[发明专利]一种海量多结构化医学数据聚合处理办法

权利要求书

1.一种海量多结构化医学数据聚合处理办法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤一、采集数据：

采用各大医院中和各大制药企业中的患者信息；

采取网络调查问卷的方式收集信息；

步骤二、数据分类：

按照疾病的科目对采集到的数据进行第一次分类，将患有同种疾病的患者的信息归纳到一起，再根据每个科室下的具体疾病类型对患者的信息进行第二次分类，以将患有同种疾病的患者信息归纳到一起；

步骤三、确定分析目标；

步骤四、筛选样本数据：确定研究变量；

步骤五、构建数据处理模型：确定变量之间是否相关，以及相关方向；

步骤六、挑选出相关的样本数据，并记录其相关方向，进行聚合归纳整理。

2.根据权利要求1所述的一种海量多结构化医学数据聚合处理办法，其特征在于：在步骤一中患者信息收集的内容包括年龄、性别、身高、体重、患病种类、用药种类及次数、检查项目指标。

3.根据权利要求1所述的一种海量多结构化医学数据聚合处理办法，其特征在于：在步骤二中第一次分类依据为：耳鼻喉科、儿科、妇产科、风湿免疫科肝胆外科、感染科、骨与创伤科、呼吸内科、精神科、急诊科、口腔科、老年病科、泌尿外科、内分泌科皮肤性病科、普通外科、神经内科、神经外科烧伤科、肾脏内科、消化内科心外科、胸外科、心血管内科、血液科、眼科营养科、肿瘤科、呼吸内科。

4.根据权利要求1所述的一种海量多结构化医学数据聚合处理办法，其特征在于：在步骤三中所述目标为患者的年龄、性别、身高、体重、用药种类及次数、检查项目指标中的一种与其所患病症之间是否存在相关关系。

5.根据权利要求4所述的一种海量多结构化医学数据聚合处理办法，其特征在于：在步骤四中所筛选出来的两个变量与步骤三中的分析目标相对应。

6.根据权利要求1所述的一种海量多结构化医学数据聚合处理办法，其特征在于：在步骤五中构建的数据处理模型是利用pearson积差相关系数确定两个变量间相关的密切程度以及相关的方向，pearson积差相关系数公式为：

其中，r无单位，-1≤r≤1；

r为正，正相关，r为负，负相关；

r的绝对值为1，完全相关；

r为零，零相关。

7.根据权利要求6所述的一种海量多结构化医学数据聚合处理办法，其特征在于：在步骤六中所挑选出来的样本数据为r不等于零的数据。