TW201835938A - 資料整合方法 - Google Patents

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Abstract

一種資料整合方法包含下列步驟：(A)讀取一儲存多筆第一紀錄的第一資料庫及一儲存多筆第二紀錄的第二資料庫，每一筆第一紀錄包含一第一身分資訊及一第一病史資訊，每一筆第二紀錄包含一第二身分資訊及一第二病史資訊。(B)產生一相關於該等第一紀錄及該等第二紀錄的預定條件。(C)當判斷出該第一資料庫中的該等第一紀錄的其中至少一者及/或該第二資料庫中的該等第二紀錄的其中至少一者符合該預定條件時，根據該其中至少一第一紀錄及/或該其中至少一第二紀錄產生一整合病史資訊，該整合病史資訊指示出每一筆符合該預定條件的第一紀錄及/或第二紀錄。

Description

資料整合方法
本發明是有關於一種整合方法，特別是指一種用於數位資料的資料整合方法。
許多疾病在其發展過程中有可能會引起其他併發症，因此在治療疾病的同時，往往需針對相關的併發症一併加以預防。同一種疾病可能引起各種併發症的機率並不一致，若需評估某一種疾病可能引起之各種併發症的客觀機率，則須蒐集該種疾病之病患過往的就診紀錄並予以統計、分析。
但是，對於個人、開業不久或者規模較小的診所而言，其資料庫中就診紀錄的樣本數並不充足，而並不適合用以進行上述的統計及分析。因此，如何輔助樣本數不足的診所進行併發症的相關研究，便成為一個待解決的重要課題。
因此，本發明之目的，即在提供一種能解決先前技術之不便的資料整合方法。
於是，本發明資料整合方法由一電子裝置執行，該方法包含下列步驟： (A)讀取一第一資料庫及一第二資料庫，該第一資料庫中儲存多筆第一紀錄，每一筆第一紀錄包含一第一身分資訊及一第一病史資訊，該第二資料庫中儲存多筆第二紀錄，每一筆第二紀錄包含一第二身分資訊及一第二病史資訊。 (B)產生一相關於該等第一紀錄及該等第二紀錄的預定條件，該預定條件包含一相關於該等第一身分資訊及該等第二身分資訊的個人基本資料項目。 (C)當判斷出該第一資料庫中的該等第一紀錄的其中至少一者及/或該第二資料庫中的該等第二紀錄的其中至少一者符合該預定條件時，根據符合該預定條件的該其中至少一第一紀錄及/或該其中至少一第二紀錄產生一整合病史資訊，該整合病史資訊指示出每一筆符合該預定條件的第一紀錄及/或第二紀錄。
在一些實施態樣中，在步驟(A)中，每一第一病史資訊及每一第二病史資訊各包含多筆診斷資料，每一診斷資料指示出一種疾病，及對應該種疾病的歷史診斷結果。
在一些實施態樣中，在步驟(B)中，該預定條件還包含一指示出該等疾病其中一者的欲查詢症狀項目，在步驟(C)中，該整合病史資訊指示出每一筆符合該預定條件的第一紀錄及第二紀錄中對應該欲查詢症狀項目所指示出之疾病的診斷資料，及至少一與該欲查詢症狀項目所指示出之疾病存在關聯的其他種疾病的診斷資料。
在一些實施態樣中，在步驟(A)中，每一第一身分資訊及每一第二身分資訊各包含一性別資料及一年齡資料，在步驟(B)中，該預定條件的個人基本資料項目包含一性別限制及一年齡限制。
在一些實施態樣中，該資料整合方法還包含一位於步驟(C)之後的步驟(D)：以K折交叉驗證法驗證該整合病史資訊，並產生一驗證結果，該驗證結果指示出一驗證誤差值。
本發明之功效在於：該電子裝置能將該第一資料庫中符合該預定條件的第一紀錄，以及該第二資料庫中符合該預定條件的第二紀錄整合為該整合病史資訊，以利統計及分析。
參閱圖1與圖2，本發明資料整合方法之一實施例適於由一電子裝置1執行，該電子裝置1可例如為一智慧型手持式裝置、一筆記型電腦或者一桌上型電腦，但並不以此為限。以下針對該實施例的步驟詳細說明。
首先，該電子裝置1執行步驟S1。在步驟S1中，當該電子裝置1接收到一資料庫匯入指令時，該電子裝置1讀取一第一資料庫及一第二資料庫。在本實施例中，該第一資料庫例如為一私人診所所有的一健診資料庫A1，該第二資料庫則例如為由一政府公家單位所提供的健保資料庫A2，且該健保資料庫A2中的內容例如是由不同醫院、診所各自的資料庫統整匯集而成，但不以此為限。另外，在本實施例中，該健診資料庫A1及該健保資料庫A2是如圖1所示地預先儲存於該電子裝置1中，而在其他實施例中，該健診資料庫A1及該健保資料庫A2也可以是分別儲存於不同的兩個遠端伺服器(圖未示出)中而供該電子裝置1透過一網路連線讀取，但並不以此為限。
該健診資料庫A1中儲存多筆第一記錄，每一筆第一記錄包含一第一身分資訊及一第一病史資訊。在本實施例中，每一筆第一記錄各為一健診紀錄A11、每一筆第一身分資訊各為一健診身分資訊，且每一筆第一病史資訊各為一健診病史資訊。每一健診身分資訊包含例如一病歷號碼資料、一姓名資料、一性別資料、一年齡資料及一地區資料。該病歷號碼資料例如是在一病患初次於該私人營業診所掛號時，由該私人營業診所的行政人員所設定的流水號。每一健診病史資訊包含多筆診斷資料，每一診斷資料指示出一疾病，以及一對應該種疾病的歷史診斷結果。一筆示例說明用之健診紀錄A11如下所示，但並不以此為限。
該健保資料庫A2中儲存多筆第二紀錄，每一筆第二紀錄包含一第二身分資訊及一第二病史資訊。在本實施例中，每一筆第二紀錄各為一健保紀錄A21、每一筆第二身分資訊各為一健保身分資訊、且每一筆第二病史資訊各為一健保病史資訊。該健保身分資訊包含例如一轉碼資料、一性別資料及一年齡資料。該轉碼資料例如是由該政府公家單位的管理系統針對每一筆健保紀錄A21所設定的流水號。該健保病史資訊類似於每一健診紀錄A11所包含的該健診病史資訊，每一筆健保病史資訊包含多筆診斷資料，每一診斷資料指示出一疾病及該種疾病的歷史診斷結果。一筆示例說明用之健保紀錄A12如下所示，但並不以此為限。
該電子裝置1讀取該健診資料庫A1及該健保資料庫A2之後，執行步驟S2。
在步驟S2中，該電子裝置1受操作地產生一相關於該等健診紀錄A11及該等健保紀錄A21的預定條件。該預定條件包含一相關於該等健診身分資訊及該等健保身分資訊的個人基本資料項目，以及一欲查詢症狀項目。該個人基本資料項目可例如包含一性別限制及一年齡限制，該欲查詢症狀項目則指示出該等疾病其中一或多者，但並不以此為限。具體而言，該預定條件的內容必須為該健診資料庫A1及該健保資料庫A2中共有的內容（例如性別與年齡）。一示例說明之預定條件的性別限制例如為「男性」、年齡限制例如為「30歲~40歲」、欲查詢症狀項目則例如為「高血壓」，則該預定條件即代表「患有高血壓的30歲至40歲男性」。接著，執行步驟S3。
在步驟S3中，該電子裝置1判斷該健診資料庫A1中的該等健診紀錄A11，以及該健保資料庫A2中的該等健保紀錄A21是否存在符合該預定條件者。若判斷的結果為是，執行步驟S4。若判斷的結果為否，執行步驟S5。
在步驟S4中，該電子裝置1根據符合該預定條件的所有健診紀錄A11及健保紀錄A21產生一整合病史資訊，該整合病史資訊指示出每一筆符合該預定條件的健診紀錄A11及健保紀錄A21中對應該欲查詢症狀項目所指示出之疾病的診斷資料，及多筆與該欲查詢症狀項目所指示出之疾病存在關聯的其他種疾病的診斷資料。
以前述之「患有高血壓的30歲至40歲男性」的預定條件為例，該整合病史資訊將指示出每一筆同時符合「男性」、「30至40歲」及「患有高血壓」的健診紀錄A11及健保紀錄A21。值得一提的是，由於高血壓是中風、心肌梗塞、心衰竭及動脈瘤等疾病的危險因素之一，也就是說，高血壓與中風、心肌梗塞、心衰竭及動脈瘤等疾病存在關聯性。因此，該整合病史資訊除了指示出符合該預定條件之健診紀錄A11及健保紀錄A21中關於高血壓的診斷資料外，還指示出該等符合預定條件的健診紀錄A11及健保紀錄A21中關於中風、心肌梗塞、心衰竭及動脈瘤的診斷資料。如此一來，操作者便可觀察該預定條件所代表之「患有高血壓的30歲至40歲男性」患有關聯於高血壓之其他疾病的情況。補充說明的是，該等疾病之間的關聯性例如是預設在安裝於該電子裝置1內的一資料整合程式中，當然，對於有特定需求的操作者而言，亦可透過該電子裝置1於設定該預定條件時手動地調整或設定該等疾病之間的關聯性，但並不以此為限。該電子裝置1產生該整合病史資訊後，執行步驟S6。
在步驟S5中，該電子裝置1產生並輸出一匹配失敗通知，以通知該電子裝置1的操作者該健診資料庫A1及該健保資料庫A2中不存在任何符合該預定條件的健診紀錄A11或健保紀錄A21。
在步驟S6中，該電子裝置1以K折交叉驗證法（K-fold cross-validation）驗證該整合病史資訊，並產生一驗證結果，該驗證結果指示出一平均驗證誤差值。具體而言，K折交叉驗證法是將一包含多筆採樣資料的樣本分割為K個子樣本。然後，先利用其中(K-1)個子樣本進行分析，再利用剩餘的一個子樣本驗證分析的準確度。而且，為求驗證的精確程度，該等K個子樣本中的每一者皆會輪流地被作為用於驗證分析的對象一次，也就是說，K折交叉驗證法會針對該等K個子樣本進行K次的分析、驗證流程。
舉例來說，假設步驟S4中的整合病史資訊共包含了1000筆的健診紀錄A11及健保紀錄A21，且假設在步驟S6中，該電子裝置1以十折交叉驗證法針對「30至40歲男性因高血壓而引起心肌梗塞之機率」驗證該整合病史資訊。因此，該等1000筆的健診紀錄A11及健保紀錄A21將被分為10組，並分別被定義為例如一1號子樣本、一2號子樣本至一10號子樣本。接著，對1號子樣本至10號子樣本進行10次的分析及驗證流程。在首次的分析及驗證流程中，是針對1號子樣本至9號子樣本進行分析，以10號子樣本進行驗證，第二次，是針對1至8及10號子樣本進行分析，以9號子樣本進行驗證，第三次，是針對1至7及9、10號子樣本進行分析，以8號子樣本進行驗證，剩餘以此類推。直至1號子樣本至10號子樣本中的每一者皆被用於進行驗證過一次時，即為十折交叉驗證法的一次完整循環。
在上述的每一次的分析及驗證皆會產生一對應的單次驗證誤差值，且該單次驗證誤差值可例如為一絕對誤差或者一相對誤差。該平均驗證誤差值即為所有該等單次驗證誤差值的平均值。
綜上所述，本發明資料整合方法能使該電子裝置1將該健診資料庫A1中符合該預定條件的健診紀錄A11，以及該健保資料庫A2中符合該預定條件的健保紀錄A21整合為該整合病史資訊。此外，該整合病史資訊不僅指示出該預定條件中所設定之疾病的診斷資料，還更進一步地指示出其他相關疾病的診斷資料，因此，本發明能協助評估患者因罹患某一疾病而引起其他疾病的風險，而能輔助醫師或患者先進行預防。再者，本發明還利用K折交叉驗證法驗證該整合病史資訊並產生該驗證結果，對於研究人員而言，能輔助其評估該整合病史資訊的參考價值，故確實能達成本發明之目的。
惟以上所述者，僅為本發明之實施例而已，當不能以此限定本發明實施之範圍，凡是依本發明申請專利範圍及專利說明書內容所作之簡單的等效變化與修飾，皆仍屬本發明專利涵蓋之範圍內。
1‧‧‧電子裝置
A1‧‧‧第一資料庫
A11‧‧‧健診紀錄
A2‧‧‧第二資料庫
A21‧‧‧健保紀錄
S1~S6‧‧‧步驟
本發明之其他的特徵及功效，將於參照圖式的實施方式中清楚地呈現，其中： 圖1是一方塊圖，說明用於應用本發明資料整合方法之一實施例的一電子裝置、一第一資料庫及一第二資料庫；及 圖2是該實施例的一流程圖。

Claims (5)

  1. 一種資料整合方法，由一電子裝置執行，該方法包含下列步驟： (A)讀取一第一資料庫及一第二資料庫，該第一資料庫中儲存多筆第一記錄，每一筆第一記錄包含一第一身分資訊及一第一病史資訊，該第二資料庫中儲存多筆第二紀錄，每一筆第二紀錄包含一第二身分資訊及一第二病史資訊； (B)產生一相關於該等第一記錄及該等第二紀錄的預定條件，該預定條件包含一相關於該等第一身分資訊及該等第二身分資訊的個人基本資料項目；及 (C)當判斷出該第一資料庫中的該等第一記錄的其中至少一者及/或該第二資料庫中的該等第二紀錄的其中至少一者符合該預定條件時，根據符合該預定條件的該其中至少一第一記錄及/或該其中至少一第二紀錄產生一整合病史資訊，該整合病史資訊指示出每一筆符合該預定條件的第一記錄及/或第二紀錄。
  2. 如請求項1所述的資料整合方法，其中，在步驟(A)中，每一第一病史資訊及每一第二病史資訊各包含多筆診斷資料，每一診斷資料指示出一種疾病，及對應該種疾病的歷史診斷結果。
  3. 如請求項2所述的資料整合方法，其中，在步驟(B)中，該預定條件還包含一指示出該等疾病其中一者的欲查詢症狀項目，在步驟(C)中，該整合病史資訊指示出每一筆符合該預定條件的第一記錄及第二紀錄中對應該欲查詢症狀項目所指示出之疾病的診斷資料，及至少一與該欲查詢症狀項目所指示出之疾病存在關聯的其他種疾病的診斷資料。
  4. 如請求項1所述的資料整合方法，其中，在步驟(A)中，每一第一身分資訊及每一第二身分資訊各包含一性別資料及一年齡資料，在步驟(B)中，該預定條件的個人基本資料項目包含一性別限制及一年齡限制。
  5. 如請求項1所述的資料整合方法，還包含一位於步驟(C)之後的步驟(D)：以K折交叉驗證法驗證該整合病史資訊，並產生一驗證結果，該驗證結果指示出一驗證誤差值。
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