CN112287179B - 一种连接优先级算法与图数据库结合的患者身份匹配方法 - Google Patents

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Abstract

一种连接优先级算法与图数据库结合的患者身份匹配方法，其特征在于所述该方法包括如下步骤：一、构建相似度连接图：a、分组，采用主流的blocking算法。从患者属性列表中选取一个或几个作为blocking的属性，对不同数据源的各个患者实体进行分组，在组内进行下一步相似值的计算，能够减少后期的计算量，例如，1000个患者在3个不同的数据源各有一条患者信息记录：无blocking步骤，每条不同数据源间的记录都要进行相似度计算，本发明连接优先级的图结构处理方法能够减小计算量，提高匹配的准确率；同时，将图数据库作为底层的图结构存储，能够极大提高计算效率。

Description

一种连接优先级算法与图数据库结合的患者身份匹配方法
技术领域
本发明设计一种身份匹配方法，尤其涉及一种连接优先级算法与图数据库结合的患者身份匹配方法，属于身份匹配领域。
背景技术
在进行区域医疗信息整合时，经常面对的一个问题是一个患者在多家医疗机构中都有数据记录，但医疗机构之间的系统独立，数据处于隔离的状态，由于各系统都选择自己的患者主键以及患者个人信息大量缺失的现状。实现跨医疗机构的数据共享时，面对多个数据源的患者信息，很难准确找到对应患者，当前的主要方法是通过某种模型，根据患者的个人信息，计算相似度的值，与某一阈值作比较来判断是否属于同一实体信息。目前已经开源的实体匹配框架：dedupe，python的recordlinkage库等，都采用这种思路实现，该方法一次只能对两个数据源的患者信息进行比对，如果有2个以上数据源的患者信息需要匹配，必须按照两两比对的方式，对所有数据源的患者信息依次比对。例如，当有A、B、C三个数据源时，需要AB，BC，AC分别比对。如果有100个数据源的患者信息需要匹配，则一共需要进行9900次的比对。该方法不够灵活且适用场景非常有限，在大数据量，多数据源的情况下缺乏扩展性。随着医疗信息技术的不断发展，大数据量，多数据源的患者身份匹配需求越来越强烈，当数据量激增，同时需要匹配多个数据源时，传统方法会面临无法解决的k-partite难题以及巨大的计算量。
发明内容
本发明提出基于连接优先级的图计算方法能很好的解决这一问题，且支持在多核或分布式场景下的并行计算，在控制计算复杂度同时达到比较好的匹配效果，同时，作为一种存储图结构的数据库，图数据库在查询数据节点关系时拥有独特的性能优势，将患者作为节点，患者信息之间的相似性及是否属于同一患者作为节点关系，能够提高图计算的效率，快速得到匹配结果，本发明具体实施方式为：
一种连接优先级算法与图数据库结合的患者身份匹配方法，其特征在于所述该方法包括如下步骤：一、构建相似度连接图：
a)分组
采用主流的blocking算法。从患者属性列表中选取一个或几个作为blocking的属性，对不同数据源的各个患者实体进行分组，在组内进行下一步相似值的计算，能够减少后期的计算量。1000个患者在3个不同的数据源各有一条患者信息记录：无blocking步骤，每条不同数据源间的记录都要进行相似度计算，为3×106次；加入blocking步骤，计算次数理论上最优情况下可以降到3×103次。
b)计算相似值
可以针对患者实体的不同属性(姓名，证件号码，家庭地址等)选择不同的相似值计算方法，常见的有：Jaro-Winkler距离，Jaccard相似度，Levenshtein距离；
可以根据生产环境中，患者实体中不同属性的重要程度设定不同权值，参与计算；
c)阈值匹配
根据经验或者机器学习的方法确定一个合适的阈值，用于判断来自不同数据源的任意2条患者记录是否属于同一患者实体。该阈值的设定无须过于苛刻，这里只是初步筛选，后面的基于连接优先级的聚类方法还将对这里的结果做进一步的处理；
二、图数据库存储：
a.数据库建模
各类图数据库系统具有相对统一的建模规范，这里以neo4j为例。数据源中的一条患者信息作为图数据库中的一个节点，患者属性作为节点的属性，数据来源作为节点的标签。例如，某条包含患者姓名、性别、手机号的信息来自系统A，则在图数据库中体现为标签为A的节点，该节点有姓名、性别、手机号三条属性信息。用节点之间的边表示两条数据的相似度，算法中产生的连接强度作为边的标签存储；
b.图结构导入
步骤1构建了一个节点相似度的无向图，将图结构导入图数据库中。步骤3的方法需要读写图数据库中存储的图结构。利用图数据库对图结构的支持能够提高步骤3的计算效率；
三、基于连接优先级的聚类方法：
步骤2中存储在图数据库中的无向图，记所有vertex(顶点)集合为V，所有edge(边)集合为ε。其中，每个顶点代表一个患者，每条边代表连接的两个顶点之间按照一定计算规则得到的相似度值。通过来自不同数据源之间顶点的相似程度(边两端连接顶点的所属来源即图数据库中的标签和边的值)计算，将边打上强连接εStrong，常连接εNormal和弱连接εWeak的标签，存入图数据库；
计算εStrong顶点的连通性，得到完全连接聚类(Complete Cluster)，该聚类必须满足每个数据源有且仅有一条患者信息。将完全连接聚类保存在结果的图结构中，并将完全连接聚类中的边和顶点从当前图结构中移出，得到：
V′←V-VStrong
ε′←(εStrong-εComplete)∪εNormal
计算剩余图V′，ε′的连通性，得到n个连通分量，对每个连通分量进行如下操作：
判断该连通分量的每个顶点是否来自不同的数据源。如果是，则将该连通分量保存在最终的结果中。
如果否，则对该连通分量中的各条边，根据一定的计算方式得到连接优先级，按照优先级的高低进行排序，这里参与判断的参数有edge代表的两条信息的相似度值，连接的强度，出入度情况。依照排序结果对Vertex进行“合并”和“修剪”操作。基本原则是合并后的cluster中不能存在来自同一数据源的患者信息，如果不能满足，则取消本次合并。
作为优选：所述基于连接优先级的聚类方法中一定的计算方式为：优先级值＝相似度值*相似度值权重+连接强度值*连接强度值权重+度数*度数值权重，所述该公式为：P＝S*Ws+L*Wl+D*Wd，其中P：优先级值、S：相似度值、Ws：相似度权重、L：连接强度、Wl：连接强度权重、D：度数、Dl：度数权重。
本发明提出一种连接优先级的图结构处理方法，基于用途日益广泛的图数据库作为存储，与传统方法相比，连接优先级的图结构处理方法能够减小计算量，提高匹配的准确率；同时，将图数据库作为底层的图结构存储，能够极大提高计算效率。
附图说明
图1为本发明流程示意图。
图2为本发明算法流程图。
图3为本发明实施流程图。
具体实施方式：
下面将结合附图所示对本发明做详细的介绍：图1-2所示，一种连接优先级算法与图数据库结合的患者身份匹配方法，所述该方法包括如下步骤：
一、构建相似度连接图：
a)分组
采用主流的blocking算法。从患者属性列表中选取一个或几个作为blocking的属性，对不同数据源的各个患者实体进行分组，在组内进行下一步相似值的计算，能够减少后期的计算量。1000个患者在3个不同的数据源各有一条患者信息记录：无blocking步骤，每条不同数据源间的记录都要进行相似度计算，为3×106次；加入blocking步骤，计算次数理论上最优情况下可以降到3×103次。
b)计算相似值
可以针对患者实体的不同属性(姓名，证件号码，家庭地址等)选择不同的相似值计算方法，常见的有：
Jaro-Winkler距离，Jaccard相似度，Levenshtein距离；
可以根据生产环境中，患者实体中不同属性的重要程度设定不同权值，参与计算；
c)阈值匹配
根据经验或者机器学习的方法确定一个合适的阈值，用于判断来自不同数据源的任意2条患者记录是否属于同一患者实体。该阈值的设定无须过于苛刻，这里只是初步筛选，后面的基于连接优先级的聚类方法还将对这里的结果做进一步的处理；
二、图数据库存储：
数据库建模
各类图数据库系统具有相对统一的建模规范，这里以neo4j为例。数据源中的一条患者信息作为图数据库中的一个节点，患者属性作为节点的属性，数据来源作为节点的标签。例如，某条包含患者姓名、性别、手机号的信息来自系统A，则在图数据库中体现为标签为A的节点，该节点有姓名、性别、手机号三条属性信息。用节点之间的边表示两条数据的相似度，算法中产生的连接强度作为边的标签存储；
图结构导入
步骤1构建了一个节点相似度的无向图，将图结构导入图数据库中。步骤3的方法需要读写图数据库中存储的图结构。利用图数据库对图结构的支持能够提高步骤3的计算效率；
三、基于连接优先级的聚类方法：
步骤2中存储在图数据库中的无向图，记所有vertex(顶点)集合为V，所有edge(边)集合为ε。其中，每个顶点代表一个患者，每条边代表连接的两个顶点之间按照一定计算规则得到的相似度值。通过来自不同数据源之间顶点的相似程度(边两端连接顶点的所属来源即图数据库中的标签和边的值)计算，将边打上强连接εStrong，常连接εNormal和弱连接εWeak的标签，存入图数据库；
计算εStrong顶点的连通性，得到完全连接聚类(Complete Cluster)，该聚类必须满足每个数据源有且仅有一条患者信息。将完全连接聚类保存在结果的图结构中，并将完全连接聚类中的边和顶点从当前图结构中移出，得到：
V′←V-VStrong
ε′←(εStrong-εComplete)∪εNormal
计算剩余图V′，ε′的连通性，得到n个连通分量，对每个连通分量进行如下操作：
判断该连通分量的每个顶点是否来自不同的数据源。如果是，则将该连通分量保存在最终的结果中。如果否，则对该连通分量中的各条边，根据一定的计算方式得到连接优先级，按照优先级的高低进行排序，这里参与判断的参数有edge代表的两条信息的相似度值，连接的强度，出入度情况。依照排序结果对Vertex进行“合并”和“修剪”操作。基本原则是合并后的cluster中不能存在来自同一数据源的患者信息，如果不能满足，则取消本次合并,所述一定的计算方式为优先级值＝相似度值*相似度值权重+连接强度值*连接强度值权重+度数*度数值权重，所述该公式为：P＝S*Ws+L*Wl+D*Wd，其中P：优先级值、S：相似度值、Ws：相似度权重、L：连接强度、Wl：连接强度权重、D：度数、Dl：度数权重。
具体实施方式：
如图3所示：现有A、B、C、D四个数据源，A中有a0,a1,a2三条患者信息记录；B中有b0,b1,b2,b3四条患者信息记录；C中有c0,c1两条患者信息记录；D中有d0,d3,d4三条患者信息记录。其中，数字下标表示患者信息代表的患者编号。例如，a0,b0,c0和d0是不同数据源中的同一个患者0的信息。可以看出，每条患者信息在图中显示为一个顶点，两条患者信息之间的相似度情况，在图中用一条连接两个顶点的边表示。
构造相似度连接图，在大多的患者匹配算法中都有介绍，这里不详细阐述。通过步骤一，得到了患者信息相似度连接图，如图1所示。
步骤二，将步骤一得到的患者信息相似度图结构导入图数据库中，即将图1的节点关系图导入图数据库，数据模型按照发明内容中描述的模型构建。后续方法的步骤，直接与图数据库交互，读写图结构信息，完成计算。
由于每个数据源内部已经完成去重，图1黑色的边表示来自不同数据源的患者信息的相似度大于某一阈值的情况。
根据不同数据源之间的相似关系，将边分为强连接，常连接和弱连接，将连接强度作为图数据库中边的标签信息存入数据库。如图2所示。强连接用黄色实线表示，常连接用蓝色实线表示，弱连接用红色虚线表示。A，B两个数据源重得a0,b0节点，如果b0是a0在B数据源中相似程度最高的一条记录，同时，a0是b0在A数据源中相似程度最高的一条记录，则a0,b0之间为强连接。如果上述2个条件仅一个满足，则为常连接；如果都不满足，为弱连接。
计算强连接的连通分量，如图3，得到4个连通分量，其中包含a0,b0,c0,d0的连通分量满足完全连接聚类的要求。因此，首先确定来自不同数据源的这4条个人信息属于同一个患者的信息。将结果保存，并在原相似度图结构中将这4个顶点删去。
在剩下的图中计算常连接和强连接的连通性，如图3中的(6)所示，得到2个连通分量。逐个判断每个连通分量中的患者是否满足不同数据来源的要求，图中，包含b3和d3的连通分量满足条件。将满足条件的连通分量直接保存至结果，并从原相似度连接图中删去这两个顶点。剩下的每个连通分量做如下计算：根据一定的计算方式计算优先级，将所有边，按照从高到低的顺序排序，判断该边连接的顶点是否属于同一数据源，如果该连接线连接的两端顶点来自于同一数据源，则断开，否则，将两端的顶点合并，即默认为同一个患者的信息。如图3中的(9)所示。直到所有边和连通分量全部判断完成。将最终结果保存。
核心要点：
1.解决大数据量，多数据源场景下的传统患者匹配方法的计算复杂度问题；
2.基于连接优先级的图计算分类方法，将来自不同数据源的患者信息进行聚类；
3.利用图数据库高效读写图结构的优势，提高计算的效率；
4.Blocking方法减少计算复杂度。
以上所述，只是本发明的较佳实施方式，本发明并不局限于上述实施方式，只要其以相同的手段实现本技术效果，都属于本发明的保护范围。在本发明的保护范围内其技术方案和/或实施方式可以有各种不同的修改和变化。

Claims (1)

1.一种连接优先级算法与图数据库结合的患者身份匹配方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：一、构建相似度连接图：
a)分组
采用主流的blocking算法，从患者属性列表中选取一个或几个作为blocking的属性，对不同数据源的各个患者实体进行分组，在组内进行下一步相似值的计算；
b)计算相似值
针对患者实体的不同属性选择不同的相似值计算方法，包括：Jaro-Winkler距离，Jaccard相似度，Levenshtein距离；
根据生产环境中，患者实体中不同属性的重要程度设定不同权值，参与计算；
c)阈值匹配
根据经验或者机器学习的方法确定一个阈值，用于判断来自不同数据源的任意2条患者记录是否属于同一患者实体；
二、图数据库存储：
数据库建模
数据源中的一条患者信息作为图数据库中的一个节点，患者属性作为节点的属性，数据来源作为节点的标签，用节点之间的边表示两条数据的相似度，算法中产生的连接强度作为边的标签存储；图结构导入步骤一构建了一个节点相似度的无向图，将图结构导入图数据库中，步骤三的方法需要读写图数据库中存储的图结构；
三、基于连接优先级的聚类方法：
步骤二中存储在图数据库中的无向图，记所有vertex集合为V，所有edge集合为ε，其中，每个顶点代表一个患者，每条边代表连接的两个顶点之间按照计算规则得到的相似度值，通过来自不同数据源之间顶点的相似程度计算，将边打上强连接εStrong，常连接εNormal和弱连接εWeak的标签，存入图数据库；
计算εStrong顶点的连通性，得到完全连接聚类，该聚类必须满足每个数据源有且仅有一条患者信息，将完全连接聚类保存在结果的图结构中，并将完全连接聚类中的边和顶点从当前图结构中移出，得到：
V′←V-VStrong
ε′←(εStrong-εComplete)∪εNormal
计算剩余图V′，ε′的连通性，得到n个连通分量，对每个连通分量进行如下操作：
判断该连通分量的每个顶点是否来自不同的数据源，如果是，则将该连通分量保存在最终的结果中；
如果否，则对该连通分量中的各条边，根据一定的计算方式得到连接优先级，所述一定的计算方式为优先级值＝相似度值*相似度值权重+连接强度值*连接强度值权重+度数*度数值权重；
按照优先级的高低进行排序，这里参与判断的参数有edge代表的两条信息的相似度值，连接的强度，出入度情况，依照排序结果对vertex进行“合并”和“修剪”操作，合并后的cluster中不能存在来自同一数据源的患者信息，如果不能满足，则取消本次合并。
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Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107944898A (zh) * 2016-10-13 2018-04-20 驰众信息技术（上海）有限公司 广告投放楼宇信息的自动发现与排序方法
CN108256119A (zh) * 2018-02-14 2018-07-06 北京方正阿帕比技术有限公司 一种资源推荐模型的构建方法及基于该模型的资源推荐方法
CN110134833A (zh) * 2019-05-09 2019-08-16 南京邮电大学 面向电网拓扑管理的图数据建模系统及方法
CN110352415A (zh) * 2016-12-16 2019-10-18 华为技术有限公司 大规模数据管理系统中利用图团体监测的预测表预连接
CN111078868A (zh) * 2019-06-04 2020-04-28 中国人民解放军92493部队参谋部 基于知识图谱分析的装备试验体系规划决策的方法及系统
CN111339334A (zh) * 2020-02-11 2020-06-26 支付宝(杭州)信息技术有限公司 异构图数据库的数据查询方法及其系统

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20100174692A1 (en) * 2007-03-15 2010-07-08 Scott Meyer Graph store

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107944898A (zh) * 2016-10-13 2018-04-20 驰众信息技术（上海）有限公司 广告投放楼宇信息的自动发现与排序方法
CN110352415A (zh) * 2016-12-16 2019-10-18 华为技术有限公司 大规模数据管理系统中利用图团体监测的预测表预连接
CN108256119A (zh) * 2018-02-14 2018-07-06 北京方正阿帕比技术有限公司 一种资源推荐模型的构建方法及基于该模型的资源推荐方法
CN110134833A (zh) * 2019-05-09 2019-08-16 南京邮电大学 面向电网拓扑管理的图数据建模系统及方法
CN111078868A (zh) * 2019-06-04 2020-04-28 中国人民解放军92493部队参谋部 基于知识图谱分析的装备试验体系规划决策的方法及系统
CN111339334A (zh) * 2020-02-11 2020-06-26 支付宝(杭州)信息技术有限公司 异构图数据库的数据查询方法及其系统

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
大数据存储技术综述（英文）;Aisha SIDDIQA;Ahmad KARIM;Abdullah GANI;;Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering(第08期);全文 *

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