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申请/专利权人：上海梅斯医药科技有限公司

摘要：本发明公开了一种通用系统自动化质疑临床数据的方法，具体涉及电子数据处理领域，用于解决现有自动化质疑方法难以界定专业性临床数据是否异常的问题，包括以下步骤：提炼数据质量控制规则，并建立规则库，计算置信系数，根据置信系数与置信阈值的对比结果对数据进行分类，对异常数据进行定级，计算各科室热度指数，根据严重异常数据置信系数生成置信系数排序值，根据科室热度指数生成科室数据热度排序值，对置信系数排序值和科室热度指数进行加权求和生成人工介入优先级排序值，并根据人工介入优先级排序值安排人工检核次序，本发明能够判断临床数据异常与否，并对异常数据进行初步分类和定级，以合理安排人工检核的优先顺序。

主权项：1.一种通用系统自动化质疑临床异常数据的方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤；提炼数据质量控制规则，梳理用于数据质量控制的指标，并建立规则库；根据规则库执行检核以计算置信系数，根据置信系数与置信阈值的对比结果对数据进行分类，标记异常数据并反馈回数据提供方，根据反馈结果进行异常数据定级；根据临床数据来源对定级为严重异常数据的条目进行分类，通过各科室数据处理状态信息计算各科室热度指数；根据严重异常数据置信系数生成置信系数排序值，根据科室热度指数生成科室数据热度排序值，对置信系数排序值和科室热度指数进行加权求和生成人工介入优先级排序值，并根据人工介入优先级排序值安排人工检核次序;置信系数的计算方法:标定数据完整度为Fv，数据重复度为Uq，数据准确度为Ac，数据合理度为Ra，数据时效度为Ti，置信系数Co的表达式为，式中，α为的比例系数，且α大于0；当数据接收端计算循环冗余校验值与数据发送端附加到数据中的循环冗余校验值不同，则数据完整度取值为0，当数据接收端计算循环冗余校验值与数据发送端附加到数据中的循环冗余校验值相同，则数据完整度取值为1；当数据值处于标准浮动范围之内，则数据准确度取值为1，当数据值超出标准浮动范围，则数据准确度取值为0；在数据库中执行SQL查询，选择列并使用DISTINCT关键字对数据进行遍历，若数据重复值的结果集只包含一行，则数据重复度取值为1，若结果集超过一行，则数据重复度取值为0；数据格式检验通过，则数据合理度取值为1；数据格式检验不通过，则数据合理度取值为0；对jobs数据处理任务所耗时间进行计时，包括数据提取、清洗、转换、合并、分析、存储全流程所用时间为数据时效度Ti;科室热度指数的计算方法:科室热度指数，式中，He为科室热度指数，Sh为科室数据份额，Ro为科室数据变化率，β为的比例系数，且β大于0；科室数据份额Sh为各科室数据量占总数据量比例，其表达式为，式中，Dd为科室数据量，Nd为总数据量；科室数据变化率Ro为周期时间内科室数据量的变化率，其表达式为，式中，为t时刻的科室数据量，为时间周期。

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