基于元数据模型的医疗数据治理方法、系统、计算机设备技术方案

本方案涉及一种基于元数据模型的医疗数据治理方法。所述方法包括：基于采集回收的元数据，根据医疗数据治理场景构建元数据模型；实时监测医疗数据，并通过TCG三维管理模型对医疗数据进行分类管理；当医疗数据存在医疗数据治理场景问题时，确定医疗数据的数据治理类型；根据医疗数据的数据治理类型选择对应的元数据模型，从而确定医疗数据的数据问题，并展示数据问题且进行干预。通过构建元数据模型，根据医疗数据的类型将医疗数据输入至不同的元数据模型中，得到各个医疗数据的数据问题，从而针对不同的数据问题采取不同的干预措施，无需人工进行数据治理，提高了数据治理的有效性。性。性。

【技术实现步骤摘要】
基于元数据模型的医疗数据治理方法、系统、计算机设备


[0001]本专利技术涉及数据处理
，特别是涉及一种基于元数据模型的医疗数据治理方法、系统、计算机设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着医疗信息化的不断加速发展，医疗数字化转型已成为医疗机构和区域卫生健康机构都在积极推进的重要工作，但要保障医疗数字化成功转型，医疗数据治理的建设和实现是必经之路。如何能更高效、更体系化、更智能化的实现医疗数据治理，会决定医疗数字化转型的速度、效果和价值。目前在医疗数据治理实践中，绝大部分医疗行业数据治理实现方法和系统都突显人工治理、单一模块治理等特点，很难形成数据本身内聚化的数据治理模型或实现方法，而且会导致数据治理项目过程中人力投入大，治理效果不可持续，很难实现自动化数据治理。医疗数据具有敏感性、零误差、高价值、多样等特性，所以在医疗行业数据治理实现和效果尤为重要，会对整个医疗质量、医疗水平和医疗的运营管理有直接的影响，医疗数据治理主要包括数据质量治理、数据安全治理以及数据资产治理，在进行数据治理时，通常是人工逐一排查和定位，再进行问题干预和处理解决。
[0003]因此，传统的医疗数据治理方法在数据治理的过程中，对人的依赖较大，各个场景数据治理存在孤岛现象，且数据治理和数据管理存在脱节，导致数据治理过程很难持续等问题。

技术实现思路

[0004]基于此，为了解决上述技术问题，提供一种基于元数据模型的医疗数据治理方法、系统、计算机设备及存储介质，可以提高当前数据治理实现上的无序性和数据治理的低效性，打破纯人工经验依赖模式。
[0005]一种基于元数据模型的医疗数据治理方法，所述方法包括：
[0006]基于采集回收的元数据，根据医疗数据治理场景构建元数据模型；所述元数据模型包括TCG(target、classify、grade)三维管理模型、动态血缘关系模型、动态关联关系模型、动态冷热关系模型；
[0007]实时监测医疗数据，并通过所述TCG三维管理模型对所述医疗数据进行分类管理；当所述医疗数据存在医疗数据治理场景问题时，确定所述医疗数据的数据治理类型；所述数据治理类型包括数据质量治理、数据安全治理、数据资产治理；
[0008]当所述医疗数据的数据治理类型为数据质量治理时，排查定位数据质量原因，并调用所述动态血缘关系模型；将所述医疗数据输入至所述动态血缘关系模型中，得到数据直系血缘关系；根据所述数据直系血缘关系获取质量问题分类信息，展示所述数据直系血缘关系、所述质量问题分类信息并进行质量问题干预；
[0009]当所述医疗数据的数据治理类型为数据安全治理时，识别数据安全风险情况，并调用所述动态关联关系模型；将所述医疗数据输入至所述动态关联关系模型中，得到数据
关联关系；根据所述数据关联关系获取安全防护方案，展示所述数据关联关系、所述安全防护方案并进行数据安全防护干预；
[0010]当所述医疗数据的数据治理类型为数据资产治理时，识别数据资产价值，并调用所述动态冷热关系模型；将所述医疗数据输入至所述动态冷热关系模型中，得到冷热关系数据；根据所述冷热关系数据获取资产价值等级，展示所述冷热关系数据、所述资产价值等级并进行数据资产价值标记。
[0011]在其中一个实施例中，所述通过所述TCG三维管理模型对所述医疗数据进行分类管理，包括：
[0012]将所述医疗数据输入至所述TCG三维管理模型中，所述TCG三维管理模型通过数据对象维度对所述医疗数据进行分类分级处理；所述TCG三维管理模型通过数据分级维度对所述医疗数据从敏感程度和影响程度进行等级划分；所述TCG三维管理模型通过数据分类维度对所述医疗数据从数据类型或数据场景应用需要角度进行类型划分，得到分类管理结果。
[0013]在其中一个实施例中，所述将所述医疗数据输入至所述动态血缘关系模型中，得到数据直系血缘关系；根据所述数据直系血缘关系获取质量问题分类信息，展示所述数据直系血缘关系、所述质量问题分类信息并进行质量问题干预，包括：
[0014]将所述医疗数据输入至所述动态血缘关系模型中，通过所述动态血缘关系模型针对数据仓库动态提取数据模型和数据作业job，形成数据模型和作业集合；
[0015]所述动态血缘关系模型对所述数据模型和作业集合进行数据库解析，识别出不同集合数据依赖关系，形成数据依赖集合；
[0016]所述动态血缘关系模型根据所述数据依赖集合，基于关联规则的关联算法，利用所述TCG三维管理模型形成与所述医疗数据对应的数据直系血缘关系，所述数据直系血缘关系中标记有所述质量问题分类信息；
[0017]展示所述数据直系血缘关系以及所述质量问题分类信息，并进行质量问题干预。
[0018]在其中一个实施例中，在进行质量问题干预之前，所述方法还包括：
[0019]根据所述直系血缘关系以及所述质量问题分类信息定位到存在质量问题的医疗数据；
[0020]获取质量评价策略，根据所述质量评价策略以及所述存在质量问题的医疗数据确定出现质量问题的原因，并根据所述出现质量问题的原因进行质量问题干预。
[0021]在其中一个实施例中，所述将所述医疗数据输入至所述动态关联关系模型中，得到数据关联关系；根据所述数据关联关系获取安全防护方案，展示所述数据关联关系、所述安全防护方案并进行数据安全防护干预，包括：
[0022]将所述医疗数据输入至所述动态关联关系模型中，通过所述动态关联关系模型形成数据依赖集合；
[0023]所述动态关联关系模型根据所述数据依赖集合过滤出所述医疗数据中的横向关联型数据，通过统计性聚类算法以及所述TCG三维管理模型，对所述横向关联型数据进行智能分类，形成初始数据关联关系；
[0024]所述动态关联关系模型对所述初始数据关联关系进行整合和去重，得到所述数据关联关系，并获取与所述数据关联关系对应的所述安全防护方案，展示所述数据关联关系、
所述安全防护方案并进行数据安全防护干预。
[0025]在其中一个实施例中，所述将所述医疗数据输入至所述动态冷热关系模型中，得到冷热关系数据；根据所述冷热关系数据获取资产价值等级，展示所述冷热关系数据、所述资产价值等级并进行数据资产价值标记，包括：
[0026]将所述医疗数据输入至所述动态冷热关系模型中，通过所述动态冷热关系模型抽取和解析数据处理日志，得到所述医疗数据的使用频率；
[0027]所述动态冷热关系模型根据所述使用频率，结合聚类算法计算得到所述医疗数据的冷热度标签；
[0028]所述动态冷热关系模型根据所述冷热度标签，结合所述TCG三维管理模型对所述医疗数据进行聚类和分类处理，得到所述冷热关系数据；根据所述冷热关系数据获取资产价值等级，展示所述冷热关系数据、所述资产价值等级并进行数据资产价值标记。
[0029]一种基于元数据模型的医疗数据治理系统，所述系统包括：
[0030]模型构建模块，用于基于采集回收的元数据，根据医疗数据治理场景构建元数本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于元数据模型的医疗数据治理方法，其特征在于，所述方法包括：基于采集回收的元数据，根据医疗数据治理场景构建元数据模型；所述元数据模型包括TCG(target、classify、grade)三维管理模型、动态血缘关系模型、动态关联关系模型、动态冷热关系模型；实时监测医疗数据，并通过所述TCG三维管理模型对所述医疗数据进行分类管理；当所述医疗数据存在医疗数据治理场景问题时，确定所述医疗数据的数据治理类型；所述数据治理类型包括数据质量治理、数据安全治理、数据资产治理；当所述医疗数据的数据治理类型为数据质量治理时，排查定位数据质量原因，并调用所述动态血缘关系模型；将所述医疗数据输入至所述动态血缘关系模型中，得到数据直系血缘关系；根据所述数据直系血缘关系获取质量问题分类信息，展示所述数据直系血缘关系、所述质量问题分类信息并进行质量问题干预；当所述医疗数据的数据治理类型为数据安全治理时，识别数据安全风险情况，并调用所述动态关联关系模型；将所述医疗数据输入至所述动态关联关系模型中，得到数据关联关系；根据所述数据关联关系获取安全防护方案，展示所述数据关联关系、所述安全防护方案并进行数据安全防护干预；当所述医疗数据的数据治理类型为数据资产治理时，识别数据资产价值，并调用所述动态冷热关系模型；将所述医疗数据输入至所述动态冷热关系模型中，得到冷热关系数据；根据所述冷热关系数据获取资产价值等级，展示所述冷热关系数据、所述资产价值等级并进行数据资产价值标记。2.根据权利要求1所述的基于元数据模型的医疗数据治理方法，其特征在于，所述通过所述TCG三维管理模型对所述医疗数据进行分类管理，包括：将所述医疗数据输入至所述TCG三维管理模型中，所述TCG三维管理模型通过数据对象维度对所述医疗数据进行分类分级处理；所述TCG三维管理模型通过数据分级维度对所述医疗数据从敏感程度和影响程度进行等级划分；所述TCG三维管理模型通过数据分类维度对所述医疗数据从数据类型或数据场景应用需要角度进行类型划分，得到分类管理结果。3.根据权利要求1所述的基于元数据模型的医疗数据治理方法，其特征在于，所述将所述医疗数据输入至所述动态血缘关系模型中，得到数据直系血缘关系；根据所述数据直系血缘关系获取质量问题分类信息，展示所述数据直系血缘关系、所述质量问题分类信息并进行质量问题干预，包括：将所述医疗数据输入至所述动态血缘关系模型中，通过所述动态血缘关系模型针对数据仓库动态提取数据模型和数据作业job，形成数据模型和作业集合；所述动态血缘关系模型对所述数据模型和作业集合进行数据库解析，识别出不同集合数据依赖关系，形成数据依赖集合；所述动态血缘关系模型根据所述数据依赖集合，基于关联规则的关联算法，利用所述TCG三维管理模型形成与所述医疗数据对应的数据直系血缘关系，所述数据直系血缘关系中标记有所述质量问题分类信息；展示所述数据直系血缘关系以及所述质量问题分类信息，并进行质量问题干预。4.根据权利要求3所述的基于元数据模型的医疗数据治理方法，其特征在于，在进行质量问题干预之前，所述方法还包括：
根据所述直系血缘关系以及所述质量问题分类信息定位到存在质量问题的医疗数据；获取质量评价策略，根据所述质量评价策略以及所述存在质量问题的医疗数据确定出现质量问题的原因，并根据所述出现质量问题的原因进行质量问题干预。5.根据权利要求1所述的基于元数据模型的医疗数据治理方法，其特征在于，所述将所述医疗数据输入至所述动态关联关系模型中，得到数据关联关系；根据所述数据关联关系获取安全防护方案，展示所述数据关联关系、所述安全防护方案并进行数据安全防护干预，包括：将所述医疗数据输入至所述动态关联关系模型中，通过所述动态关联关系模型形成数据依赖集合；所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘金林，黄嬖，何强，项链，刘宁，黄智勇，顾雪峰，赵大平，孙前方，孙爱静，
申请(专利权)人：卫宁健康科技集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：