[發明專利]可視化方法、可視化裝置、計算機設備和存儲介質

有效

• 申請號: 201710624251.0
• 申請日: 2017-07-27
• 公開（公告）號: CN110019491B
• 公開（公告）日: 2023-07-04
• 發明（設計）人: 王東;王琦;陳中陽
• 申請（專利權）人: 北大醫療信息技術有限公司
• 主分類號: G06F16/26
• 分類號: G06F16/26;G16H10/00
• 代理公司: 北京友聯知識產權代理事務所(普通合伙) 11343
• 代理人: 尚志峰;汪海屏

本發明提出了一種結構化醫療數據的可視化方法及可視化裝置、計算機設備和計算機可讀存儲介質，其中可視化方法包括：獲取各醫療病案中包含的各預設結構化變量的基本信息；根據對每個預設結構化變量的基本信息的統計分析結果形成每個預設結構化變量對應的信息分布視圖和/或形成不同預設結構化變量之間的變量關系視圖；輸出并展示信息分布視圖和/或變量關系視圖。通過本發明的技術方案，可以有效地實現對結構化醫療數據的可視化，從而使得用戶更加方便地對結構化醫療數據進行挖掘。

技術領域

本發明涉及醫療數據可視化技術領域，具體而言，涉及結構化醫療數據的可視化方法、結構化醫療數據的可視化裝置、計算機設備和計算機可讀存儲介質。

背景技術

目前，數據挖掘是對大量數據進行加工、分類、聚類等處理，并利用統計分析和邏輯分析的方式挑選出有用信息的過程，包括對數據進行特征提取。而隨著數字化技術在醫療領域的應用，醫療數據量越來越大，蘊含著許多有價值的信息資源，并且醫療數據挖掘具有廣泛的應用領域，包括：醫療活動輔助診斷、醫療質量管理、醫學信息處理、醫藥研發、生物醫學、醫學圖像等。

但是，醫療數據具有模式多態性(比如同病多名)、不完整性、時間性、冗余性和隱私性等特點，從而對數據挖掘工作構成了挑戰，尤其其中的非結構化數據更是難以分析。所以針對結構化醫療數據進行數據挖掘，是醫療數據挖掘一個較好的突破口。

因此，如何使得用戶更加方便地對結構化醫療數據進行挖掘，實現結構化醫療數據的可視化成為亟待解決的技術問題。

發明內容

本發明正是基于上述問題，提出了一種新的技術方案，可以有效地實現對結構化醫療數據的可視化，從而使得用戶更加方便地對結構化醫療數據進行挖掘。

有鑒于此，本發明的第一方面提出了一種結構化醫療數據的可視化方法，包括：獲取各醫療病案中包含的各預設結構化變量的基本信息；根據對每個預設結構化變量的基本信息的統計分析結果形成每個預設結構化變量對應的信息分布視圖和/或形成不同預設結構化變量之間的變量關系視圖；輸出并展示信息分布視圖和/或變量關系視圖。

在該技術方案中，通過對各醫療病案中包含的每個預設結構化變量的基本信息進行統計分析，進而不僅可以針對每個預設結構化變量繪制其信息分布視圖還可以繪制體現不同的預設結構化變量之間的關聯性的變量關系視圖，并能夠進行信息分布視圖和/或變量關系視圖的輸出展示，實現了對結構化醫療數據的可視化處理，以使用戶能夠更加直觀地了解結構化醫療數據的基本信息情況，從而使得用戶更加方便地對結構化醫療數據進行挖掘，不僅節省了人力資源，還能夠提高數據挖掘的效率。

在上述技術方案中，優選地，在獲取各醫療病案中包含的各預設結構化變量的基本信息的步驟之前，還包括：檢測是否接收到用戶輸入的針對各醫療病案的分類指令；若是，按照分類指令中包含的預設分類標準將所有醫療病案進行分類，以針對分類得到的每個醫療病案組別分別執行獲取其中每個醫療病案中包含的各預設結構化變量的基本信息并形成信息分布視圖和/或變量關系視圖的步驟；若否，直接執行獲取各醫療病案中包含的各預設結構化變量的基本信息的步驟。

在該技術方案中，進一步地為了更方便地實現結構化醫療數據的可視化，并使得到的預設結構化變量的信息分布視圖和/或預設結構化變量之間的變量關系視圖更加直觀地展示其基本信息數據情況，可以預先根據用戶的實際需求對需要進行可視化處理的所有醫療病案進行分類，實現更有針對性的結構化醫療數據的數據挖掘。