CN113450902B - 一种基于hl7消息机制的医疗互联互通方法及系统 - Google Patents

Abstract

本申请的基于HL7消息机制的医疗互联互通方法及系统，在生成医疗数据处理线程之后根据医疗用户端输入的查询语句在预设数据库中确定目标医疗互联数据，进而将目标医疗互联数据导入医疗数据处理线程，得到医疗数据处理线程输出的格式化数据文本，将格式化数据文本反馈给医疗用户端。在本申请中，医疗数据处理线程是基于医疗用户端的数据处理请求对应的拖拽添加和自由连接操作指示生成的完整的数据处理流水线，因而可以根据用户的实际需求对目标医疗互联数据进行灵活的和个性化的数据组装和优化，以确保输出的格式化数据文本是尽可能满足医疗用户的实际需求的，这样可以实现高效的医疗数据互联互通。

Description

一种基于HL7消息机制的医疗互联互通方法及系统

技术领域

本申请涉及智慧医疗和数据交互技术领域，特别涉及一种基于HL7消息机制的医疗互联互通方法及系统。

背景技术

HL7卫生信息交换标准（Health Level 7）标准化的卫生信息传输协议，是医疗领域不同应用之间电子传输的协议。HL7汇集了不同厂商用来设计应用软件之间接口的标准格式，它将允许各个医疗机构在异构系统之间，进行数据交互。

HL7的主要应用领域是HIS/RIS，主要是规范HIS/RIS系统及其设备之间的通信。HL7可以用于开发和研制医院数据信息传输协议和标准，规范临床医学和管理信息格式，降低医院信息系统互连的成本，提高医院信息系统之间数据信息共享的程度。

随着智慧医疗的不断发展，医疗数据的互联互通已经成为了一种趋势。要实现互联互通，需要将业务系统中采集的数据按照业务规则进行组装和优化。然而相关技术在进行医疗数据的组装和优化时难以满足医疗用户的实际需求。

发明内容

为改善相关技术中存在的技术问题，本申请提供了一种基于HL7消息机制的医疗互联互通方法及系统。

第一方面，提供了一种基于HL7消息机制的医疗互联互通方法，应用于医疗互联互通系统，所述方法至少包括：

响应于医疗用户端的数据处理请求，创建可视化医疗资源服务并生成医疗数据处理线程；

获取所述医疗用户端输入的查询语句，根据所述查询语句在预设数据库中确定目标医疗互联数据；

将所述目标医疗互联数据导入所述医疗数据处理线程，得到所述医疗数据处理线程输出的格式化数据文本，将所述格式化数据文本反馈给所述医疗用户端。

优选的，将所述目标医疗互联数据导入所述医疗数据处理线程，得到所述医疗数据处理线程输出的格式化数据文本，包括：

通过所述医疗数据处理线程获取针对所述目标医疗互联数据的医疗服务描述集，所述医疗服务描述集包括两条或两条以上医疗服务描述；

获得所述医疗服务描述集中的各条医疗服务描述与所述目标医疗互联数据之间的匹配情况；

根据所述各条医疗服务描述对应的匹配情况，以及所述各条医疗服务描述的医疗业务需求内容，对所述各条医疗服务描述进行整理，得到相应的医疗服务描述队列；

基于所述医疗服务描述队列生成针对所述目标医疗互联数据的目标组装策略队列，所述目标组装策略队列包括两个或两个以上目标组装策略指示；

通过所述查询语句对应的意图特征从目标组装策略队列中选择待使用的组装策略指示，按照所述待使用组装策略指示对所述目标医疗互联数据进行数据组装，得到所述格式化数据文本。

优选的，所述根据所述各条医疗服务描述对应的匹配情况，以及所述各条医疗服务描述的医疗业务需求内容，对所述各条医疗服务描述进行整理，得到相应的医疗服务描述队列，具体包括：

根据所述各条医疗服务描述对应的匹配情况，以及所述各条医疗服务描述的医疗业务需求内容，对所述各条医疗服务描述进行拆分，得到两个或两个以上医疗服务描述子集；

对各个医疗服务描述子集进行整理，并分别对所述各个医疗服务描述子集中的各条医疗服务描述进行整理，得到所述医疗服务描述队列。

优选的，所述根据所述各条医疗服务描述对应的匹配情况，以及所述各条医疗服务描述的医疗业务需求内容，对所述各条医疗服务描述进行拆分，得到两个或两个以上医疗服务描述子集，具体包括：

分别根据所述各条医疗服务描述对应的匹配情况，对所述各条医疗服务描述的医疗业务需求内容进行全局化处理，得到所述各条医疗服务描述的热点业务需求内容；

根据所述各条医疗服务描述的热点业务需求内容对所述各条医疗服务描述进行分类，得到两个或两个以上医疗服务描述子集。

优选的，所述对各个医疗服务描述子集之间进行整理，并分别对所述各个医疗服务描述子集中的各条医疗服务描述进行整理，得到所述医疗服务描述队列，具体包括：

根据各个医疗服务描述子集所包含的医疗服务描述的数目，对所述各个医疗服务描述子集进行整理；

以及，针对所述各个医疗服务描述子集，分别执行以下操作：

根据所述医疗服务描述子集中各条医疗服务描述的医疗业务需求内容与所述医疗服务描述子集的关联性分析结果，对所述医疗服务描述子集中的各条医疗服务描述进行整理；基于所述各个医疗服务描述子集之间的整理结果，以及所述各个医疗服务描述子集中各条医疗服务描述的整理结果，生成所述医疗服务描述队列。

优选的，

所述获得所述医疗服务描述集中的各条医疗服务描述与所述目标医疗互联数据之间的匹配情况，具体包括：

分别将所述各条医疗服务描述传入事先完成训练的策略生成网络中，基于所述事先完成训练的策略生成网络中的数据片段层面的热点测评单元对所述各条医疗服务描述进行热点特征分析，获得所述热点测评单元导出的所述各条医疗服务描述对应的匹配情况；

所述根据所述各条医疗服务描述对应的匹配情况，以及所述各条医疗服务描述的医疗业务需求内容，对所述各条医疗服务描述进行整理，得到相应的医疗服务描述队列，具体包括：

分别将所述各条医疗服务描述，以及所述各条医疗服务描述对应的匹配情况传入所述事先完成训练的策略生成网络中的分类整理单元，基于所述分类整理单元对所述各条医疗服务描述进行分类和整理，获得所述分类整理单元导出的策略指示层面的第一加权融合特征，所述第一加权融合特征中的各个医疗服务描述文本集合形成所述医疗服务描述队列；

所述基于所述医疗服务描述队列生成针对所述目标医疗互联数据的目标组装策略队列，具体包括：

将所述加权融合特征传入所述事先完成训练的策略生成网络中的策略输出单元，基于所述策略输出单元进行动态热点特征分析，获得所述策略输出单元导出的所述目标组装策略队列；其中，所述事先完成训练的策略生成网络是根据预设样本训练集训练得到的，所述预设样本训练集中的样本内容包括已携带关联性标签的样本医疗服务描述，所述关联性标签表示所述样本医疗服务描述与样本医疗互联数据是否相关。

优选的，所述分别将所述各条医疗服务描述传入事先完成训练的策略生成网络中，基于所述事先完成训练的策略生成网络中的数据片段层面的热点测评单元，获得所述热点测评单元导出的各条样本医疗服务描述对应的匹配情况，具体包括：

分别将所述各条医疗服务描述传入所述热点测评单元，基于所述热点测评单元中的数据片段映射层将所述各条医疗服务描述映射至预设特征空间，得到所述各条医疗服务描述的内容表达特征；

通过全局特征识别将所述各条医疗服务描述的内容表达特征分别压缩为对应的医疗业务需求特征；

基于所述热点测评单元，分别提取所述各条医疗服务描述的医疗业务需求特征与除该条医疗服务描述之外的其他医疗服务描述的医疗业务需求特征之间的动态内容；

基于所述各条医疗服务描述对应的动态内容获得所述各条医疗服务描述与所述目标医疗互联数据之间的匹配情况。

优选的，所述基于所述分类整理单元对所述各条医疗服务描述进行分类并整理，获得所述分类整理单元导出的策略指示层面的第一加权融合特征，具体包括：

基于所述事先完成训练的策略生成网络中的分类整理单元，将所述各条医疗服务描述映射至预设特征空间得到所述各条医疗服务描述对应的策略指示特征队列；

通过级联式特征选择对所述各条医疗服务描述对应的策略指示特征队列进行空域特征提取，得到所述各条医疗服务描述的医疗业务需求内容表达特征；

分别根据所述各条医疗服务描述对应的匹配情况，对所述各条医疗服务描述的医疗业务需求内容表达特征进行全局化处理，得到所述各条医疗服务描述的热点业务需求内容表达特征；

基于所述各条医疗服务描述的热点业务需求内容表达特征进行分类，得到两个或两个以上医疗服务描述子集；

将所有医疗服务描述子集进行整理，并将每个医疗服务描述子集中的各条医疗服务描述进行整理后，将各条医疗服务描述的热点业务需求内容表达特征融合并进行策略指示层面压缩得到所述第一加权融合特征。

优选的，所述将所述第一加权融合特征传入所述事先完成训练的策略生成网络中的策略输出单元，基于所述策略输出单元进行动态热点特征分析，获得所述策略输出单元导出的所述目标组装策略队列，具体包括：

采用轮询规则，依次生成所述目标组装策略队列中的各个组装策略指示，所述目标组装策略队列中的一个组装策略至少包括一个组装策略指示；其中，在一轮轮询过程中，执行以下操作：

将上一轮导出的目标组装策略指示传入所述策略输出单元，其中，第一轮传入所述策略输出单元的为事先配置的原始基准策略指示；

通过动态方式分析所述上一轮导出的目标组装策略指示和所述样本队列中的各个医疗服务描述文本的衔接度，其中，所述衔接度表示所述医疗服务描述文本与所述上一轮导出的组装策略指示之间的兼容性情况；

将所述衔接度和所述医疗服务描述队列中的医疗服务描述文本的医疗业务需求特征队列进行全局化处理，并传入到深度学习模型中，获得本轮导出的所述医疗服务描述队列的目标医疗业务需求内容表达特征；

基于所述上一轮导出的目标组装策略指示以及所述目标医疗业务需求内容表达特征，生成本轮导出的目标组装策略指示；

相应的，在所述通过动态方式分析所述上一轮导出的目标组装策略指示和所述样本队列中的各个医疗服务描述文本的衔接度之前，还包括：

将本轮选取的目标医疗服务描述子集以及所述目标医疗服务描述子集的关联子集作为活跃的医疗服务描述子集，将其他的医疗服务描述子集作为冷门的医疗服务描述子集，其中每次选取的目标医疗服务描述子集是基于各个医疗服务描述子集之间的顺序确定的；

为所述医疗服务描述队列中位于活跃的医疗服务描述子集中的医疗服务描述文本添加第一衔接内容，为所述医疗服务描述队列中位于冷门的医疗服务描述子集中的医疗服务描述文本添加第二衔接内容，得到所述样本队列中的各个医疗服务描述文本对应的第一衔接医疗业务需求特征；

以及为所述上一轮导出的目标组装策略指示添加所述第一衔接内容，得到对应的第二衔接医疗业务需求特征；

所述通过动态方式分析所述上一轮导出的目标组装策略指示和所述样本队列中的各个医疗服务描述文本的衔接度，具体包括：

结合所述样本队列中的各个医疗服务描述文本对应的第一衔接特征与上一轮导出的目标组装策略指示对应的第二衔接医疗业务需求特征，基于动态方式分析所述上一轮导出的目标组装策略指示与所述样本队列中的各个医疗服务描述文本的衔接度。

第二方面，提供了一种基于HL7消息机制的医疗互联互通系统，包括处理器和存储器；所述处理器和所述存储器通信连接，所述处理器用于从所述存储器中读取计算机程序并执行，以实现上述的方法。

本申请的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：在生成医疗数据 处理线程之后根据医疗用户端输入的查询语句在预设数据库中确定目标医疗互 联数据，进而将目标医疗互联数据导入医疗数据处理线程，得到医疗数据处理线 程输出的格式化数据文本，将格式化数据文本反馈给医疗用户端。在本方案中， 医疗数据处理线程是基于医疗用户端的数据处理请求对应的拖拽添加和自由连 接操作指示生成的完整的数据处理流水线，因而可以根据用户的实际需求对目标 医疗互联数据进行灵活的和个性化的数据组装和优化，以确保输出的格式化数据 文本是尽可能满足医疗用户的实际需求的，这样可以实现医疗数据的高效互联互 通。

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，示出了符合本申请的实施例，并于说明书一起用于解释本申请的原理。

图1是本申请实施例提供的一种基于HL7消息机制的医疗互联互通系统的硬件结构示意图。

图2是本申请实施例提供的一种基于HL7消息机制的医疗互联互通方法的流程图。

图3是本申请实施例提供的一种基于HL7消息机制的医疗互联互通装置的框图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。

需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。

本申请实施例所提供的方法实施例可以在基于HL7消息机制的医疗互联互通系统、计算机设备或者类似的运算装置中执行。以运行在基于HL7消息机制的医疗互联互通系统上为例，图1是本申请实施例的实施基于HL7消息机制的医疗互联互通方法的基于HL7消息机制的医疗互联互通系统的硬件结构框图。如图1所示，基于HL7消息机制的医疗互联互通系统10可以包括一个或多个（图1中仅示出一个）处理器102（处理器102可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置）和用于存储数据的存储器104，可选地，上述基于HL7消息机制的医疗互联互通系统10还可以包括用于通信功能的传输装置106。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对上述基于HL7消息机制的医疗互联互通系统10的结构造成限定。例如，基于HL7消息机制的医疗互联互通系统10还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。

存储器104可用于存储计算机程序，例如，应用软件的软件程序以及模块，如本申请实施例中的基于HL7消息机制的医疗互联互通方法对应的计算机程序，处理器102通过运行存储在存储器104内的计算机程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的方法。存储器104可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至基于HL7消息机制的医疗互联互通系统10。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

传输装置106用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括基于HL7消息机制的医疗互联互通系统10的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输装置106包括一个网络适配器（Network Interface Controller，简称为NIC），其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输装置106可以为射频（Radio Frequency，简称为RF）模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。

请结合参阅图2，本实施例示出了一种基于HL7消息机制的医疗互联互通方法的流程示意图，该方法可以应用于与医疗用户端通信的医疗互联互通系统，该方法可以包括以下步骤S21-步骤S23所描述的技术方案。

步骤S21，响应于医疗用户端的数据处理请求，创建可视化医疗资源服务并生成医疗数据处理线程。

在本申请实施例中，医疗用户端可以是手机、平板电脑或者其他便携式智能终端，医疗用户端可以向医疗互联互通系统发送数据处理请求。

医疗互联互通系统在接收到数据处理请求之后，根据数据处理请求创建可视化医疗资源服务，并基于可视化医疗资源服务对应的图形化界面生成医疗数据处理线程。

例如，可以根据数据处理请求对应的拖拽添加和自由连接操作指示对不同的数据处理组件进行组合，以形成一套完整的数据处理流水线，该数据处理流水线可以理解为医疗数据处理线程。

步骤S22，获取所述医疗用户端输入的查询语句，根据所述查询语句在预设数据库中确定目标医疗互联数据。

在本申请实施例中，查询语句可以是结构性查询语句。相应的，预设数据库可以是关系型数据库，例如MySQL或者Hive。医疗互联互通系统可以根据查询语句在预设数据库中查询并获取目标医疗互联数据。

例如，目标医疗互联数据可以是就诊数据、医疗设备状态数据或者医疗资源分配数据，目标医疗互联数据是按照预设数据库的存储格式进行存储的。

步骤S23，将所述目标医疗互联数据导入所述医疗数据处理线程，得到所述医疗数据处理线程输出的格式化数据文本，将所述格式化数据文本反馈给所述医疗用户端。

在本申请实施例中，格式化数据文本可以是满足HL7标准的数据文本。进一步地，医疗数据处理线程能够根据用户的实际需求进行数据组装和优化，从而满足用户的实际需求。

在本申请实施例中，医疗数据处理线程还可以包括数据过滤组件，用于接收传入的数据，并对其进行判定。用户可以指定判定的条件，如字段缺失或数据不符合规范等。对于未通过判定的数据，数据过滤组件可以提前结束流程或执行其他的步骤。

在一些可能的实施例中，步骤S23所描述的将所述目标医疗互联数据导入所述医疗数据处理线程，得到所述医疗数据处理线程输出的格式化数据文本，可以包括以下步骤S231-步骤S235所描述的技术方案。

步骤S231，通过所述医疗数据处理线程获取针对所述目标医疗互联数据的医疗服务描述集，所述医疗服务描述集包括两条或两条以上医疗服务描述。

步骤S232，获得所述医疗服务描述集中的各条医疗服务描述与所述目标医疗互联数据之间的匹配情况。

例如，各条医疗服务描述与所述目标医疗互联数据之间的匹配情况可以理解为各条医疗服务描述与所述目标医疗互联数据之间的关联度。

步骤S233，根据所述各条医疗服务描述对应的匹配情况，以及所述各条医疗服务描述的医疗业务需求内容，对所述各条医疗服务描述进行整理，得到相应的医疗服务描述队列。

在一些可能的实施例中，步骤S233所描述的根据所述各条医疗服务描述对应的匹配情况，以及所述各条医疗服务描述的医疗业务需求内容，对所述各条医疗服务描述进行整理，得到相应的医疗服务描述队列，可以包括以下步骤S2331和步骤S2332。

步骤S2331，根据所述各条医疗服务描述对应的匹配情况，以及所述各条医疗服务描述的医疗业务需求内容，对所述各条医疗服务描述进行拆分，得到两个或两个以上医疗服务描述子集。

进一步地，步骤S2331所描述的根据所述各条医疗服务描述对应的匹配情况，以及所述各条医疗服务描述的医疗业务需求内容，对所述各条医疗服务描述进行拆分，得到两个或两个以上医疗服务描述子集，可以通过以下实施方式实现：分别根据所述各条医疗服务描述对应的匹配情况，对所述各条医疗服务描述的医疗业务需求内容进行全局化处理，得到所述各条医疗服务描述的热点业务需求内容；根据所述各条医疗服务描述的热点业务需求内容对所述各条医疗服务描述进行分类，得到两个或两个以上医疗服务描述子集。

步骤S2332，对各个医疗服务描述子集进行整理，并分别对所述各个医疗服务描述子集中的各条医疗服务描述进行整理，得到所述医疗服务描述队列。

进一步地，步骤S2332所描述的对各个医疗服务描述子集之间进行整理，并分别对所述各个医疗服务描述子集中的各条医疗服务描述进行整理，得到所述医疗服务描述队列，具体可以包括以下内容：根据各个医疗服务描述子集所包含的医疗服务描述的数目，对所述各个医疗服务描述子集进行整理；以及，针对所述各个医疗服务描述子集，分别执行以下操作：根据所述医疗服务描述子集中各条医疗服务描述的医疗业务需求内容与所述医疗服务描述子集的关联性分析结果，对所述医疗服务描述子集中的各条医疗服务描述进行整理；基于所述各个医疗服务描述子集之间的整理结果，以及所述各个医疗服务描述子集中各条医疗服务描述的整理结果，生成所述医疗服务描述队列。

步骤S234，基于所述医疗服务描述队列生成针对所述目标医疗互联数据的目标组装策略队列，所述目标组装策略队列包括两个或两个以上目标组装策略指示。

例如，目标组装策略指示用于指示对相关的数据进行组装和优化，比如进行数据组装、拼接和嵌套。又比如可以依据用户的需求进行多层嵌套，并按照用户的需求灵活提取相关的数据段进行组合。

步骤S235，通过所述查询语句对应的意图特征从目标组装策略队列中选择待使用的组装策略指示，按照所述待使用组装策略指示对所述目标医疗互联数据进行数据组装，得到所述格式化数据文本。

在本申请实施中，可以调用相关的意图挖掘网络（卷积神经网络）对查询语句进行挖掘，进而根据得到的意图特征从目标组装策略队列中选择待使用的组装策略指示，按照所述待使用组装策略指示对所述目标医疗互联数据进行数据组装，得到所述格式化数据文本。如此，可以对查询语句进行意图分析从而充分考虑用户对数据的取用需求，这样能够满足医疗用户的实际需求。

在另一种可能的实施方式A中，步骤S232所描述的获得所述医疗服务描述集中的各条医疗服务描述与所述目标医疗互联数据之间的匹配情况，还可以通过以下实施方式实现：分别将所述各条医疗服务描述传入事先完成训练的策略生成网络中，基于所述事先完成训练的策略生成网络中的数据片段层面的热点测评单元对所述各条医疗服务描述进行热点特征分析，获得所述热点测评单元导出的所述各条医疗服务描述对应的匹配情况。

基于上述实施方式A，步骤S233所描述的根据所述各条医疗服务描述对应的匹配情况，以及所述各条医疗服务描述的医疗业务需求内容，对所述各条医疗服务描述进行整理，得到相应的医疗服务描述队列，可以包括以下技术方案：分别将所述各条医疗服务描述，以及所述各条医疗服务描述对应的匹配情况传入所述事先完成训练的策略生成网络中的分类整理单元，基于所述分类整理单元对所述各条医疗服务描述进行分类和整理，获得所述分类整理单元导出的策略指示层面的第一加权融合特征，所述第一加权融合特征中的各个医疗服务描述文本集合形成所述医疗服务描述队列。

基于上述实施方式A，步骤S234所描述的基于所述医疗服务描述队列生成针对所述目标医疗互联数据的目标组装策略队列，可以包括以下技术方案：将所述加权融合特征传入所述事先完成训练的策略生成网络中的策略输出单元，基于所述策略输出单元进行动态热点特征分析，获得所述策略输出单元导出的所述目标组装策略队列；其中，所述事先完成训练的策略生成网络是根据预设样本训练集训练得到的，所述预设样本训练集中的样本内容包括已携带关联性标签的样本医疗服务描述，所述关联性标签表示所述样本医疗服务描述与样本医疗互联数据是否相关。

如此设计，能够结合策略生成网络对各条医疗服务描述进行分析和处理，从而结合人工智能技术精准地识别出目标医疗互联数据的目标组装策略队列，避免目标医疗互联数据的目标组装策略队列出现部分缺失。

在一些可能的实施例中，上述步骤所描述的“分别将所述各条医疗服务描述传入事先完成训练的策略生成网络中，基于所述事先完成训练的策略生成网络中的数据片段层面的热点测评单元，获得所述热点测评单元导出的各条样本医疗服务描述对应的匹配情况”，可以包括以下技术方案：分别将所述各条医疗服务描述传入所述热点测评单元，基于所述热点测评单元中的数据片段映射层将所述各条医疗服务描述映射至预设特征空间，得到所述各条医疗服务描述的内容表达特征；通过全局特征识别将所述各条医疗服务描述的内容表达特征分别压缩为对应的医疗业务需求特征；基于所述热点测评单元，分别提取所述各条医疗服务描述的医疗业务需求特征与除该条医疗服务描述之外的其他医疗服务描述的医疗业务需求特征之间的动态内容；基于所述各条医疗服务描述对应的动态内容获得所述各条医疗服务描述与所述目标医疗互联数据之间的匹配情况。如此设计，能够将医疗业务需求特征之间的动态内容（随着用户业务需求的变化而变化的内容）考虑在内，从而确保所述各条医疗服务描述与所述目标医疗互联数据之间的匹配情况的可信度。

在一些可能的实施例中，上述步骤所描述的“基于所述分类整理单元对所述各条医疗服务描述进行分类并整理，获得所述分类整理单元导出的策略指示层面的第一加权融合特征”，可以包括以下技术方案：基于所述事先完成训练的策略生成网络中的分类整理单元，将所述各条医疗服务描述映射至预设特征空间得到所述各条医疗服务描述对应的策略指示特征队列；通过级联式特征选择对所述各条医疗服务描述对应的策略指示特征队列进行空域特征提取，得到所述各条医疗服务描述的医疗业务需求内容表达特征；分别根据所述各条医疗服务描述对应的匹配情况，对所述各条医疗服务描述的医疗业务需求内容表达特征进行全局化处理，得到所述各条医疗服务描述的热点业务需求内容表达特征；基于所述各条医疗服务描述的热点业务需求内容表达特征进行分类，得到两个或两个以上医疗服务描述子集；将所有医疗服务描述子集进行整理，并将每个医疗服务描述子集中的各条医疗服务描述进行整理后，将各条医疗服务描述的热点业务需求内容表达特征融合并进行策略指示层面压缩得到所述第一加权融合特征。如此设计，能够考虑医疗服务描述的热点业务需求内容表达特征，并通过策略指示层面的压缩，能够实现特征的精简化处理，以确保第一加权融合特征的区分度的前提下有效减少特征维度，从而节约系统开销。

在一些可能的实施例中，上述步骤所描述的“将所述第一加权融合特征传入所述事先完成训练的策略生成网络中的策略输出单元，基于所述策略输出单元进行动态热点特征分析，获得所述策略输出单元导出的所述目标组装策略队列”，可以包括以下步骤所描述的技术方案：采用轮询规则（循环迭代的方式），依次生成所述目标组装策略队列中的各个组装策略指示，所述目标组装策略队列中的一个组装策略至少包括一个组装策略指示；其中，在一轮轮询过程中，执行以下操作：将上一轮导出的目标组装策略指示传入所述策略输出单元，其中，第一轮传入所述策略输出单元的为事先配置的原始基准策略指示；通过动态方式分析所述上一轮导出的目标组装策略指示和所述样本队列中的各个医疗服务描述文本的衔接度，其中，所述衔接度表示所述医疗服务描述文本与所述上一轮导出的组装策略指示之间的兼容性情况；将所述衔接度和所述医疗服务描述队列中的医疗服务描述文本的医疗业务需求特征队列进行全局化处理，并传入到深度学习模型中，获得本轮导出的所述医疗服务描述队列的目标医疗业务需求内容表达特征；基于所述上一轮导出的目标组装策略指示以及所述目标医疗业务需求内容表达特征，生成本轮导出的目标组装策略指示。如此，可以确保目标组装策略指示的完整性，避免目标组装策略指示出现遗漏。

在上述内容的基础上，在所述通过动态方式分析所述上一轮导出的目标组装策略指示和所述样本队列中的各个医疗服务描述文本的衔接度之前，该方法还可以包括以下技术方案：将本轮选取的目标医疗服务描述子集以及所述目标医疗服务描述子集的关联子集作为活跃的医疗服务描述子集，将其他的医疗服务描述子集作为冷门的医疗服务描述子集，其中每次选取的目标医疗服务描述子集是基于各个医疗服务描述子集之间的顺序确定的；为所述医疗服务描述队列中位于活跃的医疗服务描述子集中的医疗服务描述文本添加第一衔接内容，为所述医疗服务描述队列中位于冷门的医疗服务描述子集中的医疗服务描述文本添加第二衔接内容，得到所述样本队列中的各个医疗服务描述文本对应的第一衔接医疗业务需求特征；以及为所述上一轮导出的目标组装策略指示添加所述第一衔接内容，得到对应的第二衔接医疗业务需求特征。

在一些可能的实施中，上述步骤所描述的通过动态方式分析所述上一轮导出的目标组装策略指示和所述样本队列中的各个医疗服务描述文本的衔接度，具体可以包括以下技术方案：结合所述样本队列中的各个医疗服务描述文本对应的第一衔接特征与上一轮导出的目标组装策略指示对应的第二衔接医疗业务需求特征，基于动态方式分析所述上一轮导出的目标组装策略指示与所述样本队列中的各个医疗服务描述文本的衔接度。

在一些选择性的实施例中，上述的策略生成网络是通过如下过程训练得到的：获取针对至少一个样本医疗互联数据的所述预设样本训练集；根据所述预设样本训练集中的样本内容，对初始搭建完成的策略生成网络执行迭代训练，以获得所述事先完成训练的策略生成网络。

在一些选择性的实施例中，上述的每一轮迭代训练过程包括以下操作：从所述预设样本训练集中选取针对同一样本医疗互联数据的一组样本内容，分别将选取的各个样本内容包含的样本医疗服务描述传入所述初始搭建完成的策略生成网络中的数据片段层面的热点测评单元，获得所述热点测评单元导出的各条样本医疗服务描述对应的匹配情况；基于所述各条样本医疗服务描述对应的匹配情况与对应的关联性标签之前的差异化描述，生成第一网络指标；以及分别将选取的各个样本内容中的样本医疗服务描述，以及所述各条样本医疗服务描述对应的匹配情况传入所述初始搭建完成的策略生成网络中的分类整理单元，基于所述分类整理单元对所述各条样本医疗服务描述进行分类，获得两个或两个以上医疗服务描述子集；基于所述分类整理单元对各个医疗服务描述子集进行整理，获得所述分类整理单元导出的策略指示层面的第二加权融合特征；将所述第二加权融合特征传入所述初始搭建完成的策略生成网络中的策略输出单元，基于所述策略输出单元进行动态热点特征分析，获得所述策略输出单元导出的一组测试组装策略队列，所述测试组装策略队列包括两个或两个以上测试组装策略指示；基于所述测试组装策略队列中的测试组装策略指示与基准组装策略队列中的基准组装策略指示的可视差异化描述，生成第二网络指标；以及，基于各个医疗服务描述子集中医疗服务描述文本的兼容性情况，生成第三网络指标；根据所述第一网络指标，所述第二网络指标和所述第三网络指标，对所述初始搭建完成的策略生成网络进行模型参数优化。

可以理解的时，不同的网络指标用于标准不同的网络性能，如此，能够尽可能将网络指标考虑在内，以实现对策略生成网络的模型参数的准确优化，以确保模型网络的性能。

在一些选择性的实施例中，上述步骤所描述的“基于所述测试组装策略队列中的测试组装策略指示与基准组装策略队列中的基准组装策略指示的可视差异化描述，生成第二网络指标”，可以包括以下技术方案：对于任意一个测试组装策略指示，基于所述测试组装策略指示在预设的组装策略指示集中的可视分析结果，以及所述测试组装策略指示在所述医疗服务描述集中的可视分析结果，确定所述测试组装策略队列中的测试组装策略指示与基准组装策略队列中的基准组装策略指示的可视差异化描述；基于确定的可视差异化描述生成所述第二网络指标。如此，可以从可视化层面出发，以准确完整地确定第二网络指标，为模型参数优化提供可靠的决策依据。

综上，通过实施上述步骤S21-步骤S23，在生成医疗数据处理线程之后根据医疗用户端输入的查询语句在预设数据库中确定目标医疗互联数据，进而将目标医疗互联数据导入医疗数据处理线程，得到医疗数据处理线程输出的格式化数据文本，将格式化数据文本反馈给医疗用户端。在本方案中，医疗数据处理线程是基于医疗用户端的数据处理请求对应的拖拽添加和自由连接操作指示生成的完整的数据处理流水线，因而可以根据用户的实际需求对目标医疗互联数据进行灵活的和个性化的数据组装和优化，以确保输出的格式化数据文本是尽可能满足医疗用户的实际需求的，这样可以实现医疗数据的高效互联互通。

在上述基础上，请结合图3，本申请还提供了一种基于HL7消息机制的医疗互联互通装置300框图，所述装置可以包括以下功能模块。

线程生成模块310，用于响应于医疗用户端的数据处理请求，创建可视化医疗资源服务并生成医疗数据处理线程。

数据查询模块320，用于获取所述医疗用户端输入的查询语句，根据所述查询语句在预设数据库中确定目标医疗互联数据。

数据处理模块330，用于将所述目标医疗互联数据导入所述医疗数据处理线程，得到所述医疗数据处理线程输出的格式化数据文本，将所述格式化数据文本反馈给所述医疗用户端。

关于上述功能模块的描述可以参阅对图2所示的方法的描述。

进一步地，还提供了一种可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现上述的方法。

在本申请实施例所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置和方法实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本申请的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

另外，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。

所述功能如果以软件功能模块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，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，B10，或者网络设备等）执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于HL7消息机制的医疗互联互通方法，其特征在于，应用于医疗互联互通系统，所述方法包括：

响应于医疗用户端的数据处理请求，创建可视化医疗资源服务并生成医疗数据处理线程；

获取所述医疗用户端输入的查询语句，根据所述查询语句在预设数据库中确定目标医疗互联数据；

将所述目标医疗互联数据导入所述医疗数据处理线程，得到所述医疗数据处理线程输出的格式化数据文本，将所述格式化数据文本反馈给所述医疗用户端；

将所述目标医疗互联数据导入所述医疗数据处理线程，得到所述医疗数据处理线程输出的格式化数据文本，包括：

通过所述医疗数据处理线程获取针对所述目标医疗互联数据的医疗服务描述集，所述医疗服务描述集包括两条或两条以上医疗服务描述；

获得所述医疗服务描述集中的各条医疗服务描述与所述目标医疗互联数据之间的匹配情况；

根据所述各条医疗服务描述对应的匹配情况，以及所述各条医疗服务描述的医疗业务需求内容，对所述各条医疗服务描述进行整理，得到相应的医疗服务描述队列；

基于所述医疗服务描述队列生成针对所述目标医疗互联数据的目标组装策略队列，所述目标组装策略队列包括两个或两个以上目标组装策略指示；

通过所述查询语句对应的意图特征从目标组装策略队列中选择待使用的组装策略指示，按照所述待使用的组装策略指示对所述目标医疗互联数据进行数据组装，得到所述格式化数据文本；

所述获得所述医疗服务描述集中的各条医疗服务描述与所述目标医疗互联数据之间的匹配情况，具体包括：

分别将所述各条医疗服务描述传入事先完成训练的策略生成网络中，基于所述事先完成训练的策略生成网络中的数据片段层面的热点测评单元对所述各条医疗服务描述进行热点特征分析，获得所述热点测评单元导出的所述各条医疗服务描述对应的匹配情况；

所述根据所述各条医疗服务描述对应的匹配情况，以及所述各条医疗服务描述的医疗业务需求内容，对所述各条医疗服务描述进行整理，得到相应的医疗服务描述队列，具体包括：

分别将所述各条医疗服务描述，以及所述各条医疗服务描述对应的匹配情况传入所述事先完成训练的策略生成网络中的分类整理单元，基于所述分类整理单元对所述各条医疗服务描述进行分类和整理，获得所述分类整理单元导出的策略指示层面的第一加权融合特征，所述第一加权融合特征中的各个医疗服务描述文本集合形成所述医疗服务描述队列；

所述基于所述医疗服务描述队列生成针对所述目标医疗互联数据的目标组装策略队列，具体包括：

将所述加权融合特征传入所述事先完成训练的策略生成网络中的策略输出单元，基于所述策略输出单元进行动态热点特征分析，获得所述策略输出单元导出的所述目标组装策略队列；其中，所述事先完成训练的策略生成网络是根据预设样本训练集训练得到的，所述预设样本训练集中的样本内容包括已携带关联性标签的样本医疗服务描述，所述关联性标签表示所述样本医疗服务描述与样本医疗互联数据是否相关。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述各条医疗服务描述对应的匹配情况，以及所述各条医疗服务描述的医疗业务需求内容，对所述各条医疗服务描述进行整理，得到相应的医疗服务描述队列，具体包括：

根据所述各条医疗服务描述对应的匹配情况，以及所述各条医疗服务描述的医疗业务需求内容，对所述各条医疗服务描述进行拆分，得到两个或两个以上医疗服务描述子集；

对各个医疗服务描述子集进行整理，并分别对所述各个医疗服务描述子集中的各条医疗服务描述进行整理，得到所述医疗服务描述队列。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述各条医疗服务描述对应的匹配情况，以及所述各条医疗服务描述的医疗业务需求内容，对所述各条医疗服务描述进行拆分，得到两个或两个以上医疗服务描述子集，具体包括：

分别根据所述各条医疗服务描述对应的匹配情况，对所述各条医疗服务描述的医疗业务需求内容进行全局化处理，得到所述各条医疗服务描述的热点业务需求内容；

根据所述各条医疗服务描述的热点业务需求内容对所述各条医疗服务描述进行分类，得到两个或两个以上医疗服务描述子集。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对各个医疗服务描述子集之间进行整理，并分别对所述各个医疗服务描述子集中的各条医疗服务描述进行整理，得到所述医疗服务描述队列，具体包括：

根据各个医疗服务描述子集所包含的医疗服务描述的数目，对所述各个医疗服务描述子集进行整理；

以及，针对所述各个医疗服务描述子集，分别执行以下操作：

根据所述医疗服务描述子集中各条医疗服务描述的医疗业务需求内容与所述医疗服务描述子集的关联性分析结果，对所述医疗服务描述子集中的各条医疗服务描述进行整理；基于所述各个医疗服务描述子集之间的整理结果，以及所述各个医疗服务描述子集中各条医疗服务描述的整理结果，生成所述医疗服务描述队列。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别将所述各条医疗服务描述传入事先完成训练的策略生成网络中，基于所述事先完成训练的策略生成网络中的数据片段层面的热点测评单元，获得所述热点测评单元导出的各条样本医疗服务描述对应的匹配情况，具体包括：

分别将所述各条医疗服务描述传入所述热点测评单元，基于所述热点测评单元中的数据片段映射层将所述各条医疗服务描述映射至预设特征空间，得到所述各条医疗服务描述的内容表达特征；

通过全局特征识别将所述各条医疗服务描述的内容表达特征分别压缩为对应的医疗业务需求特征；

基于所述热点测评单元，分别提取所述各条医疗服务描述的医疗业务需求特征与除该条医疗服务描述之外的其他医疗服务描述的医疗业务需求特征之间的动态内容；

基于所述各条医疗服务描述对应的动态内容获得所述各条医疗服务描述与所述目标医疗互联数据之间的匹配情况。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述分类整理单元对所述各条医疗服务描述进行分类并整理，获得所述分类整理单元导出的策略指示层面的第一加权融合特征，具体包括：

基于所述事先完成训练的策略生成网络中的分类整理单元，将所述各条医疗服务描述映射至预设特征空间得到所述各条医疗服务描述对应的策略指示特征队列；

通过级联式特征选择对所述各条医疗服务描述对应的策略指示特征队列进行空域特征提取，得到所述各条医疗服务描述的医疗业务需求内容表达特征；

分别根据所述各条医疗服务描述对应的匹配情况，对所述各条医疗服务描述的医疗业务需求内容表达特征进行全局化处理，得到所述各条医疗服务描述的热点业务需求内容表达特征；

基于所述各条医疗服务描述的热点业务需求内容表达特征进行分类，得到两个或两个以上医疗服务描述子集；

将所有医疗服务描述子集进行整理，并将每个医疗服务描述子集中的各条医疗服务描述进行整理后，将各条医疗服务描述的热点业务需求内容表达特征融合并进行策略指示层面压缩得到所述第一加权融合特征。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述加权融合特征传入所述事先完成训练的策略生成网络中的策略输出单元，基于所述策略输出单元进行动态热点特征分析，获得所述策略输出单元导出的所述目标组装策略队列，具体包括：

采用轮询规则，依次生成所述目标组装策略队列中的各个组装策略指示，所述目标组装策略队列中的一个组装策略至少包括一个组装策略指示；其中，在一轮轮询过程中，执行以下操作：

将上一轮导出的目标组装策略指示传入所述策略输出单元，其中，第一轮传入所述策略输出单元的为事先配置的原始基准策略指示；

通过动态方式分析所述上一轮导出的目标组装策略指示和样本队列中的各个医疗服务描述文本的衔接度，其中，所述衔接度表示所述医疗服务描述文本与所述上一轮导出的组装策略指示之间的兼容性情况；

将所述衔接度和所述医疗服务描述队列中的医疗服务描述文本的医疗业务需求特征队列进行全局化处理，并传入到深度学习模型中，获得本轮导出的所述医疗服务描述队列的目标医疗业务需求内容表达特征；

基于所述上一轮导出的目标组装策略指示以及所述目标医疗业务需求内容表达特征，生成本轮导出的目标组装策略指示；

相应的，在所述通过动态方式分析所述上一轮导出的目标组装策略指示和所述样本队列中的各个医疗服务描述文本的衔接度之前，还包括：

将本轮选取的目标医疗服务描述子集以及所述目标医疗服务描述子集的关联子集作为活跃的医疗服务描述子集，将其他的医疗服务描述子集作为冷门的医疗服务描述子集，其中每次选取的目标医疗服务描述子集是基于各个医疗服务描述子集之间的顺序确定的；

为所述医疗服务描述队列中位于活跃的医疗服务描述子集中的医疗服务描述文本添加第一衔接内容，为所述医疗服务描述队列中位于冷门的医疗服务描述子集中的医疗服务描述文本添加第二衔接内容，得到所述样本队列中的各个医疗服务描述文本对应的第一衔接医疗业务需求特征；

以及为所述上一轮导出的目标组装策略指示添加所述第一衔接内容，得到对应的第二衔接医疗业务需求特征；

所述通过动态方式分析所述上一轮导出的目标组装策略指示和所述样本队列中的各个医疗服务描述文本的衔接度，具体包括：

结合所述样本队列中的各个医疗服务描述文本对应的第一衔接特征与上一轮导出的目标组装策略指示对应的第二衔接医疗业务需求特征，基于动态方式分析所述上一轮导出的目标组装策略指示与所述样本队列中的各个医疗服务描述文本的衔接度。

8.一种基于HL7消息机制的医疗互联互通系统，其特征在于，包括处理器和存储器；所述处理器和所述存储器通信连接，所述处理器用于从所述存储器中读取计算机程序并执行，以实现上述权利要求1-7任一项所述的方法。

Images