CN116313009A - 一种基于医疗信息的数据系统 - Google Patents

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张述睿
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Abstract

本发明涉及一种基于医疗信息的数据系统，包括医疗数据处理模块，被配置为：获取医疗数据并预处理，得到以患者入院标识为核心的数据格式；医疗算法模型层，被配置为：以预处理后的医疗数据为输入，通过对应的算法模型分别提取医疗数据中的检验信息、影像信息、用药信息、手术信息以及症状信息，作为缓存处理模块的输入；算法融合模块，被配置为：根据得到的数据需求，拆解为数据类型和业务需求形成的组合类别，根据组合类别和预设的算法模型路由表，确定匹配的算法模型，并调用缓存处理模块获得所选取算法模型处理后的数据，根据业务需求确定要输出的数据，经拼装后输出。

Description

一种基于医疗信息的数据系统
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，具体为一种基于医疗信息的数据系统。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。
医疗信息的种类众多，包含患者身份信息、诊疗信息、症状信息以及药物信息等多类型，通常以文本或图像的方式存储在系统中。由于各类信息的敏感程度不同、数据类型不同、用途不同，通常会分布于不同的子系统中，而各子系统中的信息格式不同，每种类型的信息所适合的算法不一致，每种算法在医疗信息中产生的结果也是不一致的，使得各子系统相对独立，引发信息孤岛问题，导致信息在应用时需要调用多个子系统，使服务器空间占用过高，数据系统的运行效率下降。
发明内容
为了解决上述背景技术中存在的技术问题，本发明提供一种基于医疗信息的数据系统，将医疗信息预处理后得到以患者入院标识为核心的标准化数据格式，根据数据类型利用对应的算法模型提取出所需的信息，并根据数据系统接收到的需求将算法模型处理后的信息经拼装后输出，可以根据业务需求和医疗数据类型，调用不同的算法模型进行处理，从而解决信息孤岛问题，从而降低数据在服务器空间内占用情况，并使数据清洗的复杂程度降低。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
本发明的第一个方面提供一种基于医疗信息的数据系统，包括：
医疗数据处理模块，被配置为：获取医疗数据并预处理，得到以患者入院标识为核心的数据格式；
医疗算法模型层，被配置为：以预处理后的医疗数据为输入，通过对应的算法模型分别提取医疗数据中的检验信息、影像信息、用药信息、手术信息以及症状信息，作为缓存处理模块的输入；
算法融合模块，被配置为：根据得到的数据需求，拆解为数据类型和业务需求形成的组合类别，根据组合类别和预设的算法模型路由表，确定匹配的算法模型，并调用缓存处理模块获得所选取算法模型处理后的数据，根据业务需求确定要输出的数据，经拼装后输出。
预处理，包括：
适配不同类型的数据库并建立数据库之间的连接；
根据数据的类型，基于正则表达式过滤掉数据中的无用信息；
根据标准对照表，转换输出为标准化术语并与患者入院标识关联，得到标准化处理后的数据。
得到以患者入院标识为核心的数据格式，具体为：通过患者入院标识，查询检验信息、影像信息、用药信息、手术信息以及症状信息，以入院标识为核心关联查询到的信息。
医疗算法模型层以预处理后的医疗数据为输入，通过对应的算法模型分别提取医疗数据中的检验信息、影像信息、用药信息、手术信息以及症状信息，作为缓存处理模块的输入；具体为：
基于识别模型得到影像信息中包含的疾病信息；
基于对齐算法，解析出患者的检验信息；
基于自然语言处理及命名实体识别，解析出病历中包含的患者症状信息；
基于正则表达式进行匹配，解析出患者用药和手术信息。
缓存处理模块暂存算法模型的处理结果，具体为：
接收每种算法模型处理后的数据；
根据医疗数据的类型选择缓存存储介质；
根据医疗数据的使用频率设定缓存失效时间。
根据得到的数据需求，拆解为数据类型和业务需求形成的组合类别；具体为：建立坐标系，横向坐标表示数据类型，纵向坐标表示业务需求类型，坐标值形成的点表示数据类型和业务需求形成的组合类别。
根据组合类别和预设的算法模型路由表，确定匹配的算法模型；具体为：根据得到的组合类别和预设的算法模型路由表，归类业务需求得到共同信息和需求点，根据共同信息和对应的需求点选择相匹配的算法模型，确定相匹配的算法。
调用缓存处理模块获得所选取算法模型处理后的数据，当缓存处理模块中不存在所需的数据时，通过调用算法模型层产生数据。
还具有安全管理模块，包括脱敏服务子模块和验证服务子模块，算法模型输出的数据前通过验证服务子模块进行鉴权和防篡改验证；医疗数据模块提供给算法模型数据前，通过脱敏服务子模块进行脱敏处理。
与现有技术相比，以上一个或多个技术方案存在以下有益效果：
1、将医疗信息预处理后得到以患者入院标识为核心的标准化数据格式，根据数据类型利用对应的算法模型提取出所需的信息，并根据数据系统接收到的需求将算法模型处理后的信息经拼装后输出，可以根据业务需求和医疗数据类型，调用不同的算法模型进行处理，从而解决信息孤岛问题，降低数据在服务器空间内占用情况，改善数据系统的运行效率。
2、缓存数据处理模块能够根据不同种类的医疗数据种类选择不同的存储介质，医疗行业涉及的影像数据、检查检验数据、医嘱数据等各种结构化、半结构化以及非结构化数据对应着不同的存储介质，将结构化数据和非结构化数据分开存储，结构化数据存储到关系型存储介质中，可单独对此类型数据借助大量成熟的分析工具实现数据洞察，挖掘数据价值。
3、算法融合模块可以根据业务需求和医疗数据类型，调用不同的算法模型进行医疗数据的处理，可充分发挥各种算法的优点。
4、安全管理模块能够保证医疗数据安全，增强患者隐私数据保护，使用算法模型输出的数据前进行鉴权和防篡改验证，避免无权限应用使用。医疗数据模块提供给算法模型数据前，调用脱敏服务进行脱敏，避免患者隐私数据进入模型，将患者隐私数据和算法模型隔离，避免患者隐私数据泄露。
附图说明
构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。
图1是本发明一个或多个实施例提供的系统功能架构示意图；
图2是本发明一个或多个实施例提供的算法融合模块的工作流程图。
具体实施方式
下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。
应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本发明提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本发明的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
针对医疗信息现有技术存在多种算法处理不同类型的数据，例如机器学习(ML)、机器人流程自动化(RPA)、计算机视觉(CV)和自然语言处理(NLP)等，不同的医疗信息类型可以通过不同的算法得到所需的结果。
例如，患者身份信息可以通过自然语言处理的方式，从病历数据中提取到年龄、性别等信息，也可以得出患者的既往病史，现病史等信息。
单种算法只能在单一类型的医疗信息中发挥作用，系统内的信息处理需要对患者从入院到出院全部的医疗信息算法处理后的结果聚合后才能满足需求。而发明人发现，目前针对医疗信息的数据系统中，会根据数据类型和用途的不同，将数据保存在多个子系统中，子系统中的信息格式不同，每种类型的信息所适合的算法不一致，每种算法在医疗信息中产生的结果也是不一致的，使得各子系统相对独立，导致信息在应用时需要调用多个子系统，导致服务器空间占用过高，数据清洗的复杂程度较高。
因此，以下实施例给出一种基于医疗信息的数据系统，将医疗信息预处理后得到以患者入院标识为核心的标准化数据格式，根据数据类型利用对应的算法模型提取出所需的信息，并根据数据系统接收到的需求将算法模型处理后的信息经拼装后输出，可以根据业务需求和医疗数据类型，调用不同的算法模型进行处理，从而解决信息孤岛问题，从而降低数据在服务器空间内占用情况，并使数据清洗的复杂程度降低。
实施例一：
如图1-2所示，一种基于医疗信息的数据系统，包括：
医疗数据处理模块，被配置为：获取医疗数据并预处理，得到以患者入院标识为核心的数据格式；
医疗算法模型层，被配置为：以预处理后的医疗数据为输入，通过对应的算法模型分别提取医疗数据中的检验信息、影像信息、用药信息、手术信息以及症状信息，作为缓存处理模块的输入；
算法融合模块，被配置为：根据得到的数据需求，拆解为数据类型和业务需求形成的组合类别，根据组合类别和预设的算法模型路由表，确定匹配的算法模型，并调用缓存处理模块获得所选取算法模型处理后的数据；根据组合类别确定要关联的数据，输出与患者入院标识关联后的数据。
具体的：
医疗数据处理模块获取医疗系统内的各种数据，进行标准化处理后，形成易于处理且以患者为中心的数据形式；具体为：
Ⅰ适配不同类型的数据库；
获取数据库的类型信息，根据获得的数据库类型信息，基于连接方式包选择相匹配的连接方式，建立数据库之间的连接，完成适配。
医疗系统内的各种数据通常保存在本体的数据库中或云平台中，本实施例建立本地数据库和云平台之间的数据通信。
Ⅱ清洗各类医疗文本数据；
基于正则表达式过滤掉数据中的无用信息，例如，患者所在地的邮政编码、无法识别的特殊符号等。
根据数据的类型，多次调整正则表达式进行过滤，直到符合医疗算法模型层接口的要求。
Ⅲ标准化各类医疗文本数据格式；具体为：
循环输入不同类型的医疗数据，读取与输入类型匹配的医疗术语标准对照表；
根据标准对照表转换输出为标准化术语并与患者入院标识关联，得到标准化处理后的数据。
Ⅳ建立以患者入院标识为核心的数据形式；
通过患者入院标识，查询检验信息、影像信息、用药信息、手术信息以及症状信息，查询后以入院标识为核心关联(拼装)查询到的信息。
医疗算法模型层接收处理后的标准化数据，其中加载多种类的算法模型，分别处理不同的医疗文本，处理后的医疗文本作为缓存处理模块的输入，具体为：
Ⅰ接收标准化后的，以患者入院标识为核心的数据；
Ⅱ处理数据；
影像结论信息使用LSTM+CRF(已有的一种识别模型)识别出结论中包含的疾病信息。
检验信息使用galechurch(一种对齐算法)进行信息对齐，解析出患者的标准检验项目信息。
病历信息使用NLP+NER(自然语言处理+命名实体识别)进行实体识别，解析出病历中包含的患者症状信息。
用药+手术信息则使用正则表达式进行匹配，解析出患者用药和手术信息。
本实施例中，每种数据类型对应的算法预先设定。
Ⅲ输出处理后的数据作为缓存处理模块的输入；
利用不同的算法模型，从以患者入院标识为核心的数据中，提取出疾病信息、检验项目信息、症状信息、用药信息和手术信息作为输出，这部分信息均与患者入院标识产生关联，并能够依据患者入院标识查询到对应的信息。
缓存处理模块暂存算法模型的处理结果，具体为：
Ⅰ接收每种算法模型处理后的数据；
Ⅱ根据医疗数据类型选择缓存存储介质；
医疗数据存在一些客观的选择条件，疾病数据、检验数据、用药信息属于结构化数据，会选择关系型数据库存储，医嘱，检查，症状信息属于非结构化数据，选择文档型数据库存储。在医疗领域中这部分数据的类型是固定的。
Ⅲ根据医疗数据使用频率设定缓存失效时间。
算法融合模块接收医疗系统的需求并拆解，根据需求调用缓存处理模块中暂存的各算法模型处理后的数据，通过算法融合模块融合各算法模型处理后的医疗文本，输出融合后的数据，从而形成以患者为中心的智能画像；具体为：
Ⅰ接收医疗系统请求；
Ⅱ拆解医疗系统请求中的业务需求，获取需要的数据类型，数据类型和业务需求形成组合类别；
本实施例采用象限分解法，横向坐标表示数据类型(检验信息A、检查信息B、用药信息C、手术信息D、症状信息E)，纵向坐标表示业务需求类型(检验需求01、检查需求02、用药需求03、手术需求04、症状需求05)，通过坐标系中，点的坐标值来表示数据类型和业务需求形成的组合类别。
例如，检验信息含有用药需求，形成A03组合类别，手术信息含有症状需求，形成D05组合类别。
Ⅲ根据得到的组合类别和获取的算法模型路由表，按照相似需求点进行归类，找出共同的信息和需求点，根据共同信息和对应的需求点选择相匹配的算法模型，从而选择与此信息和需求最适合的算法。
本实施例中，算法模型路由表为自定义维护的对照表，例如，组合类别是D05组合类别，表示当前组合类别中含有结构化数据手术信息和非结构化数据症状信息，对照表会返回使用正则表达式解析的手术信息和使用自然语言处理和命名实体识别解析的症状信息。
本实施例中，共同的信息指的是数据的类型，例如，组合类别中都属于结构化数据的这部分信息。
本实施例中，需求点是指满足业务需求的输出信息。
本实施例在选择算法模型时，根据设定的经验表选取，如果经验表获取不到的话，会弹出提醒，由人工介入选择所需的算法模型。
Ⅳ调用缓存处理模块，获取算法模型处理后的数据。
当缓存处理模块中不存在所需的数据时，通过调用算法模型层产生数据。
Ⅴ根据数据类型和业务需求形成的组合类别，获取业务需求数据拼装列表，确定要拼装(关联)的数据；
Ⅵ拼装(关联)算法模块处理后的数据；
Ⅶ输出拼装(关联)后的数据。
为保证医疗数据安全，增强患者隐私数据保护，本实施例加入安全管理模块，安全管理模块包括脱敏服务和验证服务两个子模块，使用算法模型输出的数据前进行鉴权和防篡改验证，避免无权限应用使用。医疗数据模块提供给算法模型数据前，调用脱敏服务进行脱敏，避免患者隐私数据进入模型，将患者隐私数据和算法模型隔离，避免患者隐私数据泄露。
验证服务子模块，被配置为：
Ⅰ接收算法融合模块传入的验证信息；
Ⅱ调用验证服务，鉴权和防篡改验证。
脱敏服务子模块，被配置为：
Ⅰ接收医疗数据；
Ⅱ处理患者隐私信息；
Ⅲ输出脱敏后医疗数据。
上述系统针对当前不同种类医疗系统存储介质不一致，不同类型数据差异大，数据离散化程度高等难点，借助标准化将医疗数据文本统一标准，解决当前医院内实际存在的信息化厂商不一致，各系统相对独立，算法不统一导致的信息孤岛问题，为算法模型提供相对统一的数据种类，降低数据清洗的复杂度。
缓存数据处理模块可根据不同种类的医疗数据种类选择不同的存储介质，当前医疗行业的人工智能平台并未考虑根据医疗数据种类选择不同存储介质存储算法处理结果，医疗行业涉及的PACS影像数据、检查检验数据、医嘱数据等各种结构化、半结构化以及非结构化数据需要保存在不同的存储介质中。根据数据种类选择不同类型的存储介质，能够防止服务器存储空间滥用，降低存储成本，将结构化数据和非结构化数据分开存储，结构化数据存储到关系型存储介质中，可单独对此类型数据借助大量成熟的分析工具实现数据洞察，挖掘数据价值。
算法融合模块根据业务需求和医疗数据种类，调用不同的模型进行医疗数据的处理，可充分发挥各种人工智能算法的优点。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于医疗信息的数据系统，其特征在于，包括：
医疗数据处理模块，被配置为：获取医疗数据并预处理，得到以患者入院标识为核心的数据格式；
医疗算法模型层，被配置为：以预处理后的医疗数据为输入，通过对应的算法模型分别提取医疗数据中的检验信息、影像信息、用药信息、手术信息以及症状信息，作为缓存处理模块的输入；
算法融合模块，被配置为：根据得到的数据需求，拆解为数据类型和业务需求形成的组合类别，根据组合类别和预设的算法模型路由表，确定匹配的算法模型，并调用缓存处理模块获得所选取算法模型处理后的数据，根据业务需求确定要输出的数据，经拼装后输出。
2.如权利要求1所述的一种基于医疗信息的数据系统，其特征在于，所述预处理，包括：
适配不同类型的数据库并建立数据库之间的连接；
根据数据的类型，基于正则表达式过滤掉数据中的无用信息；
根据标准对照表，转换输出为标准化术语并与患者入院标识关联，得到标准化处理后的数据。
3.如权利要求1所述的一种基于医疗信息的数据系统，其特征在于，得到以患者入院标识为核心的数据格式，具体为：通过患者入院标识，查询检验信息、影像信息、用药信息、手术信息以及症状信息，以入院标识为核心关联查询到的信息。
4.如权利要求1所述的一种基于医疗信息的数据系统，其特征在于，医疗算法模型层以预处理后的医疗数据为输入，通过对应的算法模型分别提取医疗数据中的检验信息、影像信息、用药信息、手术信息以及症状信息，作为缓存处理模块的输入；包括：
基于识别模型得到影像信息中包含的疾病信息；
基于对齐算法，解析出患者的检验信息；
基于自然语言处理及命名实体识别，解析出病历中包含的患者症状信息；
基于正则表达式进行匹配，解析出患者用药和手术信息。
5.如权利要求1所述的一种基于医疗信息的数据系统，其特征在于，缓存处理模块暂存算法模型的处理结果，具体为：
接收每种算法模型处理后的数据；
根据医疗数据的类型选择缓存存储介质；
根据医疗数据的使用频率设定缓存失效时间。
6.如权利要求1所述的一种基于医疗信息的数据系统，其特征在于，根据得到的数据需求，拆解为数据类型和业务需求形成的组合类别；具体为：建立坐标系，横向坐标表示数据类型，纵向坐标表示业务需求类型，坐标值形成的点表示数据类型和业务需求形成的组合类别。
7.如权利要求1所述的一种基于医疗信息的数据系统，其特征在于，根据组合类别和预设的算法模型路由表，确定匹配的算法模型；具体为：根据得到的组合类别和预设的算法模型路由表，归类业务需求得到共同信息和需求点，根据共同信息和对应的需求点选择相匹配的算法模型，确定相匹配的算法模型。
8.如权利要求1所述的一种基于医疗信息的数据系统，其特征在于，调用缓存处理模块获得所选取算法模型处理后的数据，当缓存处理模块中不存在所需的数据时，通过调用算法模型产生数据。
9.如权利要求1所述的一种基于医疗信息的数据系统，其特征在于，还具有安全管理模块，包括脱敏服务子模块和验证服务子模块。
10.如权利要求9所述的一种基于医疗信息的数据系统，其特征在于，算法模型输出的数据前通过验证服务子模块进行鉴权和防篡改验证；医疗数据模块提供给算法模型数据前，通过脱敏服务子模块进行脱敏处理。
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