1.本发明涉及数据查询
技术领域：
：，尤其涉及一种构建患者信息全局查询插件的方法、装置及存储介质。
背景技术：
：：2.随着信息化技术的飞速发展，计算机技术越来越多地应用到了医疗领域。近年来医疗行业大力加强信息化建设，患者信息的全局检索已成当下医护人员关心的重点，包括如何通过医疗系统快速搜索患者相关信息以提高整体工作效率、同时兼容各个不同的业务系统以及可插拔模式的使用。电子病历作为临床信息的载体以及医院系统的核心，构成了医疗卫生决策等系统的基础，使用更多种检索维度和展示方式去呈现患者相关的信息，也是目前医疗信息化不断发展的一个大趋势。技术实现要素：3.为了解决如上所述的技术问题，本发明提出一种构建患者信息全局查询插件的方法，所述患者信息全局查询插件用于在医疗系统的相应业务系统中全局查询患者信息，所述方法的技术方案如下：4.s1，获取患者信息，所述患者信息包含相应业务系统的临床文档，所述临床文档包含属性值信息和文档信息，所述属性值信息用于标识临床文档的属性，所述文档信息为临床文档的详细内容，将所述临床文档存储到hbase数据库，采用hadoop提取所述临床文档的属性值信息和文档信息，根据所述属性值信息和所述文档信息在所述hbase数据库创建二级索引表；5.s2，将所述属性值信息、所述文档信息和所述二级索引表包含的索引信息存储到elasticsearch数据库，将所述elasticsearch数据库作为所述患者信息全局查询插件的数据源；6.s3，通过条件池配置使用所述患者信息全局查询插件进行查询的查询条件，所述条件池包括可供选择的多个条件属性，所述条件属性与所述属性值信息相对应，所述配置包括选择所需的条件属性和指定与所选择的条件属性对应的实质参数；7.s4，构建统一化容器平台作为所述患者信息全局查询插件，所述统一化容器平台包含前端页面组件，所述前端页面组件根据接收的查询命令在所述elasticsearch数据库查询患者信息，所述查询命令包括普通查询和高级查询，所述普通查询根据所述属性值信息进行查询，所述高级查询根据所配置的所述查询条件进行查询。8.进一步的，9.所述条件池还包括由选定条件属性组成的预定条件，所述选定条件属性根据所述属性值信息预先设置了实质参数；和/或10.所述条件池中的多个条件属性以单个条件属性的形式和/或多个条件属性组合构成的条件组的形式展现。11.进一步的，所述条件池还包括映射字典，所述映射字典用于在使用所述患者信息全局查询插件进行查询时，将与所述映射字典相关联的条件属性转换成所述映射字典中、与所述相关联的条件属性对应的内容。12.进一步的，所述条件池还包括权限条件，所述权限条件包含角色、员工和科室的权限类别，根据所述权限类别确定用户的查询范围。13.进一步的，所述前端页面组件基于vue前端框架实现，所述前端页面组件以组件形式或页面形式与所述业务系统相结合。14.进一步的，所述步骤s1中采用hadoop提取所述临床文档的文档信息还包括：15.根据所述临床文档的类型获取预先定义的、与所述类型对应的解析器；16.通过所述解析器对所述临床文档进行解析，提取所述临床文档的文档信息；17.其中，所述解析器包括：pdf解析器和odt解析器。18.进一步的，所述属性值信息包括如下中的一种或多种：病人编码、科室编码、病人姓名、报告标题、所属业务系统类型、报告时间、报告详情内容以及根据所述业务系统确定的分片属性。19.进一步的，所述属性值信息包括病人编码，所述步骤s1中将所述临床文档存储到hbase数据库包括：计算所述临床文档的md5值，将所述md5值前五位的数值与所述病人编码组成所述临床文档的存储名称。20.本发明还提出一种构建患者信息全局查询插件的装置，所述构建患者信息全局查询插件的装置包括存储器和处理器，所述存储器存储有至少一段程序，所述至少一段程序由所述处理器执行以实现如上所述的构建患者信息全局查询插件的方法。21.本发明还提出了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一段程序，所述至少一段程序运行时执行如上所述的构建患者信息全局查询插件的方法。22.本发明提供的技术方案带来的有益效果是：23.本发明的一种构建患者信息全局查询插件的方法和装置，通过将医疗系统的相应业务系统中患者信息的临床文档存储到hbase数据库，采用hadoop提取临床文档的属性值信息和文档信息，根据属性值信息和文档信息在hbase数据库建立二级索引表，然后将属性值信息、文档信息和二级索引表的索引信息存储到elasticsearch数据库，作为患者信息全局查询插件的数据源，并构建统一化容器平台作为患者信息全局查询插件，实现了患者信息的全局查询，提高了查询效率，通过条件池配置查询条件提高了患者信息全局查询插件的易用性，提供了普通查询和高级查询2种查询方式，满足了不同医护人员的工作需求。附图说明24.图1为本发明实施例的一种构建患者信息全局查询插件的流程图；25.图2为本发明实施例的一种使用患者信息全局查询插件实现患者信息查询的流程图；26.图3为本发明实施例所涉及的一种构建患者信息全局查询插件的装置结构示意图。具体实施方式27.为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。28.本技术的发明人在研究医疗信息的检索过程中，发现目前很多医院患者信息内容存储比较分散，包括患者信息、检验报告、检查报告、病历文书等信息。例如医嘱和手术信息存储在his医院信息系统，检验结果存储在lis实验室信息管理系统，手麻等检查报告存储在相应检查系统中。如果要获取患者全部病历信息只能通过患者id号来查询，然后通过病历的存储规则来找到相应的病历，再结合显示规则加以排列显示。每次得到的信息都是分散的，而且存储方式各不相同，存在于文本中的大量非结构化的信息也不能作为检索条件，都要通过不同的业务系统进行患者信息的检索，因而很多医疗数据不能为医疗工作者充分利用，大大降低了临床数据的利用率。因此，为了满足医生临床诊疗的需求以及科研辅助的需要，医院的非结构数据管理系统的现行检索查询处理方式所存在的问题亟待解决。29.发明人发现非结构数据管理系统存在以下问题：30.1、各个业务系统中的患者信息无联动、系统之间存在壁垒，无法实现患者信息搜索及全联动化展示，也无法支持系统的可插拔适配。31.2、医护人员对患者数据检验效率低；32.3、患者信息存储在各个业务系统中，查询患者信息需要通过各个业务系统切换页面查询，效率低；33.4、现有的非结构化文档主要存储在以oracle数据库为主的blob字段中，而表中包含blob字段容易引起查询性能下降；34.5、数据检索依赖患者信息存储的结构化数据，通过sql语法进行检索，大量非结构化文档信息不能为医院工作者所用；35.6、sql语法查询数据在大数据量的场景下性能不佳。36.实施例一：37.如图1所示为本发明实施例的一种构建患者信息全局查询插件的流程图，示出了该方法的具体实施步骤，包括：38.s1，获取患者信息，患者信息包含相应业务系统的临床文档，临床文档包含属性值信息和文档信息，属性值信息用于标识临床文档的属性，文档信息为临床文档的详细内容，将临床文档存储到hbase数据库，采用hadoop提取临床文档的属性值信息和文档信息，根据属性值信息和文档信息在hbase数据库创建二级索引表；39.s2，将属性值信息、文档信息和二级索引表包含的索引信息存储到elasticsearch数据库，将elasticsearch数据库作为患者信息全局查询插件的数据源；40.s3，通过条件池配置使用患者信息全局查询插件进行查询的查询条件，条件池包括可供选择的多个条件属性，条件属性与属性值信息相对应，配置包括选择所需的条件属性和指定与所选择的条件属性对应的实质参数；41.s4，构建统一化容器平台作为患者信息全局查询插件，统一化容器平台包含前端页面组件，前端页面组件根据接收的查询命令在elasticsearch数据库查询患者信息，查询命令包括普通查询和高级查询，普通查询根据属性值信息进行查询，高级查询根据所配置的查询条件进行查询。42.具体的，43.所述条件池还包括由选定条件属性组成的预定条件，所述选定条件属性根据所述属性值信息预先设置了实质参数；和/或44.条件池中的多个条件属性以单个条件属性的形式和/或多个条件属性组合构成的条件组的形式展现。45.具体的，所述条件池还包括映射字典，所述映射字典用于在使用所述患者信息全局查询插件进行查询时，将与所述映射字典相关联的条件属性转换成所述映射字典中、与所述相关联的条件属性对应的内容。46.具体的，条件池还包括权限条件，权限条件包含角色、员工和科室的权限类别，根据权限类别确定用户的查询范围。47.具体的，前端页面组件基于vue前端框架实现，前端页面组件以组件形式或页面形式与业务系统相结合。48.具体的，步骤s1中采用hadoop提取临床文档的文档信息还包括：49.根据临床文档的类型获取预先定义的、与类型对应的解析器；50.通过解析器对临床文档进行解析，提取临床文档的文档信息；51.其中，解析器包括：pdf解析器和odt解析器。52.具体的，属性值信息包括如下中的一种或多种：病人编码、科室编码、病人姓名、报告标题、所属业务系统类型、报告时间、报告详情内容以及根据业务系统确定的分片属性。53.具体的，属性值信息包括病人编码，步骤s1中将临床文档存储到hbase数据库包括：计算临床文档的md5值，将md5值前五位的数值与病人编码组成临床文档的存储名称。54.实施例二：55.本实施例是基于模块化的设计理念，采用大数据存储和检索架构，借助分布式全文检索实现对不同文档的检索。本实施例实现的患者临床信息查询具有低耦合、易扩展和检索效率高等优势。56.本实施例构建患者信息全局查询插件的过程，包括：57.1.将患者信息包含的临床文档存储到hbase数据库，建立二级索引表。58.获取患者信息，患者信息包含医疗系统的相应业务系统的临床文档，临床文档包含属性值信息和文档信息，属性值信息用于标识临床文档的属性，文档信息为临床文档的详细内容，将临床文档存储到hbase数据库，采用hadoop提取临床文档的属性值信息和文档信息，根据属性值信息和文档信息在hbase数据库创建二级索引表。59.hbase是apachehadoop的数据库,能够对大数据提供随机、实时的读写访问功能，hbase是bigtable的开源版本，建立在hadoop分布式文件系统hdfs之上，提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩和实时读写的数据库系统。hbase存储的是松散型的数据，它介于非关系型的数据库nosql和关系数据库管理系统rdbms之间，仅通过主键rowkey和主键的range来检索数据，仅支持单行事务，可通过数据仓库工具hive来实现多表join等复杂操作。hbase主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。医疗系统的业务系统中的临床文档即是一种非结构化或半结构化的松散数据，因此选择hbase用于存储临床文档。60.选择hbase而不是hdfs来存储病历等非结构化数据主要是考虑到业务场景下，病历文书、检查报告、手麻报告、检验报告等非结构化数据大部分为小于10mb的小文件，如果使用hdfs来存储这些文件，会由于block的限制，造成较大的空间浪费。block是指文件块，hdfs中是以block为单位进行文件管理，一个文件可能有多个块，每个块默认是3个副本，这些块分别存储在不同机器上。在hdfs中，任何一个文件，目录或者block在namenode节点的内存中均以一个元数据对象表示，而这受到namenode物理内存容量的限制。每个元数据对象约占150byte，所以如果有1千万个小文件，每个文件占用一个block，则namenode大约需要2g空间。如果存储1亿个文件，则namenode需要20g空间，毫无疑问1亿个小文件占用20g空间是不可取的，故而hdfs本身不适合存储小文件。61.在业务场景中，本实施例在hbase中建立一张包含病人信息的二级索引表，并根据当前年份建立相应的文件表，存储非结构化文件，在二级索引表中存储所有病人的相关文件元数据，文件元数据即属性值信息，包含文件类型、文件所属系统(如：emr计算机化的病案系统、lis实验室信息管理系统、pacs影像归档和通信系统等)、文件存储名称等，在文件表插入一份新的非结构化文件的同时，会在二级索引表里更新该文件所属病人的记录信息，存储在二级索引表的页面信息有病人编码、病人姓名、科室名称、科室代码和文本数据字节等信息。文件存储名称通过截取文件md5值前五位与病人编码拼装组成，同时将病人编码进行散列，防止病人编码作为rowkey出现的热点问题，62.2.构建elasticsearch数据库作为患者信息全局查询插件的数据源。63.大数据检索组件的搭建采用分布式计算平台hadoop+全文搜索引擎elasticsearch集群作为核心的中间件，不同临床文档作为索引index，使用不同的文档分片内容去创建不同的属性值信息，其中包含病人编码、科室编码、病人姓名、报告标题、所属系统类型(用于区分病历文书类型、检验报告类型、检查报告类型和手麻报告类型等)、报告时间和报告详情内容等，报告详情内容属性采用ik分词插件进行分词，提高临床文档检索过程的效率，更有利于医护人员对不同报告详情内容进行检索。64.elasticsearch是一款分布式、高性能、高可用、可伸缩的搜索引擎。它可以准实时地快速存储、搜索、分析海量数据。elasticsearch建立在全文检索引擎工具包lucene的基础之上，在elasticsearch中包含了多个索引index，索引相当于传统数据库中的数据库。一个索引可以定义一个或多个类型type。文档是由多个field组成的。通过将二级索引表的相关索引插入到elasticsearch中，此时就可通过elasticsearch来搜索所有相关的文档信息。因此借助elasticsearch作为搜索索引，hbase作为文件存储，对基本信息进行存储，可实现秒级亿万数据文件搜索效率。65.借助elasticsearch的分词及全文检索功能定位文件的rowkey，再通过rowkey提取不同病历文书、检验报告、血透报告和检查报告的原始文件，最终实现数据的检索。该功能的实现是利用具有大表存储结构和高效并发写性能的hbase实时列式数据库，较比以往通过rmdb的存储方式，通过大数据组件读取医疗数据效率明显提高，传统的文件存储方式往往局限了医护人员对文档信息结构化的渴望，无疑这种方式是一种快速检索关键信息的方式，提高了医护人员查询患者信息的效率。66.数据模型的建立，首先根据业务需求确定检索条件范围，然后再根据检索条件范围建立相应的elasticsearch模型。根据不同业务上的需求进行索引和分片属性的创建，比如：病历文书关注的是患者的病程信息，包含drg诊断信息、诊断类型、辅助编码、诊断分类、出院诊断信息和辅助编码等信息；手麻报告包含手术编码、手术名称、手术等级、手术类型、手术详情内容等信息；检验报告包含诊断名称、检查结果描述、危急值标识、结果值、结果单位、参考值上限、参考值下限、最低抑菌浓度、抑菌环直径、细菌名、细菌计数和检验结构等信息；检查报告包含病情描述、诊断结果、诊断代码、影像所见、检查目的、检查设备名称、检查设备、采集结果和检查结果等信息。模型的建立主要以父子关系(joindatatype)建立索引，通过将患者信息设置为父级索引，具体的多维度业务信息作为子级索引来实现最终的多维度医疗数据查询功能。67.提取非结构化的病历文件或者二进制文件中的有用文本信息，在本实施例中是先通过应用层定义的解析器，如pdf解析器和/或odt解析器等，转换相应非结构化的文档信息，将其转换提取成为文本，通过不同的业务将预定信息存储到es索引中，从而满足条件池配置的结果的查询提供数据，再经过结构化加工处理后存储进elasticsearch索引当中，将原始文件存储在hbase中。68.3.通过条件池配置使用患者信息全局查询插件进行查询的查询条件。69.后台配置界面通过条件池实现不同条件的配置，其主体是条件池，包括条件组和条件属性，两者之间的关系可以看作表和字段之间的关系。配置条件池通常包括选择所需的条件属性及指定与所选择的条件属性对应的实质参数。其次是常用条件管理，常用条件即是预先配置好的一些常用条件，即由选定条件属性组成的预定条件。选定条件属性已经根据属性值信息预先设置了实质参数。在使用时就可直接使用这些常用条件，无需反复设置。第三是映射字典的管理，主要用于一些需要关联字典的条件属性，在关联字段后，查询时即可对该字段进行字典翻译。即，映射字典用于在使用患者信息全局查询插件进行查询时，将与映射字典相关联的条件属性转换成映射字典中、与所述相关联的条件属性对应的内容。最后是授权管理，条件池还包括权限条件，权限条件包含角色、员工和科室的权限类别。不同的权限类别具有不同的用户查询范围。授权管理主要是对条件按照角色、员工和科室三种方式进行相应的权限分发，最后分发给用户的权限是这三者的权限并集。医护人员通过分发的条件池模板对医嘱信息、手术信息、检验报告和检查报告等不同信息配置进行查询。70.4.构建统一化容器平台作为患者信息全局查询插件。71.建立一个统一化容器平台作为患者信息全局查询插件，去兼容每个不同业务系统界面，主要是通过开发一体化前端页面组件，对存储到es即elasticsearch的分片索引信息进行检索查询，可以快速检索出医护人员所需要的关键信息。前端页面组件采用vue前端框架进行开发，可以快速提供模块包给其他业务系统使用，从而方便业务系统快速引用组件或者通过页面的形式进行插件的嵌套。这样不仅能够应用于自身的业务系统，还可以实现lis实验室信息管理系统、pacs影像归档和通信系统和手术麻醉系统等业务系统快速接入模块容器，达到业务系统的联通，方便医护人员快速查询患者信息进行相应诊断，以及检索存储在文件服务器的不同文件内容。72.前端页面组件根据接收的查询命令在elasticsearch数据库查询患者信息，查询命令包括普通查询和高级查询两种方式，方便不同医护人员使用。普通查询可以方便医护人员对不同病历文书，检验报告、检查报告等报告信息进行快速查询。高级查询可以通过配置不同的条件池，通过病人就诊号为关联维度，过滤医护人员想要查询的信息，比如过滤配置病人病案首页主诊断是“糖尿病”并且又有“高血压”的患者，通过模板的快速配置，就可以进行患者信息快速过滤，解决让医护人员困扰的病历文书数据没办法过滤的问题，检验的细项细表也可以进行过滤的配置过滤，比如需要过滤“红细胞平均体积”结果数量大于一定范围。73.在hbase上建立患者信息全局查询插件信息表的二级索引表，构建统一化容器平台作为患者信息全局查询插件，在输入患者信息相关关键字后，通过elasticsearch来检索每个插件下的业务系统患者相关信息，实现通过可视化平台一体化展示。74.集成不同业务系统作为统一平台，从而实现全链路串联整个医院信息系统搜索患者信息，使患者信息一体化展示，通过提供前端组件或者页面，可以快速方便不同临床业务系统进行使用。75.如图2所示为本发明实施例的一种使用患者信息全局查询插件实现患者信息查询的流程图，示出了全局搜索患者信息的过程。使用患者信息全局查询插件进行查询时，插件首先检测条件是否配置，如果未进行配置，则显示条件池的配置页面，在条件池的配置页面对条件进行配置，然后检查条件是否配置分发权限，如果未进行配置，则对条件进行权限分发配置。在条件配置完成后，开始进行查询，判断是否使用查询模板进行查询，如果是，则使用查询模板进行查询，否则，通过设置查询条件和信息进行查询，得到查询结果。76.实施例三：77.本发明还提供一种构建患者信息全局查询插件的装置，如图3所示，该装置包括处理器301、存储器302、总线303、以及存储在存储器302中并可在处理器301上运行的计算机程序，处理器301包括一个或一个以上处理核心，存储器302通过总线303与处理器301相连，存储器302用于存储程序指令，处理器执行计算机程序时实现本发明的上述方法实施例中的步骤。78.进一步地，作为一个可执行方案，构建患者信息全局查询插件的装置可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。系统/电子设备可包括，但不仅限于，处理器、存储器。本领域技术人员可以理解，上述系统/电子设备的组成结构仅仅是系统/电子设备的示例，并不构成对系统/电子设备的限定，可以包括比上述更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件。例如系统/电子设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等，本发明实施例对此不做限定。79.进一步地，作为一个可执行方案，所称处理器可以是中央处理单元(centralprocessingunit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digitalsignalprocessor，dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmablegatearray，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，处理器是系统/电子设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个系统/电子设备的各个部分。80.存储器可用于存储计算机程序和/或模块，处理器通过运行或执行存储在存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现系统/电子设备的各种功能。存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(smartmediacard,smc)，安全数字(securedigital,sd)卡，闪存卡(flashcard)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。81.实施例四：82.本发明还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现本发明实施例上述方法的步骤。83.系统/电子设备集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，计算机程序可存储于一个计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，计算机程序包括计算机程序代码，计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读介质可以包括：能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)以及软件分发介质等。需要说明的是，计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减。84.尽管结合优选实施方案具体展示和介绍了本发明，但所属领域的技术人员应该明白，在不脱离所附权利要求书所限定的本发明的精神和范围内，在形式上和细节上可以对本发明做出各种变化，均为本发明的保护范围。当前第1页12当前第1页12
技术特征：1.一种构建患者信息全局查询插件的方法，所述患者信息全局查询插件用于在医疗系统的相应业务系统中全局查询患者信息，其特征在于，包括步骤：s1，获取患者信息，所述患者信息包含相应业务系统的临床文档，所述临床文档包含属性值信息和文档信息，所述属性值信息用于标识临床文档的属性，所述文档信息为临床文档的详细内容，将所述临床文档存储到hbase数据库，采用hadoop提取所述临床文档的属性值信息和文档信息，根据所述属性值信息和所述文档信息在所述hbase数据库创建二级索引表；s2，将所述属性值信息、所述文档信息和所述二级索引表包含的索引信息存储到elasticsearch数据库，将所述elasticsearch数据库作为所述患者信息全局查询插件的数据源；s3，通过条件池配置使用所述患者信息全局查询插件进行查询的查询条件，所述条件池包括可供选择的多个条件属性，所述条件属性与所述属性值信息相对应，所述配置包括选择所需的条件属性和指定与所选择的条件属性对应的实质参数；s4，构建统一化容器平台作为所述患者信息全局查询插件，所述统一化容器平台包含前端页面组件，所述前端页面组件根据接收的查询命令在所述elasticsearch数据库查询患者信息，所述查询命令包括普通查询和高级查询，所述普通查询根据所述属性值信息进行查询，所述高级查询根据所配置的所述查询条件进行查询。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述条件池还包括由选定条件属性组成的预定条件，所述选定条件属性根据所述属性值信息预先设置了实质参数；和/或所述条件池中的多个条件属性以单个条件属性的形式和/或多个条件属性组合构成的条件组的形式展现。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述条件池还包括映射字典，所述映射字典用于在使用所述患者信息全局查询插件进行查询时，将与所述映射字典相关联的条件属性转换成所述映射字典中、与所述相关联的条件属性对应的内容。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述条件池还包括权限条件，所述权限条件包含角色、员工和科室的权限类别，根据所述权限类别确定用户的查询范围。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述前端页面组件基于vue前端框架实现，所述前端页面组件以组件形式或页面形式与所述业务系统相结合。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤s1中采用hadoop提取所述临床文档的文档信息还包括：根据所述临床文档的类型获取预先定义的、与所述类型对应的解析器；通过所述解析器对所述临床文档进行解析，提取所述临床文档的文档信息；其中，所述解析器包括：pdf解析器和odt解析器。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述属性值信息包括如下中的一种或多种：病人编码、科室编码、病人姓名、报告标题、所属业务系统类型、报告时间、报告详情内容以及根据所述业务系统确定的分片属性。8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述属性值信息包括病人编码，所述步骤s1中将所述临床文档存储到hbase数据库包括：计算所述临床文档的md5值，将所述md5值前
五位的数值与所述病人编码组成所述临床文档的存储名称。9.一种构建患者信息全局查询插件的装置，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器存储有至少一段程序，所述至少一段程序由所述处理器执行以实现如权利要求1至8任一所述的构建患者信息全局查询插件的方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有至少一段程序，所述至少一段程序运行时执行如权利要求1至8任一所述的构建患者信息全局查询插件的方法。
技术总结本发明涉及数据查询技术领域，其公开了一种构建患者信息全局查询插件的方法，包括：获取患者信息，患者信息包含临床文档，将临床文档存储到HBase数据库，采用Hadoop提取临床文档的属性值信息和文档信息，根据属性值信息和文档信息在HBase数据库创建二级索引表；将属性值信息、文档信息和二级索引表包含的索引信息存储到ElasticSearch数据库，将ElasticSearch数据库作为患者信息全局查询插件的数据源；通过条件池配置使用患者信息全局查询插件进行查询的查询条件；构建统一化容器平台作为患者信息全局查询插件，统一化容器平台包含前端页面组件，前端页面组件根据接收的查询命令在ElasticSearch数据库查询患者信息。本发明提供的方法和装置，能够实现患者信息的全局查询，提高查询效率。提高查询效率。提高查询效率。
技术研发人员：钟佳冰 王远春 林旺 李程扬
受保护的技术使用者：智业软件股份有限公司
技术研发日：2022.03.29
技术公布日：2022/7/5
