CN111145847A - 临床试验数据的录入方法及装置、介质和电子设备 - Google Patents

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CN111145847A CN201911410091.5A CN201911410091A CN111145847A CN 111145847 A CN111145847 A CN 111145847A CN 201911410091 A CN201911410091 A CN 201911410091A CN 111145847 A CN111145847 A CN 111145847A
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Abstract

本公开提供了一种临床试验数据的录入方法及装置、介质和电子设备，涉及数据处理技术领域。该方法包括：在获取多患者的临床试验数据；根据临床试验数据中的临床试验方案的时间节点进行拆解处理，得到对应于时间节点的临床试验数据；将时间节点进行结构化处理，以及对时间节点的临床试验数据进行归一化处理，得到数据挖掘处理后的临床试验数据；根据目标患者的患者标识，将对应于目标患者的数据挖掘处理后的临床试验数据传输至目标***。相较于人工录入的方式，本技术方案具有效率高且出错率低的技术效果。从而，本技术方案有利于快速准确地将临床数据进行统计和研究，进而缩短对相关研究对象的研究周期。

Description

临床试验数据的录入方法及装置、介质和电子设备
技术领域
本公开涉及数据处理技术领域，具体而言，涉及一种临床试验数据的录入方法及装置，以及实现上述临床试验数据的录入方法的计算机可读介质和电子设备。
背景技术
医疗领域中源源不断地产生大量的临床数据，由于临床数据能够较为真实地反映患者对其所使用的药物的反映症状，因此临床数据可以用于药品研究以及病理研究等。例如：采用临床试验的方式获取详实准确的临床数据，进而证实或揭示试验药物的作用、不良反应和/或试验药物的吸收、分布、代谢和***状态，以确定试验药物的有效性与安全性。具体的，临床数据来源于患者的病历、对患者的病例的分析、患者疾病的治疗方案等。
为了基于临床数据进行试验药物或病种治疗的研究，可以根据临床数据交换标准协会提供的标准，完成临床试验数据采集、交换、提交、分析等环节，以最终实现对进行试验药物或病种治疗的研究。
相关技术中，采用人工录入的方式将临床数据录入计算机***，以通过计算机***分析录入的临床数据，最终根据分析结果实现对研究对象的研究。然而，人工录入的方式依赖录入人员的专业度和工作态度，存在效率低下、出错率较高的问题。
需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
发明内容
本公开实施例的目的在于提供一种临床试验数据的录入方法、临床试验数据的录入装置，以及实现上述方法的计算机可读介质和电子设备，进而至少在一定程度上提升医学数据的处理效率，进而有利于提升科研效率。
本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。
根据本公开实施例的第一方面，提供了一种临床试验数据的录入方法，该方法包括：
在获取多患者的临床试验数据；
根据所述临床试验数据中的临床试验方案的时间节点进行拆解处理，得到对应于所述时间节点的临床试验数据；
将所述时间节点进行结构化处理，以及对所述时间节点的临床试验数据进行归一化处理，得到数据挖掘处理后的临床试验数据；
根据目标患者的患者标识，将对应于所述目标患者的所述数据挖掘处理后的临床试验数据传输至目标***。
在示例性的实施例中，基于前述方案，根据所述临床试验数据中的临床试验方案的时间节点进行拆解处理，包括：
根据所述时间节点对关于所述临床试验方案的临床试验数据进行界定，对界定后的临床试验数据进行拆分，以得到对应于所述时间节点的临床试验数据。
在示例性的实施例中，基于前述方案，将所述时间节点进行结构化处理，包括：
在自由文本的临床试验数据中进行自然语言处理，以抽取关键事件的发生时间；
其中，所述关键事件包括以下信息的一种或多种：签署知情同意书、筛选失败、分配随机号、首次用药、出组。
在示例性的实施例中，基于前述方案，对所述时间节点的临床试验数据进行归一化处理，包括：
基于预设映射词典，将所述临床试验数据映射为对应的标准词；或，
基于预设转换关系，将第一临床试验数据转换为第二临床试验数据。
在示例性的实施例中，基于前述方案，在获取多患者的临床试验数据之后，所述方法还包括：
根据预设的语种转换关系，将第一语种的临床试验数据翻译为第二语种的临床试验数据。
在示例性的实施例中，基于前述方案，在对所述时间节点的临床试验数据进行归一化处理之后，所述方法还包括：
将归一化处理之后的临床试验数据中的时间、年龄、低频词进行脱敏处理。
在示例性的实施例中，基于前述方案，在将对应于所述目标患者的所述数据挖掘处理后的临床试验数据传输至目标***之前，所述方法还包括：
将数据挖掘处理后的临床试验数据的数据格式归一化为目标格式。
根据本公开实施例的第二方面，提供了一种临床试验数据的录入装置，该装置包括：数据获取模块、数据拆解模块、数据挖掘模块和数据传输模块。
其中，上述数据获取模块，被配置为：在获取多患者的临床试验数据；
上述数据拆解模块，被配置为：根据所述临床试验数据中的临床试验方案的时间节点进行拆解处理，得到对应于所述时间节点的临床试验数据；
上述数据挖掘模块，被配置为：将所述时间节点进行结构化处理，以及对所述时间节点的临床试验数据进行归一化处理，得到数据挖掘处理后的临床试验数据；以及，
上述数据传输模块，被配置为：根据目标患者的患者标识，将对应于所述目标患者的所述数据挖掘处理后的临床试验数据传输至目标***。
根据本公开实施例的第三方面，提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如上述实施例第一方面任意一种技术方案所述的临床试验数据的录入方法。
根据本公开实施例的第四方面，提供一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如上述实施例第一方面任意一种技术方案所述的临床试验数据的录入方法。
本公开实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
在本公开的一些实施例中，获取真实世界的临床试验数据之后，根据临床试验数据中的临床试验方案的时间节点对其进行拆解处理，得到对应于所述时间节点的临床试验数据；进一步地，将时间节点进行结构化处理，并对时间节点的临床试验数据进行归一化处理，从而实现对数据的数据挖掘。进而，根据目标患者的患者标识，将对应于每个目标患者的数据挖掘处理后的临床试验数据传输至目标***。本技术方案通过对临床试验数据的拆解处理、结构化处理以及归一化处理，能够实现数据自动化录入目标***的效果。相较于人工录入的方式，本技术方案具有效率高且出错率低的技术效果。从而，本技术方案有利于快速准确地将临床数据进行统计和研究，进而缩短对相关研究对象(如，目标药物或目标病种等)的研究周期。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：
图1示出本公开示例性实施例中用于实现临床试验数据的录入方法及装置的***架构示意图；
图2示出了根据本公开的一实施例的临床试验数据的录入方法的流程示意图；
图3示出了根据本公开的另一实施例的临床试验数据的录入方法的流程示意图；
图4示出了根据本公开的一实施例的数据拆解示意图；
图5示出了根据本公开的一实施例的临床试验数据的录入装置的结构示意图；
图6示出本公开示例性实施例中计算机存储介质的结构示意图；以及，
图7示出本公开示例性实施例中电子设备的结构示意图。
具体实施方式
现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。
此外，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本公开的实施例的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本公开的技术方案而没有特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知方法、装置、实现或者操作以避免模糊本公开的各方面。
附图中所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
附图中所示的流程图仅是示例性说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解，而有的操作/步骤可以合并或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。
本示例实施方式中首先提供了一种用于实现临床试验数据的录入方法的***架构，可以应用于各种数据处理场景。参考图1所示，该***架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送请求指令等。终端设备101、102、103上可以安装有各种通讯客户端应用，例如图片处理应用、购物类应用、网页浏览器应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等。
终端设备101、102、103可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。
服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如，服务器105获取利用终端设备101、102、103输入的多患者的临床试验数据。服务器105根据所述临床试验数据中的临床试验方案的时间节点进行拆解处理，得到对应于所述时间节点的临床试验数据(仅为示例)。服务器105可以将所述时间节点进行结构化处理，以及对所述时间节点的临床试验数据进行归一化处理，得到数据挖掘处理后的临床试验数据(仅为示例)。服务器105根据目标患者的患者标识，将对应于所述目标患者的所述数据挖掘处理后的临床试验数据传输至目标***。
本技术方案提供了一种临床试验数据的录入方法及装置，计算机存储介质和电子设备。以下先对临床试验数据的录入方法进行说明：
图2示出了根据本公开的实施例的临床试验数据的录入方法的流程示意图。本实施例提供的临床试验数据的录入方法，至少在一定程度上克服现有技术中存在的上述问题。
其中，本实施例提供的临床试验数据的录入方法的执行主体可以是具有计算处理功能的设备，比如服务器等。
参考图2，本实施例提供的临床试验数据的录入方法包括：
步骤S210，在获取多患者的临床试验数据；
步骤S220，根据所述临床试验数据中的临床试验方案的时间节点进行拆解处理，得到对应于所述时间节点的临床试验数据；
步骤S230，将所述时间节点进行结构化处理，以及对所述时间节点的临床试验数据进行归一化处理，得到数据挖掘处理后的临床试验数据；以及，
步骤S240，根据目标患者的患者标识，将对应于所述目标患者的所述数据挖掘处理后的临床试验数据传输至目标***。
在图2所示实施例提供的技术方案中，获取真实世界的临床试验数据之后，根据临床试验数据中的临床试验方案的时间节点对其进行拆解处理，得到对应于所述时间节点的临床试验数据；进一步地，将时间节点进行结构化处理，并对时间节点的临床试验数据进行归一化处理，从而实现对数据的数据挖掘。进而，根据目标患者的患者标识，将对应于每个目标患者的数据挖掘处理后的临床试验数据传输至目标***。本技术方案通过对临床试验数据的拆解处理、结构化处理以及归一化处理，能够实现数据自动化录入目标***的效果。相较于人工录入的方式，本技术方案具有效率高且出错率低的技术效果。从而，本技术方案有利于快速准确地将临床数据进行统计和研究，进而缩短对相关研究对象(如，目标药物或目标病种等)的研究周期。
在示例性的实施例中，图3示出了根据本公开的另一实施例的临床试验数据的录入方法的流程示意图。以下结合图3所示实施例对图2中所示技术方案的各个步骤的实现细节进行详细阐述。
在步骤S210中，在获取多患者的临床试验数据。
在示例性的实施例中，参考图3，在数据源***310中获取多个(如，成千上万)患者的临床试验数据320。其中，数据源***310一般可以是医院的电子信息***。示例性的，数据源***310医院信息***(Hospital Information System,简称：HIS)，HIS具体为利用电子计算机和通讯设备，为医院所属各部门提供病人诊疗信息和行政管理信息的收集、存储、处理、提取和数据交换的能力，并满足所有授权用户的功能需求；数据源***310还可以为：实验室信息管理***(Laboratory Information Management System,简称：LIS)。LIS是专为医院检验科设计的一套信息管理***。从而，通过数据源***310将能够获取到真实世界的临床实验数据，示例性的，实现从医院电子信息***中抽取患者从签署知情同意书开始及之后的所有临床试验相关的数据信息，以在经过330的数据处理之后，自动导入目标目标***340，如适用于临床试验数据采集和传输的电子数据捕获***(Electronic DataCapture System,简称：EDC)。
在示例性的实施例中，可以以数据流的方式从数据源***310获取到多个(如，成千上万)患者的临床试验数据320。示例性的，根据药物临床试验的数据更新时间周期要求，数据流可以设置T+N的时间粒度进行数据更新。示例性的，上述临床试验数据包括病例报告表(Case Report Form,简称：CRF)。
在示例性的实施例中，参考图3，数据处理***330获取多个(如，成千上万)患者的临床试验数据320。并对其进行多种处理步骤，具体地：
在步骤S220中，根据所述临床试验数据中的临床试验方案的时间节点进行拆解处理，得到对应于所述时间节点的临床试验数据。
在示例性的实施例中，参考图3，在步骤S31中进行数据拆解。具体地，根据时间节点对关于临床试验方案的临床试验数据进行界定，并对界定后的临床试验数据进行拆分，从而得到对应于上述时间节点的临床试验数据。
在示例性的实施例中，如图4所示，步骤S31的具体实施方式包括，针对药物临床试验方案中的各个时间节点(研究日程)进行拆解、界定，最终形成具体的时间节点映射规则。
参考图4，上述时间节点映射规则包括：访视周期(一个疗程的时间长度)为28天，其中第1～21天连续给药，之后停药7天；研究日程集中在第1、2访视周期的第1、14、21天、其余访视周期的第1天(其中误差范围小于±2天)。
在示例性的实施例中，步骤S31的具体实施方式还包括，根据研究目标的方案规划的具体研究范围，将CRF映射成数据处理***330的数据集中的具体字段，以提炼出数据挖掘规则。示例性的，上述数据挖掘规则包括：(1)对CRF进行拆分，如“实验室研究”CRF中的“血生化”包括子项“谷草转氨酶(AST)/指谷丙转氨酶(ALT)”、“碱性磷酸酶”、“钠”、“钾”、“镁”、“总钙”、“总胆红素”、“尿素氮”、“血清肌酐”、“白蛋白”。(2)方案中所需研究检验子项与临床试验过程中实际检验子项之间关系转换，如，方案中指定需要研究检验子项为“尿素氮”，临床试验中实际检验子项为“尿素”。此时需要通过专业的医学知识建立“尿素”与“尿素氮”之间转换规则，具体映射规则为：1mmol/L尿素(NH2-CO-NH2)含氮量＝2mmol/L尿素氮(N)。
在示例性的实施例中，继续参考图3，在步骤S32中进行数据挖掘。具体地，数据挖掘处理可以包含在步骤S230中，将所述时间节点进行结构化处理，以及对所述时间节点的临床试验数据进行归一化处理，得到数据挖掘处理后的临床试验数据。
在示例性的实施例中，对时间节点进行结构化处理包括：在自由文本的临床试验数据中进行自然语言处理，以抽取关键事件的发生时间；其中，所述事件包括以下信息的一种或多种：签署知情同意书、筛选失败、分配随机号、首次用药、出组。
示例性的，关键事件的时间节点的结构化所需实现的功能是：在自由文本中进行简单自然语言处理(NLP)进而抽取关键事件的发生时间。以上述签署知情同意书时间为例，具体实现细则如下：根据以往数据挖掘经验，“签署知情同意书”事件主要存在“上级查房”、“入院记录”等自由文本中，同时文本中包含临床试验“项目编号”、“签署”、“知情同意”等关键词。通过匹配上述关键词并以首次匹配成功时间作为“签署知情同意书”事件的发生时间。包含关键词的自由文本举例如下：
“***主治医师查房：考虑患者初步符合A*****研究入组要求，**主治医师于2015-9-25与其沟通病情并充分介绍该项研究内容后，患者表示理解无疑问后同意参加A*****研究，由于患者无阅读能力，由**为中立见证人，**主治医师为患者及中立见证人讲解此知情同意书，由其女儿代签署A*****研究知情同意书(版本日期：2015年3月17日)，**作为中立见证人签字，将一份三方均签字和签日期的知情同意书给受试者保留，同时研究者留存一份放入文件夹。”
经过对自由文本的数据挖掘、结构化算法对自由文本关键事件的自然语言处理，得到如下所示的患者关键事件与时间节点映射关系表。具体如表1所示。
表1
患者ID 时间节点 关键事件
372c…e053 2015/9/25 签署知情同意书
372c…e053 2015/10/15 随机化
372c…e053 2015/10/15 首次用药
372c…e053 2015/11/16 出组
在示例性的实施例中，对所述时间节点的临床试验数据进行归一化处理，包括：基于预设映射词典，将所述临床试验数据映射为对应的标准词；或，基于预设转换关系，将第一临床试验数据转换为第二临床试验数据。
示例性的，由于医院内部***不统一、医疗名称说法众多、医生行书习惯差异等原因导致同一事物产生了不同的表述。对临床试验数据进行归一化处理指，将同一事物的不同表述映射到标准词上的过程。而这个转换过程不仅包含了从不同表述到标准词的词典的映射关系，同时还包含了标准词之间的转换关系。在药物临床试验中常见的归一化处理包括：实验室检验信息、药物信息等。
以临床试验中实验室检验信息为例，检验子项中“白细胞绝对值”、“白细胞计数”、“白细胞总数”，这些不同表述事实上是对同一检验子项名称的描述，经过归一的算法处理，“白细胞绝对值”、“白细胞总数”最终会被归一成为“白细胞计数”。而对于“中性粒细胞百分比”和“中性粒细胞计数”存在着转换关系：中性粒细胞百分比＝中性粒细胞计数/白细胞计数，所以子项“中性粒细胞百分比”可以通过“中性粒细胞计数”和“白细胞计数”转换得到。
通过以上实施例完成了步骤S32的数据挖掘过程，进一步地，在临床试验数据的处理过程中，还包括：步骤S33-步骤S35。
其中，在步骤S33中进行语种准换。也就是说，根据预设的语种转换关系，将第一语种的临床试验数据翻译为第二语种的临床试验数据。
在示例性的实施例中，对临床试验数据的语种准换包括：医学名词翻译。示例性的，为了兼容国际合作项目或者有特定语言要求的项目而进行的中文和其他语言之间的转换。具体包括：把临床试验中的检验、药品的中文名称转换英文名称等。以药品翻译为例，上述预设的语种转换关系包括世界卫生组织(World Health Organization,简称：WHODrug)，具体的语种转换过程如下：
(1)根据临床试验原始记录的中文信息(如名称、规格、厂商等)在WHO Drug中文版上查询得到具体药品标识(Drug code)；
(2)根据对应的Drug code在WHO Drug英文版上查找对应的英文名称；
(3)建立中英文映射词典，并导入翻译引擎；
(4)翻译引擎根据词典及具体数据处理算法完成中英文翻译。
继续参考图3，在步骤S34中进行加密/脱敏处理。
在示例性的实施例中，本技术方案包含两个脱敏处理过程：第一次为：根据医学数据脱敏的基础准则是遵循健康保险携带和责任法案(Health Insurance Portability andAccountability Act,简称：HIPAA)对其所规定的基本字段进行脱敏。另外，为了进一步规避患者信息泄露的可能。对于特定项目需要对超出HIPAA范围外的字段进行二次脱敏。
以药物临床试验为例，常见的二次脱敏字段包括：各类ID、各类时间、年龄、其他低频词(如罕见病)等。第二次脱敏步骤如下：
(1)对于时间字段：以某个时间点作为基准时间，需要脱敏后的时间字段是字段时间与基准时间的差值；
(2)对于ID字段：进行二次随机化；
(3)对于年龄字段：根据具体数值进行归类，显示类别；
(4)对于低频字段：直接置空。
继续参考图3，在步骤S35中进行格式转换处理。也就是说，将数据挖掘处理后的临床试验数据的数据格式归一化为目标格式。
在示例性的实施例中，数据格式转化主要为了解决数据处理过程中数据格式与EDC***数据格式不一致的问题。一般就医学领域数据挖掘而言，常用的数据格式更倾向于选择JS对象简谱(JavaScript Object Notation,简称：JSON)格式。若目标例如***的数据格式为可扩展标记语言(Extensible Markup Language,简称：XML)格式。则具体数据格式转换引擎主要通过字段映射配置及映射算法自动完成数据格式转化。主要步骤如下：
(1)根据语种转换处理后的数据进行二次映射，如，用药通用名称(comm_name)被映射为输出字段“sctCM001_01.0.CMTRT.CMTRT”，其中sctCM001_01为预设表名。
(2)将具体的映射关系整理成指定格式的映射词典，并导入格式转换引擎；
(3)格式转换引擎根据算法完成转换结果。
在示例性的实施例中，继续参考图3，在步骤S36中通过API接口将步骤S35产生的数据传输至目标录入***340。
在示例性的实施例中，在步骤S240中，根据目标患者的患者标识，将对应于所述目标患者的所述数据挖掘处理后的临床试验数据传输至目标***。从而，在录入目标***中，经过数据处理***330处理之后的临床试验数据将按照患者标识进行分类存储，进而便于观察目标患者的病情变化情况，有利于快速准确地将临床数据进行统计和研究，进而缩短对相关研究对象的研究周期。
本领域技术人员可以理解实现上述实施方式的全部或部分步骤被实现为由处理器，包含中央处理器(central processing unit，CPU)和图形处理器(GraphicsProcessing Unit，GPU)执行的计算机程序。在该计算机程序被CPU或GPU执行时，执行本公开提供的上述方法所限定的上述功能。所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
此外，需要注意的是，上述附图仅是根据本公开示例性实施方式的方法所包括的处理的示意性说明，而不是限制目的。易于理解，上述附图所示的处理并不表明或限制这些处理的时间顺序。另外，也易于理解，这些处理可以是例如在多个模块中同步或异步执行的。
以下介绍本公开的临床试验数据的录入装置实施例，可以用于执行本公开上述实施例提供的临床试验数据的录入方法。
图5示出了根据本公开的实施例的临床试验数据的录入装置的结构示意图，参考图5，本实施例提供的临床试验数据的录入装置500，包括：数据获取模块501、数据拆解模块502、数据挖掘模块503和数据传输模块504。
其中，上述数据获取模块501，被配置为：在获取多患者的临床试验数据；
上述数据拆解模块502，被配置为：根据所述临床试验数据中的临床试验方案的时间节点进行拆解处理，得到对应于所述时间节点的临床试验数据；
上述数据挖掘模块503，被配置为：将所述时间节点进行结构化处理，以及对所述时间节点的临床试验数据进行归一化处理，得到数据挖掘处理后的临床试验数据；以及，
上述数据传输模块504，被配置为：根据目标患者的患者标识，将对应于所述目标患者的所述数据挖掘处理后的临床试验数据传输至目标***。
在本公开的一种实施例中，基于前述方案，上述数据拆解模块502，被具体配置为：
根据所述时间节点对关于所述临床试验方案的临床试验数据进行界定，对界定后的临床试验数据进行拆分，以得到对应于所述时间节点的临床试验数据。
在本公开的一种实施例中，基于前述方案，上述据挖掘模块503，包括：结构化子模块。其中：
上述结构化子模块，被配置为：在自由文本的临床试验数据中进行自然语言处理，以抽取关键事件的发生时间；
其中，所述关键事件包括以下信息的一种或多种：签署知情同意书、筛选失败、分配随机号、首次用药、出组。
在本公开的一种实施例中，基于前述方案，上述据挖掘模块503，还包括：归一化子模块。其中：
上述归一化子模块，被配置为：
基于预设映射词典，将所述临床试验数据映射为对应的标准词；或，基于预设转换关系，将第一临床试验数据转换为第二临床试验数据。
在本公开的一种实施例中，基于前述方案，上述临床试验数据的录入装置500，还包括：语种转换模块。其中：
上述语种转换模块，被配置为：在上述数据获取模块501获取多患者的临床试验数据之后，根据预设的语种转换关系，将第一语种的临床试验数据翻译为第二语种的临床试验数据。
在本公开的一种实施例中，基于前述方案，上述临床试验数据的录入装置500，还包括：脱敏模块。其中：
上述脱敏模块，被配置为：在上述归一化子模块对所述时间节点的临床试验数据进行归一化处理之后，将归一化处理之后的临床试验数据中的时间、年龄、低频词进行脱敏处理。
在本公开的一种实施例中，基于前述方案，上述临床试验数据的录入装置500，还包括：格式转换模块。其中：
上述格式转换模块，被配置为：在上述数据传输模块504将对应于所述目标患者的所述数据挖掘处理后的临床试验数据传输至目标***之前，将数据挖掘处理后的临床试验数据的数据格式归一化为目标格式。
由于本公开的示例性的实施例的临床试验数据的录入装置的各个功能模块与上述临床试验数据的录入方法的示例实施例的步骤对应，因此对于本公开临床试验数据的录入装置实施例中未披露的细节，请参照本公开上述的临床试验数据的录入方法的实施例。
应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。
此外，尽管在附图中以特定顺序描述了本公开中方法的各个步骤，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些步骤，或是必须执行全部所示的步骤才能实现期望的结果。附加的或备选的，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，以及/或者将一个步骤分解为多个步骤执行等。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、移动终端、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的方法。
在本公开示例性实施方式中，还提供了一种能够实现上述方法的计算机存储介质。其上存储有能够实现本说明书上述方法的程序产品。在一些可能的实施例中，本公开的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当上述程序产品在终端设备上运行时，上述程序代码用于使上述终端设备执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本公开各种示例性实施方式的步骤。
参考图6所示，描述了根据本公开的实施方式的用于实现上述方法的程序产品600，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本公开的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用。
上述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的***、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RandomAccess Memory，RAM)、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、可擦式可编程只读存储器(erasable programmable read-only memory，EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本公开操作的程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(Local AreaNetwork，LAN)或广域网(Wide Area Network，WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
此外，在本公开的示例性实施例中，还提供了一种能够实现上述方法的电子设备。
所属技术领域的技术人员能够理解，本公开的各个方面可以实现为***、方法或程序产品。因此，本公开的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“***”。
下面参照图7来描述根据本公开的这种实施方式的电子设备700。图7显示的电子设备700仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图7所示，电子设备700以通用计算设备的形式表现。电子设备700的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理单元710、上述至少一个存储单元720、连接不同***组件(包括存储单元720和处理单元710)的总线730。
其中，上述存储单元存储有程序代码，上述程序代码可以被上述处理单元710执行，使得上述处理单元710执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本公开各种示例性实施方式的步骤。例如，上述处理单元710可以执行如图2中所示的：步骤S210，在获取多患者的临床试验数据；步骤S220，根据所述临床试验数据中的临床试验方案的时间节点进行拆解处理，得到对应于所述时间节点的临床试验数据；步骤S230，将所述时间节点进行结构化处理，以及对所述时间节点的临床试验数据进行归一化处理，得到数据挖掘处理后的临床试验数据；以及，步骤S240，根据目标患者的患者标识，将对应于所述目标患者的所述数据挖掘处理后的临床试验数据传输至目标***。
示例性的，上述处理单元710还可以执行如图3所示的临床试验数据的录入方法。
存储单元720可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如：随机存取存储单元(Random Access Memory，RAM)7201和/或高速缓存存储单元7202，还可以进一步包括只读存储单元只读存储器(Read-Only Memory，ROM)7203。
存储单元720还可以包括具有一组(至少一个)程序模块7205的程序/实用工具7204，这样的程序模块7205包括但不限于：操作***、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
总线730可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、***总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。
电子设备700也可以与一个或多个外部设备800(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备700交互的设备通信，和/或与使得该电子设备700能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(Input/Output，I/O)接口750进行。进一步地，I/O接口750与显示单元740连接，以通过I/O接口750将待显示内容传输至显示单元740，以供用户查看。
并且，电子设备700还可以通过网络适配器760与一个或者多个网络(例如局域网(Local Area Network，LAN)，广域网(Wide Area Network，WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器760通过总线730与电子设备700的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备700使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID***、磁带驱动器以及数据备份存储***等。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、终端装置、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的方法。
此外，上述附图仅是根据本公开示例性实施例的方法所包括的处理的示意性说明，而不是限制目的。易于理解，上述附图所示的处理并不表明或限制这些处理的时间顺序。另外，也易于理解，这些处理可以是例如在多个模块中同步或异步执行的。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其他实施例。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由权利要求指出。

Claims (10)

1.一种临床试验数据的录入方法，其特征在于，所述方法包括：
在获取多患者的临床试验数据；
根据所述临床试验数据中的临床试验方案的时间节点进行拆解处理，得到对应于所述时间节点的临床试验数据；
将所述时间节点进行结构化处理，以及对所述时间节点的临床试验数据进行归一化处理，得到数据挖掘处理后的临床试验数据；
根据目标患者的患者标识，将对应于所述目标患者的所述数据挖掘处理后的临床试验数据传输至目标***。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述临床试验数据中的临床试验方案的时间节点进行拆解处理，包括：
根据所述时间节点对关于所述临床试验方案的临床试验数据进行界定，对界定后的临床试验数据进行拆分，以得到对应于所述时间节点的临床试验数据。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述时间节点进行结构化处理，包括：
在自由文本的临床试验数据中进行自然语言处理，以抽取关键事件的发生时间；
其中，所述关键事件包括以下信息的一种或多种：签署知情同意书、筛选失败、分配随机号、首次用药、出组。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述时间节点的临床试验数据进行归一化处理，包括：
基于预设映射词典，将所述临床试验数据映射为对应的标准词；或，
基于预设转换关系，将第一临床试验数据转换为第二临床试验数据。
5.根据权利要求1至4中任意一项所述的方法，其特征在于，在获取多患者的临床试验数据之后，所述方法还包括：
根据预设的语种转换关系，将第一语种的临床试验数据翻译为第二语种的临床试验数据。
6.根据权利要求1至4中任意一项所述的方法，其特征在于，在对所述时间节点的临床试验数据进行归一化处理之后，所述方法还包括：
将归一化处理之后的临床试验数据中的时间、年龄、低频词进行脱敏处理。
7.根据权利要求1至4中任意一项所述的方法，其特征在于，在将对应于所述目标患者的所述数据挖掘处理后的临床试验数据传输至目标***之前，所述方法还包括：
将数据挖掘处理后的临床试验数据的数据格式归一化为目标格式。
8.一种临床试验数据的录入装置，其特征在于，所述装置包括：
数据获取模块，被配置为：在获取多患者的临床试验数据；
数据拆解模块，被配置为：根据所述临床试验数据中的临床试验方案的时间节点进行拆解处理，得到对应于所述时间节点的临床试验数据；
数据挖掘模块，被配置为：将所述时间节点进行结构化处理，以及对所述时间节点的临床试验数据进行归一化处理，得到数据挖掘处理后的临床试验数据；
数据传输模块，被配置为：根据目标患者的患者标识，将对应于所述目标患者的所述数据挖掘处理后的临床试验数据传输至目标***。
9.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的临床试验数据的录入方法。
10.一种电子设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至7中任一项所述的临床试验数据的录入方法。
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