CN116705164B - 一种基于大数据的消化科医疗信息处理方法及系统 - Google Patents

一种基于大数据的消化科医疗信息处理方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于大数据的消化科医疗信息处理方法及系统。所述方法包括以下步骤：获取患者数据集，基于患者数据集利用16SrRNA测序进行肠道菌群检测，生成肠道菌群视图数据；基于肠道菌群视图数据进行日常病患烟酒指数计算，生成肠道代谢综合评估指数数据；基于肠道代谢综合评估指数数据进行多元数据关联，生成烟酒菌群关联数据集；基于消化功能数据集以及患者数据集进行肠道异常地理区域聚集监测，实现消化科医疗信息处理；本发明通过对患者数据集进行数据处理，实现高效率的消化科医疗信息处理以及综合性的肠道数据监测和管理。

Description

一种基于大数据的消化科医疗信息处理方法及系统
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，尤其是涉及一种基于大数据的消化科医疗信息处理方法及系统。
背景技术
随着医疗技术的进步和信息化水平的提高，消化科医疗领域积累了大量的医疗数据，包括患者个人信息数据、检查结果数据等，这些数据蕴含着宝贵的医疗知识和经验，可以用于疾病诊断、治疗方案制定和医疗质量改进等方面，然而，由于数据规模庞大、多样性和复杂性，传统的医疗信息处理方法数据处理效率慢、数据处理手段单一，因此，如何开发一种高效、综合性的肠道数据监测和管理的消化科医疗信息处理方法及系统成为亟待解决的问题。
发明内容
有鉴于此，有必要提供一种基于大数据的消化科医疗信息处理方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。
为实现上述目的，本发明提供一种基于大数据的消化科医疗信息处理方法，所述方法包括以下步骤：
步骤S1：获取患者数据集，其中患者数据集包括生活习性数据集、消化功能数据集以及患者信息数据集，基于患者数据集利用16SrRNA测序进行肠道菌群检测，生成肠道菌群视图数据；
步骤S2：基于生活习性数据集以及肠道菌群视图数据进行日常病患烟酒指数计算，生成肠道代谢综合评估指数数据；
步骤S3：基于肠道代谢综合评估指数数据进行多元数据关联，生成烟酒菌群关联数据集；
步骤S4：基于消化功能数据集以及烟酒菌群关联数据集利用影像学诊断进行肠道黏膜有害菌数据三维图像获取，生成烟酒菌群黏膜异常多模态影像数据；
步骤S5：基于患者信息数据集进行地理位置密度信息提取，生成患者区域密度安全信息数据集；
步骤S6：基于烟酒菌群黏膜异常多模态影像数据以及患者区域密度安全信息数据集利用空间分析进行肠道异常地理区域聚集监测，实现消化科医疗信息处理。
本发明提供了一种基于大数据的消化科医疗信息处理方法，该方法结合生活习性数据集、消化功能数据集以及患者信息数据集，通过对肠道样本进行分析和处理，最终生成肠道菌群视图数据，利用不同的分析方法和工具，如Alpha多样性分析、数据可视化和代谢组学技术，进一步研究肠道菌群与烟酒行为的关联以及菌群与黏膜异常的关系，利用定位技术、无线通信技术和GIS技术等实现了患者地理位置信息获取、实时数据传输和区域监测，实现对肠道异常地理区域聚集监测，通过PCR扩增、数据清洗、样本建库和高通量测序等步骤，实现了肠道微生物DNA数据的获取和菌群数据的注释。在烟酒行为和菌群关联的分析中，采用了多种数据分析方法和匹配算法，如Beta多样性分析、局部敏感哈希算法和代谢组学技术，揭示了菌群烟酒代谢通路的关联，在肠道黏膜异常评估方面，提出了基于黏膜影像结构数据和消化功能数据的异常检测计算公式，以及基于影像分割和特征提取的方法，实现了烟酒菌群黏膜异常的评估和多模态影像数据的融合，应用了流体动力学模拟和GIS技术，实现了病原菌传播路径范围的建模和影响区域的确定，通过整合多源数据和多种技术手段，提供了一种高效、综合性的肠道数据监测和管理方法，为进一步研究肠道菌群的影响提供了新的思路和方法。
优选地，步骤S1包括以下步骤：
步骤S11：获取患者数据集，其中患者数据集包括生活习性数据集、消化功能数据集、患者信息数据集，基于患者数据集进行肠道样本类型确定，生成肠道样本类型数据；
步骤S12：基于肠道样本类型数据进行DNA提取，生成肠道微生物总DNA数据；
步骤S13：基于肠道微生物总DNA数据利用16SrRNA基因特定引物对微生物的16SrRNA基因进行PCR扩增，生成肠道PCR产物；
步骤S14：基于肠道PCR产物利用数据清洗进行非特异性产物去除，生成肠道纯净PCR产物；
步骤S15：基于肠道纯净PCR产物进行样本建库，生成肠道样本文库；
步骤S16：基于肠道样本文库利用Illumina高通量测序仪进行高通量测序，生成DNA序列数据；
步骤S17：基于DNA序列数据利用Greengenes数据库对DNA序列数据进行分类学注释，生成肠道菌群数据集；
步骤S18：基于肠道菌群数据集利用微生物多样性Alpha分析技术进行菌群数据多样性分析，生成肠道菌群指数数据；
步骤S19：基于肠道菌群指数数据利用Qiime2进行数据可视化，生成肠道菌群视图数据。
本发明首先获取详细的患者信息和相关数据，为后续的肠道微生物研究提供准确的样本分类和特征信息，得到肠道微生物群落的遗传物质，为后续的分子生物学分析和遗传信息解读，基于患者数据集，能够准确确定肠道样本类型，这对于研究肠道微生物的不同组成和功能至关重要，通过样本类型的确定，可以更好地针对特定研究目的选择适当的实验和分析策略，本发明的方法能够有效地提取肠道微生物的总DNA，通过优化的提取步骤和技术，可以获得高质量的DNA样本，保证后续的分析和测序的准确性和可靠性，利用特定引物对16SrRNA基因进行PCR扩增，本发明的方法能够高效地获取肠道微生物群落的16SrRNA基因片段，保证了后续的菌群分析的准确性和可比性，采用数据清洗技术，能够去除肠道PCR产物中的非特异性产物，提高PCR产物的纯度和质量，这有助于减少干扰信号和杂质的存在，提高后续分析的可靠性和解读的准确性，通过利用Illumina测序技术，本发明的方法能够生成大规模的肠道微生物DNA序列数据。这些数据提供了肠道微生物群落遗传信息的全面描述，为深入了解肠道微生物的组成和功能奠定了基础，基于DNA序列数据，本发明的方法采用Greengenes进行分类学注释，能够准确地鉴定肠道微生物群落的组成。通过将序列与已知的菌株数据库进行比对和注释，可以确定菌种的归属和分类, 利用Alpha多样性指数对菌群数据集进行分析，揭示了肠道微生物群落的多样性水平，同时，通过采用Qiime2进行数据可视化，可以将复杂的菌群数据转化为直观的图形化形式，更好地理解和比较不同样本之间的差异和模式。
优选地，步骤S2包括以下步骤：
步骤S21：基于生活习性数据集以及肠道菌群视图数据利用Beta多样性分析进行数据分析，生成样本内菌群多样性水平数据；
步骤S22：根据生活习性数据集进行烟酒行为特征提取，生成烟酒行为特征指标数据；
步骤S23：基于样本内菌群多样性水平数据以及烟酒行为特征指标数据利用匹配算法进行相似性比较关联，生成菌群烟酒关联节点数据；
步骤S24：基于菌群烟酒关联节点数据利用局部敏感哈希算法进行数据项特征近似匹配，生成菌群烟酒关联近似数据；
步骤S25：基于菌群烟酒关联近似数据利用代谢组学技术进行菌群烟酒代谢通路揭示，生成菌群烟酒代谢通路关联数据；
步骤S26：基于菌群烟酒代谢通路关联数据利用肠道代谢综合评估指数计算公式进行指数综合计算，生成肠道代谢综合评估指数数据。
本发明利用Beta多样性分析揭示样本内菌群多样性水平的差异，包括群落结构和组成的差异，有助于研究人员了解不同患者之间肠道微生物群落的差异和相似性，为深入探究菌群与生活习性之间的关联性提供重要线索，从生活习性数据中提取烟酒行为特征指标数据。这些指标数据反映了患者的烟酒消费情况，包括吸烟频率、饮酒量等，为后续的菌群烟酒关联分析提供了重要的参考和指导，基于样本内菌群多样性水平数据和烟酒行为特征指标数据利用匹配算法进行相似性比较关联，将菌群多样性数据和烟酒行为特征指标数据进行匹配和关联，发现菌群与烟酒行为之间的相似性关系，这有助于识别具有相似菌群多样性水平和烟酒行为特征的患者群体，利用局部敏感哈希算法对菌群烟酒关联节点数据进行近似匹配，识别具有相似特征的数据项。这种近似匹配有助于发现潜在的菌群-烟酒关联模式和特征，利用代谢组学技术揭示菌群-烟酒关联的代谢通路，即菌群与烟酒之间的相互作用和影响机制。这有助于深入了解菌群与烟酒消费之间的关联性，为研究烟酒对人体健康的影响提供了重要线索，根据菌群烟酒代谢通路关联数据，利用特定的计算公式计算肠道代谢综合评估指数。这个指数反映了菌群与烟酒之间综合关联的程度，为评估烟酒对肠道微生物群落的整体影响提供了一种定量的衡量方式，通过多样性分析、关联分析、代谢通路揭示和综合指数计算等步骤，揭示菌群与烟酒之间的关联性和相互作用机制，为进一步研究肠道微生物与烟酒消费之间的关系提供了重要的工具和方法。
优选地，步骤S26中的肠道代谢综合评估指数计算公式具体为：
；
其中，为肠道代谢综合评估指数数据，/>为菌群烟酒代谢通路关联数据中的个体烟草摄入程度，/>为菌群烟酒代谢通路关联数据中的个体酒精摄入程度，/>为菌群烟酒代谢通路关联数据中的个体菌群多样性数据，/>为菌群烟酒代谢通路关联数据中的个体菌群相对丰度数据，/>为菌群烟酒代谢通路关联数据中的肠道健康状况评分，/>为菌群烟酒代谢通路关联数据中的脏器损伤评分数据，/>为肠道炎症指标，/>为肠道黏膜完整性指标数据，/>为个体代谢率，/>为个体年龄数据。
本发明利用一种肠道代谢综合评估指数计算公式，该公式综合考虑了个体的烟酒行为特征、菌群多样性、健康状况、肠道炎症指标、黏膜完整性、代谢率和年龄等多个因素，用于计算肠道代谢综合评估指数数据，以评估肠道烟酒相关情况的综合程度，公式中的各个参数代表了不同方面的指标或数据，个体烟草摄入程度和酒精摄入程度/>反映了个体的烟酒行为特征，菌群多样性/>和菌群相对丰度/>反映了菌群与烟酒的关联程度，肠道健康状况评分/>和脏器损伤评分/>反映了肠道的整体健康状况，肠道炎症指标/>和黏膜完整性指标/>反映了炎症和黏膜完整性的情况，个体代谢率/>和年龄/>反映了个体的代谢和年龄特征，利用函数关系/>；通过将个体的烟草/>和酒精摄入程度/>进行加法运算以及利用个体的菌群多样性/>、菌群烟酒代谢通路关联数据中的个体菌群相对丰度数据/>获取乘积，可以综合考虑个体对烟草和酒精的摄入程度反映个体菌群的整体状态，高菌群多样性和高菌群相对丰度可能共同指示着菌群的健康状况，因此将它们进行乘法运算可以更全面地反映菌群与烟酒的关联，通过函数关系中菌群烟酒代谢通路关联数据中的脏器损伤评分数据/>以及菌群烟酒代谢通路关联数据中的肠道健康状况评分/>的相加和与函数关系；进行乘积计算，反映炎症与黏膜完整性的相对关系对肠道以及脏器的影响，从而综合获取肠道代谢综合评估指数数据/>。
优选地，步骤S3包括以下步骤：
步骤S31：基于肠道代谢综合评估指数数据进行特征向量化，生成菌群特征向量数据；
步骤S32：获取肠道菌群视图数据，基于菌群特征向量数据以及肠道菌群视图数据进行多模态数据融合，生成菌群相对丰度数据；基于菌群相对丰度数据利用核磁共振进行代谢物分析，生成代谢物定量数据；
步骤S33：基于菌群相对丰度数据以及代谢物定量数据利用克鲁斯卡尔-沃利斯检验进行菌群丰度代谢物浓度差异比较，生成菌群丰度代谢物差异数据；
步骤S34：获取烟酒行为特征指标数据，基于烟酒行为特征指标数据利用pH电极进行肠道pH值检测，生成烟酒pH效应平衡数据；
步骤S35：基于菌群丰度代谢物差异数据以及烟酒pH效应平衡数据利用质谱分析进行菌群生长环境检测，生成菌群生态环境数据集；
步骤S36：基于菌群丰度代谢物差异数据、烟酒pH效应平衡数据以及菌群生态环境数据集进行多源数据流融合，生成烟酒菌群关联数据集。
本发明将肠道代谢综合评估指数数据转化为菌群特征向量数据，这种向量化过程有助于对烟酒对菌群的影响进行量化和比较，为后续的数据融合和关联分析提供了基础数据，将菌群特征向量数据与肠道菌群视图数据进行融合，生成菌群相对丰度数据。这种数据融合能够综合利用多种数据来源，提高菌群丰度数据的准确性和全面性，为后续的代谢物分析和差异比较提供更可靠的基础，利用核磁共振技术对菌群相对丰度数据进行代谢物定量分析，生成代谢物定量数据，这种分析能够揭示菌群与代谢物之间的关系，为进一步的差异比较和环境检测提供重要的定量数据支持，利用pH电极技术对肠道pH值进行测量，生成烟酒pH效应平衡数据，这种检测为后续评估烟酒对肠道环境的影响提供基础，利用质谱分析技术对菌群生长环境进行检测，生成菌群生态环境数据集，揭示菌群在不同生长环境下的代谢特征和适应能力，将不同来源的数据进行融合，生成烟酒菌群关联数据集。这种数据融合能够综合考虑菌群丰度、代谢物差异和生态环境等多个因素，提供更全面、准确的烟酒菌群关联数据，为深入研究菌群与烟酒消费之间的关系提供重要的分析基础。
优选地，步骤S4包括以下步骤：
步骤S41：基于消化功能数据集以及烟酒菌群关联数据集利用数据清洗进行异常值去除，生成烟酒菌群黏膜指数数据；
步骤S42：获取黏膜影像结构数据，其中黏膜影像结构数据利用胶囊内镜进行黏膜结构数据监测获取；
步骤S43：获取区间检测规则数据，基于区间检测规则数据以及黏膜影像结构数据利用影像分割进行区域结构影像数据分割，生成肠道黏膜特定区间数据；
步骤S44：基于肠道黏膜特定区间数据利用灰度共生矩阵进行特征提取，生成肠道黏膜形态数据；
步骤S45：基于烟酒菌群黏膜指数数据以及肠道黏膜形态数据利用综合烟酒菌群黏膜异常评估计算公式进行异常检测计算，生成肠道烟酒菌群黏膜异常指数数据；
步骤S46：基于肠道烟酒菌群黏膜异常指数数据利用数据归一化进行多模态分布匹配数据融合，生成烟酒菌群黏膜异常多模态影像数据。
本发明利用数据清洗技术对消化功能数据和烟酒菌群关联数据进行处理，生成烟酒菌群黏膜指数数据，提高数据的准确性和可靠性，通过数据清洗后，生成烟酒菌群黏膜指数数据，该指数反映了烟酒消耗与菌群黏膜的关联程度，这种指数数据可以用于评估烟酒对肠道菌群黏膜的影响，使用胶囊内镜技术对患者的消化道进行检测和监测，获取黏膜影像结构数据。胶囊内镜是一种无创的检测方法，可以在患者的消化道内实时获取影像数据，包括黏膜的结构和形态信息，利用区间检测规则数据和黏膜影像结构数据进行影像分割，将黏膜影像数据划分为不同的区域结构，生成肠道黏膜特定区间数据，影像分割可以将黏膜影像数据根据其内部的区域特征进行划分，如不同的细胞层、组织结构等，这种区域结构影像数据分割可以提取出特定区间的黏膜数据，利用灰度共生矩阵技术对肠道黏膜特定区间数据进行特征提取，生成肠道黏膜形态数据，通过计算图像中像素之间的灰度关系，提取出图像的纹理特征，通过应用灰度共生矩阵分析黏膜影像的纹理特征，可以量化描述黏膜的形态特征，如纹理的粗糙度、方向性，利用综合烟酒菌群黏膜异常评估计算公式，结合烟酒菌群黏膜指数数据和肠道黏膜形态数据进行异常检测计算，生成肠道烟酒菌群黏膜异常指数数据，这种综合评估可以综合考虑烟酒的消耗与菌群黏膜的形态特征，通过计算异常指数来评估烟酒对肠道菌群黏膜的异常影响程度，为烟酒相关疾病的早期诊断和干预提供参考依据，利用数据归一化技术对肠道烟酒菌群黏膜异常指数数据进行处理，使不同来源的数据具有可比性和可融合性，通过多模态分布匹配数据融合，将烟酒菌群黏膜异常指数数据与其他相关数据进行结合，生成烟酒菌群黏膜异常多模态影像数据，这种数据融合能够将不同数据源的信息相互补充，提高异常检测的准确性和可靠性，为烟酒相关疾病的诊断和治疗提供更全面的信息支持。
优选地，步骤S45中的综合烟酒菌群黏膜异常评估计算公式具体为：
；
其中，为肠道烟酒菌群黏膜异常指数数据，/>为指数函数，表示以自然对数为底的指数，/>为肠道代谢综合评估指数数据，/>为肠道黏膜形态数据，/>为烟酒平均摄入程度，F为菌群多样性和相对丰度的平均值，/>为平方根函数， />为肠道健康状况评分，/>为脏器损伤评分，/>为肠道炎症指标，/>为肠道黏膜完整性指标，/>为烟酒菌群黏膜指数数据中的肠道长度数据。
本发明利用一种综合烟酒菌群黏膜异常评估计算公式，该公式通过将烟酒综合指数数据与其他因素相加，将烟酒行为的影响考虑在内，并在综合评估中给予相应的权重，进行综合指数的计算，其中通过将肠道健康状况评分和脏器损伤评分/>这两项指标的乘积考虑在公式中，可以综合评估菌群与烟酒因素对肠道健康和黏膜异常的影响，同时，由于指数函数中的开方操作，可以使这两项指标的权重在评估中更加平衡，将菌群烟酒代谢通路关联数据中的肠道健康状况评分/>和脏器损伤评分/>的乘积/>；与肠道炎症指标/>的肠道黏膜完整性指标/>次方使用平方根函数进行开平方根操作，根据实际需求调整这两项对异常评估的权重，并在平方根的变换下使其更符合实际数据的分布特征，将烟酒菌群黏膜指数数据中的肠道长度数据/>使用自然对数函数进行处理，对数函数的使用可以在较大的数值范围内对W进行压缩，降低其对最终评估结果的影响，使得其他因素在公式中的权重更加平衡，更好地处理不同因素之间的关系，调整各个因素在综合评估中的权重，以得到更准确和全面的肠道烟酒菌群黏膜异常指数数据/>。
优选地，步骤S5包括以下步骤：
步骤S51：基于患者信息数据集利用定位技术进行实时地理位置信息获取，生成患者地理区域数据；
步骤S52：基于患者地理区域数据利用无线通信技术进行实时数据传输，生成患者位置云端数据；
步骤S53：基于患者位置云端数据利用热力图进行患者分布密度展示，生成患者密度热力图数据集；
步骤S54：基于患者密度热力图数据集利用数据脱敏进行实名信息脱敏处理，生成患者区域密度安全信息数据集。
本发明通过利用定位技术进行实时地理位置信息获取，生成患者地理区域数据。该方法可以实时追踪患者的位置，并获取与其相关的地理信息，利用无线通信技术实现患者地理区域数据的实时传输，生成患者位置云端数据，通过无线通信技术，患者的地理区域数据可以快速、安全地传输到云端存储或其他数据处理平台，利用热力图技术对患者位置云端数据进行处理，生成患者密度热力图数据集，热力图能够直观展示患者在特定地理区域的分布密度情况，可以帮助研究人员、医生和决策者更好地了解患者的分布情况，利用数据脱敏技术对患者密度热力图数据集进行处理，生成患者区域密度安全信息数据集。数据脱敏技术能够保护患者的隐私信息，对患者的实名信息进行脱敏处理，确保数据的安全性和隐私保护，同时保持数据的可用性，为患者研究和数据分析提供安全的基础。
优选地，步骤S6包括以下步骤：
步骤S61：基于烟酒菌群黏膜异常多模态影像数据进行肠道黏膜异常病原菌检测，生成PCR肠道黏膜病原菌数据；
步骤S62：基于PCR肠道病原菌数据利用经肛门超声进行病原菌数据到结肠测距，生成病原菌体外泄出距离数据；
步骤S63：基于病原菌体外泄出距离数据以及患者区域密度安全信息数据集利用插值分析进行病原菌外泄区域计算，生成病原菌外泄区域数据；
步骤S64：基于病原菌外泄区域数据利用流体动力学模拟进行流体动力学模型建立，生成病原菌传播路径范围模型数据；
步骤S65：基于病原菌传播路径范围模型数据利用GIS技术进行病原菌影响特定区域确定，生成病原菌传播范围区域数据；
步骤S66：基于病原菌传播范围区域数据利用无线通信技术进行云平台实时上传监测，实现区域实时管控肠道疾病传染实时监测管理消化科医疗信息数据。
本发明利用聚合酶链反应技术对烟酒菌群黏膜异常多模态影像数据进行分析和处理，结合患者区域密度安全信息数据集，实现对肠道黏膜中异常病原菌的检测，生成PCR肠道黏膜病原菌数据，提高病原菌检测的准确性和效率，利用经肛门超声技术对PCR肠道病原菌数据进行测距，生成病原菌体外泄出距离数据，经肛门超声技术能够实时、无创地获取肠道内部的结构信息，结合PCR肠道病原菌数据，可以定量测量病原菌的泄出距离，为病原菌的传播路径分析提供重要数据，利用插值分析技术结合病原菌体外泄出距离数据和患者区域密度安全信息数据集，计算病原菌的外泄区域，生成病原菌外泄区域数据。插值分析能够基于已知数据点推测未知位置的值，通过对病原菌体外泄出距离数据的分析和插值计算，可以确定病原菌的外泄区域，为疾病传播的预测和控制提供有益的依据，利用流体动力学模拟技术结合病原菌外泄区域数据，建立流体动力学模型，生成病原菌传播路径范围模型数据，流体动力学模拟可以模拟病原菌在流体介质中的传播过程，通过建立病原菌传播路径范围模型，可以更准确地预测和评估病原菌的传播范围和路径，利用GIS技术结合病原菌传播路径范围模型数据，确定病原菌的影响特定区域，生成病原菌传播范围区域数据。GIS技术可以对空间数据进行处理和分析，结合病原菌传播路径范围模型数据，可以确定病原菌的传播范围和影响特定区域，为制定疾病防控措施和资源调配提供有益的信息，利用无线通信技术将病原菌传播范围区域数据实时上传至云平台，实现对区域内肠道疾病传染的实时监测和管控。通过无线通信技术，病原菌传播范围区域数据可以快速、安全地传输到云平台，实现对肠道疾病传染的实时监测和管理，为医疗机构和决策者提供及时的数据支持和决策依据。
在本说明书中，还提供了一种基于大数据的消化科医疗信息处理系统，包括：
肠道菌群检测模块，用于获取患者数据集，基于患者数据集利用16SrRNA测序进行肠道菌群检测，生成肠道菌群视图数据；
日常病患烟酒指数计算模块，用于生活习性数据集以及肠道菌群视图数据进行日常病患烟酒指数计算，生成肠道代谢综合评估指数数据；
多元数据关联模块，用于基于肠道代谢综合评估指数数据进行多元数据关联，生成烟酒菌群关联数据集；
肠道黏膜有害菌数据三维图像获取模块，用于基于消化功能数据集以及烟酒菌群关联数据集利用影像学诊断进行肠道黏膜有害菌数据三维图像获取，生成烟酒菌群黏膜异常多模态影像数据；
地理位置密度信息提取模块，用于基于患者信息数据集进行地理位置密度信息提取，生成患者区域密度安全信息数据集；
肠道异常地理区域聚集监测模块，用于基于烟酒菌群黏膜异常多模态影像数据以及患者区域密度安全信息数据集利用空间分析进行肠道异常地理区域聚集监测，实现消化科医疗信息处理。
本发明提供一种基于大数据的消化科医疗信息处理系统，该系统能够实现本发明所述任意一种基于大数据的消化科医疗信息处理方法，实现数据的获取、运算、生成，通过获取患者信息数据集，并对其中的图文信息按照已设计的指令顺序进行操作，生成预处理图文信息，再通过预处理图文信息进行肠道黏膜有害菌数据三维图像获取，生成烟酒菌群黏膜异常多模态影像数据，根据烟酒菌群黏膜异常多模态影像数据进行肠道异常地理区域聚集监测，实现消化科医疗信息处理，系统内部遵循设定的指令集完成方法运行步骤，推动完成消化科医疗信息处理。
本发明提出了一种基于大数据的消化科医疗信息处理方法，通过综合应用多学科多类型模型，解决了传统消化科医疗信息处理方法中数据规模庞大、多样性和复杂性引起的数据处理效率慢、数据处理手段单一的问题。
附图说明
图1为本发明一种基于大数据的消化科医疗信息处理方法的步骤流程示意图；
图2为步骤S1的详细实施步骤流程示意图；
图3为步骤S2的详细实施步骤流程示意图。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本申请实施例提供一种基于大数据的消化科医疗信息处理方法。所述基于大数据的消化科医疗信息处理方法的执行主体包括但不限于搭载该系统的：机械设备、数据处理平台、云服务器节点、网络传输设备等可看作本申请的通用计算节点。所述数据处理平台包括但不限于：音频管理系统、图像管理系统、信息管理系统至少一种。
请参阅图1至图3，本发明提供了一种基于大数据的消化科医疗信息处理方法，所述方法包括以下步骤：
步骤S1：获取患者数据集，其中患者数据集包括生活习性数据集、消化功能数据集以及患者信息数据集，基于患者数据集利用16SrRNA测序进行肠道菌群检测，生成肠道菌群视图数据；
步骤S2：基于生活习性数据集以及肠道菌群视图数据进行日常病患烟酒指数计算，生成肠道代谢综合评估指数数据；
步骤S3：基于肠道代谢综合评估指数数据进行多元数据关联，生成烟酒菌群关联数据集；
步骤S4：基于消化功能数据集以及烟酒菌群关联数据集利用影像学诊断进行肠道黏膜有害菌数据三维图像获取，生成烟酒菌群黏膜异常多模态影像数据；
步骤S5：基于患者信息数据集进行地理位置密度信息提取，生成患者区域密度安全信息数据集；
步骤S6：基于烟酒菌群黏膜异常多模态影像数据以及患者区域密度安全信息数据集利用空间分析进行肠道异常地理区域聚集监测，实现消化科医疗信息处理。
本发明提供了一种基于大数据的消化科医疗信息处理方法，该方法结合生活习性数据集、消化功能数据集以及患者信息数据集，通过对肠道样本进行分析和处理，最终生成肠道菌群视图数据，利用不同的分析方法和工具，如Alpha多样性分析、数据可视化和代谢组学技术，进一步研究肠道菌群与烟酒行为的关联以及菌群与黏膜异常的关系，利用定位技术、无线通信技术和GIS技术等实现了患者地理位置信息获取、实时数据传输和区域监测，实现对肠道异常地理区域聚集监测，通过PCR扩增、数据清洗、样本建库和高通量测序等步骤，实现了肠道微生物DNA数据的获取和菌群数据的注释。在烟酒行为和菌群关联的分析中，采用了多种数据分析方法和匹配算法，如Beta多样性分析、局部敏感哈希算法和代谢组学技术，揭示了菌群烟酒代谢通路的关联，在肠道黏膜异常评估方面，提出了基于黏膜影像结构数据和消化功能数据的异常检测计算公式，以及基于影像分割和特征提取的方法，实现了烟酒菌群黏膜异常的评估和多模态影像数据的融合，应用了流体动力学模拟和GIS技术，实现了病原菌传播路径范围的建模和影响区域的确定，通过整合多源数据和多种技术手段，提供了一种综合性的肠道疾病传染监测和管理方法，为进一步研究肠道菌群的影响提供了新的思路和方法。
本发明实施例中，请参考图1，所述基于大数据的消化科医疗信息处理方法包括以下步骤：
步骤S1：获取患者数据集，其中患者数据集包括生活习性数据集、消化功能数据集以及患者信息数据集，基于患者数据集利用16SrRNA测序进行肠道菌群检测，生成肠道菌群视图数据；
本发明实施例中，例如通过收集患者的生活习性数据、消化功能数据和个人信息等多种数据，实现了对患者数据的获取，基于患者数据集进行肠道样本类型的确定，生成肠道样本类型数据，通过对患者数据集进行分析和处理，可以确定患者的肠道样本类型，生成了与肠道样本类型相关的数据，通过对肠道样本类型数据的分析和处理，实现了对肠道微生物总DNA的提取，生成了肠道微生物总DNA数据，利用16SrRNA基因特定引物对微生物的16SrRNA基因进行PCR扩增，在该实施方式中，通过对肠道微生物总DNA数据进行PCR扩增反应，使用16SrRNA基因特定引物，实现了对微生物的16SrRNA基因扩增，生成了肠道PCR产物，通过对肠道PCR产物进行数据清洗处理，去除非特异性产物，生成了纯净的肠道PCR产物，通过对肠道纯净PCR产物进行样本建库操作，实现了对样本的处理和准备，生成了肠道样本文库，通过使用Illumina测序技术对肠道样本文库进行高通量测序，实现了对DNA序列的大规模获取，生成了DNA序列数据，通过利用Greengenes数据库对DNA序列数据进行分类学注释的处理，实现了对DNA序列的分类和注释，生成了肠道菌群数据集，通过利用Alpha多样性分析方法对肠道菌群数据集进行分析，计算和评估了菌群的多样性指标，生成了肠道菌群指数数据，通过利用Qiime2工具对肠道菌群指数数据进行处理和分析，实现了对数据的可视化展示，生成了肠道菌群视图数据。
步骤S2：基于生活习性数据集以及肠道菌群视图数据进行日常病患烟酒指数计算，生成肠道代谢综合评估指数数据；
本发明实施例中，通过应用Beta多样性分析技术，对肠道菌群视图数据进行分析，该分析包括计算样本内各个个体的菌群多样性水平，例如Shannon指数、Simpson指数，获取一批个体的生活习性数据集。通过分析该数据集，提取与烟酒行为相关的特征信息，包括但不限于吸烟频率、饮酒量、戒烟历史，基于样本内菌群多样性水平数据以及烟酒行为特征指标数据利用匹配算法进行相似性比较关联，生成菌群烟酒关联节点数据，将样本内的菌群多样性水平数据和烟酒行为特征指标数据进行匹配，建立菌群烟酒关联节点数据，利用局部敏感哈希算法对菌群烟酒关联节点数据进行处理，生成菌群烟酒关联近似数据，利用菌群烟酒关联近似数据，应用代谢组学技术对菌群和烟酒代谢通路进行分析，利用菌群烟酒代谢通路关联数据，应用肠道代谢综合评估指数计算公式进行指数综合计算，得出综合指数，用于表示肠道烟酒的整体影响程度，生成用于评估个体的肠道烟酒暴露水平及其潜在健康风险的肠道代谢综合评估指数数据。
步骤S3：基于肠道代谢综合评估指数数据进行多元数据关联，生成烟酒菌群关联数据集；
本发明实施例中，例如从肠道代谢综合评估指数数据中提取相关特征，对提取的特征进行预处理和转换，将每个样本的特征向量组合成菌群特征向量数据集，获取肠道菌群视图数据，使用数据融合技术将菌群特征向量数据和菌群视图数据进行整合，以获取多模态的菌群数据集，基于整合后的数据集生成菌群相对丰度数据，利用核磁共振技术对菌群相对丰度数据进行代谢物分析，通过核磁共振谱图处理和分析，确定菌群代谢物的存在和浓度，生成代谢物定量数据集，利用菌群相对丰度数据和代谢物定量数据，将样本分组为不同的类别或条件，应用克鲁斯卡尔-沃利斯检验来比较不同类别或条件下菌群丰度和代谢物浓度之间的差异，生成描述菌群丰度和代谢物浓度差异的数据，收集烟酒行为特征指标数据，包括烟酒的摄入量、频率等相关信息，利用pH电极技术对肠道中的pH值进行测量，以评估烟酒对肠道pH的影响，生成描述烟酒pH效应平衡的数据集，其中包括与烟酒行为特征和肠道pH值相关的信息，结合菌群丰度代谢物差异数据、烟酒pH效应平衡数据和菌群生态环境数据集，形成多源数据流，利用数据融合技术，将不同数据源的信息进行整合和关联，以获取烟酒与菌群之间的关联数据集，生成烟酒菌群关联数据集，其中包括描述烟酒行为、菌群丰度、代谢物浓度和菌群生态环境等方面关联信息的数据。
步骤S4：基于消化功能数据集以及烟酒菌群关联数据集利用影像学诊断进行肠道黏膜有害菌数据三维图像获取，生成烟酒菌群黏膜异常多模态影像数据；
本发明实施例中，例如获取消化功能数据集和烟酒菌群关联数据集，对数据集进行数据清洗，根据清洗后的数据，计算烟酒菌群黏膜指数，该指数反映了烟酒对肠道黏膜的影响程度，使用胶囊内镜技术获取黏膜影像结构数据，该技术允许在肠道中无创地监测黏膜的结构和形态，通过胶囊内镜设备获取的影像数据，可以获得关于肠道黏膜的结构、纹理和形态特征，获得区间检测规则数据，其中包括定义肠道黏膜特定区间的规则和标准，利用影像分割技术，对黏膜影像结构数据进行分割，将其分成特定的区间，以获取具有特定结构的肠道黏膜区域数据，基于肠道黏膜特定区间数据，应用灰度共生矩阵技术提取特征，获取描述肠道黏膜形态的定量数据，结合烟酒菌群黏膜指数数据和肠道黏膜形态数据，利用综合烟酒菌群黏膜异常评估计算公式，根据这些数据计算肠道-烟酒菌群黏膜异常指数，该指数用于评估烟酒对肠道黏膜的异常影响程度，利用数据归一化技术对肠道烟酒菌群黏膜异常指数数据进行归一化处理，以消除不同指标和数据类型之间的尺度差异，将归一化后的数据进行多模态分布匹配，以融合来自不同数据源和模态的信息，生成烟酒菌群黏膜异常多模态影像数据，其中包括描述烟酒、菌群、黏膜异常和影像特征的多模态数据。
步骤S5：基于患者信息数据集进行地理位置密度信息提取，生成患者区域密度安全信息数据集；
本发明实施例中，例如获取患者信息数据集，其中包括与患者相关的个人信息和健康信息，利用定位技术实时获取患者的地理位置信息，根据患者的地理位置信息，生成患者地理区域数据，以描述患者所在的地理位置范围或地理区域，利用无线通信技术与患者地理区域数据进行实时数据传输，将患者地理区域数据传输到云端存储系统或服务器，以生成患者位置云端数据，患者位置云端数据包括存储在云端的患者地理区域信息，可供进一步分析和处理，基于患者位置云端数据，进行患者分布密度分析，利用热力图技术，将患者位置数据转化为患者密度热力图数据，以可视化展示患者在特定地理区域的分布密度，患者密度热力图数据集包括描述患者分布密度的热力图图像数据，可用于观察患者聚集区域和人群分布趋势，基于患者密度热力图数据集，提取包含患者实名信息的数据，运用数据脱敏技术，对患者的实名信息进行处理，以保护个人隐私和数据安全，生成患者区域密度安全信息数据集，其中包含经过脱敏处理的患者密度热力图数据，以确保患者个人信息不可识别。
步骤S6：基于烟酒菌群黏膜异常多模态影像数据以及患者区域密度安全信息数据集利用空间分析进行肠道异常地理区域聚集监测，实现消化科医疗信息处理。
本发明实施例中，例如基于烟酒菌群黏膜异常多模态影像数据提取相关样本以进行病原菌检测，使用聚合酶链反应（PCR）技术对肠道黏膜样本进行病原菌检测，通过扩增目标病原菌的DNA片段来确定其存在与否，分析PCR结果，生成PCR肠道黏膜病原菌数据，利用经肛门超声技术对PCR肠道病原菌数据进行测距，析经肛门超声结果，计算病原菌体外泄出的距离，即从结肠到肠道外部的距离，生成病原菌体外泄出距离数据，其中包括病原菌距离结肠的测量值，利用病原菌体外泄出距离数据和患者区域密度安全信息数据集进行插值分析，以估计病原菌在整个肠道区域的外泄范围，基于插值分析的结果，计算病原菌外泄的区域范围，生成病原菌外泄区域数据，描述受到病原菌传播影响的区域及其相对程度，基于病原菌外泄区域数据，建立流体动力学模型，模拟肠道中病原菌传播的路径和范围，考虑肠道中的液体流动、肠道形态和其他相关因素，使用流体动力学模拟方法计算病原菌传播的可能路径和范围，生成病原菌传播路径范围模型数据，描述病原菌在肠道中可能传播的路径和范围，利用病原菌传播路径范围模型数据和地理信息系统（GIS）技术，确定病原菌可能影响的特定区域，将病原菌传播路径范围模型数据与地理空间数据进行集成和分析，以确定受到病原菌传播影响的特定区域，生成病原菌传播范围区域数据，描述受到病原菌传播影响的特定区域及其相对程度，基于病原菌传播范围区域数据，建立与云平台的无线通信连接，将病原菌传播范围区域数据通过无线通信技术传输到云平台，以实现对区域内肠道疾病传染的实时监测和管理，在云平台上对接收到的实时监测数据进行处理和分析，提供及时的消化科医疗信息数据，以支持区域实时管控肠道疾病传染的监测和管理。
本发明实施例中，请参阅图2，所述步骤S1的详细实施步骤包括：
步骤S11：获取患者数据集，其中患者数据集包括生活习性数据集、消化功能数据集、患者信息数据集，基于患者数据集进行肠道样本类型确定，生成肠道样本类型数据；
步骤S12：基于肠道样本类型数据进行DNA提取，生成肠道微生物总DNA数据；
步骤S13：基于肠道微生物总DNA数据利用16SrRNA基因特定引物对微生物的16SrRNA基因进行PCR扩增，生成肠道PCR产物；
步骤S14：基于肠道PCR产物利用数据清洗进行非特异性产物去除，生成肠道纯净PCR产物；
步骤S15：基于肠道纯净PCR产物进行样本建库，生成肠道样本文库；
步骤S16：基于肠道样本文库利用Illumina高通量测序仪进行高通量测序，生成DNA序列数据；
步骤S17：基于DNA序列数据利用Greengenes数据库对DNA序列数据进行分类学注释，生成肠道菌群数据集；
步骤S18：基于肠道菌群数据集利用微生物多样性Alpha分析技术进行菌群数据多样性分析，生成肠道菌群指数数据；
步骤S19：基于肠道菌群指数数据利用Qiime2进行数据可视化，生成肠道菌群视图数据。
本发明首先获取详细的患者信息和相关数据，为后续的肠道微生物研究提供准确的样本分类和特征信息，得到肠道微生物群落的遗传物质，为后续的分子生物学分析和遗传信息解读，基于患者数据集，能够准确确定肠道样本类型，这对于研究肠道微生物的不同组成和功能至关重要，通过样本类型的确定，可以更好地针对特定研究目的选择适当的实验和分析策略，本发明的方法能够有效地提取肠道微生物的总DNA，通过优化的提取步骤和技术，可以获得高质量的DNA样本，保证后续的分析和测序的准确性和可靠性，利用特定引物对16SrRNA基因进行PCR扩增，本发明的方法能够高效地获取肠道微生物群落的16SrRNA基因片段，保证了后续的菌群分析的准确性和可比性，采用数据清洗技术，能够去除肠道PCR产物中的非特异性产物，提高PCR产物的纯度和质量，这有助于减少干扰信号和杂质的存在，提高后续分析的可靠性和解读的准确性，通过利用Illumina测序技术，本发明的方法能够生成大规模的肠道微生物DNA序列数据。这些数据提供了肠道微生物群落遗传信息的全面描述，为深入了解肠道微生物的组成和功能奠定了基础，基于DNA序列数据，本发明的方法采用Greengenes进行分类学注释，能够准确地鉴定肠道微生物群落的组成。通过将序列与已知的菌株数据库进行比对和注释，可以确定菌种的归属和分类, 利用Alpha多样性指数对菌群数据集进行分析，揭示了肠道微生物群落的多样性水平，同时，通过采用Qiime2进行数据可视化，可以将复杂的菌群数据转化为直观的图形化形式，更好地理解和比较不同样本之间的差异和模式。
本发明实施例中，例如通过收集患者的生活习性数据、消化功能数据和个人信息等多种数据，实现了对患者数据的获取，基于患者数据集进行肠道样本类型的确定，生成肠道样本类型数据，通过对患者数据集进行分析和处理，可以确定患者的肠道样本类型，生成了与肠道样本类型相关的数据，通过对肠道样本类型数据的分析和处理，实现了对肠道微生物总DNA的提取，生成了肠道微生物总DNA数据，利用16SrRNA基因特定引物对微生物的16SrRNA基因进行PCR扩增，在该实施方式中，通过对肠道微生物总DNA数据进行PCR扩增反应，使用16SrRNA基因特定引物，实现了对微生物的16SrRNA基因扩增，生成了肠道PCR产物，通过对肠道PCR产物进行数据清洗处理，去除非特异性产物，生成了纯净的肠道PCR产物，通过对肠道纯净PCR产物进行样本建库操作，实现了对样本的处理和准备，生成了肠道样本文库，通过使用Illumina测序技术对肠道样本文库进行高通量测序，实现了对DNA序列的大规模获取，生成了DNA序列数据，通过利用Greengenes数据库对DNA序列数据进行分类学注释的处理，实现了对DNA序列的分类和注释，生成了肠道菌群数据集，通过利用Alpha多样性分析方法对肠道菌群数据集进行分析，计算和评估了菌群的多样性指标，生成了肠道菌群指数数据，通过利用Qiime2工具对肠道菌群指数数据进行处理和分析，实现了对数据的可视化展示，生成了肠道菌群视图数据。
本发明实施例中，请参阅图3，所述步骤S2的详细实施步骤包括：
步骤S21：基于生活习性数据集以及肠道菌群视图数据利用Beta多样性分析进行数据分析，生成样本内菌群多样性水平数据；
步骤S22：根据生活习性数据集进行烟酒行为特征提取，生成烟酒行为特征指标数据；
步骤S23：基于样本内菌群多样性水平数据以及烟酒行为特征指标数据利用匹配算法进行相似性比较关联，生成菌群烟酒关联节点数据；
步骤S24：基于菌群烟酒关联节点数据利用局部敏感哈希算法进行数据项特征近似匹配，生成菌群烟酒关联近似数据；
步骤S25：基于菌群烟酒关联近似数据利用代谢组学技术进行菌群烟酒代谢通路揭示，生成菌群烟酒代谢通路关联数据；
步骤S26：基于菌群烟酒代谢通路关联数据利用肠道代谢综合评估指数计算公式进行指数综合计算，生成肠道代谢综合评估指数数据。
本发明利用Beta多样性分析揭示样本内菌群多样性水平的差异，包括群落结构和组成的差异，有助于研究人员了解不同患者之间肠道微生物群落的差异和相似性，为深入探究菌群与生活习性之间的关联性提供重要线索，从生活习性数据中提取烟酒行为特征指标数据。这些指标数据反映了患者的烟酒消费情况，包括吸烟频率、饮酒量等，为后续的菌群烟酒关联分析提供了重要的参考和指导，基于样本内菌群多样性水平数据和烟酒行为特征指标数据利用匹配算法进行相似性比较关联，将菌群多样性数据和烟酒行为特征指标数据进行匹配和关联，发现菌群与烟酒行为之间的相似性关系，这有助于识别具有相似菌群多样性水平和烟酒行为特征的患者群体，利用局部敏感哈希算法对菌群烟酒关联节点数据进行近似匹配，识别具有相似特征的数据项。这种近似匹配有助于发现潜在的菌群-烟酒关联模式和特征，利用代谢组学技术揭示菌群-烟酒关联的代谢通路，即菌群与烟酒之间的相互作用和影响机制。这有助于深入了解菌群与烟酒消费之间的关联性，为研究烟酒对人体健康的影响提供了重要线索，根据菌群烟酒代谢通路关联数据，利用特定的计算公式计算肠道代谢综合评估指数。这个指数反映了菌群与烟酒之间综合关联的程度，为评估烟酒对肠道微生物群落的整体影响提供了一种定量的衡量方式，通过多样性分析、关联分析、代谢通路揭示和综合指数计算等步骤，揭示菌群与烟酒之间的关联性和相互作用机制，为进一步研究肠道微生物与烟酒消费之间的关系提供了重要的工具和方法。
本发明实施例中，例如通过应用Beta多样性分析技术，对肠道菌群视图数据进行分析，该分析包括计算样本内各个个体的菌群多样性水平，例如Shannon指数、Simpson指数，通过该分析，可以获得样本内每个个体的菌群多样性水平数据，获取一批个体的生活习性数据集。通过分析该数据集，提取与烟酒行为相关的特征信息，包括但不限于吸烟频率、饮酒量、戒烟历史，基于样本内菌群多样性水平数据以及烟酒行为特征指标数据利用匹配算法进行相似性比较关联，生成菌群烟酒关联节点数据，将样本内的菌群多样性水平数据和烟酒行为特征指标数据进行匹配，通过比较不同个体之间的相似性，建立菌群烟酒关联节点数据，利用局部敏感哈希算法对菌群烟酒关联节点数据进行处理，通过该算法，将具有相似特征的数据项进行近似匹配，生成菌群烟酒关联近似数据，利用菌群烟酒关联近似数据，应用代谢组学技术对菌群和烟酒代谢通路进行分析，通过该分析，可以揭示菌群和烟酒之间的代谢通路关联，利用菌群烟酒代谢通路关联数据，应用肠道代谢综合评估指数计算公式进行指数综合计算，得出了一个综合指数，用于表示肠道烟酒的整体影响程度，生成用于评估个体的肠道烟酒暴露水平及其潜在健康风险的肠道代谢综合评估指数数据。
本发明实施例中，步骤S26中的肠道代谢综合评估指数计算公式具体为：
；
其中，为肠道代谢综合评估指数数据，/>为菌群烟酒代谢通路关联数据中的个体烟草摄入程度，/>为菌群烟酒代谢通路关联数据中的个体酒精摄入程度，/>为菌群烟酒代谢通路关联数据中的个体菌群多样性数据，/>为菌群烟酒代谢通路关联数据中的个体菌群相对丰度数据，/>为菌群烟酒代谢通路关联数据中的肠道健康状况评分，/>为菌群烟酒代谢通路关联数据中的脏器损伤评分数据，/>为肠道炎症指标，/>为肠道黏膜完整性指标数据，/>为个体代谢率，/>为个体年龄数据。
本发明利用一种肠道代谢综合评估指数计算公式，该公式综合考虑了个体的烟酒行为特征、菌群多样性、健康状况、肠道炎症指标、黏膜完整性、代谢率和年龄等多个因素，用于计算肠道代谢综合评估指数数据，以评估肠道烟酒相关情况的综合程度，公式中的各个参数代表了不同方面的指标或数据，个体烟草摄入程度和酒精摄入程度/>反映了个体的烟酒行为特征，菌群多样性/>和菌群相对丰度/>反映了菌群与烟酒的关联程度，肠道健康状况评分/>和脏器损伤评分/>反映了肠道的整体健康状况，肠道炎症指标/>和黏膜完整性指标/>反映了炎症和黏膜完整性的情况，个体代谢率/>和年龄/>反映了个体的代谢和年龄特征，利用函数关系/> 通过将个体的烟草/>和酒精摄入程度/>进行加法运算以及利用个体的菌群多样性/>、菌群烟酒代谢通路关联数据中的个体菌群相对丰度数据/>获取乘积，可以综合考虑个体对烟草和酒精的摄入程度反映个体菌群的整体状态，高菌群多样性和高菌群相对丰度可能共同指示着菌群的健康状况，因此将它们进行乘法运算可以更全面地反映菌群与烟酒的关联，通过函数关系中菌群烟酒代谢通路关联数据中的脏器损伤评分数据/>以及菌群烟酒代谢通路关联数据中的肠道健康状况评分/>的相加和与函数关系/>进行乘积计算，反映炎症与黏膜完整性的相对关系对肠道以及脏器的影响，从而综合获取肠道代谢综合评估指数数据/>。
本发明实施例中，步骤S3的具体步骤为：
步骤S31：基于肠道代谢综合评估指数数据进行特征向量化，生成菌群特征向量数据；
步骤S32：获取肠道菌群视图数据，基于菌群特征向量数据以及肠道菌群视图数据进行多模态数据融合，生成菌群相对丰度数据；基于菌群相对丰度数据利用核磁共振进行代谢物分析，生成代谢物定量数据；
步骤S33：基于菌群相对丰度数据以及代谢物定量数据利用克鲁斯卡尔-沃利斯检验进行菌群丰度代谢物浓度差异比较，生成菌群丰度代谢物差异数据；
步骤S34：获取烟酒行为特征指标数据，基于烟酒行为特征指标数据利用pH电极进行肠道pH值检测，生成烟酒pH效应平衡数据；
步骤S35：基于菌群丰度代谢物差异数据以及烟酒pH效应平衡数据利用质谱分析进行菌群生长环境检测，生成菌群生态环境数据集；
步骤S36：基于菌群丰度代谢物差异数据、烟酒pH效应平衡数据以及菌群生态环境数据集进行多源数据流融合，生成烟酒菌群关联数据集。
本发明将肠道代谢综合评估指数数据转化为菌群特征向量数据，这种向量化过程有助于对烟酒对菌群的影响进行量化和比较，为后续的数据融合和关联分析提供了基础数据，将菌群特征向量数据与肠道菌群视图数据进行融合，生成菌群相对丰度数据。这种数据融合能够综合利用多种数据来源，提高菌群丰度数据的准确性和全面性，为后续的代谢物分析和差异比较提供更可靠的基础，利用核磁共振技术对菌群相对丰度数据进行代谢物定量分析，生成代谢物定量数据，这种分析能够揭示菌群与代谢物之间的关系，为进一步的差异比较和环境检测提供重要的定量数据支持，利用pH电极技术对肠道pH值进行测量，生成烟酒pH效应平衡数据，这种检测为后续评估烟酒对肠道环境的影响提供基础，利用质谱分析技术对菌群生长环境进行检测，生成菌群生态环境数据集，揭示菌群在不同生长环境下的代谢特征和适应能力，将不同来源的数据进行融合，生成烟酒菌群关联数据集。这种数据融合能够综合考虑菌群丰度、代谢物差异和生态环境等多个因素，提供更全面、准确的烟酒菌群关联数据，为深入研究菌群与烟酒消费之间的关系提供重要的分析基础。
本发明实施例中，例如从肠道代谢综合评估指数数据中提取相关特征，对提取的特征进行预处理和转换，以获得标准化的特征向量，将每个样本的特征向量组合成菌群特征向量数据集，获取肠道菌群视图数据，该数据描述了肠道中不同菌群的存在和相对丰度，使用数据融合技术将菌群特征向量数据和菌群视图数据进行整合，以获取多模态的菌群数据集，基于整合后的数据集，计算和确定菌群的相对丰度，生成菌群相对丰度数据，利用核磁共振技术对菌群相对丰度数据进行代谢物分析，通过核磁共振谱图处理和分析，确定菌群代谢物的存在和浓度，生成代谢物定量数据集，其中包括与菌群相对丰度相关的代谢物信息，利用菌群相对丰度数据和代谢物定量数据，将样本分组为不同的类别或条件，应用克鲁斯卡尔-沃利斯检验来比较不同类别或条件下菌群丰度和代谢物浓度之间的差异，生成描述菌群丰度和代谢物浓度差异的数据，用于评估它们之间的相关性和相互影响，收集烟酒行为特征指标数据，包括烟酒的摄入量、频率等相关信息，利用pH电极技术对肠道中的pH值进行测量，以评估烟酒对肠道pH的影响，生成描述烟酒pH效应平衡的数据集，其中包括与烟酒行为特征和肠道pH值相关的信息，结合菌群丰度代谢物差异数据、烟酒pH效应平衡数据和菌群生态环境数据集，形成多源数据流，利用数据融合技术，将不同数据源的信息进行整合和关联，以获取烟酒与菌群之间的关联数据集，生成烟酒菌群关联数据集，其中包括描述烟酒行为、菌群丰度、代谢物浓度和菌群生态环境等方面关联信息的数据。
本发明实施例中，步骤S4的具体步骤为：
步骤S41：基于消化功能数据集以及烟酒菌群关联数据集利用数据清洗进行异常值去除，生成烟酒菌群黏膜指数数据；
步骤S42：获取黏膜影像结构数据，其中黏膜影像结构数据利用胶囊内镜进行黏膜结构数据监测获取；
步骤S43：获取区间检测规则数据，基于区间检测规则数据以及黏膜影像结构数据利用影像分割进行区域结构影像数据分割，生成肠道黏膜特定区间数据；
步骤S44：基于肠道黏膜特定区间数据利用灰度共生矩阵进行特征提取，生成肠道黏膜形态数据；
步骤S45：基于烟酒菌群黏膜指数数据以及肠道黏膜形态数据利用综合烟酒菌群黏膜异常评估计算公式进行异常检测计算，生成肠道烟酒菌群黏膜异常指数数据；
步骤S46：基于肠道烟酒菌群黏膜异常指数数据利用数据归一化进行多模态分布匹配数据融合，生成烟酒菌群黏膜异常多模态影像数据。
本发明利用数据清洗技术对消化功能数据和烟酒菌群关联数据进行处理，生成烟酒菌群黏膜指数数据，提高数据的准确性和可靠性，通过数据清洗后，生成烟酒菌群黏膜指数数据，该指数反映了烟酒消耗与菌群黏膜的关联程度，这种指数数据可以用于评估烟酒对肠道菌群黏膜的影响，使用胶囊内镜技术对患者的消化道进行检测和监测，获取黏膜影像结构数据。胶囊内镜是一种无创的检测方法，可以在患者的消化道内实时获取影像数据，包括黏膜的结构和形态信息，利用区间检测规则数据和黏膜影像结构数据进行影像分割，将黏膜影像数据划分为不同的区域结构，生成肠道黏膜特定区间数据，影像分割可以将黏膜影像数据根据其内部的区域特征进行划分，如不同的细胞层、组织结构等，这种区域结构影像数据分割可以提取出特定区间的黏膜数据，利用灰度共生矩阵技术对肠道黏膜特定区间数据进行特征提取，生成肠道黏膜形态数据，通过计算图像中像素之间的灰度关系，提取出图像的纹理特征，通过应用灰度共生矩阵分析黏膜影像的纹理特征，可以量化描述黏膜的形态特征，如纹理的粗糙度、方向性，利用综合烟酒菌群黏膜异常评估计算公式，结合烟酒菌群黏膜指数数据和肠道黏膜形态数据进行异常检测计算，生成肠道烟酒菌群黏膜异常指数数据，这种综合评估可以综合考虑烟酒的消耗与菌群黏膜的形态特征，通过计算异常指数来评估烟酒对肠道菌群黏膜的异常影响程度，为烟酒相关疾病的早期诊断和干预提供参考依据，利用数据归一化技术对肠道烟酒菌群黏膜异常指数数据进行处理，使不同来源的数据具有可比性和可融合性，通过多模态分布匹配数据融合，将烟酒菌群黏膜异常指数数据与其他相关数据进行结合，生成烟酒菌群黏膜异常多模态影像数据，这种数据融合能够将不同数据源的信息相互补充，提高异常检测的准确性和可靠性，为烟酒相关疾病的诊断和治疗提供更全面的信息支持。
本发明实施例中，例如获取消化功能数据集和烟酒菌群关联数据集，对数据集进行数据清洗，包括异常值检测和处理，去除异常值以提高数据的准确性和可靠性，根据清洗后的数据，计算烟酒菌群黏膜指数，该指数反映了烟酒对肠道黏膜的影响程度，使用胶囊内镜技术获取黏膜影像结构数据，该技术允许在肠道中无创地监测黏膜的结构和形态，通过胶囊内镜设备获取的影像数据，可以获得关于肠道黏膜的结构、纹理和形态特征，获得区间检测规则数据，其中包括定义肠道黏膜特定区间的规则和标准，利用影像分割技术，对黏膜影像结构数据进行分割，将其分成特定的区间，以获取具有特定结构的肠道黏膜区域数据，基于肠道黏膜特定区间数据，应用灰度共生矩阵技术提取特征，通过计算灰度共生矩阵的统计特性，例如对比度、均匀性和熵，获取描述肠道黏膜形态的定量数据，结合烟酒菌群黏膜指数数据和肠道黏膜形态数据，利用综合烟酒菌群黏膜异常评估计算公式，根据这些数据计算肠道-烟酒菌群黏膜异常指数，该指数用于评估烟酒对肠道黏膜的异常影响程度，利用数据归一化技术对肠道烟酒菌群黏膜异常指数数据进行归一化处理，以消除不同指标和数据类型之间的尺度差异，将归一化后的数据进行多模态分布匹配，以融合来自不同数据源和模态的信息，生成烟酒菌群黏膜异常多模态影像数据，其中包括描述烟酒、菌群、黏膜异常和影像特征的多模态数据。
本发明实施例中，步骤S45中的综合烟酒菌群黏膜异常评估计算公式具体为：
；
其中，为肠道烟酒菌群黏膜异常指数数据，/>为指数函数，表示以自然对数为底的指数，/>为肠道代谢综合评估指数数据，/>为肠道黏膜形态数据，/>为烟酒平均摄入程度，F为菌群多样性和相对丰度的平均值，/>为平方根函数， />为肠道健康状况评分，/>为脏器损伤评分，/>为肠道炎症指标，/>为肠道黏膜完整性指标，/>为烟酒菌群黏膜指数数据中的肠道长度数据。
本发明利用一种综合烟酒菌群黏膜异常评估计算公式，该公式通过将烟酒综合指数数据与其他因素相加，将烟酒行为的影响考虑在内，并在综合评估中给予相应的权重，进行综合指数的计算，其中通过将肠道健康状况评分和脏器损伤评分/>这两项指标的乘积考虑在公式中，可以综合评估菌群与烟酒因素对肠道健康和黏膜异常的影响，同时，由于指数函数中的开方操作，可以使这两项指标的权重在评估中更加平衡，将菌群烟酒代谢通路关联数据中的肠道健康状况评分/>和脏器损伤评分/>的乘积/>；与肠道炎症指标/>的肠道黏膜完整性指标/>次方使用平方根函数进行开平方根操作，根据实际需求调整这两项对异常评估的权重，并在平方根的变换下使其更符合实际数据的分布特征，将烟酒菌群黏膜指数数据中的肠道长度数据/>使用自然对数函数进行处理，对数函数的使用可以在较大的数值范围内对W进行压缩，降低其对最终评估结果的影响，使得其他因素在公式中的权重更加平衡，更好地处理不同因素之间的关系，调整各个因素在综合评估中的权重，以得到更准确和全面的肠道烟酒菌群黏膜异常指数数据/>。
本发明实施例中，步骤S5的具体步骤为：
步骤S51：基于患者信息数据集利用定位技术进行实时地理位置信息获取，生成患者地理区域数据；
步骤S52：基于患者地理区域数据利用无线通信技术进行实时数据传输，生成患者位置云端数据；
步骤S53：基于患者位置云端数据利用热力图进行患者分布密度展示，生成患者密度热力图数据集；
步骤S54：基于患者密度热力图数据集利用数据脱敏进行实名信息脱敏处理，生成患者区域密度安全信息数据集。
本发明通过利用定位技术进行实时地理位置信息获取，生成患者地理区域数据。该方法可以实时追踪患者的位置，并获取与其相关的地理信息，利用无线通信技术实现患者地理区域数据的实时传输，生成患者位置云端数据，通过无线通信技术，患者的地理区域数据可以快速、安全地传输到云端存储或其他数据处理平台，利用热力图技术对患者位置云端数据进行处理，生成患者密度热力图数据集，热力图能够直观展示患者在特定地理区域的分布密度情况，可以帮助研究人员、医生和决策者更好地了解患者的分布情况，利用数据脱敏技术对患者密度热力图数据集进行处理，生成患者区域密度安全信息数据集。数据脱敏技术能够保护患者的隐私信息，对患者的实名信息进行脱敏处理，确保数据的安全性和隐私保护，同时保持数据的可用性，为患者研究和数据分析提供安全的基础。
本发明实施例中，例如获取患者信息数据集，其中包括与患者相关的个人信息和健康信息，利用定位技术（例如全球定位系统、基站定位、WiFi定位等）实时获取患者的地理位置信息，根据患者的地理位置信息，生成患者地理区域数据，以描述患者所在的地理位置范围或地理区域，利用无线通信技术（例如移动网络、无线局域网等）与患者地理区域数据进行实时数据传输，将患者地理区域数据传输到云端存储系统或服务器，以生成患者位置云端数据，患者位置云端数据包括存储在云端的患者地理区域信息，可供进一步分析和处理，基于患者位置云端数据，进行患者分布密度分析，利用热力图技术，将患者位置数据转化为患者密度热力图数据，以可视化展示患者在特定地理区域的分布密度，患者密度热力图数据集包括描述患者分布密度的热力图图像数据，可用于观察患者聚集区域和人群分布趋势，基于患者密度热力图数据集，提取包含患者实名信息的数据，运用数据脱敏技术，对患者的实名信息进行处理，以保护个人隐私和数据安全，生成患者区域密度安全信息数据集，其中包含经过脱敏处理的患者密度热力图数据，以确保患者个人信息不可识别。
本发明实施例中，步骤S6的具体步骤为：
步骤S61：基于烟酒菌群黏膜异常多模态影像数据进行肠道黏膜异常病原菌检测，生成PCR肠道黏膜病原菌数据；
步骤S62：基于PCR肠道病原菌数据利用经肛门超声进行病原菌数据到结肠测距，生成病原菌体外泄出距离数据；
步骤S63：基于病原菌体外泄出距离数据以及患者区域密度安全信息数据集利用插值分析进行病原菌外泄区域计算，生成病原菌外泄区域数据；
步骤S64：基于病原菌外泄区域数据利用流体动力学模拟进行流体动力学模型建立，生成病原菌传播路径范围模型数据；
步骤S65：基于病原菌传播路径范围模型数据利用GIS技术进行病原菌影响特定区域确定，生成病原菌传播范围区域数据；
步骤S66：基于病原菌传播范围区域数据利用无线通信技术进行云平台实时上传监测，实现区域实时管控肠道疾病传染实时监测管理消化科医疗信息数据。
本发明利用聚合酶链反应技术对烟酒菌群黏膜异常多模态影像数据进行分析和处理，结合患者区域密度安全信息数据集，实现对肠道黏膜中异常病原菌的检测，生成PCR肠道黏膜病原菌数据，提高病原菌检测的准确性和效率，利用经肛门超声技术对PCR肠道病原菌数据进行测距，生成病原菌体外泄出距离数据，经肛门超声技术能够实时、无创地获取肠道内部的结构信息，结合PCR肠道病原菌数据，可以定量测量病原菌的泄出距离，为病原菌的传播路径分析提供重要数据，利用插值分析技术结合病原菌体外泄出距离数据和患者区域密度安全信息数据集，计算病原菌的外泄区域，生成病原菌外泄区域数据。插值分析能够基于已知数据点推测未知位置的值，通过对病原菌体外泄出距离数据的分析和插值计算，可以确定病原菌的外泄区域，为疾病传播的预测和控制提供有益的依据，利用流体动力学模拟技术结合病原菌外泄区域数据，建立流体动力学模型，生成病原菌传播路径范围模型数据，流体动力学模拟可以模拟病原菌在流体介质中的传播过程，通过建立病原菌传播路径范围模型，可以更准确地预测和评估病原菌的传播范围和路径，利用GIS技术结合病原菌传播路径范围模型数据，确定病原菌的影响特定区域，生成病原菌传播范围区域数据，GIS技术可以对空间数据进行处理和分析，结合病原菌传播路径范围模型数据，可以确定病原菌的传播范围和影响特定区域，为制定疾病防控措施和资源调配提供有益的信息，利用无线通信技术将病原菌传播范围区域数据实时上传至云平台，实现对区域内肠道疾病传染的实时监测和管控。通过无线通信技术，病原菌传播范围区域数据可以快速、安全地传输到云平台，实现对肠道疾病传染的实时监测和管理，为医疗机构和决策者提供及时的数据支持和决策依据。
本发明实施例中，例如基于烟酒菌群黏膜异常多模态影像数据提取相关样本以进行病原菌检测，使用聚合酶链反应（PCR）技术对肠道黏膜样本进行病原菌检测，通过扩增目标病原菌的DNA片段来确定其存在与否，分析PCR结果，生成PCR肠道黏膜病原菌数据，其中包含关于检测到的病原菌种类和相对数量的信息，利用经肛门超声技术对PCR肠道病原菌数据进行测距，以确定病原菌位于结肠的位置，分析经肛门超声结果，计算病原菌体外泄出的距离，即从结肠到肠道外部的距离，生成病原菌体外泄出距离数据，其中包括病原菌距离结肠的测量值，利用病原菌体外泄出距离数据和患者区域密度安全信息数据集进行插值分析，以估计病原菌在整个肠道区域的外泄范围，基于插值分析的结果，计算病原菌外泄的区域范围，即可能受到病原菌传播影响的区域，生成病原菌外泄区域数据，描述受到病原菌传播影响的区域及其相对程度，基于病原菌外泄区域数据，建立流体动力学模型，模拟肠道中病原菌传播的路径和范围，考虑肠道中的液体流动、肠道形态和其他相关因素，使用流体动力学模拟方法计算病原菌传播的可能路径和范围，生成病原菌传播路径范围模型数据，描述病原菌在肠道中可能传播的路径和范围，利用病原菌传播路径范围模型数据和地理信息系统（GIS）技术，确定病原菌可能影响的特定区域，将病原菌传播路径范围模型数据与地理空间数据进行集成和分析，以确定受到病原菌传播影响的特定区域，生成病原菌传播范围区域数据，描述受到病原菌传播影响的特定区域及其相对程度，基于病原菌传播范围区域数据，建立与云平台的无线通信连接，实现病原菌传播信息的实时上传和监测，将病原菌传播范围区域数据通过无线通信技术传输到云平台，以实现对区域内肠道疾病传染的实时监测和管理，在云平台上对接收到的实时监测数据进行处理和分析，提供及时的消化科医疗信息数据，以支持区域实时管控肠道疾病传染的监测和管理。
在本说明书中，还提供了一种基于大数据的消化科医疗信息处理系统，包括：
肠道菌群检测模块，用于获取患者数据集，基于患者数据集利用16SrRNA测序进行肠道菌群检测，生成肠道菌群视图数据；
日常病患烟酒指数计算模块，用于生活习性数据集以及肠道菌群视图数据进行日常病患烟酒指数计算，生成肠道代谢综合评估指数数据；
多元数据关联模块，用于基于肠道代谢综合评估指数数据进行多元数据关联，生成烟酒菌群关联数据集；
肠道黏膜有害菌数据三维图像获取模块，用于基于消化功能数据集以及烟酒菌群关联数据集利用影像学诊断进行肠道黏膜有害菌数据三维图像获取，生成烟酒菌群黏膜异常多模态影像数据；
地理位置密度信息提取模块，用于基于患者信息数据集进行地理位置密度信息提取，生成患者区域密度安全信息数据集；
肠道异常地理区域聚集监测模块，用于基于烟酒菌群黏膜异常多模态影像数据以及患者区域密度安全信息数据集利用空间分析进行肠道异常地理区域聚集监测，实现消化科医疗信息处理。
本发明提供一种基于大数据的消化科医疗信息处理系统，该系统能够实现本发明所述任意一种基于大数据的消化科医疗信息处理方法，实现数据的获取、运算、生成，通过获取患者信息数据集，并对其中的图文信息按照已设计的指令顺序进行操作，生成预处理图文信息，再通过预处理图文信息进行肠道黏膜有害菌数据三维图像获取，生成烟酒菌群黏膜异常多模态影像数据，根据烟酒菌群黏膜异常多模态影像数据进行肠道异常地理区域聚集监测，实现消化科医疗信息处理，系统内部遵循设定的指令集完成方法运行步骤，推动完成消化科医疗信息处理。
本发明提出了一种基于大数据的消化科医疗信息处理方法，通过综合应用多学科多类型模型，解决了传统消化科医疗信息处理方法中数据规模庞大、多样性和复杂性引起的数据处理效率慢、数据处理手段单一的问题。
因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。
需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，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。
以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所发明的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (9)

1.一种基于大数据的消化科医疗信息处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：获取患者数据集，其中患者数据集包括生活习性数据集、消化功能数据集以及患者信息数据集，基于患者数据集利用16SrRNA测序进行肠道菌群检测，生成肠道菌群视图数据；
步骤S2：基于生活习性数据集以及肠道菌群视图数据对患者的烟酒行为特征进行分析，生成肠道代谢综合评估指数数据；
步骤S3：基于肠道代谢综合评估指数数据进行多元数据关联，生成烟酒菌群关联数据集；
步骤S4：基于消化功能数据集以及烟酒菌群关联数据集利用影像学诊断进行肠道黏膜有害菌数据三维图像获取，生成烟酒菌群黏膜异常多模态影像数据；
步骤S5：基于患者信息数据集进行地理位置密度信息提取，生成患者区域密度安全信息数据集；
步骤S6，包括：
步骤S61：基于烟酒菌群黏膜异常多模态影像数据进行肠道黏膜异常病原菌检测，生成PCR肠道黏膜病原菌数据；
步骤S62：基于PCR肠道病原菌数据利用经肛门超声进行病原菌数据到结肠测距，生成病原菌体外泄出距离数据；
步骤S63：基于病原菌体外泄出距离数据以及患者区域密度安全信息数据集利用插值分析进行病原菌外泄区域计算，生成病原菌外泄区域数据；
步骤S64：基于病原菌外泄区域数据利用流体动力学模拟进行流体动力学模型建立，生成病原菌传播路径范围模型数据；
步骤S65：基于病原菌传播路径范围模型数据利用GIS技术进行病原菌影响特定区域确定，生成病原菌传播范围区域数据；
步骤S66：基于病原菌传播范围区域数据利用无线通信技术进行云平台实时上传监测，实现区域实时管控及肠道疾病传染实时监测，以管理消化科医疗信息数据。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1的具体步骤为：
步骤S11：获取患者数据集，其中患者数据集包括生活习性数据集、消化功能数据集、患者信息数据集，基于患者数据集进行肠道样本类型确定，生成肠道样本类型数据；
步骤S12：基于肠道样本类型数据进行DNA提取，生成肠道微生物总DNA数据；
步骤S13：基于肠道微生物总DNA数据利用16SrRNA基因特定引物对微生物的16SrRNA基因进行PCR扩增，生成肠道PCR产物；
步骤S14：基于肠道PCR产物利用数据清洗进行非特异性产物去除，生成肠道纯净PCR产物；
步骤S15：基于肠道纯净PCR产物进行样本建库，生成肠道样本文库；
步骤S16：基于肠道样本文库利用Illumina高通量测序仪进行高通量测序，生成DNA序列数据；
步骤S17：基于DNA序列数据利用Greengenes数据库对DNA序列数据进行分类学注释，生成肠道菌群数据集；
步骤S18：基于肠道菌群数据集利用微生物多样性Alpha分析技术进行菌群数据多样性分析，生成肠道菌群指数数据；
步骤S19：基于肠道菌群指数数据利用Qiime2进行数据可视化，生成肠道菌群视图数据。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S2的具体步骤为：
步骤S21：基于生活习性数据集以及肠道菌群视图数据利用Beta多样性分析进行数据分析，生成样本内菌群多样性水平数据；
步骤S22：根据生活习性数据集进行烟酒行为特征提取，生成烟酒行为特征指标数据；
步骤S23：基于样本内菌群多样性水平数据以及烟酒行为特征指标数据利用匹配算法进行相似性比较关联，生成菌群烟酒关联节点数据；
步骤S24：基于菌群烟酒关联节点数据利用局部敏感哈希算法进行数据项特征近似匹配，生成菌群烟酒关联近似数据；
步骤S25：基于菌群烟酒关联近似数据利用代谢组学技术进行菌群烟酒代谢通路揭示，生成菌群烟酒代谢通路关联数据；
步骤S26：基于菌群烟酒代谢通路关联数据利用肠道代谢综合评估指数计算公式进行指数综合计算，生成肠道代谢综合评估指数数据。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，其中步骤S26中的肠道代谢综合评估指数计算公式具体为：
；
其中，为肠道代谢综合评估指数数据，/>为菌群烟酒代谢通路关联数据中的个体烟草摄入程度，/>为菌群烟酒代谢通路关联数据中的个体酒精摄入程度，/>为菌群烟酒代谢通路关联数据中的个体菌群多样性数据，/>为菌群烟酒代谢通路关联数据中的个体菌群相对丰度数据，/>为菌群烟酒代谢通路关联数据中的肠道健康状况评分，/>为菌群烟酒代谢通路关联数据中的脏器损伤评分数据，/>为肠道炎症指标，/>为肠道黏膜完整性指标数据，/>为个体代谢率，/>为个体年龄数据。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S3的具体步骤为：
步骤S31：基于肠道代谢综合评估指数数据进行特征向量化，生成菌群特征向量数据；
步骤S32：获取肠道菌群视图数据，基于菌群特征向量数据以及肠道菌群视图数据进行多模态数据融合，生成菌群相对丰度数据；基于菌群相对丰度数据利用核磁共振进行代谢物分析，生成代谢物定量数据；
步骤S33：基于菌群相对丰度数据以及代谢物定量数据利用克鲁斯卡尔-沃利斯检验进行菌群丰度代谢物浓度差异比较，生成菌群丰度代谢物差异数据；
步骤S34：获取烟酒行为特征指标数据，基于烟酒行为特征指标数据利用pH电极进行肠道pH值检测，生成烟酒pH效应平衡数据；
步骤S35：基于菌群丰度代谢物差异数据以及烟酒pH效应平衡数据利用质谱分析进行菌群生长环境检测，生成菌群生态环境数据集；
步骤S36：基于菌群丰度代谢物差异数据、烟酒pH效应平衡数据以及菌群生态环境数据集进行多源数据流融合，生成烟酒菌群关联数据集。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S4的具体步骤为：
步骤S41：基于消化功能数据集以及烟酒菌群关联数据集利用数据清洗进行异常值去除，生成烟酒菌群黏膜指数数据；
步骤S42：获取黏膜影像结构数据，其中黏膜影像结构数据利用胶囊内镜进行黏膜结构数据监测获取；
步骤S43：获取区间检测规则数据，基于区间检测规则数据以及黏膜影像结构数据利用影像分割进行区域结构影像数据分割，生成肠道黏膜特定区间数据；
步骤S44：基于肠道黏膜特定区间数据利用灰度共生矩阵进行特征提取，生成肠道黏膜形态数据；
步骤S45：基于烟酒菌群黏膜指数数据以及肠道黏膜形态数据利用综合烟酒菌群黏膜异常评估计算公式进行异常检测计算，生成肠道烟酒菌群黏膜异常指数数据；
步骤S46：基于肠道烟酒菌群黏膜异常指数数据利用数据归一化进行多模态分布匹配数据融合，生成烟酒菌群黏膜异常多模态影像数据。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，步骤S45中的综合烟酒菌群黏膜异常评估计算公式具体为：
；
其中，为肠道烟酒菌群黏膜异常指数数据，/>为指数函数，表示以自然对数为底的指数，/>为肠道代谢综合评估指数数据，/>为肠道黏膜形态数据，/>为烟酒平均摄入程度，F为菌群多样性和相对丰度的平均值，/>为平方根函数， />为肠道健康状况评分，/>为脏器损伤评分，/>为肠道炎症指标，/>为肠道黏膜完整性指标，/>为烟酒菌群黏膜指数数据中的肠道长度数据。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S5的具体步骤为：
步骤S51：基于患者信息数据集利用定位技术进行实时地理位置信息获取，生成患者地理区域数据；
步骤S52：基于患者地理区域数据利用无线通信技术进行实时数据传输，生成患者位置云端数据；
步骤S53：基于患者位置云端数据利用热力图进行患者分布密度展示，生成患者密度热力图数据集；
步骤S54：基于患者密度热力图数据集利用数据脱敏进行实名信息脱敏处理，生成患者区域密度安全信息数据集。
9.一种大数据消化科医疗信息处理系统，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的大数据消化科医疗信息处理方法，所述数据消化科医疗信息处理系统包括：
肠道菌群检测模块，用于获取患者数据集，基于患者数据集利用16SrRNA测序进行肠道菌群检测，生成肠道菌群视图数据；
日常病患烟酒指数计算模块，用于生活习性数据集以及肠道菌群视图数据进行肠道代谢综合评估指数计算，生成肠道代谢综合评估指数数据；
多元数据关联模块，用于基于肠道代谢综合评估指数数据进行多元数据关联，生成烟酒菌群关联数据集；
肠道黏膜有害菌数据三维图像获取模块，用于基于消化功能数据集以及烟酒菌群关联数据集利用影像学诊断进行肠道黏膜有害菌数据三维图像获取，生成烟酒菌群黏膜异常多模态影像数据；
地理位置密度信息提取模块，用于基于患者信息数据集进行地理位置密度信息提取，生成患者区域密度安全信息数据集；
肠道异常地理区域聚集监测模块，用于基于烟酒菌群黏膜异常多模态影像数据以及患者区域密度安全信息数据集利用空间分析进行肠道异常地理区域聚集监测，实现区域实时管控及肠道疾病传染实时监测，以管理消化科医疗信息数据。
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