[发明专利]AI数据云测质量的提升方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种AI数据云测质量的提升方法，其特征在于，所述AI数据云测质量的提升方法包括：

S10、对各医疗数据库内数据进行整合，确定第一数据集；

S20、基于预设标准对所述第一数据集进行交叉比对及智能运算，得到第二数据集；

S30、将所述第一数据集和所述第二数据集进行规则变更，并利用经过规则变更后的第一数据集和第二数据集来进行建库，得到原始规则及元数据初筛内容数据库；

S40、对所述原始规则及元数据初筛内容数据库中的指标元数据集合进行数据质量评估，得到新标准数据集；

S50、将所述新标准数据集输入到深度学习网络中，得到临床应用数据集。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设标准包括地区高发病症医学诊疗临床数据、国际医学级国内临床数据共识标准、医学文献标准、医学各分支专家根据历年数据验证结果标准以及专家共识推荐结果标准；

所述基于预设标准对所述第一数据集进行交叉比对及智能运算，得到第二数据集，包括：

基于所述地区高发病症医学诊疗临床数据、国际医学级国内临床数据共识标准、医学文献标准、医学各分支专家根据历年数据验证结果标准、专家共识推荐结果标准中的共有标准，对所述第一数据集进行比对及智能运算，得到第一相关数据；

基于所述地区高发病症医学诊疗临床数据、国际医学级国内临床数据共识标准、医学文献标准、医学各分支专家根据历年数据验证结果标准、专家共识推荐结果标准中的非共有标准，对所述第一数据集进行交叉比对及智能运算，得到第二相关数据；

基于所述第一相关数据和所述第二相关数据，得到第二数据集。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第一数据集和所述第二数据集进行规则变更，包括：

将所述第一数据集和所述第二数据集用标准数据模板进行梳理。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用经过规则变更后的第一数据集和第二数据集来建库，得到原始规则及元数据初筛内容数据库，包括：

通过对经过规则变更后的第一数据集和第二数据集进行字段确定和提取，得到第一指标元数据集；

通过对经过规则变更后的第一数据集和第二数据集进行文本结构化处理，得到第二指标元数据集；

通过对经过规则变更后的第一数据集和第二数据集进行名称编码，得到第三指标元数据集；

基于所述第一指标元数据集、所述第二指标元数据集及所述第三指标元数据集，生成指标元数据集合，得到原始规则及元数据初筛内容数据库。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤S40之前，还包括；

对经过规则变更后的第一数据集和第二数据集进行可用性评估，其中，所述可用性评估包括数据一致性评估、代码和名称一致性评估及数据精确性评估；

根据评估结果来更新所述原始规则及元数据初筛内容数据库。

6.如权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，在步骤S40之前，还包括：

基于所述经过规则变更后的第一数据集和第二数据集，通过大数据挖掘和推算算法融合推算出新数据；

根据所述新数据来更新所述原始规则及元数据初筛内容数据库。

7.如权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，在步骤S50之后，还包括：

S60、将所述临床应用数据集输入到卷积神经网络中，获取未知元数据；

S70、在将所述未知元数据与所述指标元数据集合进行比对之后，更新所述指标元数据集合，并根据新的指标元数据集合重复执行步骤S40-S70。