CN114048343A - 一种涵盖患者全病程医学影像信息的分类平台 - Google Patents

一种涵盖患者全病程医学影像信息的分类平台 Download PDF

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Abstract

本发明涉及医学影像存储技术领域，且公开了一种涵盖患者全病程医学影像信息的分类平台，包括数据模块，用于数据的获取和数据的存储；知识模块，用于与数据模块相连，主要为知识抽取模块、知识融合模块、知识加工模块；该涵盖患者全病程医学影像信息的分类平台，通过数据分析及规整，将归档和存储后的数据进行初步的数据清洗和格式化，将数据中心采集的原始数据进行多维度的清洗，将数据以人体组学信息、病种信息、设备类别和检查类别等为主索引进行多维度的存储，将该存储数据整合临床报告诊断数据和个人数据形成统一标准的格式数据，从而达到对图像信息进行识别标注，诊断信息进行识别归类的效果。

Description

一种涵盖患者全病程医学影像信息的分类平台
技术领域
本发明涉及医学影像存储技术领域，具体为一种涵盖患者全病程医学影像信息的分类平台。
背景技术
由于医学影像库信息量大，关联信息多，对象复杂的现象，造成如今大量数据资源的浪费，而且部分对医学影像库异常的分类系统，造成数据无法正确的归类使用，只是一种基于粗糙集的算法，仅降低了医学影像库的维度，而非实际性的将信息整合展现，现今尚无根据标准知识库构建的平台，使得之前存在的医学影像库缺乏真实可靠的说服能力。
这样医学影像信息分类就出现了以下三种缺点：
1、分类标准较难全面确定；
2、无法全面且完整的采集信息；
3、数据中含有的主观性信息无法用系统进行全面的判别。
针对上述的问题，我们经过大量的研究与试验提出了一种涵盖患者全病程医学影像信息的分类平台，该平台基于知识库的支撑，专业性的分类标准制定，安全且全面的采集数据信息，对信息进行进行分类管理、存储、应用，达到以下分类管理优势：
1、摆脱以往数据繁杂无法处理的局面，分类管理后可分组选择需要的信息；
2、分类后的数据可更直观的展现患者信息，包括单病种患者信息记录、医保控费记录；3、可提高数据的使用效率，提高医生处理信息的时效、增加可支持科研的数据信息等。
发明内容
解决的技术问题
针对现有技术的不足，本发明提供了一种涵盖患者全病程医学影像信息的分类平台，具备摆脱以往数据繁杂无法处理的局面，分类管理后可分组选择需要的信息；分类后的数据可更直观的展现患者信息，包括单病种患者信息记录、医保控费记录；可提高数据的使用效率，提高医生处理信息的时效、增加可支持科研的数据信息等优点，解决了分类标准较难全面确定；无法全面且完整的采集信息；数据中含有的主观性信息无法用系统进行全面的判别的问题。
技术方案
为实现上述摆脱以往数据繁杂无法处理的局面，分类管理后可分组选择需要的信息；分类后的数据可更直观的展现患者信息，包括单病种患者信息记录、医保控费记录；可提高数据的使用效率，提高医生处理信息的时效、增加可支持科研的数据信息目的，本发明提供如下技术方案：一种涵盖患者全病程医学影像信息的分类平台，包括：
数据模块，用于数据的获取和数据的存储；
知识模块，用于与数据模块相连，主要为知识抽取模块、知识融合模块、知识加工模块；
临床记录，通过语义识别、临床标准词汇，ICD-11汇入到数据存储中；
影像数据，用于图像识别，汇入到数据存储中；
检验、用药，用于结构化的识别进行数据存储以及数据的识别。
作为进一步的优化，所述数据模块包含有数据获取模块，DICOM影像文件可直接从设备中获取，患者的基本信息；姓名、性别、年龄检查、时间检查、检查设备型号，直接从影像文件中解析获得，检查部位检查项目从PACS系统中获取，其他数据：基于医院端和院内各终端底层机器设备产生的客观检查结果，覆盖门诊和住院患者所有诊疗数据，种类包含：检验、超声、内镜、病理、心电图，数据类型包括：结构化数据和非结构化数据。
作为进一步的优化，所述数据模块包含有数据存储模块，数据获取后，将各种形态的数据进行格式化；姓名的编码、性别的字典值、年龄单位、检查部位、检查项目统一，再将格式化数据存入数据库，影像文件存储到固定磁盘地址中，并对保存在数据库中的涉及到患者隐私数据进行脱敏和加密，对于非结构化数据则采用压缩和加密方式存储，存储位置：采用云存储中心系统进行数据存储。
作为进一步的优化，所述知识模块包含有知识抽取模块，使用自然语言处理NLP技术对非结构化数据和半结构化数据进行处理，转换成结构化数据，抽取可用的知识单元，建立知识规则；实体包括：检查类型、检查方式、是否使用造影剂、开单科室、开单医院等；属性：临床诊疗规则中两个或多个“实体”连接的关系，“值”：“实体”对应的结果，包括但不限于以下内容：“检查类型”：CTA、DR、CT、MR、B超等；“使用造影剂”：是，否，年龄：数字；“机构等级”：按照医院管理分为一级、二级，分别分为甲等、乙等、丙等，三级，分为特等、甲等、乙等、丙等；“检查部位”：依据ICD10诊断包按照部位、器官分类。
作为进一步的优化，所述知识模块包含有知识融合模块，包括指代消解，实体消歧。
作为进一步的优化，所述知识模块包含有知识加工模块，知识加工模块内部有三个单元分别为知识推理单元、质量评估单元、知识更新单元，知识推理：按照某项非结构化的影像报告报告对病种、人体系统进行归纳，质量评估：对写入知识图谱中的知识做最后的判断，以提高知识库中内容的准确性，知识更新：知识要定期进行更新，以满足最新的知识需求，可采取“增量更新”或“推倒重建”的方式。
有益效果
与现有技术相比，本发明提供了一种涵盖患者全病程医学影像信息的分类平台，具备以下有益效果：
1、该涵盖患者全病程医学影像信息的分类平台，通过数据采集，从医院各业务应用系统中采集原始医疗数据，其中包括临床诊疗、检验检查的文字数据、影像文件的图像数据，再利用数据识别及分类，规整后的格式数据包括图像、诊断文字等，从而达到对图像信息进行识别标注，诊断信息进行识别归类的效果。
2、该涵盖患者全病程医学影像信息的分类平台，通过数据分析及规整，将归档和存储后的数据进行初步的数据清洗和格式化，将数据中心采集的原始数据进行多维度的清洗，将数据以人体组学信息、病种信息、设备类别和检查类别等为主索引进行多维度的存储，将该存储数据整合临床报告诊断数据和个人数据形成统一标准的格式数据，达到对上述格式数据进行挖掘分析、监测管理和进一步应用的效果。
附图说明
图1为本发明的流程框架示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，一种涵盖患者全病程医学影像信息的分类平台，包括：
数据模块，用于数据的获取和数据的存储；所述数据模块包含有数据获取模块，DICOM影像文件可直接从设备中获取，患者的基本信息；姓名、性别、年龄检查、时间检查、检查设备型号，直接从影像文件中解析获得，检查部位检查项目从PACS系统中获取，其他数据：基于医院端和院内各终端底层机器设备产生的客观检查结果，覆盖门诊和住院患者所有诊疗数据，种类包含：检验、超声、内镜、病理、心电图，数据类型包括：结构化数据和非结构化数据，所述数据模块包含有数据存储模块，数据获取后，将各种形态的数据进行格式化；姓名的编码、性别的字典值、年龄单位、检查部位、检查项目统一，再将格式化数据存入数据库，影像文件存储到固定磁盘地址中，并对保存在数据库中的涉及到患者隐私数据进行脱敏和加密，对于非结构化数据则采用压缩和加密方式存储,存储位置：采用云存储中心系统进行数据存储。
请参阅图1，知识模块，用于与数据模块相连，主要为知识抽取模块，所述知识模块包含有知识抽取模块，使用自然语言处理NLP技术对非结构化数据和半结构化数据进行处理，转换成结构化数据，抽取可用的知识单元，建立知识规则；实体包括：检查类型、检查方式、是否使用造影剂、开单科室、开单医院等；属性：临床诊疗规则中两个或多个“实体”连接的关系，“值”：“实体”对应的结果，包括但不限于以下内容：“检查类型”：CTA、DR、CT、MR、B超等；“使用造影剂”：是，否，年龄：数字；“机构等级”：按照医院管理分为一级、二级，分别分为甲等、乙等、丙等，三级，分为特等、甲等、乙等、丙等；“检查部位”：依据ICD10诊断包按照部位、器官分类；知识融合模块，所述知识模块包含有知识融合模块，包括指代消解，实体消歧；知识加工模块，所述知识模块包含有知识加工模块，知识加工模块内部有三个单元分别为知识推理单元、质量评估单元、知识更新单元，知识推理：按照某项非结构化的影像报告报告对病种、人体系统进行归纳，质量评估：对写入知识图谱中的知识做最后的判断，以提高知识库中内容的准确性，知识更新：知识要定期进行更新，以满足最新的知识需求，可采取“增量更新”或“推倒重建”的方式。
请参阅图1，临床记录，通过语义识别、临床标准词汇，ICD-11汇入到数据存储中；影像数据，用于图像识别，汇入到数据存储中；检验、用药，用于结构化的识别进行数据存储以及数据的识别。
工作原理：首先临床医生可以将患者的全病程医学影像包含病理、脑电图、心电图、检查结果、检验结果、结构化电子病历等信息数据上传并保存在本系统中，其次在回顾性临床研究中，帮助临床医生调用数据，按照入组和排除标准迅速确定纳入对象，省时省力，并避免了信息收集的偏倚和数据的缺失，然后基于数据分类的特性，在临床研究中可帮助改善单病种数据库、多中心研究临床数据资料质量参差不齐的现状，最后卫生政府部门可以在基于此平台的基础上进一步分析数据评估医疗质量，医疗监管，研究地方流行病学，描述疾病临床特征，合理分配医疗资源，调阅可由医生从各自的管理平台进行选择性的调阅，可设置调阅范围和权限，不同使用人员所得权限不同，还可用于后续各类系统的开发，作为标准数据库的存在。
综上所述，该涵盖患者全病程医学影像信息的分类平台，通过数据采集，从医院各业务应用系统中采集原始医疗数据，其中包括临床诊疗、检验检查的文字数据、影像文件的图像数据，再利用数据识别及分类，规整后的格式数据包括图像、诊断文字等，通过数据分析及规整，将归档和存储后的数据进行初步的数据清洗和格式化，将数据中心采集的原始数据进行多维度的清洗，将数据以人体组学信息、病种信息、设备类别和检查类别等为主索引进行多维度的存储，将该存储数据整合临床报告诊断数据和个人数据形成统一标准的格式数据，从而达到对图像信息进行识别标注，诊断信息进行识别归类，对上述格式数据进行挖掘分析、监测管理和进一步应用的效果。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (6)

1.一种涵盖患者全病程医学影像信息的分类平台，其特征在于，包括：
数据模块，用于数据的获取和数据的存储；
知识模块，用于与数据模块相连，主要为知识抽取模块、知识融合模块、知识加工模块；
临床记录，通过语义识别、临床标准词汇，ICD-11汇入到数据存储中；
影像数据，用于图像识别，汇入到数据存储中；
检验、用药，用于结构化的识别进行数据存储以及数据的识别。
2.根据权利要求1所述的一种涵盖患者全病程医学影像信息的分类平台，其特征在于：所述数据模块包含有数据获取模块，DICOM影像文件可直接从设备中获取，患者的基本信息；姓名、性别、年龄检查、时间检查、检查设备型号，直接从影像文件中解析获得。
3.根据权利要求1所述的一种涵盖患者全病程医学影像信息的分类平台，其特征在于：所述数据模块包含有数据存储模块，数据获取后，将各种形态的数据进行格式化；姓名的编码、性别的字典值、年龄单位、检查部位、检查项目统一。
4.根据权利要求1所述的一种涵盖患者全病程医学影像信息的分类平台，其特征在于：所述知识模块包含有知识抽取模块，使用自然语言处理NLP技术对非结构化数据和半结构化数据进行处理，转换成结构化数据，抽取可用的知识单元。
5.根据权利要求1所述的一种涵盖患者全病程医学影像信息的分类平台，其特征在于：所述知识模块包含有知识融合模块，包括指代消解，实体消歧。
6.根据权利要求1所述的一种涵盖患者全病程医学影像信息的分类平台，其特征在于：所述知识模块包含有知识加工模块，知识加工模块内部有三个单元分别为知识推理单元、质量评估单元、知识更新单元。
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