[发明专利]一种json数据的处理方法及装置

说明书

本发明公开了一种json数据的处理方法及装置，方法包括：接收源病例数据，其中，所述源病例数据为采用多级树形结构存储的json数据；根据需求信息在预设配置文件库中查找匹配的目标配置文件；根据所述目标配置文件查询所述源病例数据。通过本发明的技术方案，提供了一个基于可嵌套函数表达式的仿sql数据查询引擎，来解决面向json数据环境中配置化程度低，复用率低的问题。可以提升临床试验数据处理过程的易用性和复用性，提高了临床试验病历数据的利用效率，新的数据处理需求只需要编写配置文件即可完成，处理效率大大提升。

技术领域

本发明涉及医疗数据处理领域，尤其涉及一种json数据的处理方法及装置。

背景技术

现有技术中，在当面临床试验过程中，受试者病历数据存在于纸质或电子信息系统(如his,lis,emr等)中。由于病历数据存放于多个不同来源，因此数据格式异构性的问题就不可避免的出现了。在传统人工处理病历数据的过程中，通过理解病历数据再经加工整理成临床试验要求的CRF(Case report form，病例报告表)这种方式不仅仅耗时耗力，而且方法难以复制，这就成为了临床试验成本居高不下的原因之一。随着医院信息化和大数据技术的进步，受试者病历数据的组织方式已经慢慢转向了以受试者为核心整合其全生命周期的数据，其格式不再以传统的多张结构化数据表来组织，而是转向了以json多级树形结构的形式进行组织，方便整个全部受试者。

虽然整合后，数据利用的方便程度得到了提升，但仍然面对如下问题：数据结构由于采用多维树形json格式，复杂度较之前的结构化数据表的形式大大提升，因此数据处理时的复杂度也成倍提升。由于临床试验多病种多药物之间差异程度大的问题仍然存在，在这种复杂数据格式的条件下，如何解决方法的复用性仍然是一个难题。

在现有临床试验中json数据格式的解决方案如下所示：利用面向json格式的数据存储引擎如mongo,es等进行相关数据处理操作。利用面向json格式的规则引擎，来进行相关数据处理操作。

现有技术的缺点十分明显，主要有如下几点：数据处理过程依靠函数开发，配置化程度低。由于在不同临床试验中相似程度很低，因为基于规则引擎的方法往往规则的复用程度很低，只有写出大量的规则后，效率提升才可能显现，管理成本很高。

针对现有技术中存在的上述问题，目前尚未发现有效的解决方案。

发明内容

本发明提供一种json数据的处理方法、装置、计算机可读存储介质及计算机设备，提供了一个基于可嵌套函数表达式的仿sql数据查询引擎，来解决面向json数据环境中配置化程度低，复用率低的问题。可以提升临床试验数据处理过程的易用性和复用性，提高了临床试验病历数据的利用效率，新的数据处理需求只需要编写配置文件即可完成，处理效率大大提升。

第一方面，本发明提供了json数据的处理方法，包括：

接收源病例数据，其中，所述源病例数据为采用多级树形结构存储的json数据；

根据需求信息在预设配置文件库中查找匹配的目标配置文件；

根据所述目标配置文件查询所述源病例数据。

优选地，

根据所述目标配置文件查询所述源病例数据包括：

解析所述目标配置文件的函数表达式，得到若干个用于查询所述源病例数据的执行函数；

使用所述执行函数查询所述源病例数据。

优选地，

解析所述目标配置文件的函数表达式包括：

根据预设字典库在所述目标配置文件的总配置文件解析主函数表达式；

判断所述总配置文件是否嵌套子配置文件；