[发明专利]数据核验方法及装置、电子设备、存储介质

权利要求书

1.一种数据核验方法，其特征在于，包括：

获取测试对象的原始数据并对所述原始数据进行加密存储；

通过预设数据库中的标准医学定义形成对所述测试对象的报告表中的测试数据进行解读的解读规则，所述解读规则包括测试数据的来源、医学定义以及字段之间的逻辑关系；

根据符合预设条件的多个目标对象的原始数据，对所述解读规则进行训练，得到训练好的解读规则；

通过所述训练好的解读规则将所述测试对象的所述原始数据对照所述报告表中的测试数据进行核验；

其中，通过预设数据库中的标准医学定义形成对所述测试对象的报告表中的测试数据进行解读的解读规则包括：

将所述报告表中测试数据对应的医学定义关联到所述预设数据库中的标准医学定义，以确定所述测试数据的来源；

通过自然语言处理算法提取所述报告表中的测试数据包含的每个字段之间的临床逻辑关联和流行病学关联，以形成字段规则；

通过所述测试数据的来源以及所述字段规则生成用于对所述报告表进行解读的所述解读规则；

其中，根据符合预设条件的多个目标对象的原始数据，对所述解读规则进行训练，得到训练好的解读规则包括：

获取所有所述目标对象的原始数据；

提取所述目标对象的原始数据的特征；

基于获取的所述特征和模型对得到的解读规则进行训练，得到训练好的解读规则。

2.根据权利要求1所述的数据核验方法，其特征在于，对所述原始数据进行加密存储包括：

按照时间线对所述原始数据进行存储，并生成针对所述原始数据的加密码，以通过所述加密码对所述原始数据进行加密。

3.根据权利要求2所述的数据核验方法，其特征在于，按照时间线对所述原始数据进行存储包括：

按照所述时间线包含的每个时间点分别存储一份原始数据，并隔离记录针对每份原始数据的加密码。

4.根据权利要求1所述的数据核验方法，其特征在于，根据符合预设条件的多个目标对象的原始数据，对所述解读规则进行训练，得到训练好的解读规则包括：

采用自然语言处理算法结合贝叶斯算法，通过符合所述预设条件的多个目标对象的所述原始数据对所述解读规则进行训练并计算核验准确率，直至所述核验准确率达到预设值为止，以确定所述训练好的解读规则；

其中，所述预设条件包括与所述测试对象入组条件相同和/或症状信息相同。

5.根据权利要求3所述的数据核验方法，其特征在于，通过所述训练好的解读规则将所述测试对象的所述原始数据对照所述报告表中的测试数据进行核验包括：

通过所述训练好的解读规则对时间线上包含的每个时间点的所述报告表中的所述测试数据进行解读，并将解读的测试数据以及原始数据进行自动对比，确定所述报告表中的测试数据和所述原始数据是否一致。

6.根据权利要求5所述的数据核验方法，其特征在于，所述方法还包括：

在所述报告表中的测试数据和所述原始数据不一致时，对所述报告表中的测试数据进行标记；

在所述原始数据与对应的加密码不一致时，对所述原始数据进行标记。