[发明专利]医疗大数据的后结构化处理方法、系统及存储介质

说明书

本发明公开了一种医疗大数据的后结构化处理方法、系统及存储介质，该方法包括步骤：根据患者的临床表型解析结合医疗数据的特点构建数据项，数据项包括文本型，数值型/等级型，以及组合型；其中，组合型为文本型和数值型/等级型的逻辑组合；根据临床疾病的诊断逻辑形成数据集。本发明基于临床医疗大数据原有的非结构化、半结构化及结构化数据，将临床数据中的病史、体征、实验室检查、影像学检查等信息后结构化并构建成一条条有临床意义且便于利用的数据项，用于医疗大数据的疾病诊断条件及患病信息的直接提取与分析应用，提高临床大数据提取的效率和数据分析的正确率。

技术领域

本发明属于医疗大数据技术领域，具体涉及一种医疗大数据的后结构化处理方法、系统及存储介质。

背景技术

医疗大数据治理是目前医疗人工智能领域的一个热点。治理后的标准化数据对挖掘与应用提出更高的要求，在现有的技术方案中，很难将治理后的数据与应用充分结合，大大降低数据治理的价值。本发明提出了一种将临床特定疾病及相关指标数据直接提取的有效方法，实现基于患者特定疾病数据项的自动提取与计算，可直接用于后续的科学研究，大大提高临床数据应用效率和正确率。

发明内容

本发明的目的在于，提供一种医疗大数据的后结构化处理方法、系统及存储介质，将医疗大数据后结构化形成数据项及数据集，对医疗数据进行疾病患病情况的判断及相关指标提取并输出计算结果，得到特定疾病的患病情况结果。

本发明提供一种医疗大数据的后结构化处理方法，包括以下步骤：

根据患者的临床表型解析建立数据项，数据项包括文本型，数值型/等级型，以及组合型；其中，组合型为文本型和数值型/等级型的逻辑组合；

根据临床疾病的诊断逻辑形成数据集，数据集为数据项的逻辑组合；

根据文本型数据项的关键词库的关键词顺序，对临床数据进行匹配；若合法关键词匹配上，则输出第一符号，若否定关键词匹配上，则输出第二符号，其余匹配结果输出第三符号；

利用数值型/等级型数据项对临床数据进行判断；若临床数据为空，则输出第三符号，若临床数据符合数值型/等级型数据项，则输出第一符号，否则输出第二符号；

判断组合型数据项，若组合型数据项中任一项文本型或数值型/等级型数据项输出结果为第一符号，则输出第一符号；若组合型数据项中的文本型或数值型/等级型数据项输出结果均为第三符号，则输出第三符号；其余则输出第二符号；

根据数据项的输出结果得到数据集的输出结果。

进一步地，根据患者的临床表型解析建立数据项具体为：根据患者的病史、症状、体征和检查结果，通过关键字库匹配、诊断标准数值/等级判断和诊断思路综合逻辑判断形成数据项。

进一步地，关键词库包括标准术语、数据项名称、合法关键词、合法关键词-排除、否定关键词、否定关键词-排除、可疑关键词、可疑关键词-排除，以及合法、否定、可疑这三类关键词的调用顺序。

本发明还提供一种用于实现上述医疗大数据的后结构化处理方法的医疗大数据的后结构化处理系统，包括：

数据项建立模块，用于根据患者的临床表型解析建立数据项，数据项包括文本型，数值型/等级型，以及组合型；其中，组合型为文本型和数值型/等级型的逻辑组合；

数据集形成模块，根据临床疾病的诊断逻辑形成数据集，数据集为数据项的逻辑组合；

文本型数据项模块，用于根据文本型数据项的关键词库的关键词顺序，对临床数据进行匹配；若合法关键词匹配上，则输出第一符号，若否定关键词匹配上，则输出第二符号，其余匹配结果输出第三符号；