[發明專利]數據測試方法及裝置

有效

• 申請號: 201811332051.9
• 申請日: 2018-11-09
• 公開（公告）號: CN109446192B
• 公開（公告）日: 2021-06-29
• 發明（設計）人: 楊帆;郭偉民
• 申請（專利權）人: 貴州醫渡云技術有限公司
• 主分類號: G06F16/215
• 分類號: G06F16/215;G06F16/21;G06F16/2455;G16H10/60;G16H10/20
• 代理公司: 北京律智知識產權代理有限公司 11438
• 代理人: 袁禮君;闞梓瑄

本公開是關于一種數據測試方法及裝置。該數據測試方法包括：根據輸入的目標樣本編號在第一非基礎數據版本上自動抽取，獲得當前待檢樣本；將所述當前待檢樣本與數據庫中存儲的相應標準樣板進行自動比對，獲得所述當前待檢樣本與所述相應標準樣板之間的差異結果；根據配置的指標參數對所述差異結果進行自動評測，獲得所述當前待檢樣本的評測結果。本公開能夠實現數據測試的自動化執行，提升了數據質量檢測的效率，且能夠避免人為錯漏對檢測結果的主觀影響。

技術領域

本公開涉及數據處理領域，具體而言，涉及一種數據測試方法及數據測試裝置。

背景技術

隨著互聯網技術的不斷發展，“互聯網+醫療”成為醫療行業的新發展方向，催生傳統醫療向醫療信息化過渡，同時也推動著健康行業與信息技術行業的深化結合。

醫療信息化歷經十幾年的發展，取得巨大成就的同時，大批醫療機構積累和存儲的醫療數據已經遠遠超過了目前人力所能處理的范疇。尤其是近幾年在精準醫學的推動下，基于大數據技術開展高質量的臨床科學研究已成為必然趨勢。對大數據的生產處理質量，直接決定了大數據醫療智能應用的可靠性。

由于大數據中包含海量的信息，數據質量檢測的指標、規則、流程、工具都在不斷地豐富，然而通用性平臺化工具從研發到交付使用的過程比較緩慢，靈活機動性不強，針對精細化質控任務凸顯出明顯不足。

圖1示出現有技術中一種數據測試方法的示意圖。

現有技術中，數據質量檢測平臺在自動化完成最新版本數據的通用性指標(例如，規范性(命名違規、空值、非標準)、傳輸差異)檢測后，會根據選定的病案編號進行對應的數據樣本抽取，病案編號來源于醫療結機構提供的紙質病例記錄。被抽取完成的病案數據以頁面表格形式展現，依靠人工來完成與紙質病例記錄的逐項核對。如圖1所示，為一個web頁病案數據的實例。

上述現有技術至少存在以下缺點：

第一，核對工作主要靠人工，重復勞動，效率低，很難避免人為錯漏。

第二，對紙質檔案的保存管理水平有依賴，一旦紙質檔案丟失或損毀且無備份，將會造成核對無法開展。

第三，數據質量檢測平臺是流水式作業方式，有新版本載入后，則歷史版本就不再接受處理，在需要增補對歷史版本的數據抽樣時就無能為力，固化的流程缺乏靈活機動性。

因此，在數據高質量的目標要求下，測試驗收環節迫切需要更高效更靈活更準確的測試方法和工具。

需要說明的是，在上述背景技術部分公開的信息僅用于加強對本公開的背景的理解，因此可以包括不構成對本領域普通技術人員已知的現有技術的信息。

發明內容

本公開的目的在于提供一種數據測試方法及數據測試裝置，能夠實現數據測試的自動化執行，提升數據質量檢測的效率。

根據本公開的一個方面，提供一種數據測試方法，包括：根據輸入的目標樣本編號在第一非基礎數據版本上自動抽取，獲得當前待檢樣本；將所述當前待檢樣本與數據庫中存儲的相應標準樣板進行自動比對，獲得所述當前待檢樣本與所述相應標準樣板之間的差異結果；根據配置的指標參數對所述差異結果進行自動評測，獲得所述當前待檢樣本的評測結果。

在本公開的一種示例性實施例中，還包括：根據輸入的所述目標樣本編號在第一基礎數據版本上自動抽取，獲得基礎待檢樣本；根據所述基礎待檢樣本生成所述相應標準樣板；其中，所述第一非基礎數據版本和所述第一基礎數據版本對應數據結構的同一版本。

在本公開的一種示例性實施例中，所述根據所述基礎待檢樣本生成所述相應標準樣板，包括：將所述基礎待檢樣本與相應的紙質病例進行核對；若核對通過，則將所述基礎待檢樣本作為所述相應標準樣板自動存儲至所述數據庫。