CN113611425B - 基于软件定义的智能化区域医疗集成数据库的方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本申请提供的基于软件定义的智能化区域医疗集成数据库的方法及系统，通过获取第一模拟用户的大于等于一个医疗类别集合对应的分类标准，确定与该分类标准许可误差范围共享的大于等于一个医疗类别集合在医疗数据库中各自的医疗片段集成周期，然后基于医疗片段集成周期对第一模拟用户的医疗数据库进行集成，从而在进行医疗数据库集成时，能够通过不同医疗类别集合进行医疗数据库集成的速率不同，对于分类标准较高的医疗类别集合，进行直接集成，保证集成的速率，对于分类标准较低的医疗类别集合，进行误差分析，从而在保证对模拟用户的医疗数据库的集成速率和集成准确性的同时，降低成本。
Description
技术领域
本申请涉及数据集成技术领域，具体而言，涉及基于软件定义的智能化区域医疗集成数据库的方法及系统。
背景技术
随着集成数据库的技术不断的进步，相关医疗数据不断的递增，这样就可能导致相关医疗数据过多，而无法进行存储的问题，这样就会造成相关医疗数据的丢失，在后续对相关医疗数据进行查询的时候是十分麻烦。就需要对相关医疗数据进行整理存档。然而，在相关医疗数据智能集成数据库的技术中还存在一些缺陷。
发明内容
鉴于此，本申请提供了基于软件定义的智能化区域医疗集成数据库的方法及系统。
第一方面，提供一种基于软件定义的智能化区域医疗集成数据库的方法，所述方法包括：
显示模拟智能化区域，所述模拟智能化区域用于显示通过模拟训练线程模拟智能化得到的医疗互动数据；
在所述模拟智能化区域中显示第一智能化医疗互动数据，所述第一智能化医疗互动数据中包含第一模拟用户，所述第一模拟用户对应有大于等于一个医疗类别集合；
在所述第一智能化医疗互动数据中，集成所述第一模拟用户的医疗数据库；其中，大于等于一个所述医疗类别集合在所述医疗数据库中具有各自的医疗片段集成周期，且所述医疗类别集合的医疗片段集成周期与所述医疗类别集合的分类标准许可误差范围共享。
进一步地，所述在所述第一智能化医疗互动数据中，集成所述第一模拟用户的医疗数据库，包括：
获取所述模拟轨迹与所述第一模拟用户之间的第一关联性；
基于所述第一关联性，确定大于等于一个所述医疗类别集合分别对应的分类标准；
基于大于等于一个所述医疗类别集合分别对应的分类标准，确定大于等于一个所述医疗类别集合分别对应的医疗片段集成周期；
基于所述医疗类别集合分别对应的医疗片段集成周期，在所述第一智能化医疗互动数据中，集成所述第一模拟用户的医疗数据库。
进一步地，所述基于所述医疗类别集合分别对应的医疗片段集成周期，在所述第一智能化医疗互动数据中，集成所述第一模拟用户的医疗数据库，包括：
基于所述医疗片段集成周期，确定当前医疗互动数据对应的医疗片段加载分布矩阵；
所述医疗片段加载分布矩阵中包含当前的所述第一模拟用户对应的资料分组模型中需要进行所述医疗数据库集成的所述医疗类别集合的分类标签；
基于当前医疗互动数据对应的所述医疗片段加载分布矩阵，在所述第一智能化医疗互动数据中，集成所述第一模拟用户对应的所述医疗数据库。
进一步地，响应于所述第一模拟用户的资料分组模型中至少包括第一医疗类别集合；所述第一医疗类别集合对应的所述医疗片段集成周期是第一集成周期；所述基于所述医疗片段集成周期，确定当前医疗互动数据对应的医疗片段加载分布矩阵，包括：
检测所述第一医疗类别集合对应的第一描述内容特征向量；
所述第一描述内容用于记录所述第一医疗类别集合上一次进行对应的所述医疗数据库集成时对应的医疗互动数据，关联性当前医疗互动数据之间的周期向量；
响应于所述第一描述内容特征向量大于等于所述第一集成周期，将所述第一医疗类别集合添加当前医疗互动数据对应的所述医疗片段加载分布矩阵，且将所述第一描述内容特征向量进行归一化处理；
其中，所述方法还包括：
响应于所述第一描述内容特征向量小于所述第一集成周期，将所述第一描述内容特征向量进行叠加，且所述第一医疗类别集合不添加当前医疗互动数据对应的所述医疗片段加载分布矩阵；
其中，响应于所述医疗片段加载分布矩阵在初始状态下包括所述资料分组模型中其中一个所述医疗类别集合；所述基于所述医疗片段集成周期，确定当前医疗互动数据对应的医疗片段加载分布矩阵，包括：
响应于所述第一描述内容特征向量小于所述第一集成周期，将所述第一医疗类别集合从当前医疗互动数据对应的所述医疗片段加载分布矩阵中删除，确定当前医疗互动数据对应的所述医疗片段加载分布矩阵；
所述第一医疗类别集合是所述资料分组模型中的其中一个医疗类别集合。
进一步地，所述基于当前医疗互动数据对应的所述医疗片段加载分布矩阵，在所述第一智能化医疗互动数据中，集成所述第一模拟用户对应的所述医疗数据库，包括：
获取所述医疗片段加载分布矩阵中的大于等于一个医疗类别集合对应的属性因素；
在所述第一智能化医疗互动数据中，集成当前医疗互动数据中所述资料分组模型中，所述属性因素对应的医疗类别集合的医疗数据库。
第二方面，提供一种基于软件定义的智能化区域医疗集成数据库的系统，包括数据采集端和数据处理终端，所述数据采集端和所述数据处理终端通信连接，所述数据处理终端具体用于：
显示模拟智能化区域，所述模拟智能化区域用于显示通过模拟训练线程模拟智能化得到的医疗互动数据；
在所述模拟智能化区域中显示第一智能化医疗互动数据，所述第一智能化医疗互动数据中包含第一模拟用户，所述第一模拟用户对应有大于等于一个医疗类别集合；
在所述第一智能化医疗互动数据中，集成所述第一模拟用户的医疗数据库；其中，大于等于一个所述医疗类别集合在所述医疗数据库中具有各自的医疗片段集成周期，且所述医疗类别集合的医疗片段集成周期与所述医疗类别集合的分类标准许可误差范围共享。.
进一步地，所述数据处理终端具体用于：
获取所述模拟轨迹与所述第一模拟用户之间的第一关联性；
基于所述第一关联性，确定大于等于一个所述医疗类别集合分别对应的分类标准；
基于大于等于一个所述医疗类别集合分别对应的分类标准，确定大于等于一个所述医疗类别集合分别对应的医疗片段集成周期；
基于所述医疗类别集合分别对应的医疗片段集成周期，在所述第一智能化医疗互动数据中，集成所述第一模拟用户的医疗数据库。
进一步地，所述数据处理终端具体用于：
基于所述医疗片段集成周期，确定当前医疗互动数据对应的医疗片段加载分布矩阵；
所述医疗片段加载分布矩阵中包含当前的所述第一模拟用户对应的资料分组模型中需要进行所述医疗数据库集成的所述医疗类别集合的分类标签；
基于当前医疗互动数据对应的所述医疗片段加载分布矩阵，在所述第一智能化医疗互动数据中，集成所述第一模拟用户对应的所述医疗数据库。
进一步地，所述数据处理终端具体用于：
检测所述第一医疗类别集合对应的第一描述内容特征向量；
所述第一描述内容用于记录所述第一医疗类别集合上一次进行对应的所述医疗数据库集成时对应的医疗互动数据，关联性当前医疗互动数据之间的周期向量；
响应于所述第一描述内容特征向量大于等于所述第一集成周期，将所述第一医疗类别集合添加当前医疗互动数据对应的所述医疗片段加载分布矩阵，且将所述第一描述内容特征向量进行归一化处理；
其中，所述数据处理终端具体用于：
响应于所述第一描述内容特征向量小于所述第一集成周期，将所述第一描述内容特征向量进行叠加，且所述第一医疗类别集合不添加当前医疗互动数据对应的所述医疗片段加载分布矩阵；
其中，所述数据处理终端具体用于：
响应于所述第一描述内容特征向量小于所述第一集成周期，将所述第一医疗类别集合从当前医疗互动数据对应的所述医疗片段加载分布矩阵中删除，确定当前医疗互动数据对应的所述医疗片段加载分布矩阵；
所述第一医疗类别集合是所述资料分组模型中的其中一个医疗类别集合。
进一步地，所所述数据处理终端具体用于：
获取所述医疗片段加载分布矩阵中的大于等于一个医疗类别集合对应的属性因素；
在所述第一智能化医疗互动数据中，集成当前医疗互动数据中所述资料分组模型中，所述属性因素对应的医疗类别集合的医疗数据库。
本申请实施例所提供的基于软件定义的智能化区域医疗集成数据库的方法及系统，通过获取第一模拟用户的大于等于一个医疗类别集合对应的分类标准，确定与该分类标准许可误差范围共享的大于等于一个医疗类别集合在医疗数据库中各自的医疗片段集成周期，然后基于医疗片段集成周期对第一模拟用户的医疗数据库进行集成，从而在进行医疗数据库集成时，能够通过不同医疗类别集合进行医疗数据库集成的速率不同，对于分类标准较高的医疗类别集合，进行直接集成，保证集成的速率，对于分类标准较低的医疗类别集合，进行误差分析，从而在保证对模拟用户的医疗数据库的集成速率和集成准确性的同时，降低成本。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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共享的附图。
图1为本申请实施例所提供的一种基于软件定义的智能化区域医疗集成数据库的方法的流程图。
图2为本申请实施例所提供的一种基于软件定义的智能化区域医疗集成数据库的装置的框图。
图3为本申请实施例所提供的一种基于软件定义的智能化区域医疗集成数据库的系统的架构图。
实施方式
为了更好的理解上述技术方案，下面通过附图以及具体实施例对本申请技术方案做详细的说明，应当理解本申请实施例以及实施例中的具体特征是对本申请技术方案的详细的说明，而不是对本申请技术方案的限定，在不冲突的情况下，本申请实施例以及实施例中的技术特征可以相互组合。
请参阅图1，示出了一种基于软件定义的智能化区域医疗集成数据库的方法，该方法可以包括以下步骤100-步骤300所描述的技术方案。
步骤100，显示模拟智能化区域，所述模拟智能化区域用于显示通过模拟训练线程模拟智能化得到的医疗互动数据。
示例性的，医疗互动数据包括患者录入到计算机上的病例数据。
步骤200，在所述模拟智能化区域中显示第一智能化医疗互动数据，所述第一智能化医疗互动数据中包含第一模拟用户，所述第一模拟用户对应有大于等于一个医疗类别集合。
示例性的，医疗类别集合用于表征医疗数据根据病种进行分类形成的集合。
步骤300，在所述第一智能化医疗互动数据中，集成所述第一模拟用户的医疗数据库。
示例性的，大于等于一个所述医疗类别集合在所述医疗数据库中具有各自的医疗片段集成周期，且所述医疗类别集合的医疗片段集成周期与所述医疗类别集合的分类标准许可误差范围共享。
可以理解，在执行上述步骤100-步骤300所描述的技术方案时，通过获取第一模拟用户的大于等于一个医疗类别集合对应的分类标准，确定与该分类标准许可误差范围共享的大于等于一个医疗类别集合在医疗数据库中各自的医疗片段集成周期，然后基于医疗片段集成周期对第一模拟用户的医疗数据库进行集成，从而在进行医疗数据库集成时，能够通过不同医疗类别集合进行医疗数据库集成的速率不同，对于分类标准较高的医疗类别集合，进行直接集成，保证集成的速率，对于分类标准较低的医疗类别集合，进行误差分析，从而在保证对模拟用户的医疗数据库的集成速率和集成准确性的同时，降低成本。
在一种可替换的实施例中，发明人发现，在所述第一智能化医疗互动数据中时，存在模拟轨迹与所述第一模拟用户不准确的问题，从而难以准确地集成所述第一模拟用户的医疗数据库，为了改善上述技术问题，步骤300所描述的在所述第一智能化医疗互动数据中，集成所述第一模拟用户的医疗数据库的步骤，具体可以包括以下步骤q1-步骤q4所描述的技术方案。
步骤q1，获取所述模拟轨迹与所述第一模拟用户之间的第一关联性。
步骤q2，基于所述第一关联性，确定大于等于一个所述医疗类别集合分别对应的分类标准。
步骤q3，基于大于等于一个所述医疗类别集合分别对应的分类标准，确定大于等于一个所述医疗类别集合分别对应的医疗片段集成周期。
步骤q4，基于所述医疗类别集合分别对应的医疗片段集成周期，在所述第一智能化医疗互动数据中，集成所述第一模拟用户的医疗数据库。
可以理解，在执行上述步骤q1-步骤q4所描述的技术方案时，在所述第一智能化医疗互动数据中时，避免模拟轨迹与所述第一模拟用户不准确的问题，从而能够准确地集成所述第一模拟用户的医疗数据库。
在一种可替换的实施例中，发明人发现，基于所述医疗类别集合分别对应的医疗片段集成周期，在所述第一智能化医疗互动数据中时，存在医疗片段加载分布矩阵不可靠的问题，从而难以准确地集成所述第一模拟用户的医疗数据库，为了改善上述技术问题，步骤q4所描述的基于所述医疗类别集合分别对应的医疗片段集成周期，在所述第一智能化医疗互动数据中，集成所述第一模拟用户的医疗数据库的步骤，具体可以包括以下步骤q41-步骤q43所描述的技术方案。
步骤q41，基于所述医疗片段集成周期，确定当前医疗互动数据对应的医疗片段加载分布矩阵。
步骤q42，所述医疗片段加载分布矩阵中包含当前的所述第一模拟用户对应的资料分组模型中需要进行所述医疗数据库集成的所述医疗类别集合的分类标签。
步骤q43，基于当前医疗互动数据对应的所述医疗片段加载分布矩阵，在所述第一智能化医疗互动数据中，集成所述第一模拟用户对应的所述医疗数据库。
可以理解，在执行上述步骤q41-步骤q43所描述的技术方案时，基于所述医疗类别集合分别对应的医疗片段集成周期，在所述第一智能化医疗互动数据中时，避免医疗片段加载分布矩阵不可靠的问题，从而能够准确地集成所述第一模拟用户的医疗数据库。
在一种可替换的实施例中，发明人发现，响应于所述第一模拟用户的资料分组模型中至少包括第一医疗类别集合；所述第一医疗类别集合对应的所述医疗片段集成周期是第一集成周期；所述基于所述医疗片段集成周期时，存在第一描述内容特征向量不准确的问题，从而难以准确地确定当前医疗互动数据对应的医疗片段加载分布矩阵，为了改善上述技术问题，步骤q41所描述的，响应于所述第一模拟用户的资料分组模型中至少包括第一医疗类别集合；所述第一医疗类别集合对应的所述医疗片段集成周期是第一集成周期；所述基于所述医疗片段集成周期，确定当前医疗互动数据对应的医疗片段加载分布矩阵的步骤，具体可以包括以下步骤w1-步骤w3所描述的技术方案。
步骤w1，检测所述第一医疗类别集合对应的第一描述内容特征向量。
步骤w2，所述第一描述内容用于记录所述第一医疗类别集合上一次进行对应的所述医疗数据库集成时对应的医疗互动数据，关联性当前医疗互动数据之间的周期向量。
步骤w3，响应于所述第一描述内容特征向量大于等于所述第一集成周期，将所述第一医疗类别集合添加当前医疗互动数据对应的所述医疗片段加载分布矩阵，且将所述第一描述内容特征向量进行归一化处理。
可以理解，在执行上述步骤w1-步骤w3所描述的技术方案时，响应于所述第一模拟用户的资料分组模型中至少包括第一医疗类别集合；所述第一医疗类别集合对应的所述医疗片段集成周期是第一集成周期；所述基于所述医疗片段集成周期时，避免第一描述内容特征向量不准确的问题，从而能够准确地确定当前医疗互动数据对应的医疗片段加载分布矩阵。
基于上述基础，还可以包括以下步骤e1所描述的技术方案。
步骤e1，响应于所述第一描述内容特征向量小于所述第一集成周期，将所述第一描述内容特征向量进行叠加，且所述第一医疗类别集合不添加当前医疗互动数据对应的所述医疗片段加载分布矩阵。
可以理解，在执行上述步骤e1所描述的技术方案时，通过第一描述内容特征向量小于所述第一集成周期，从而提高医疗片段加载分布矩阵的精度。
在一种可替换的实施例中，发明人发现，响应于所述医疗片段加载分布矩阵在初始状态下包括所述资料分组模型中其中一个所述医疗类别集合；所述基于所述医疗片段集成周期时，存在从当前医疗互动数据对应的所述医疗片段加载分布矩阵中删除错误的问题，从而难以准确地确定当前医疗互动数据对应的医疗片段加载分布矩阵，为了改善上述技术问题，步骤q41所描述的响应于所述医疗片段加载分布矩阵在初始状态下包括所述资料分组模型中其中一个所述医疗类别集合；所述基于所述医疗片段集成周期，确定当前医疗互动数据对应的医疗片段加载分布矩阵的步骤，具体可以包括以下步骤r1和步骤r2所描述的技术方案。
步骤r1，响应于所述第一描述内容特征向量小于所述第一集成周期，将所述第一医疗类别集合从当前医疗互动数据对应的所述医疗片段加载分布矩阵中删除，确定当前医疗互动数据对应的所述医疗片段加载分布矩阵。
步骤r2，所述第一医疗类别集合是所述资料分组模型中的其中一个医疗类别集合。
可以理解，在执行上述步骤r1和步骤r2所描述的技术方案时，响应于所述医疗片段加载分布矩阵在初始状态下包括所述资料分组模型中其中一个所述医疗类别集合；所述基于所述医疗片段集成周期时，避免从当前医疗互动数据对应的所述医疗片段加载分布矩阵中删除错误的问题，从而能够准确地确定当前医疗互动数据对应的医疗片段加载分布矩阵。
在一种可替换的实施例中，发明人发现，基于当前医疗互动数据对应的所述医疗片段加载分布矩阵，在所述第一智能化医疗互动数据中时，存在属性因素不准确的问题，从而难以准确地集成所述第一模拟用户对应的所述医疗数据库，为了改善上述技术问题，步骤q43所描述的基于当前医疗互动数据对应的所述医疗片段加载分布矩阵，在所述第一智能化医疗互动数据中，集成所述第一模拟用户对应的所述医疗数据库的步骤，具体可以包括以下步骤t1和步骤t2所描述的技术方案。
步骤t1，获取所述医疗片段加载分布矩阵中的大于等于一个医疗类别集合对应的属性因素。
步骤t2，在所述第一智能化医疗互动数据中，集成当前医疗互动数据中所述资料分组模型中，所述属性因素对应的医疗类别集合的医疗数据库。
可以理解，在执行上述步骤t1和步骤t2所描述的技术方案时，基于当前医疗互动数据对应的所述医疗片段加载分布矩阵，在所述第一智能化医疗互动数据中时，避免属性因素不准确的问题，从而能够准确地集成所述第一模拟用户对应的所述医疗数据库。
在一种可能的实施例中，发明人发现，基于大于等于一个所述医疗类别集合分别对应的分类标准时，存在对应关系错误的问题，从而难以准确地确定大于等于一个所述医疗类别集合分别对应的医疗片段集成周期，为了改善上述技术问题，步骤q3所描述的基于大于等于一个所述医疗类别集合分别对应的分类标准，确定大于等于一个所述医疗类别集合分别对应的医疗片段集成周期的步骤，具体可以包括以下步骤q31和步骤q32所描述的技术方案。
步骤q31，获取训练关联列表；所述训练关联列表用于指示所述大于等于一个医疗类别集合分别训练的所述分类标准与所述医疗片段集成周期之间的一一对应关系。
步骤q32，基于所述分类标准，从所述训练关联列表中确定所述大于等于一个医疗类别集合分别对应的所述医疗片段集成周期。
可以理解，在执行上述步骤q31和步骤q32所描述的技术方案时，基于大于等于一个所述医疗类别集合分别对应的分类标准时，避免对应关系错误的问题，从而能够准确地确定大于等于一个所述医疗类别集合分别对应的医疗片段集成周期。
在一种可替换的实施例中，发明人发现，基于大于等于一个所述医疗类别集合分别对应的分类标准时，存在分类标准不准确的问题，从而难以准确地确定大于等于一个所述医疗类别集合分别对应的医疗片段集成周期，为了改善上述技术问题，步骤q3所描述的基于大于等于一个所述医疗类别集合分别对应的分类标准，确定大于等于一个所述医疗类别集合分别对应的医疗片段集成周期的步骤，具体可以包括以下步骤y1所描述的技术方案。
步骤y1，响应于所述大于等于一个医疗类别集合包括第一医疗类别集合以及第二医疗类别集合，基于所述分类标准，以及所述第一医疗类别集合与所述第二医疗类别集合属于所述资料分组模型中的区间范围，确定所述第一医疗类别集合以及所述第二医疗类别集合分别对应的医疗片段集成周期；其中，在相同的所述分类标准下，所述医疗类别集合与资料分组模型末端之间的关联性，与所述医疗类别集合对应的医疗片段集成周期呈现共享。
可以理解，在执行上述步骤y1所描述的技术方案时，基于大于等于一个所述医疗类别集合分别对应的分类标准时，避免分类标准不准确的问题，从而能够准确地确定大于等于一个所述医疗类别集合分别对应的医疗片段集成周期。
基于上述基础，还可以包括以下步骤a1所描述的技术方案。
步骤a1，资料分组模型中的所述医疗类别集合是主要医疗类别集合以及末端医疗类别集合中的至少一种；所述主要医疗类别集合是属于所述资料分组模型对应的属性因素集合中，靠近根部的所述医疗类别集合；所述末端医疗类别集合是属于所述属性因素集合中靠近医疗节点的所述医疗类别集合；
进一步地，响应于所述分类标准小于等于第一预设标准值，所述末端医疗类别集合对应的所述医疗片段集成周期大于所述主要医疗类别集合对应的所述医疗片段集成周期；响应于所述分类标准大于所述第一预设标准值，所述末端医疗类别集合对应的所述医疗片段集成周期与所述主要医疗类别集合对应的所述医疗片段集成周期相等。
可以理解，在执行上述步骤a1所描述的技术方案时，通过属性因素集合能够准确地确定医疗类别集合。
在上述基础上，请结合参阅图2，提供了一种基于软件定义的智能化区域医疗集成数据库的装置200，应用于数据处理终端，所述装置包括：
互动数据显示模块210，用于显示模拟智能化区域，所述模拟智能化区域用于显示通过模拟训练线程模拟智能化得到的医疗互动数据；
医疗类别确定模块220，用于在所述模拟智能化区域中显示第一智能化医疗互动数据，所述第一智能化医疗互动数据中包含第一模拟用户，所述第一模拟用户对应有大于等于一个医疗类别集合；
医疗数据集成模块230，用于在所述第一智能化医疗互动数据中，集成所述第一模拟用户的医疗数据库；其中，大于等于一个所述医疗类别集合在所述医疗数据库中具有各自的医疗片段集成周期，且所述医疗类别集合的医疗片段集成周期与所述医疗类别集合的分类标准许可误差范围共享。
在上述基础上，请结合参阅图3，示出了一种基于软件定义的智能化区域医疗集成数据库的系统300，包括互相之间通信的处理器310和存储器320，所述处理器310用于从所述存储器320中读取计算机程序并执行，以实现上述的方法。
在上述基础上，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储的计算机程序在运行时实现上述的方法。
综上，基于上述方案，通过获取第一模拟用户的大于等于一个医疗类别集合对应的分类标准，确定与该分类标准许可误差范围共享的大于等于一个医疗类别集合在医疗数据库中各自的医疗片段集成周期，然后基于医疗片段集成周期对第一模拟用户的医疗数据库进行集成，从而在进行医疗数据库集成时，能够通过不同医疗类别集合进行医疗数据库集成的速率不同，对于分类标准较高的医疗类别集合，进行直接集成，保证集成的速率，对于分类标准较低的医疗类别集合，进行误差分析，从而在保证对模拟用户的医疗数据库的集成速率和集成准确性的同时，降低成本。
应当理解，上述所示的系统及其模块可以利用各种方式来实现。例如，在一些实施例中，系统及其模块可以通过硬件、软件或者软件和硬件的结合来实现。其中，硬件部分可以利用专用逻辑来实现；软件部分则可以存储在存储器中，由适当的指令执行系统，例如微处理器或者专用设计硬件来执行。本领域技术人员可以理解上述的方法和系统可以使用计算机可执行指令和/或包含在处理器控制代码中来实现，例如在诸如磁盘、CD或DVD-ROM的载体介质、诸如只读存储器(固件)的可编程的存储器或者诸如光学或电子信号载体的数据载体上提供了这样的代码。本申请的系统及其模块不仅可以有诸如超大规模集成电路或门阵列、诸如逻辑芯片、晶体管等的半导体、或者诸如现场可编程门阵列、可编程逻辑设备等的可编程硬件设备的硬件电路实现，也可以用例如由各种类型的处理器所执行的软件实现，还可以由上述硬件电路和软件的结合(例如，固件)来实现。
需要说明的是，不同实施例可能产生的有益效果不同，在不同的实施例里，可能产生的有益效果可以是以上任意一种或几种的组合，也可以是其他任何可能获得的有益效果。
上文已对基本概念做了描述，显然，对于本领域技术人员来说，上述详细披露仅仅作为示例，而并不构成对本申请的限定。虽然此处并没有明确说明，本领域技术人员可能会对本申请进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本申请中被建议，所以该类修改、改进、修正仍属于本申请示范实施例的精神和范围。
同时，本申请使用了特定词语来描述本申请的实施例。如“一个实施例”、“一实施例”、和/或“一些实施例”意指与本申请至少一个实施例相关的某一特征、结构或特点。因此，应强调并注意的是，本说明书中在不同位置两次或多次提及的“一实施例”或“一个实施例”或“一个替代性实施例”并不一定是指同一实施例。此外，本申请的一个或多个实施例中的某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。
此外，本领域技术人员可以理解，本申请的各方面可以通过若干具有可专利性的种类或情况进行说明和描述，包括任何新的和有用的工序、机器、产品或物质的组合，或对他们的任何新的和有用的改进。相应地，本申请的各个方面可以完全由硬件执行、可以完全由软件(包括固件、常驻软件、微码等)执行、也可以由硬件和软件组合执行。以上硬件或软件均可被称为“数据块”、“模块”、“引擎”、“单元”、“组件”或“系统”。此外，本申请的各方面可能表现为位于一个或多个计算机可读介质中的计算机产品，该产品包括计算机可读程序编码。
计算机存储介质可能包含一个内含有计算机程序编码的传播数据信号，例如在基带上或作为载波的一部分。该传播信号可能有多种表现形式，包括电磁形式、光形式等，或合适的组合形式。计算机存储介质可以是除计算机可读存储介质之外的任何计算机可读介质，该介质可以通过连接至一个指令执行系统、装置或设备以实现通讯、传播或传输供使用的程序。位于计算机存储介质上的程序编码可以通过任何合适的介质进行传播，包括无线电、电缆、光纤电缆、RF、或类似介质，或任何上述介质的组合。
本申请各部分操作所需的计算机程序编码可以用任意一种或多种程序语言编写，包括面向对象编程语言如Java、Scala、Smalltalk、Eiffel、JADE、Emerald、C++、C#、VB.NET、Python等，常规程序化编程语言如C语言、Visual Basic、Fortran 2003、Perl、COBOL 2002、PHP、ABAP，动态编程语言如Python、Ruby和Groovy，或其他编程语言等。该程序编码可以完全在用户计算机上运行、或作为独立的软件包在用户计算机上运行、或部分在用户计算机上运行部分在远程计算机运行、或完全在远程计算机或服务器上运行。在后种情况下，远程计算机可以通过任何网络形式与用户计算机连接，比如局域网（LAN）或广域网（WAN），或连接至外部计算机（例如通过因特网），或在云计算环境中，或作为服务使用如软件即服务（SaaS）。
此外，除非明确说明，本申请所述处理元素和序列的顺序、数字字母的使用、或其他名称的使用，并非用于限定本申请流程和方法的顺序。尽管上述披露中通过各种示例讨论了一些目前认为有用的发明实施例，但应当理解的是，该类细节仅起到说明的目的，旨在覆盖所有符合本申请实施例实质和范围的修正和等价组合。例如，虽然以上所描述的系统组件可以通过硬件设备实现，但是也可以只通过软件的解决方案得以实现，如在现有的服务器或移动设备上安装所描述的系统。
同理，应当注意的是，为了简化本申请披露的表述，从而帮助对一个或多个发明实施例的理解，前文对本申请实施例的描述中，有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。但是，这种披露方法并不意味着本申请对象所需要的特征比提及的特征多。实际上，实施例的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。
一些实施例中使用了描述成分、属性数量的数字，应当理解的是，此类用于实施例描述的数字，在一些示例中使用了修饰词“大约”、“近似”或“大体上”来修饰。除非另外说明，“大约”、“近似”或“大体上”表明所述数字允许有适应性的变化。相应地，在一些实施例中，说明书中使用的数值参数均为近似值，该近似值根据个别实施例所需特点可以发生改变。在一些实施例中，数值参数应考虑规定的有效数位并采用一般位数保留的方法。尽管本申请一些实施例中用于确认其范围广度的数值域和参数为近似值，在具体实施例中，此类数值的设定在可行范围内尽可能精确。
针对本申请引用的每个专利、专利申请、专利申请公开物和其他材料，如文章、书籍、说明书、出版物、文档等，特此将其全部内容并入本申请作为参考。与本申请内容不一致或产生冲突的申请历史文件除外，对本申请最广范围有限制的文件(当前或之后附加于本申请中的)也除外。需要说明的是，如果本申请附属材料中的描述、定义、和/或术语的使用与本申请所述内容有不一致或冲突的地方，以本申请的描述、定义和/或术语的使用为准。
最后，应当理解的是，本申请中所述实施例仅用以说明本申请实施例的原则。其他的变形也可能属于本申请的范围。因此，作为示例而非限制，本申请实施例的替代配置可视为与本申请的教导一致。相应地，本申请的实施例不仅限于本申请明确介绍和描述的实施例。
以上仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请范围之内。
Claims (6)
1.一种基于软件定义的智能化区域医疗集成数据库的方法，其特征在于，所述方法包括：
显示模拟智能化区域，所述模拟智能化区域用于显示通过模拟训练线程模拟智能化得到的医疗互动数据；
在所述模拟智能化区域中显示第一智能化医疗互动数据，所述第一智能化医疗互动数据中包含第一模拟用户，所述第一模拟用户对应有大于或等于一个医疗类别集合；
在所述第一智能化医疗互动数据中，集成所述第一模拟用户的医疗数据库；其中，大于或等于一个所述医疗类别集合在所述医疗数据库中具有各自的医疗片段集成周期，且所述医疗类别集合的医疗片段集成周期与所述医疗类别集合的分类标准许可误差范围共享；
所述在所述第一智能化医疗互动数据中，集成所述第一模拟用户的医疗数据库，包括：
获取模拟轨迹与所述第一模拟用户之间的第一关联性；
基于所述第一关联性，确定大于或等于一个所述医疗类别集合分别对应的分类标准；
基于大于或等于一个所述医疗类别集合分别对应的分类标准，确定大于或等于一个所述医疗类别集合分别对应的医疗片段集成周期；
基于所述医疗类别集合分别对应的医疗片段集成周期，在所述第一智能化医疗互动数据中，集成所述第一模拟用户的医疗数据库；
所述基于所述医疗类别集合分别对应的医疗片段集成周期，在所述第一智能化医疗互动数据中，集成所述第一模拟用户的医疗数据库，包括：
基于所述医疗片段集成周期，确定当前医疗互动数据对应的医疗片段加载分布矩阵；
所述医疗片段加载分布矩阵中包含当前的所述第一模拟用户对应的资料分组模型中需要进行所述医疗数据库集成的所述医疗类别集合的分类标签；
基于当前医疗互动数据对应的所述医疗片段加载分布矩阵，在所述第一智能化医疗互动数据中，集成所述第一模拟用户对应的所述医疗数据库。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，响应于所述第一模拟用户的资料分组模型中至少包括第一医疗类别集合；所述第一医疗类别集合对应的所述医疗片段集成周期是第一集成周期；所述基于所述医疗片段集成周期，确定当前医疗互动数据对应的医疗片段加载分布矩阵，包括：
检测所述第一医疗类别集合对应的第一描述内容特征向量；
所述第一描述内容用于记录所述第一医疗类别集合上一次进行对应的所述医疗数据库集成时对应的医疗互动数据，关联性当前医疗互动数据之间的周期向量；
响应于所述第一描述内容特征向量大于或等于所述第一集成周期，将所述第一医疗类别集合添加当前医疗互动数据对应的所述医疗片段加载分布矩阵，且将所述第一描述内容特征向量进行归一化处理；
其中，所述方法还包括：
响应于所述第一描述内容特征向量小于所述第一集成周期，将所述第一描述内容特征向量进行叠加，且所述第一医疗类别集合不添加当前医疗互动数据对应的所述医疗片段加载分布矩阵；
其中，响应于所述医疗片段加载分布矩阵在初始状态下包括所述资料分组模型中其中一个所述医疗类别集合；所述基于所述医疗片段集成周期，确定当前医疗互动数据对应的医疗片段加载分布矩阵，包括：
响应于所述第一描述内容特征向量小于所述第一集成周期，将所述第一医疗类别集合从当前医疗互动数据对应的所述医疗片段加载分布矩阵中删除，确定当前医疗互动数据对应的所述医疗片段加载分布矩阵；
所述第一医疗类别集合是所述资料分组模型中的其中一个医疗类别集合。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于当前医疗互动数据对应的所述医疗片段加载分布矩阵，在所述第一智能化医疗互动数据中，集成所述第一模拟用户对应的所述医疗数据库，包括：
获取所述医疗片段加载分布矩阵中的大于或等于一个医疗类别集合对应的属性因素；
在所述第一智能化医疗互动数据中，集成当前医疗互动数据中所述资料分组模型中，所述属性因素对应的医疗类别集合的医疗数据库。
4.一种基于软件定义的智能化区域医疗集成数据库的系统，其特征在于，包括数据采集端和数据处理终端，所述数据采集端和所述数据处理终端通信连接，所述数据处理终端具体用于：
显示模拟智能化区域，所述模拟智能化区域用于显示通过模拟训练线程模拟智能化得到的医疗互动数据；
在所述模拟智能化区域中显示第一智能化医疗互动数据，所述第一智能化医疗互动数据中包含第一模拟用户，所述第一模拟用户对应有大于或等于一个医疗类别集合；
在所述第一智能化医疗互动数据中，集成所述第一模拟用户的医疗数据库；其中，大于或等于一个所述医疗类别集合在所述医疗数据库中具有各自的医疗片段集成周期，且所述医疗类别集合的医疗片段集成周期与所述医疗类别集合的分类标准许可误差范围共享；
所述数据处理终端具体用于：
获取模拟轨迹与所述第一模拟用户之间的第一关联性；
基于所述第一关联性，确定大于或等于一个所述医疗类别集合分别对应的分类标准；
基于大于或等于一个所述医疗类别集合分别对应的分类标准，确定大于或等于一个所述医疗类别集合分别对应的医疗片段集成周期；
基于所述医疗类别集合分别对应的医疗片段集成周期，在所述第一智能化医疗互动数据中，集成所述第一模拟用户的医疗数据库；
所述数据处理终端具体用于：
基于所述医疗片段集成周期，确定当前医疗互动数据对应的医疗片段加载分布矩阵；
所述医疗片段加载分布矩阵中包含当前的所述第一模拟用户对应的资料分组模型中需要进行所述医疗数据库集成的所述医疗类别集合的分类标签；
基于当前医疗互动数据对应的所述医疗片段加载分布矩阵，在所述第一智能化医疗互动数据中，集成所述第一模拟用户对应的所述医疗数据库。
5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述数据处理终端具体用于：
响应所述第一模拟用户的资料分组模型中至少包括第一医疗类别集合；所述第一医疗类别集合对应的所述医疗片段集成周期是第一集成周期；所述基于所述医疗片段集成周期，确定当前医疗互动数据对应的医疗片段加载分布矩阵；
检测所述第一医疗类别集合对应的第一描述内容特征向量；
所述第一描述内容用于记录所述第一医疗类别集合上一次进行对应的所述医疗数据库集成时对应的医疗互动数据，关联性当前医疗互动数据之间的周期向量；
响应于所述第一描述内容特征向量大于或等于所述第一集成周期，将所述第一医疗类别集合添加当前医疗互动数据对应的所述医疗片段加载分布矩阵，且将所述第一描述内容特征向量进行归一化处理；
其中，所述数据处理终端具体用于：
响应于所述第一描述内容特征向量小于所述第一集成周期，将所述第一描述内容特征向量进行叠加，且所述第一医疗类别集合不添加当前医疗互动数据对应的所述医疗片段加载分布矩阵；
其中，所述数据处理终端具体用于：
响应于所述第一描述内容特征向量小于所述第一集成周期，将所述第一医疗类别集合从当前医疗互动数据对应的所述医疗片段加载分布矩阵中删除，确定当前医疗互动数据对应的所述医疗片段加载分布矩阵；
所述第一医疗类别集合是所述资料分组模型中的其中一个医疗类别集合。
6.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述数据处理终端具体用于：
获取所述医疗片段加载分布矩阵中的大于或等于一个医疗类别集合对应的属性因素；
在所述第一智能化医疗互动数据中，集成当前医疗互动数据中所述资料分组模型中，所述属性因素对应的医疗类别集合的医疗数据库。
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