[发明专利]自动化医学统计分析方法、系统、电子设备及存储介质在审
| 申请号: | 202210792220.7 | 申请日: | 2022-07-05 |
| 公开(公告)号: | CN115083551A | 公开(公告)日: | 2022-09-20 |
| 发明(设计)人: | 秦晓宏;叶大江 | 申请(专利权)人: | 上海柯林布瑞信息技术有限公司 |
| 主分类号: | G16H10/40 | 分类号: | G16H10/40 |
| 代理公司: | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人: | 苏舒音 |
| 地址: | 200233 上海市*** | 国省代码: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 自动化 医学 统计分析 方法 系统 电子设备 存储 介质 | ||
1.一种自动化医学统计分析方法,其特征在于,包括:
当接收到用于对目标数据进行差异性分析的差异性分析指令时,确定所述目标数据的目标数据特征;
基于预先建立的数据特征与差异性分析的处理方式之间的对应关系,确定与所述目标数据特征对应的目标处理方式;
基于所述目标处理方式,对所述目标数据进行数据处理操作。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述确定所述目标数据的目标数据特征,包括:
确定所述目标数据的变量类型特征、分布类型特征及样本数量特征中的至少一项特征信息,基于所述特征信息构成所述目标数据特征;
其中,所述变量类型特征包括连续变量特征和分类变量特征,所述分布类型特征包括正态分布特征和非正态分布特征,所述样本数量特征包括单样本特征、双样本特征及多样本特征。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述处理方式包括T检验、F检验、非参数检验、阿特曼检验及卡方检验中的至少一项,在所述确定与所述目标数据特征对应的目标处理方式之前,还包括:
构建具有连续变量特征、正态分布特征和非多样本特征的数据与所述T检验之间的第一对应关系;
构建具有连续变量特征、正态分布特征和多样本特征的数据与所述F检验之间的第二对应关系;
构建具有连续变量特征和非正态分布特征的数据与所述非参数检验之间的第三对应关系;
构建具有分类变量特征和单样本特征的数据与所述阿特曼检验之间的第四对应关系;
构建具有分类变量特征和非单样本特征的数据与所述卡方检验之间的第五对应关系;
由所述第一对应关系、所述第二对应关系、所述第三对应关系、所述第四对应关系和所述第五对应关系中的至少一个关系构成所述对应关系。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述目标处理方式,对所述目标数据进行数据处理操作,包括:
当检测到用于启动处理方式的处理控件被触发时,确定被触发的处理控件与所述目标处理方式是否一致;
如果是,则按照所述目标处理方式对所述目标数据进行数据处理操作。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,还包括:
如果否,则基于所述目标处理方式生成推荐信息发送至用户终端,并基于接收到的所述用户终端发送的反馈信息,对所述目标数据进行数据处理操作。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述对所述目标数据进行数据处理操作之后,还包括:
保存所述目标数据进行数据处理操作后得到的目标结果;
当接收到导出指令时,基于所述导出指令确定导出地址、导出格式及导出名称中的至少一项导出操作要求;
按照所述导出操作要求,对所述目标结果进行导出操作。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
当接收到用于对所述目标数据进行非差异性分析的非差异性指令时,基于所述非差异性指令中预设的指定处理方式,对所述目标数据进行数据处理操作;
其中,所述非差异性指令包括描述性差异指令和/或预测性分析指令,所述描述性差异指令对应的指定处理方式包括离散程度分析、集中趋势分析、分布情况分析和图表展示中的至少一个处理方式,所述预测性分析指令对应的指定处理方式包括线性回归、逻辑回归、生存分析和关联性分析中的至少一个处理方式。
8.一种自动化医学统计分析系统,其特征在于,包括:
目标数据特征确定模块,用于当接收到用于对目标数据进行差异性分析的差异性分析指令时,确定所述目标数据的目标数据特征;
目标处理方式确定模块,用于基于预先建立的数据特征与差异性分析的处理方式之间的对应关系,确定与所述目标数据特征对应的目标处理方式;
数据处理模块,用于基于所述目标处理方式,对所述目标数据进行数据处理操作。
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