数据生成方法、系统、终端及存储介质与流程

1.本发明涉及医疗技术领域，尤其涉及一种数据生成方法、系统、终端及存储介质。


背景技术：

2.医院质量监测系统(hospitalqualitymonitoringsystem，hqms)是综合运用计算机软件与网络技术，对医院内所发生的各种医疗过程信息，尤其是医疗质量数据信息进行审核。hqms系统需要医院根据要求上传数据到中心端。
3.现有的医院质量监测系统使用过程中，各医院一般是将医疗数据的病案首页数据直接转换成患者医疗数据，但由于病案首页容易出现质量不佳现象，当出现数据错误或数据不全时，容易导致生成的患者医疗数据质量不佳，降低了患者医疗数据生成的准确性。


技术实现要素：

4.本发明实施例的目的在于提供一种数据生成方法、系统、终端及存储介质，旨在解决现有的患者医疗数据生成过程中，数据生成质量低下的问题。
5.本发明实施例是这样实现的，一种数据生成方法，所述方法包括：
6.获取患者文书记录数据，并根据所述患者文书记录数据生成文书记录索引；
7.获取数据规范表，并根据所述数据规范表中各数据采集项和所述文书记录索引进行数据查询，得到患者采集数据；
8.分别获取各数据采集项的数据采集标准，并根据各数据采集标准对所述患者采集数据进行数据校验；
9.若所述患者采集数据的数据校验合格，则根据各数据采集项之间的关联关系对所述患者采集数据中的各采集项数据进行异常检测；
10.若所述患者采集数据中的各采集项数据的异常检测合格，则根据所述数据规范表对所述患者采集数据进行数据映射，得到患者医疗数据。
11.优选的，所述根据各数据采集项之间的关联关系对所述患者采集数据中的各采集项数据进行异常检测，包括：
12.根据各数据采集项的项目标识，确定不同所述采集项数据之间的数据关联关系，并根据各数据关联关系确定不同所述采集项数据之间的相同表字段；
13.根据所述相同表字段分别对相对应的不同所述采集项数据进行数据查询，得到查询数据组；
14.若同一所述查询数据组中的查询数据不相同，则对所述查询数据组对应的不同所述采集项数据进行异常标记；
15.若所述患者采集数据中的异常标记次数小于或等于第一次数阈值，则判定所述患者采集数据的异常检测合格。
16.优选的，所述根据所述相同表字段分别对相对应的不同所述采集项数据进行数据查询，得到查询数据组之后，还包括：
17.根据所述相同表字段确定实体集合，并根据所述实体集合对所述相同表字段对应的所述查询数据组中的查询数据进行实体识别；
18.根据实体识别结果分别对所述查询数据进行数据抽取，得到数据抽取信息，并将同一所述查询数据组中的不同所述查询数据对应的数据抽取信息进行信息比对；
19.若不同所述查询数据对应的数据抽取信息的信息比对合格，则判定不同所述查询数据对应的所述查询数据组中的查询数据相同；
20.若不同所述查询数据对应的数据抽取信息的信息比对不合格，则判定不同所述查询数据对应的所述查询数据组中的查询数据不相同。
21.优选的，所述对所述查询数据组对应的不同所述采集项数据进行异常标记之后，还包括：
22.分别获取被异常标记后各采集项数据的患者信息、表字段、数据采集项和关联文书类型，得到异常患者信息、异常表字段、异常采集项和异常文书类型；
23.根据所述异常患者信息、所述异常表字段、所述异常采集项和所述异常文书类型生成数据异常表。
24.优选的，所述根据所述数据规范表中各数据采集项和所述文书记录索引进行数据查询，得到患者采集数据之后，还包括：
25.获取所述患者采集数据中的病案首页数据，并对所述病案首页数据进行缺失检测；
26.若所述病案首页数据的缺失检测不合格，则获取所述病案首页数据中的缺失项，并根据所述缺失项的标识确定关联文书标识；
27.根据所述缺失项的标识和所述关联文书标识，对所述患者文书记录数据进行数据查询，并根据查询到的信息对所述病案首页数据中的缺失项进行信息填写。
28.优选的，所述根据各数据采集标准对所述患者采集数据进行数据校验，包括：
29.根据各数据采集标准分别判断所述患者采集数据中对应采集项数据的数据类型与预设类型是否匹配；
30.若任一所述采集项数据的数据类型与预设类型不匹配，则对所述采集项数据进行错误标记；
31.根据各数据采集标准分别判断所述患者采集数据中对应采集项数据的数据长度是否小于长度阈值；
32.若任一所述采集项数据的数据长度大于或等于长度阈值，则对所述采集项数据进行错误标记；
33.根据各数据采集标准分别判断所述患者采集数据中对应采集项数据的信息参数值是否在预设参数范围内；
34.若任一所述采集项数据的信息参数值不在预设参数范围内，则对所述采集项数据进行错误标记；
35.若所述患者采集数据中的错误标记次数大于第二次数阈值，则判定所述患者采集数据的数据校验不合格；
36.若所述患者采集数据中的错误标记次数小于或等于第二次数阈值，则判定所述患者采集数据的数据校验合格。
37.优选的，所述根据所述患者文书记录数据生成文书记录索引，包括：
38.分别获取所述患者文书记录数据中各文书记录的文书标识，并根据所述文书标识建立文书索引；
39.将同一所述文书标识对应的所述文书记录和所述文书索引进行对应存储，得到所述文书记录索引。
40.本发明实施例的另一目的在于提供一种数据生成系统，所述系统包括：
41.索引生成模块，用于获取患者文书记录数据，并根据所述患者文书记录数据生成文书记录索引；
42.数据查询模块，用于获取数据规范表，并根据所述数据规范表中各数据采集项和所述文书记录索引进行数据查询，得到患者采集数据；
43.数据校验模块，用于分别获取各数据采集项的数据采集标准，并根据各数据采集标准对所述患者采集数据进行数据校验；
44.异常检测模块，用于若所述患者采集数据的数据校验合格，则根据各数据采集项之间的关联关系对所述患者采集数据中的各采集项数据进行异常检测；
45.数据映射模块，用于若所述患者采集数据中的各采集项数据的异常检测合格，则根据所述数据规范表对所述患者采集数据进行数据映射，得到患者医疗数据。
46.本发明实施例的另一目的在于提供一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述方法的步骤。
47.本发明实施例的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
48.本发明实施例，通过数据规范表中各数据采集项和文书记录索引进行数据查询，能有效地基于患者文书记录数据的全文内容进行患者数据的采集，得到该患者采集数据，基于数据规范表对患者采集数据进行数据映射，以达到自动进行患者医疗数据转换的效果，本发明实施例，基于患者文书记录数据的全文内容进行患者医疗数据的生成，防止了采用病案首页进行患者医疗数据生成所导致的数据生成质量不佳的现象，提高了患者医疗数据生成的准确性，基于各数据采集标准能有效地对患者采集数据进行数据校验，基于各数据采集项之间的关联关系能有效地对患者采集数据中的各采集项数据进行异常检测。
附图说明
49.图1是本发明第一实施例提供的数据生成方法的流程图；
50.图2是本发明第二实施例提供的数据生成方法的流程图；
51.图3是本发明第二实施例提供数据规范表的示意图；
52.图4是本发明第三实施例提供的数据生成系统的结构示意图；
53.图5是本发明第四实施例提供的终端设备的结构示意图。
具体实施方式
54.为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并
不用于限定本发明。
55.为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。
56.实施例一
57.请参阅图1，是本发明第一实施例提供的数据生成方法的流程图，该数据生成方法可以应用于任一终端设备或系统，该数据生成方法包括步骤：
58.步骤s10，获取患者文书记录数据，并根据所述患者文书记录数据生成文书记录索引；
59.其中，通过分别与各医院的医院管理信息系统(hospitalinformation system，his)或者电子病历系统进行医院数据对接，以获取该患者文书记录数据，该患者文书记录数据包括入院记录，出院记录，病案首页，诊疗记录，手术记录和医嘱等信息；
60.该步骤中，该文书记录索引中存储有患者每个文书的记录数据，表字段包括：患者病案号，患者入院时间，患者出院时间，患者姓名，患者年龄，患者性别，患者文书类型，患者记录数据等信息。
61.可选的，该步骤中，所述根据所述患者文书记录数据生成文书记录索引，包括：
62.分别获取所述患者文书记录数据中各文书记录的文书标识，并根据所述文书标识建立文书索引；
63.其中，文书标识用于表征文书记录的文书类型，例如，该文书标识可以为组织机构代码、医疗机构名称、患者的病案号、住院次数、入院时间、出院时间、健康卡号、医疗付费方式、患者姓名、患者性别、国籍、证件号码、出生地址、联系人、入院途径、出院科别、主治医师、质控护师、治疗费用或患者疾病等。
64.将同一所述文书标识对应的所述文书记录和所述文书索引进行对应存储，得到所述文书记录索引。
65.步骤s20，获取数据规范表，并根据所述数据规范表中各数据采集项和所述文书记录索引进行数据查询，得到患者采集数据；
66.其中，该数据规范表中存储有每个hqms数据采集项的标准范围，例如民族字段取56个民族内字典，长度要小于2，表包括字段名称，数据采集项，数据类型，是否必填，值域范围，长度，必填依据，地区版本，首页数据项字段等信息，该步骤中，通过数据规范表中各数据采集项，分别对文书记录索引进行数据查询，以获取各数据采集项对应的采集数据，得到患者采集数据。
67.可选的，该步骤中，所述根据所述数据规范表中各数据采集项和所述文书记录索引进行数据查询，得到患者采集数据之后，还包括：
68.获取所述患者采集数据中的病案首页数据，并对所述病案首页数据进行缺失检测；其中，分别查询病案首页数据中各数据项是否存在数据，以检测病案首页数据是否存在数据缺失；
69.若所述病案首页数据的缺失检测不合格，则获取所述病案首页数据中的缺失项，并根据所述缺失项的标识确定关联文书标识；其中，若检测到病案首页数据存在数据缺失，则判定病案首页数据的缺失检测不合格，获取病案首页数据中的缺失项，并将缺失项的标识与关联查询表进行匹配，以确定该关联文书标识，该关联文书标识用于确定缺失项对应的关联文书；
70.根据所述缺失项的标识和所述关联文书标识，对所述患者文书记录数据进行数据查询，并根据查询到的信息对所述病案首页数据中的缺失项进行信息填写；其中，基于联文书标识确定缺失项对应的关联文书，查询关联文书中缺失项对应的数据，将查询到的信息填写到缺失项中，以达到完善病案首页数据的效果；
71.例如，当病案首页数据中的缺失项为“麻醉信息项”时，将“麻醉信息项”的标识与关联查询表进行匹配，得到麻醉记录标识，基于麻醉记录标识确定到的数据为麻醉记录单文书，将麻醉记录单文书中的麻醉医师信息填写至病案首页数据中的“麻醉信息项”中。
72.步骤s30，分别获取各数据采集项的数据采集标准，并根据各数据采集标准对所述患者采集数据进行数据校验；
73.其中，该数据采集标准可以根据用户需求进行设置，基于各数据采集标准对患者采集数据进行数据校验，以检测采集到的患者采集数据是否存在错误，进而提高了患者采集数据的准确性；
74.步骤s40，若所述患者采集数据的数据校验合格，则根据各数据采集项之间的关联关系对所述患者采集数据中的各采集项数据进行异常检测；
75.其中，基于各数据采集项之间的关联关系对各采集项数据进行异常检测，以检测不同采集项数据之间是否存在数据异常，例如，针对患者年龄，入院记录中填写的是30岁，在病案首页中填写的是32岁，则判定入院记录与病案首页对应的采集项数据之间存在数据异常。
76.可选的，该步骤中，所述根据各数据采集项之间的关联关系对所述患者采集数据中的各采集项数据进行异常检测，包括：
77.根据各数据采集项的项目标识，确定不同所述采集项数据之间的数据关联关系，并根据各数据关联关系确定不同所述采集项数据之间的相同表字段；
78.其中，本地预存储有关联关系表，该关联关系表中存储有不同项目标识之间的数据关联关系、以及各数据关联关系对应的相同表字段，例如，入院记录与病案首页之间的相同表字段可以包括“患者年龄”；
79.根据所述相同表字段分别对相对应的不同所述采集项数据进行数据查询，得到查询数据组；其中，基于相同表字段“患者年龄”分别对入院记录和病案首页对应的采集项数据进行数据查询，得到该查询数据组，该查询数据组包括入院记录和病案首页对应采集项数据中存储的患者年龄；
80.若同一所述查询数据组中的查询数据不相同，则对所述查询数据组对应的不同所述采集项数据进行异常标记；其中，若同一查询数据组中的查询数据不相同，则判定该查询数据组对应的不同采集项数据之间存在数据异常；
81.若所述患者采集数据中的异常标记次数小于或等于第一次数阈值，则判定所述患者采集数据的异常检测合格；其中，该第一次数阈值可以根据需求进行设置。
82.进一步地，该步骤中，所述根据所述相同表字段分别对相对应的不同所述采集项数据进行数据查询，得到查询数据组之后，还包括：
83.根据所述相同表字段确定实体集合，并根据所述实体集合对所述相同表字段对应的所述查询数据组中的查询数据进行实体识别；
84.根据实体识别结果分别对所述查询数据进行数据抽取，得到数据抽取信息，并将
同一所述查询数据组中的不同所述查询数据对应的数据抽取信息进行信息比对；
85.若不同所述查询数据对应的数据抽取信息的信息比对合格，则判定不同所述查询数据对应的所述查询数据组中的查询数据相同；
86.若不同所述查询数据对应的数据抽取信息的信息比对不合格，则判定不同所述查询数据对应的所述查询数据组中的查询数据不相同。
87.更进一步地，该步骤中，所述对所述查询数据组对应的不同所述采集项数据进行异常标记之后，还包括：
88.分别获取被异常标记后各采集项数据的患者信息、表字段、数据采集项和关联文书类型，得到异常患者信息、异常表字段、异常采集项和异常文书类型，根据异常患者信息、异常表字段、异常采集项和异常文书类型生成数据异常表。
89.步骤s50，若所述患者采集数据中的各采集项数据的异常检测合格，则根据所述数据规范表对所述患者采集数据进行数据映射，得到患者医疗数据；
90.其中，基于数据规范表对患者采集数据进行数据映射，以达到自动进行患者医疗数据转换的效果。
91.本实施例中，能自动纠正病案首页数据的数据缺失和数据错误，从全文书获取hqms数据采集项的内容，完成自动转换成hqms数据，实现了智能化的采集和数据生成，通过数据规范表中各数据采集项和文书记录索引进行数据查询，能有效地基于患者文书记录数据的全文内容进行患者数据的采集，得到该患者采集数据，基于数据规范表对患者采集数据进行数据映射，以达到自动进行患者医疗数据转换的效果，本发明实施例，基于患者文书记录数据的全文内容进行患者医疗数据的生成，防止了采用病案首页进行患者医疗数据生成所导致的数据生成质量不佳的现象，提高了患者医疗数据生成的准确性，基于各数据采集标准能有效地对患者采集数据进行数据校验，基于各数据采集项之间的关联关系能有效地对患者采集数据中的各采集项数据进行异常检测。
92.实施例二
93.请参阅图2，是本发明第二实施例提供的数据生成方法的流程图，该实施例用于对第一实施例中的步骤s30作进一步细化，包括步骤：
94.步骤s31，根据各数据采集标准分别判断所述患者采集数据中对应采集项数据的数据类型与预设类型是否匹配；
95.其中，该患者采集数据包括数据类型、数据长度和信息参数值等信息，该数据类型包括数字类型、字符类型和日期时间类型等，该数据长度可以为字符长度；
96.该步骤中，该数据采集标准中存储有针对对应采集项数据预设置的预设类型，通过将数据采集标准中存储的预设类型，与采集项数据的数据类型进行匹配，以判断该采集项数据是否满足类型要求；
97.步骤s32，若任一所述采集项数据的数据类型与预设类型不匹配，则对所述采集项数据进行错误标记；
98.其中，若采集项数据的数据类型与预设类型不匹配，通过对采集项数据进行错误标记，以标记提示该采集项数据存在类型异常；
99.步骤s33，根据各数据采集标准分别判断所述患者采集数据中对应采集项数据的数据长度是否小于长度阈值；
100.其中，该数据采集标准中存储有针对对应采集项数据预设置的长度阈值，通过将数据采集标准中存储的长度阈值，与采集项数据的数据长度进行大小比对，以判断该采集项数据是否满足数据长度要求；
101.步骤s34，若任一所述采集项数据的数据长度大于或等于长度阈值，则对所述采集项数据进行错误标记；
102.其中，若采集项数据的数据长度大于或等于长度阈值，通过对采集项数据进行错误标记，以标记提示该采集项数据存在数据长度异常；
103.步骤s35，根据各数据采集标准分别判断所述患者采集数据中对应采集项数据的信息参数值是否在预设参数范围内；
104.其中，该数据采集标准中存储有针对对应采集项数据预设置的预设参数范围，通过将数据采集标准中存储的预设参数范围，与采集项数据的信息参数值进行比对，以判断该采集项数据是否满足参数要求；
105.步骤s36，若任一所述采集项数据的信息参数值不在预设参数范围内，则对所述采集项数据进行错误标记；
106.其中，若采集项数据中的信息参数值不在预设参数范围内，通过对采集项数据进行错误标记，以标记提示该采集项数据存在参数异常；
107.步骤s37，若所述患者采集数据中的错误标记次数大于第二次数阈值，则判定所述患者采集数据的数据校验不合格；
108.其中，该第二次数阈值可以根据需求进行设置；
109.步骤s38，若所述患者采集数据中的错误标记次数小于或等于第二次数阈值，则判定所述患者采集数据的数据校验合格；
110.具体的，请参阅图3，在数据规范表中，针对每个数据采集项对应的采集项数据都有数据长度，数据类型，是否必填，数据值域的要求，基于数据采集标准，遍历每个采集项数据进行表格检验，依次判断每个采集项数据的数据长度，数据类型，是否必填，数据值域是否符合要求；
111.例如：序号为4的采集项数据，其数据类型为数字，长度限制是4，是否必填为必填，值域大于0，即，针对采集项数据，预设类型是数字类型，长度阈值为4，预设参数为“大于0的整数”，若采集项数据对应的采集信息的类型是数字类型，长度阈值小于4，信息参数值是大于0的整数，则该采集项数据是符合数据采集标准的数据。
112.其中，校验数值表包括表格校验合格数量和表格校验未合格数量，数据校验结果包括数据异常表和校验数值表，该步骤中，若任一采集项数据不符合数据采集标准，则进行异常标记，数据异常表记录着每个采集项数据的异常类型，类型有是否符合数据类型，是否符合数据长度，是否符合必填要求，是否符合值域要求四种，基于数据异常表可以直观的看不到各采集项数据是否存在异常，数据异常表的表字段包括病案号、异常类型(类型，长度，数据范围值域，必填与否等校验)和异常详情等信息，可选的，该步骤中，可以在患者医疗数据后添加该数据异常表，使得医务工作者可以根据异常详情，快速从巨量的数据中快速定位问题，修正问题，完成医疗数据的上传。
113.本实施例中，通过将数据采集标准中存储的预设类型，与采集项数据的数据类型进行匹配，以判断该采集项数据是否满足类型要求，通过将数据采集标准中存储的长度阈
值，与采集项数据的数据长度进行大小比对，以判断该采集项数据是否满足数据长度要求，通过将数据采集标准中存储的预设参数范围，与采集项数据的信息参数值进行比对，以判断该采集项数据是否满足参数要求。
114.实施例三
115.请参阅图4，是本发明第三实施例提供的数据生成系统100的结构示意图，包括：索引生成模块10、数据查询模块11、数据校验模块12、异常检测模块13和数据映射模块14，其中：
116.索引生成模块10，用于获取患者文书记录数据，并根据所述患者文书记录数据生成文书记录索引。
117.可选的，索引生成模块10还用于：分别获取所述患者文书记录数据中各文书记录的文书标识，并根据所述文书标识建立文书索引；
118.将同一所述文书标识对应的所述文书记录和所述文书索引进行对应存储，得到所述文书记录索引。
119.数据查询模块11，用于获取数据规范表，并根据所述数据规范表中各数据采集项和所述文书记录索引进行数据查询，得到患者采集数据。
120.可选的，数据查询模块11还用于：获取所述患者采集数据中的病案首页数据，并对所述病案首页数据进行缺失检测；
121.若所述病案首页数据的缺失检测不合格，则获取所述病案首页数据中的缺失项，并根据所述缺失项的标识确定关联文书标识；
122.根据所述缺失项的标识和所述关联文书标识，对所述患者文书记录数据进行数据查询，并根据查询到的信息对所述病案首页数据中的缺失项进行信息填写。
123.数据校验模块12，用于分别获取各数据采集项的数据采集标准，并根据各数据采集标准对所述患者采集数据进行数据校验。
124.可选的，数据校验模块12还用于：根据各数据采集标准分别判断所述患者采集数据中对应采集项数据的数据类型与预设类型是否匹配；
125.若任一所述采集项数据的数据类型与预设类型不匹配，则对所述采集项数据进行错误标记；
126.根据各数据采集标准分别判断所述患者采集数据中对应采集项数据的数据长度是否小于长度阈值；
127.若任一所述采集项数据的数据长度大于或等于长度阈值，则对所述采集项数据进行错误标记；
128.根据各数据采集标准分别判断所述患者采集数据中对应采集项数据的信息参数值是否在预设参数范围内；
129.若任一所述采集项数据的信息参数值不在预设参数范围内，则对所述采集项数据进行错误标记；
130.若所述患者采集数据中的错误标记次数大于第二次数阈值，则判定所述患者采集数据的数据校验不合格；
131.若所述患者采集数据中的错误标记次数小于或等于第二次数阈值，则判定所述患者采集数据的数据校验合格。
132.异常检测模块13，用于若所述患者采集数据的数据校验合格，则根据各数据采集项之间的关联关系对所述患者采集数据中的各采集项数据进行异常检测。
133.可选的，异常检测模块13还用于：根据各数据采集项的项目标识，确定不同所述采集项数据之间的数据关联关系，并根据各数据关联关系确定不同所述采集项数据之间的相同表字段；
134.根据所述相同表字段分别对相对应的不同所述采集项数据进行数据查询，得到查询数据组；
135.若同一所述查询数据组中的查询数据不相同，则对所述查询数据组对应的不同所述采集项数据进行异常标记；
136.若所述患者采集数据中的异常标记次数小于或等于第一次数阈值，则判定所述患者采集数据的异常检测合格。
137.进一步地，异常检测模块13还用于：根据所述相同表字段确定实体集合，并根据所述实体集合对所述相同表字段对应的所述查询数据组中的查询数据进行实体识别；
138.根据实体识别结果分别对所述查询数据进行数据抽取，得到数据抽取信息，并将同一所述查询数据组中的不同所述查询数据对应的数据抽取信息进行信息比对；
139.若不同所述查询数据对应的数据抽取信息的信息比对合格，则判定不同所述查询数据对应的所述查询数据组中的查询数据相同；
140.若不同所述查询数据对应的数据抽取信息的信息比对不合格，则判定不同所述查询数据对应的所述查询数据组中的查询数据不相同。
141.更进一步地，异常检测模块13还用于：分别获取被异常标记后各采集项数据的患者信息、表字段、数据采集项和关联文书类型，得到异常患者信息、异常表字段、异常采集项和异常文书类型；
142.根据所述异常患者信息、所述异常表字段、所述异常采集项和所述异常文书类型生成数据异常表。
143.数据映射模块14，用于若所述患者采集数据中的各采集项数据的异常检测合格，则根据所述数据规范表对所述患者采集数据进行数据映射，得到患者医疗数据。
144.本实施例，通过数据规范表中各数据采集项和文书记录索引进行数据查询，能有效地基于患者文书记录数据的全文内容进行患者数据的采集，得到该患者采集数据，基于数据规范表对患者采集数据进行数据映射，以达到自动进行患者医疗数据转换的效果，本发明实施例，基于患者文书记录数据的全文内容进行患者医疗数据的生成，防止了采用病案首页进行患者医疗数据生成所导致的数据生成质量不佳的现象，提高了患者医疗数据生成的准确性，基于各数据采集标准能有效地对患者采集数据进行数据校验，基于各数据采集项之间的关联关系能有效地对患者采集数据中的各采集项数据进行异常检测。
145.实施例四
146.图5是本技术第四实施例提供的一种终端设备2的结构框图。如图5所示，该实施例的终端设备2包括：处理器20、存储器21以及存储在所述存储器21中并可在所述处理器20上运行的计算机程序22，例如数据生成方法的程序。处理器20执行所述计算机程序22时实现上述各个数据生成方法各实施例中的步骤。
147.示例性的，所述计算机程序22可以被分割成一个或多个模块，所述一个或者多个
模块被存储在所述存储器21中，并由所述处理器20执行，以完成本技术。所述一个或多个模块可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序22在所述终端设备2中的执行过程。所述终端设备可包括，但不仅限于，处理器20、存储器21。
148.所称处理器20可以是中央处理单元(centralprocessingunit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digitalsignalprocessor，dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmablegatearray，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
149.所述存储器21可以是所述终端设备2的内部存储单元，例如终端设备2的硬盘或内存。所述存储器21也可以是所述终端设备2的外部存储设备，例如所述终端设备2上配备的插接式硬盘，智能存储卡(smartmediacard，smc)，安全数字(securedigital，sd)卡，闪存卡(flashcard)等。进一步地，所述存储器21还可以既包括所述终端设备2的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器21用于存储所述计算机程序以及所述终端设备所需的其他程序和数据。所述存储器21还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
150.另外，在本技术各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
151.集成的模块如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读存储介质中。其中，计算机可读存储介质可以是非易失性的，也可以是易失性的。基于这样的理解，本技术实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，计算机程序包括计算机程序代码，计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读存储介质可以包括：能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，计算机可读存储介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读存储介质不包括电载波信号和电信信号。
152.以上所述实施例仅用以说明本技术的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本技术进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本技术各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本技术的保护范围之内。

技术特征：
1.一种数据生成方法，其特征在于，所述方法包括：获取患者文书记录数据，并根据所述患者文书记录数据生成文书记录索引；获取数据规范表，并根据所述数据规范表中各数据采集项和所述文书记录索引进行数据查询，得到患者采集数据；分别获取各数据采集项的数据采集标准，并根据各数据采集标准对所述患者采集数据进行数据校验；若所述患者采集数据的数据校验合格，则根据各数据采集项之间的关联关系对所述患者采集数据中的各采集项数据进行异常检测；若所述患者采集数据中的各采集项数据的异常检测合格，则根据所述数据规范表对所述患者采集数据进行数据映射，得到患者医疗数据。2.如权利要求1所述的数据生成方法，其特征在于，所述根据各数据采集项之间的关联关系对所述患者采集数据中的各采集项数据进行异常检测，包括：根据各数据采集项的项目标识，确定不同所述采集项数据之间的数据关联关系，并根据各数据关联关系确定不同所述采集项数据之间的相同表字段；根据所述相同表字段分别对相对应的不同所述采集项数据进行数据查询，得到查询数据组；若同一所述查询数据组中的查询数据不相同，则对所述查询数据组对应的不同所述采集项数据进行异常标记；若所述患者采集数据中的异常标记次数小于或等于第一次数阈值，则判定所述患者采集数据的异常检测合格。3.如权利要求2所述的数据生成方法，其特征在于，所述根据所述相同表字段分别对相对应的不同所述采集项数据进行数据查询，得到查询数据组之后，还包括：根据所述相同表字段确定实体集合，并根据所述实体集合对所述相同表字段对应的所述查询数据组中的查询数据进行实体识别；根据实体识别结果分别对所述查询数据进行数据抽取，得到数据抽取信息，并将同一所述查询数据组中的不同所述查询数据对应的数据抽取信息进行信息比对；若不同所述查询数据对应的数据抽取信息的信息比对合格，则判定不同所述查询数据对应的所述查询数据组中的查询数据相同；若不同所述查询数据对应的数据抽取信息的信息比对不合格，则判定不同所述查询数据对应的所述查询数据组中的查询数据不相同。4.如权利要求2所述的数据生成方法，其特征在于，所述对所述查询数据组对应的不同所述采集项数据进行异常标记之后，还包括：分别获取被异常标记后各采集项数据的患者信息、表字段、数据采集项和关联文书类型，得到异常患者信息、异常表字段、异常采集项和异常文书类型；根据所述异常患者信息、所述异常表字段、所述异常采集项和所述异常文书类型生成数据异常表。5.如权利要求1所述的数据生成方法，其特征在于，所述根据所述数据规范表中各数据采集项和所述文书记录索引进行数据查询，得到患者采集数据之后，还包括：获取所述患者采集数据中的病案首页数据，并对所述病案首页数据进行缺失检测；
若所述病案首页数据的缺失检测不合格，则获取所述病案首页数据中的缺失项，并根据所述缺失项的标识确定关联文书标识；根据所述缺失项的标识和所述关联文书标识，对所述患者文书记录数据进行数据查询，并根据查询到的信息对所述病案首页数据中的缺失项进行信息填写。6.如权利要求1所述的数据生成方法，其特征在于，所述根据各数据采集标准对所述患者采集数据进行数据校验，包括：根据各数据采集标准分别判断所述患者采集数据中对应采集项数据的数据类型与预设类型是否匹配；若任一所述采集项数据的数据类型与预设类型不匹配，则对所述采集项数据进行错误标记；根据各数据采集标准分别判断所述患者采集数据中对应采集项数据的数据长度是否小于长度阈值；若任一所述采集项数据的数据长度大于或等于长度阈值，则对所述采集项数据进行错误标记；根据各数据采集标准分别判断所述患者采集数据中对应采集项数据的信息参数值是否在预设参数范围内；若任一所述采集项数据的信息参数值不在预设参数范围内，则对所述采集项数据进行错误标记；若所述患者采集数据中的错误标记次数大于第二次数阈值，则判定所述患者采集数据的数据校验不合格；若所述患者采集数据中的错误标记次数小于或等于第二次数阈值，则判定所述患者采集数据的数据校验合格。7.如权利要求1至6任一所述的数据生成方法，其特征在于，所述根据所述患者文书记录数据生成文书记录索引，包括：分别获取所述患者文书记录数据中各文书记录的文书标识，并根据所述文书标识建立文书索引；将同一所述文书标识对应的所述文书记录和所述文书索引进行对应存储，得到所述文书记录索引。8.一种数据生成系统，其特征在于，所述系统包括：索引生成模块，用于获取患者文书记录数据，并根据所述患者文书记录数据生成文书记录索引；数据查询模块，用于获取数据规范表，并根据所述数据规范表中各数据采集项和所述文书记录索引进行数据查询，得到患者采集数据；数据校验模块，用于分别获取各数据采集项的数据采集标准，并根据各数据采集标准对所述患者采集数据进行数据校验；异常检测模块，用于若所述患者采集数据的数据校验合格，则根据各数据采集项之间的关联关系对所述患者采集数据中的各采集项数据进行异常检测；数据映射模块，用于若所述患者采集数据中的各采集项数据的异常检测合格，则根据所述数据规范表对所述患者采集数据进行数据映射，得到患者医疗数据。
9.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述方法的步骤。10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述方法的步骤。

技术总结
本发明提供了一种数据生成方法、系统、终端及存储介质，该方法包括：根据患者文书记录数据生成文书记录索引；根据数据规范表中各数据采集项和文书记录索引进行数据查询，得到患者采集数据；分别获取各数据采集项的数据采集标准，根据各数据采集标准对患者采集数据进行数据校验；若患者采集数据的数据校验合格，则根据各数据采集项之间的关联关系对患者采集数据中的各采集项数据进行异常检测；若患者采集数据中的各采集项数据的异常检测合格，则根据数据规范表对所述患者采集数据进行数据映射，得到患者医疗数据。本发明实施例，基于患者文书记录数据的全文内容进行患者医疗数据的生成，提高了患者医疗数据生成的准确性。提高了患者医疗数据生成的准确性。提高了患者医疗数据生成的准确性。


技术研发人员：吴秋澎 谢冠超
受保护的技术使用者：云知声智能科技股份有限公司
技术研发日：2023.03.23
技术公布日：2023/7/25