[发明专利]基于大数据医疗通用检索索引构建的查询方法及系统

说明书

本发明提供了基于大数据医疗通用检索索引构建的查询方法及系统，该方法包括以下步骤：获取资源库数据表字段信息；根据已获取的资源库数据表字段信息，添加表关系信息，并将表字段信息以及表关系信息作为索引元数据存储在索引元数据管理模块中；调用ES接口，创建通用检索索引结构，同时生成适配检索实体以及序列化配置，并生成模板代码；根据查询关键词，匹配适配检索实体，并进行ES‑DSL语句逻辑组装，通过ES集群解析执行后获取查询结果。本发明所提供的基于大数据医疗通用检索索引构建的查询方法及系统，仅通过配置既能实现适用于大数据医疗海量数据的病历、患者不同模式的复杂索引结构构建、查询、加工，而无需专业的编程开发人员定制开发。

技术领域

本发明涉及大数据医疗技术领域，具体涉及基于大数据医疗通用检索索引构建的查询方法及系统。

背景技术

现代属于大数据时代，各个行业大数据都在大规模增长，而与其他行业大数据相比较，医疗大数据更是具有数据增长速度快、保存周期长、粒度差异大、数据异构性强、带时空标记、特征维度高、隐私保护要求高等特点，对于医疗大数据的分析也与国民健康息息相关，且已经被广泛应用于临床诊疗、药物研发、卫生监测、公众健康、政策制定和执行等领域。医疗大数据涉及到电子病历、医学影像、医院视频等多种类型的数据，大数据医疗检索一般以患者维度、病历维度进行检索分析，各医疗数据涉及关联嵌套关系，也涉及敏感数据自动脱敏、多字段组合全文检索、检索多同义字段逻辑匹配等常用场景，需从索引结构、嵌套检索/聚合语法层面同步进行支持。

然而，大数据的高效检索仍是医疗大数据领域中的一个痛点，即便是目前已经出现如Elasticsearch的大数据检索引擎，但由于使用Elasticsearch需要一定的编程基础，且医疗领域的医务人员也不可能在工作之余花费大量时间去学习，因此，如何利用Elasticsearch在医疗大数据领域中实现适用于大数据医疗海量数据的病历、患者不同模式的复杂索引结构构建、查询、加工，而无需专业的编程开发人员定制开发，是目前需要解决的问题。

发明内容

本发明提供的基于大数据医疗通用检索索引构建的查询方法及系统，能够解决上述过程中的技术问题。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：

第一方面，本发明提供了基于大数据医疗通用检索索引构建的查询方法，包括以下步骤：

S1：初始化资源库，获取资源库数据表字段信息；

S2：根据已获取的资源库数据表字段信息，添加表关系信息，并将所述资源库数据表字段信息以及表关系信息作为索引元数据存储在索引元数据管理模块中；

S3：根据所述索引元数据，调用ES接口，创建病历以及患者的通用检索索引结构，同时生成适配检索实体以及序列化配置，并生成模板代码；

S4：根据查询关键词，匹配适配检索实体，并进行ES-DSL语句逻辑组装，通过ES集群解析执行后获取查询结果。

在一些实施例中，所述S1还包括：

S11：对资源库数据表进行自动同步，更新资源库数据表字段信息。

在一些实施例中，所述S2中“添加表关系信息”包括：

S21：添加表级别属性，包括：表级别和表别名；

S22：添加字段级别属性，包括：同义词、字段检索方式、元字段分组、脱敏方式、加工字段、字词器、虚拟字段、浅加工是否型字段和导出属性设置；

S23：添加索引级别属性，包括：全局索引名称、别名、副本数和刷新时间。

在一些实施例中，所述S2还包括：

S24：根据已获得的索引元数据，构建元数据Restful服务；