本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)分類分級，具體為一種醫(yī)藥數(shù)據(jù)分類系統(tǒng)及其分類方法。

背景技術：

1、數(shù)據(jù)分類,可理解為從業(yè)務或者行業(yè)角度出發(fā),明確知道哪些數(shù)據(jù)(其實應該是元數(shù)據(jù),更貼切一些應該是字段)屬于哪個業(yè)務范疇,也就是類別。數(shù)據(jù)分級,不同于數(shù)據(jù)分類,對于大多數(shù)企業(yè)來說,更多是從滿足監(jiān)管要求的角度出發(fā)。數(shù)據(jù)分級屬于數(shù)據(jù)安全領域,或許稱呼它為敏感等級更為貼切。企業(yè)中的數(shù)據(jù)有的密級程度高、有的低、有的可公開、有的不可公開,敏感等級不同的數(shù)據(jù)對內(nèi)使用時受到的保護策略不同,對外共享開放的程度也不同。

2、敏感數(shù)據(jù)的識別是數(shù)據(jù)安全管理的最根本問題，敏感數(shù)據(jù)識別的方法很多，但方法都有各自的優(yōu)缺點。

3、然而,現(xiàn)有的數(shù)據(jù)分級分類在安全性和隱私保護方面均存在欠缺；同時,現(xiàn)有的數(shù)據(jù)分級分類方法并不區(qū)分實時數(shù)據(jù)和存量數(shù)據(jù),將導致額外的數(shù)據(jù)識別成本；此外,現(xiàn)有技術都是基于通用模型執(zhí)行數(shù)據(jù)分級或者分類,而無法根據(jù)用戶的主動要求執(zhí)行個性化的分類,不能滿足用戶的特定分類要求,分類不能進一步細化,無法最大程度的挖掘數(shù)據(jù)價值。

技術實現(xiàn)思路

1、(一)解決的技術問題

2、針對現(xiàn)有技術的不足，本發(fā)明提供了一種醫(yī)藥數(shù)據(jù)分類系統(tǒng)及其分類方法。

3、(二)技術方案

4、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術方案：一種醫(yī)藥數(shù)據(jù)分類系統(tǒng)，包括：

5、云服務器，所述云服務器中設置有中央處理器；

6、數(shù)據(jù)導入系統(tǒng)，用于導入醫(yī)院患者信息、診斷信息以及用藥信息；

7、藥物管理系統(tǒng)，用于藥物基本信息維護，實現(xiàn)對用藥的標號信息、名稱信息、規(guī)格信息、單位信息的分類統(tǒng)計；

8、藥物分類系統(tǒng)，用于建立用藥信息與診斷信息的二值矩陣，并且以二值矩陣為基礎對藥物進行分類；

9、分類分級系統(tǒng)，還包括：數(shù)據(jù)接收子系統(tǒng)、數(shù)據(jù)識別子系統(tǒng)、數(shù)據(jù)篩選子系統(tǒng)、數(shù)據(jù)分類子系統(tǒng)以及數(shù)據(jù)分級子系統(tǒng)；

10、所述數(shù)據(jù)接收子系統(tǒng)提供多個apr接口端，通過所述apr接口端，所述數(shù)據(jù)接收子系統(tǒng)從多個數(shù)據(jù)源接收待處理數(shù)據(jù)，所述多個數(shù)據(jù)源包括數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)終端；所述數(shù)據(jù)識別子系統(tǒng)連接所述數(shù)據(jù)接收子系統(tǒng)，識別所述待處理數(shù)據(jù)的屬性；所述數(shù)據(jù)篩選子系統(tǒng)，接收輸入的篩選標準，基于所述篩選標準，從所述待處理數(shù)據(jù)中篩選出待處理數(shù)據(jù)；所述數(shù)據(jù)分類子系統(tǒng)，用于對所述待處理數(shù)據(jù)進行分類，所述數(shù)據(jù)分級子系統(tǒng)基于所述分類結果，對所述待處理數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)分級和價值評估；

11、敏感數(shù)據(jù)系統(tǒng)，用于對敏感數(shù)據(jù)進行分析并建立相關模型。

12、優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)接收子系統(tǒng)從所述數(shù)據(jù)終端接收第一待處理數(shù)據(jù)后，將第一待處理數(shù)據(jù)發(fā)送至所述數(shù)據(jù)識別子系統(tǒng)。

13、優(yōu)選的，所述藥物分類模塊對藥物進行分類的流程為：

14、s1：獲取診斷信息和用藥信息，并且對診斷信息和用藥信息進行預處理，包括詞形歸一化、用藥名稱命名方式的統(tǒng)一替換；

15、s2：根據(jù)診斷信息和用藥信息之間的對應關系，并且建立用藥信息與診斷信息的二值矩陣；

16、s3：以用藥信息與診斷信息的二值矩陣為基礎，計算藥物之間的相似度距離，并且建立藥物與藥物的距離矩陣；

17、s4：以藥物之間的距離矩陣為基礎，對藥物進行分類。

18、優(yōu)選的，所述敏感數(shù)據(jù)系統(tǒng)包括：

19、構建敏感數(shù)據(jù)分類模型；

20、將所述敏感數(shù)據(jù)特征輸入所述敏感數(shù)據(jù)分類模型，得到敏感數(shù)據(jù)分類結果；

21、構建敏感數(shù)據(jù)分級模型；

22、將所述敏感數(shù)據(jù)分類結果、所述敏感數(shù)據(jù)特征及預設數(shù)據(jù)安全等級輸入所述敏感數(shù)據(jù)分級模型，得到敏感數(shù)據(jù)分級結果；

23、根據(jù)所述敏感數(shù)據(jù)分類結果、所述敏感數(shù)據(jù)特征及所述敏感數(shù)據(jù)分級結果對敏感數(shù)據(jù)進行定級標識。

24、優(yōu)選的，所述構建敏感數(shù)據(jù)分類模型，包括：將所述敏感數(shù)據(jù)進行預處理；將預處理后的敏感數(shù)據(jù)均分為多個分集，循環(huán)選取任一一份分集作為第一測試集，剩余多份分集作為第一訓練集；設置神經(jīng)網(wǎng)絡模型及參數(shù)，構建初始的敏感數(shù)據(jù)分類模型；根據(jù)所述第一訓練集及所述第一測試集對敏感數(shù)據(jù)分類模型進行訓練和測試，執(zhí)行增量神經(jīng)網(wǎng)絡學習，不斷調(diào)整敏感數(shù)據(jù)分類模型及參數(shù)，直至輸出結果符合預設目標。

25、優(yōu)選的，所述設置神經(jīng)網(wǎng)絡模型及參數(shù)，構建初始的敏感數(shù)據(jù)分類模型，包括：設置神經(jīng)網(wǎng)絡輸入層節(jié)點數(shù)、輸出層節(jié)點數(shù)、隱層層數(shù)和各隱層節(jié)點數(shù)；設置神經(jīng)網(wǎng)絡輸入層到隱層，以及隱層到輸出層的初始連接權值，構建初始的敏感數(shù)據(jù)分類模型。

26、一種醫(yī)藥數(shù)據(jù)分類方法，包括以下步驟：

27、步驟一：數(shù)據(jù)接收：用于接收待識別數(shù)據(jù)，所述待識別數(shù)據(jù)來自于數(shù)據(jù)庫，和/或，數(shù)據(jù)終端，所述數(shù)據(jù)庫為多個分類子數(shù)據(jù)庫中的一個或者多個；所述數(shù)據(jù)終端包括移動終端和桌面終端；

28、步驟二：數(shù)據(jù)識別：用于識別來自中央處理器的待識別數(shù)據(jù)的屬性，并識別出屬性的待識別數(shù)據(jù)存儲至對應的分類子數(shù)據(jù)庫；

29、步驟三：數(shù)據(jù)篩選：用于篩選標準，從所述待識別數(shù)據(jù)中篩選出待處理數(shù)據(jù)；

30、步驟四：數(shù)據(jù)分類：用于對所述待處理數(shù)據(jù)進行分類；

31、步驟五：數(shù)據(jù)分級：基于所述數(shù)據(jù)分類的分類結果，對所述待處理數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)分級和價值評估。

32、優(yōu)選的，在所述數(shù)據(jù)篩選步驟之前，所述方法還包括用戶參數(shù)輸入步驟；當所述用戶參數(shù)輸入步驟激活時，跳過所述數(shù)據(jù)識別步驟。

33、(三)有益效果

34、與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明提供了一種醫(yī)藥數(shù)據(jù)分類系統(tǒng)及其分類方法，具備以下有益效果：

35、1、該一種醫(yī)藥數(shù)據(jù)分類系統(tǒng)及其分類方法，能夠?qū)崿F(xiàn)進行患者信息、診斷信息以及用藥信息管理，并且能夠基于藥物信息與診斷信息實現(xiàn)藥物分類，為藥物的計量計算或者大數(shù)據(jù)分析提供有效的數(shù)據(jù)基礎。

36、2、該一種醫(yī)藥數(shù)據(jù)分類系統(tǒng)及其分類方法，通過構建敏感數(shù)據(jù)分類模型；將敏感數(shù)據(jù)特征輸入敏感數(shù)據(jù)分類模型，得到敏感數(shù)據(jù)分類結果；構建敏感數(shù)據(jù)分級模型；將敏感數(shù)據(jù)分類結果、敏感數(shù)據(jù)特征及預設數(shù)據(jù)安全等級輸入敏感數(shù)據(jù)分級模型，得到敏感數(shù)據(jù)分級結果；根據(jù)敏感數(shù)據(jù)分類結果、敏感數(shù)據(jù)特征及敏感數(shù)據(jù)分級結果對敏感數(shù)據(jù)進行定級標識。

技術特征：

1.一種醫(yī)藥數(shù)據(jù)分類系統(tǒng)，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權利要求1所述的一種醫(yī)藥數(shù)據(jù)分類系統(tǒng)，其特征在于，所述數(shù)據(jù)接收子系統(tǒng)從所述數(shù)據(jù)終端接收第一待處理數(shù)據(jù)后，將第一待處理數(shù)據(jù)發(fā)送至所述數(shù)據(jù)識別子系統(tǒng)。

3.根據(jù)權利要求2所述的一種醫(yī)藥數(shù)據(jù)分類系統(tǒng)，其特征在于，所述藥物分類模塊對藥物進行分類的流程為：

4.根據(jù)權利要求1所述的一種醫(yī)藥數(shù)據(jù)分類系統(tǒng)，其特征在于，所述敏感數(shù)據(jù)系統(tǒng)包括：

5.根據(jù)權利要求4所述的一種醫(yī)藥數(shù)據(jù)分類系統(tǒng)，其特征在于，所述構建敏感數(shù)據(jù)分類模型，包括：將所述敏感數(shù)據(jù)進行預處理；將預處理后的敏感數(shù)據(jù)均分為多個分集，循環(huán)選取任一一份分集作為第一測試集，剩余多份分集作為第一訓練集；設置神經(jīng)網(wǎng)絡模型及參數(shù)，構建初始的敏感數(shù)據(jù)分類模型；根據(jù)所述第一訓練集及所述第一測試集對敏感數(shù)據(jù)分類模型進行訓練和測試，執(zhí)行增量神經(jīng)網(wǎng)絡學習，不斷調(diào)整敏感數(shù)據(jù)分類模型及參數(shù)，直至輸出結果符合預設目標。

6.根據(jù)權利要求5所述的一種醫(yī)藥數(shù)據(jù)分類系統(tǒng)，其特征在于，所述設置神經(jīng)網(wǎng)絡模型及參數(shù)，構建初始的敏感數(shù)據(jù)分類模型，包括：設置神經(jīng)網(wǎng)絡輸入層節(jié)點數(shù)、輸出層節(jié)點數(shù)、隱層層數(shù)和各隱層節(jié)點數(shù)；設置神經(jīng)網(wǎng)絡輸入層到隱層，以及隱層到輸出層的初始連接權值，構建初始的敏感數(shù)據(jù)分類模型。

7.一種醫(yī)藥數(shù)據(jù)分類方法，其特征在于，包括以下步驟：

8.根據(jù)權利要求7所述的一種醫(yī)藥數(shù)據(jù)分類方法，其特征在于，在所述數(shù)據(jù)篩選步驟之前，所述方法還包括用戶參數(shù)輸入步驟；當所述用戶參數(shù)輸入步驟激活時，跳過所述數(shù)據(jù)識別步驟。

技術總結
本發(fā)明公開了一種醫(yī)藥數(shù)據(jù)分類系統(tǒng)，包括：云服務器，所述云服務器中設置有中央處理器；數(shù)據(jù)導入系統(tǒng)，用于導入醫(yī)院患者信息、診斷信息以及用藥信息；藥物管理系統(tǒng)，用于藥物基本信息維護，實現(xiàn)對用藥的標號信息、名稱信息、規(guī)格信息、單位信息的分類統(tǒng)計。該一種醫(yī)藥數(shù)據(jù)分類系統(tǒng)及其分類方法，能夠?qū)崿F(xiàn)進行患者信息、診斷信息以及用藥信息管理，并且能夠基于藥物信息與診斷信息實現(xiàn)藥物分類，為藥物的計量計算或者大數(shù)據(jù)分析提供有效的數(shù)據(jù)基礎。

技術研發(fā)人員：趙春學,張麗,賈昆,方永安
受保護的技術使用者：蘇州優(yōu)炫智能科技有限公司
技術研發(fā)日：
技術公布日：2024/12/10