技有限公司 一种医疗大数据云服务分析平台

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
A forward email based high capacity text steganography technique using a randomized and indexed word dictionary;Giridhar Maji,等;《Multimedia Tools and Applications》;第79卷;26549–26569 *
基于语义词典和词汇链的关键词提取算法;刘端阳,等;《浙江工业大学学报》;第41卷(第5期);545-551 *

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