[发明专利]一种基于医学数据生成关键因子的控制方法

说明书

本发明提供一种基于医学数据生成关键因子的控制方法，包括如下步骤：a.定义数据模型其中，M表示多个关键变量组成的变量集，M＝{m₁，m₂，…m_n}；R表示多个关键变量之间的语义关系集，R＝{r₁，r₂，…r_n}；表示关键变量之间的语义关系对应的关联函数，r_i∈R，m_q，m_p∈M×M，m_q表示起点变量，m_p表示终点变量；b.定义多个基础医学数据组成的数据集D＝d₁，d₂，…d_n，若m_i＝mod(d_i)，其中，m_i∈M，d_i∈D；则d_i即为关键因子。本发明通过特定的算法基于基础医学数据生成关键因子，为医学大数据的规范化处理提供依据。

技术领域

本发明涉及大数据处理领域，尤其是医学大数据的标记点的处理方法，具体地涉及一种基于医学数据生成关键因子的控制方法。

背景技术

随着大数据时代的到来，各种不同类型的数据被搜集和处理，医学数据作为最为特殊的一种数据，其所包含的变量众多，包括患者数据、医生数据、疾病数据、症状数据、检验数据、诊断数据、治疗数据、药物数据等等。从医学活动本身出发，其最大的区别点在于，医学行为之间存在着清晰的逻辑关系，因此医学数据之间也就存在着清晰的语义关系，同时，医学数据通常是由医生或者患者输入或者生成的，这些数据间的语义关系能够反应医生的决策和对应的治疗方法与疾病发展情况之间的相互关系。

当医生进行医学知识学习或者需要作出诊断决策时，如果能够建设一种规范化的数据库，这样的数据库能够方便医生快速的作出决策，这样的数据库具有十分重要的借鉴价值和指导意义。现有技术中对数据的处理，大都集中于对普通百姓生活行为信息数据的数据，其通常采用的方式就是加权融合，但这样的方法显然无法应用于医学数据的处理。

随着技术的发展，医学数据的处理也开始被研究，但专门针对医学数据的处理目前还是面向特定类型的医学数据进行综合处理并建成数据库，这样孤立类型的数据库对医生而言，其参考性不强，医生在实际应用这样的数据库时，仍然需要耗费大量的人工，将不同类型的数据库整合，进而为实际工作做指导。

如果要实现对医学数据的批量处理，标记点的生成尤为重要。

发明内容

本发明技术方案所解决的技术问题为，为医学数据的批量处理提供准确的标记点，实现医学大数据的快速、精确处理。

为了解决上述技术问题，本发明技术方案一种基于医学数据生成关键因子的控制方法，包括如下步骤：

a.定义所述数据模型mod＝M,R,φ，其中，M表示多个所述关键变量组成的变量集，M＝{m₁，m₂，…m_n}；R表示多个所述关键变量之间的语义关系集，R＝{r₁，r₂，…r_n}；φ表示所述关键变量之间的语义关系对应的关联函数，r_i∈R，m_q，m_p∈M×M，m_q表示起点变量，m_p表示终点变量；

b.定义多个所述基础医学数据组成的数据集D＝d₁，d₂，…d_n，若m_i＝mod(d_i)，其中，m_i∈M，d_i∈D；则d_i即为所述关键因子。

优选地，所述步骤a之后执行如下步骤：

a1.构建多变量索引图；