[发明专利]数据处理方法及装置、电子设备、存储介质

权利要求书

1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：

服务器响应触发事件获取从医疗数据库得到的原始数据集，对所述原始数据集进行简化处理得到二维结构的目标数据集；所述原始数据集为包括患者编号以及多次就诊数据的患者数据，所述目标数据集包括拆分的多次就诊数据和患者数据；

基于私有云，通过包括每一条数据的类别标签的映射关系的预设规则，采用DSL语言确定所述目标数据集中的数据对应的类别标签，并对所述类别标签进行粒度划分得到多个粒度模型；所述数据为每一条患者数据和多次就诊数据，所述类别标签用于标识所述数据的类型；

通过对目标数据集中的数据对应的所有粒度模型进行统计分析，以根据统计分析结果分析目标数据集中所有数据的数据质量和标签分布，并确定数据是否可用，以进行数据质控，所述粒度模型根据对相同粒度的类别标签进行汇总得到。

2.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，对原始数据集进行简化处理得到目标数据集包括：

对所述原始数据集的患者数据进行拆分，将多次就诊数据从所述患者数据中拆分出来，并将患者编号合并至多次就诊数据中，将多次就诊数据拆分为与就诊次数对应的多份数据，以得到二维结构的所述目标数据集。

3.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，通过预设规则确定所述目标数据集中的数据对应的类别标签包括：

通过DSL语言确定所述目标数据集中每一条数据对应的所述类别标签。

4.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，对所述类别标签进行粒度划分得到多个粒度模型包括：

按照预设粒度对所述类别标签进行粒度划分，得到与所述预设粒度对应的粒度模型。

5.根据权利要求4所述的数据处理方法，其特征在于，所述粒度模型包括第一粒度模型以及第二粒度模型，且所述第一粒度模型包括至少一个所述第二粒度模型。

6.根据权利要求5所述的数据处理方法，其特征在于，所述第一粒度模型包括用户粒度，所述第二粒度模型包括就诊粒度、诊断粒度、检验粒度、检查粒度中的至少一种。

7.根据权利要求5或6所述的数据处理方法，其特征在于，所述方法还包括：

接收数据查询模块发出的查询请求，响应于所述查询请求，通过所述第一粒度模型或所述第二粒度模型对应的预设标识，对所述目标数据集中的目标数据的类别标签进行同步查询或异步查询；其中，所述异步查询通过OLAP数据层执行，所述同步查询通过kylin数据立方体执行。

8.一种数据处理装置，其特征在于，包括：

数据集处理模块，用于服务器响应触发事件获取从医疗数据库得到的原始数据集，对所述原始数据集进行简化处理得到二维结构的目标数据集；所述原始数据集为包括患者编号以及多次就诊数据的患者数据，所述目标数据集包括拆分的多次就诊数据和患者数据；

粒度划分模块，用于基于私有云，通过包括每一条数据的类别标签的映射关系的预设规则，采用DSL语言确定所述目标数据集中的数据对应的类别标签，并对所述类别标签进行粒度划分得到多个粒度模型；所述数据为每一条患者数据和多次就诊数据，所述类别标签用于标识所述数据的类型；

标签统计模块，用于通过对目标数据集中的数据对应的所有粒度模型进行统计分析，以根据统计分析结果分析目标数据集中所有数据的数据质量和标签分布，并确定数据是否可用，以进行数据质控，所述粒度模型根据对相同粒度的类型标签进行汇总得到。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

处理器；以及

存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；

其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行权利要求1-7任意一项所述的数据处理方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7任意一项所述的数据处理方法。