[发明专利]医疗信息处理方法及装置

说明书

本发明提供了一种医疗信息处理方法及装置，通过响应于对任一数据集的信息处理指令，计算所述数据集内所有数据的初始均值和初始标准差，再根据所述初始均值和初始标准差剔除所述数据集中的异常数据，将所述数据集中剔除异常数据后的剩余数据通过新列表进行存储，然后计算所述新列表中所有数据的均值和标准差，根据所述均值和标准差计算预设百分比的医学参考值范围和均值假设的置信区间，能基于海量数据计算更为准确、科学的正常人病理结果参考范围，提高医学参考值范围的可信度，自动化程度高，快速有效。

技术领域

本发明涉及医疗检测领域，尤其涉及一种医疗信息处理方法及装置。

背景技术

随着现代医疗水平和医学影像学的发展，越来越多的辅助诊断设备应用到医疗诊断和辅助治疗中，例如X光机、多普勒彩超机、电子计算机断层扫描、磁共振成像(MagneticResonance Imaging，简称MRI)等。

随着收集的数据越来越多，建立起的大数据分析库越来越全面，正常人的数据参考范围也越来越准确，则需建立相应的信息处理系统以处理大量原始数据以自动获取医疗参考范围。

发明内容

本发明实施例的目的是提供一种医疗信息处理方法及装置，能基于海量数据计算更为准确、科学的正常人病理结果参考范围，提高医学参考值范围的可信度，自动化强度高，快速有效。

为实现上述目的，本发明实施例提供了一种医疗信息处理方法，包括步骤：

响应于对任一数据集的信息处理指令，计算所述数据集内所有数据的初始均值和初始标准差；

根据所述初始均值和初始标准差剔除所述数据集中的异常数据，将所述数据集中剔除异常数据后的剩余数据通过新列表进行存储；

计算所述新列表中所有数据的均值和标准差，根据所述均值和标准差计算预设百分比的医学参考值范围和均值假设的置信区间。

作为上述方案的改进，所述根据所述初始均值和初始标准差剔除所述数据集中的异常数据，将所述数据集中剔除异常数据后的剩余数据通过新列表进行存储具体为：

创建新列表，并开始遍历所述数据集中的每一数据直到遍历至所述数据集中的最后一个数据；

当遍历到任一数据时，计算所述数据和所述原始均值的差值，判断所述差值是否大于三倍的原始标准差；

当所述差值大于三倍的原始标准差时，遍历下一数据；

当所述差值小于三倍的原始标准差时，将所述数据添加至所述新列表中。

作为上述方案的改进，每一所述数据集存储属于同一年龄段和同一类型的参数值。

作为上述方案的改进，所述方法还包括步骤：

在若干个病人的ID集合中查找磁共振成像的ID集合，在所述磁共振成像的ID集合中查找病人年龄集合，通过预设的分组条件将病人年龄集合进行多个年龄段的分组。

作为上述方案的改进，根据病人信息中的年龄将病人数据库内的病人进行分组生成若干个病人组，病理病人组中的每一病人信息查找磁共振成像数据，将所述磁共振图像数据以参数名进行分组。

作为上述方案的改进，当预设百分比为95％时，根据以下公式计算所述医学参考值范围：

max＝mean+1.96×std

min＝mean-1.96×std

其中，max为所述医学参考值范围的上限值，min为所述医学参考值范围的下限值，mean所述新列表中所有数据的均值，std为所述新列表中所有数据的标准差。

作为上述方案的改进，通过以下公式计算所述均值假设的置信区间：