医学名称归一化方法、装置、存储介质及终端与流程

本发明涉及医学信息处理领域，特别是涉及医学名称归一化方法、装置、存储介质及终端。

背景技术：

医疗行业是数据密集型的行业，该行业无论是公共卫生、临床服务还是医学研究，都离不开数据的支撑。在医疗大数据平台建设过程中，需要对海量的医疗数据进行标准化处理，才能充分利用数据价值。但是，目前我国的医疗数据缺乏统一的标准规范，各个地区甚至各个医院都未使用统一的数据标准，严重影响了医疗大数据平台的数据质量和数据治理效果。

我国不同地区甚至不同医院对于同一检查指标均存在不同的检验名称，仅以“血清钠”为例，就包括“钠离子浓度”、“na+”、“动脉血钠”和“血钠(na)”等十多种不同的名称。为解决上述医学检验名称差异带来的医疗数据治理难度大、数据质量低的问题，现阶段的基本方法是收集每种检验名称的同义词，通过建立同义词词表进行映射。但是，这种方法仅适用于简单场景，当外部输入检验文本稍微复杂时就会失效。例如，外部输入检验文本中若包含检验名称和样本来源或者其他信息字段时，某个检验名称为“α1微球蛋白/24h”，额外单位信息为“mg/24h”，需要获得准确词条“尿24小时微量白蛋白含量测定(24小时微量白蛋白)”，如果仅依靠同义词匹配，只能获得“尿微量白蛋白定量”这个词条。因此，上述方法得出的结果无法满足实际应用场景。

除上述同义词词表的方法之外，还可以采取的方法有：建立标准词表，并预先定义标准词条的主属性和次要属性类别(类别数量确定，类别举例如下：“主诊断词”、“主解剖部位”、“次解剖部位”、“分型”、“病理”等)，当外部输入检验文本全部满足主属性和所有次要属性类别条件时输出正确答案。这种方法的缺点如下：1)预先为标准词条定义固定数量的属性，当遇到复杂标准词条，原有属性数量不够用时，无法正确定义并准确输出该标准词条，会影响最终归一化效果2)判断标准词条的方法过于单一，仅考虑同时满足主属性和所有次要属性的包含条件，未考虑到各种属性之间的相关性、互斥性、顺序性等各种组合情况以及权重分配问题，不够灵活和通用。

因此，亟需提出一种适用于复杂场景的具有更高的灵活性和通用性的医学名称归一化方法，以提高医学大数据平台的数据质量和数据治理效果。

技术实现要素：

鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供医学名称归一化方法、装置、存储介质及终端，用于解决现有技术中的医学名称归一化方法灵活性和通用性不够高，无法满足实际应用需要的问题。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明的第一方面提供一种医学名称归一化方法，包括：对医学标准词表中的每个标准词条进行第一阶段的拆解，以拆解得到每个标准词条所对应的多个医学属性；根据每个标准词条所对应的多个医学属性，为每个标准词条构建相应的属性表达式；对所述每个标准词条进行第二阶段拆解，以拆解得到每个医学属性下的多个子属性；获取待归一的医学名称所对应的多个医学属性及每个医学属性下的多个子属性；将所述待归一的医学名称的多个子属性与标准词条的多个子属性进行表达式匹配计算；根据计算结果，输出符合匹配要求的所述待归一的医学名称所对应的标准词条。

于本发明的第一方面的一些实施例中，所述方法还包括：当所述待归一的医学名称所对应的标准词条不唯一时，对所述标准词条进行过滤和筛选，以获取待归一的医学名称所对应的唯一标准词条。

于本发明的第一方面的一些实施例中，所述过滤和筛选的依据包括：属性之间的互斥关系、属性之间的节点关系和属性的权重值中的任一种或多种的组合。

于本发明的第一方面的一些实施例中，所述方法还包括：在每个标准词条和其对应的多个子属性之间建立索引，以加速所述表达式匹配计算。

于本发明的第一方面的一些实施例中，所述将所述待归一的医学名称的多个子属性与标准词条的多个子属性进行表达式匹配计算，具体包括：将所述待归一的医学名称的多个子属性拼接成多个子词条；将所述多个子词条与所述医学标准词表中的每个标准词条进行匹配，获取存在于所述医学标准词表中的子词条，组成标准子词条集；将所述待归一的医学名称的多个子属性与所述标准子词条集中的每个标准词条的多个子属性进行表达式匹配计算。

于本发明的第一方面的一些实施例中，所述医学名称包括：医学检验名称、医学诊断名称和医学药品名称中的任一种。

于本发明的第一方面的一些实施例中，所述医学属性的信息包括：正向属性信息和反向属性信息。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明的第二方面提供一种医学名称归一化装置，包括：第一拆解模块，对医学标准词表中的每个标准词条进行第一阶段的拆解，以拆解得到每个标准词条所对应的多个医学属性；表达式构建模块，根据每个标准词条所对应的多个医学属性，为每个标准词条构建相应的属性表达式；第二拆解模块，对所述每个标准词条进行第二阶段拆解，以拆解得到每个医学属性下的多个子属性；待归一的医学名称拆解模块，获取待归一的医学名称所对应的多个医学属性及每个医学属性下的多个子属性；表达式匹配计算模块，将所述待归一的医学名称的多个子属性与标准词条的多个子属性进行表达式匹配计算；标准词条输出模块，根据计算结果，输出符合匹配要求的所述待归一的医学名称所对应的标准词条。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明的第三方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述医学名称归一化方法。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明的第四方面提供一种电子终端，包括：处理器及存储器；所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述终端执行所述医学名称归一化方法。

如上所述，本发明提出的医学名称归一化方法、装置、存储介质及终端具有以下有益效果：解决了现有技术中的医学名称归一化方法灵活性和通用性不够高，无法满足实际应用需要的问题，本发明不受标准词条属性数量的限制，适用于复杂应用场景，并且极大降低了医学名称归一化的人力成本，提高了医学名称归一化的效率与准确率。

附图说明

图1显示为本发明一实施例中医学名称归一化方法流程示意图。

图2显示为本发明一实施例中医学名称归一化装置结构示意图。

图3显示为本发明一实施例中医学名称归一化装置结构示意图。

图4显示为本发明一实施例中电子终端的结构示意图。

具体实施方式

以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。

需要说明的是，在下述描述中，参考附图，附图描述了本发明的若干实施例。应当理解，还可使用其他实施例，并且可以在不背离本发明的精神和范围的情况下进行组成、结构、电气以及操作上的改变。下面的详细描述不应该被认为是限制性的，并且本发明的实施例的范围仅由公布的专利的权利要求书所限定。这里使用的术语仅是为了描述特定实施例，而并非旨在限制本发明。空间相关的术语，例如“上”、“下”、“左”、“右”、“下面”、“下方”、“下部”、“上方”、“上部”等，可在文中使用以便于说明图中所示的一个元件或特征与另一元件或特征的关系。

再者，如同在本文中所使用的，单数形式“一”、“一个”和“该”旨在也包括复数形式，除非上下文中有相反的指示。应当进一步理解，术语“包含”、“包括”表明存在所述的特征、操作、元件、组件、项目、种类、和/或组，但不排除一个或多个其他特征、操作、元件、组件、项目、种类、和/或组的存在、出现或添加。此处使用的术语“或”和“和/或”被解释为包括性的，或意味着任一个或任何组合。因此，“a、b或c”或者“a、b和/或c”意味着“以下任一个：a；b；c；a和b；a和c；b和c；a、b和c”。仅当元件、功能或操作的组合在某些方式下内在地互相排斥时，才会出现该定义的例外。

本发明提出的医学名称归一化方法、装置、存储介质及终端可以实现医学名称的准确高效的归一化，以提高医学大数据平台的数据质量和数据治理效果。

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，通过下述实施例并结合附图，对本发明实施例中的技术方案的进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定发明。

实施例一

图1所示为本发明一实施例的医学名称归一化方法流程示意图，所述医学名称包括医学检验名称、医学诊断名称和医学药品名称等等。由图1可知，医学名称归一化方法的步骤包括：

步骤s11.对医学标准词表中的每个标准词条进行第一阶段的拆解，以拆解得到每个标准词条所对应的多个医学属性。所述医学属性的信息包括：正向属性信息和反向属性信息。所述正向属性信息是指这些属性信息能够正面且直接地反应该标准词条的属性；所述反向属性信息是指该标准词条必然不具备这些属性。举例来说，标准词条“血清自然杀伤细胞(cd3-cd16+cd56+)定量”的正向属性例如有feature1(cd3)，feature2(cd16)等，反向属性例如有除外的项目(t)，即“血清自然杀伤细胞(cd3-cd16+cd56+)定量”的属性中排除了项目(t)。需说明的是，拆解出的标准词条的反向属性信息具有明显优势如下：在对医学名称进行归一化的过程中，当待归一的医学名称包含该反向属性信息时，可批量排除该反向属性信息对应的标准词条，减少了计算量，提高了医学名称的归一化速度和效率。应理解的是，本实施例涉及的第一阶段拆解是对标准词条进行初步拆解后得到基本属性。标准词条第一阶段的拆解具体举例如下：

例1，标准词条“分泌物乳头瘤病毒高危8型hpv(8)定性检测”经过第一阶段拆解，可拆解出对应的医学属性：feature1(hpv|乳头)，feature2(8)，样本来源(分泌)，type(rank|string)；其中，feature1、feature2、样本来源和type表示属性的类别，括号中为属性的内容，符号“|”表达属性的特征可以并行或互相替换的含义。

例2，标准词条“血清自然杀伤细胞(cd3-cd16+cd56+)定量”经过第一阶段拆解，可拆解出对应的医学属性：feature1(cd3)，feature2(cd16)，feature3(cd56)，feature4(+)，feature5(-)，除外的项目(t)，除外的说明(％|率|比)，样本来源(血)，除外的样本(动脉|凝|edta)，type(num)；其中，除外的项目(t)为该标准词条医学属性的反向属性信息，表示该标准词条必然不具备项目(t)；除外的样本(动脉|凝|edta)为该标准词条医学属性的另一反向属性信息，表示该标准词条必然不具备样本(动脉|凝|edta)。

本实施例较佳的实施方式中，在第一阶段拆解得到每个标准词条对应的多个医学属性后，定义每个医学属性的权重值。优选的，所述权重值由医学专家基于经验及国家相关医学标准进行定义，有助于提高医学名称归一化的准确度。

步骤s12.根据每个标准词条所对应的多个医学属性，为每个标准词条构建相应的属性表达式。所述属性表达式准确反应出每个标准词条的多个医学属性之间的相关性、顺序性以及组合关系等。举例说明如下：

上述例1的标准词条“分泌物乳头瘤病毒高危8型hpv(8)定性检测”的属性表达式为：cstr>((bcdopq)i[1]|e^[1]&)j[0]|(fh)[0]&g^[0]&k[2]&l^[2]&m[3]&。上述例2的标准词条“血清自然杀伤细胞(cd3-cd16+cd56+)定量”的属性表达式为：((bcdopq)i[1]|e^[1]&)j[0]|(fh)[0]&g^[0]&k[2]&l^[2]&m[3]&。其中，表达式中的各个字母分别代表标准词条的一项医学属性。

本发明实施例中，所述医学属性可以根据标准词条的复杂度无限拓展，有效克服了现有技术中固定属性数量导致的无法正确定义并输出复杂标准词条的问题，适用于复杂场景，增强了医学名称的归一化效果。

步骤s13.对所述每个标准词条进行第二阶段拆解，以拆解得到每个医学属性下的多个子属性。具体的，所述第二阶段拆解通过对标准词条第一阶段拆解获得的多个医学属性进行进一步拆解获得每个医学属性下的多个子属性。应理解的是，本实施例涉及的第二阶段拆解是在上述第一阶段拆解得到的基本属性的基础上再进一步进行详细拆解，得到详细属性。为便于本领域技术人员理解，下文提到的“子属性”都表示“详细属性”。

标准词条的第二阶段拆解举例如下：上述例1的标准词条“分泌物乳头瘤病毒高危8型hpv(8)定性检测”的医学属性feature1(hpv|乳头)又可进一步拆解为子属性[['hpv'],['乳','头']]；样本来源(分泌)又可进一步拆解为子属性[['分','泌']]；type“rank|string”又可进一步拆解为子属性[['rank'],['string']]。上述例2的标准词条“血清自然杀伤细胞(cd3-cd16+cd56+)定量”的医学属性又可进一步拆解为子属性：[['cd3']]，[['cd16']]，[['cd56']]，[['dummy']]，[['％']，['率']，['比']]，等等。

本实施例较佳实施方式中，所述方法还包括：在每个标准词条和其对应的多个子属性之间建立索引，以加速所述表达式匹配计算。所述索引提供由子属性指向具体标准词条的指针，所述指针按照指定的排序顺序排序。通过使用索引找到某一子属性，然后顺着对应的指针即可找到包含该子属性的标准词条。上述例2中的子属性的索引可表示如下，“cd4”：[152162,153668,152998,154603,152535,152538,153695]，“cd3”：[152995,153668,152997,152998,152996,152520,152723,152535,152538,152478,153695]；其中，各项序列号id指代具体标准词条的索引。标准词条及其子属性之间索引的建立可大大加快标准词条的访问速度、加快医学名称的归一化进程以及提高医学名称的归一化效率。

步骤s14.获取待归一的医学名称所对应的多个医学属性及每个医学属性下的多个子属性。也就是将待归一的医学名称按照与上述标准词条相同的原理，首先进行第一阶段拆解，获得待归一的医学名称对应的多个医学属性，然后进行第二阶段的拆解，获得每个医学属性下的多个子属性。举例如下：

某待归一的医学名称包括如下多字段：检验名称(cd3-cd16+cd56+)，检验缩写(：)，样本来源(血)，样本类型(num)和样本单位(mg/24h)。上述多字段经过拆解可得到以下子属性：[['cd3','-','cd16','+','cd56','+']，[”]，['血']，['num']，['mg','/','24h']]，[['cd3','-','cd16','+','cd56','+']，[”]]，[['血']]，[['num']]。待归一的医学名称的字段无数量限制，体现了本发明具有适用范围广的优势。

步骤s15.将所述待归一的医学名称的多个子属性与标准词条的多个子属性进行表达式匹配计算。具体的，将所述待归一的医学名称的多个子属性拼接成多个子词条，包括所有可能的拼接组合；将所述多个子词条与所述医学标准词表中的每个标准词条进行匹配，获取存在于所述医学标准词表中的子词条，组成标准子词条集；将所述待归一的医学名称的多个子属性与所述标准子词条集中的每个标准词条的多个子属性进行表达式匹配计算。其中，表达式操作符可根据实际应用进行自定义，表示各个属性的组合方式、相关性等，例如：操作符“^”可定义为：一定不能包含该子属性；操作符“&”可定义为：组合前面所有子属性并进行计算，等等。

需说明的是，只有拼接成的子词条存在于所述医学标准词表的标准词条列表中，该子词条才会进入表达式匹配计算流程，对缩短计算时间、提高归一化速度和效率具有重要意义。

步骤s16.根据计算结果，输出符合匹配要求的所述待归一的医学名称所对应的标准词条。通过上述待归一的医学名称的多个子属性与所述标准子词条集中的每个标准词条的多个子属性进行表达式匹配计算，输出最终表达式为真即符合匹配要求的所述待归一的医学名称所对应的标准词条。

本实施例较佳实施方式中，所述方法还包括：当所述待归一的医学名称所对应的标准词条不唯一时，对所述标准词条进行过滤和筛选，以获取待归一的医学名称所对应的唯一标准词条。所述过滤和筛选的依据包括：属性之间的互斥关系、属性之间的节点关系和属性的权重值中的任一种或多种的组合。举例说明，如上述例2所述的标准词条“血清自然杀伤细胞(cd3-cd16+cd56+)定量”对应的属性“cd3”的样本来源只可能是“血”而不会是其它类型的样本，即与其它样本来源属性具有互斥关系，所以，当包含属性“cd3”的待归一的医学名称所对应的标准词条若包含除“血”之外的其它样本来源时，该词条可筛选过滤掉。通过所述过滤和筛选的方式，可有效提高医学名称归一化的准确性。

综上所述，本发明提出的医学名称归一化方法解决现有技术中的医学名称归一化方法灵活性和通用性不够高，无法满足实际应用需要的问题，本发明提出的方法不受标准词条属性数量的限制，适用于复杂应用场景，极大降低了医学名称归一化的人力成本，提高了医学名称归一化的效率与准确率，改善了医学大数据平台的数据质量和数据治理效果。

实施例二

图2所示为本发明一实施例的医学名称归一化装置，包括：第一拆解模块21，对医学标准词表中的每个标准词条进行第一阶段的拆解，以拆解得到每个标准词条所对应的多个医学属性；表达式构建模块22，根据每个标准词条所对应的多个医学属性，为每个标准词条构建相应的属性表达式；第二拆解模块23，对所述每个标准词条进行第二阶段拆解，以拆解得到每个医学属性下的多个子属性；待归一的医学名称拆解模块24，获取待归一的医学名称所对应的多个医学属性及每个医学属性下的多个子属性；表达式匹配计算模块25，将所述待归一的医学名称的多个子属性与标准词条的多个子属性进行表达式匹配计算；标准词条输出模块26，根据计算结果，输出符合匹配要求的所述待归一的医学名称所对应的标准词条。

需要说明的是，本实施例提供的模块与上文中提供的方法，实施方式类似，故不再赘述。另外需要说明的是，应理解以上装置的各个模块的划分仅仅是一种逻辑功能的划分，实际实现时可以全部或部分集成到一个物理实体上，也可以物理上分开。且这些模块可以全部以软件通过处理元件调用的形式实现；也可以全部以硬件的形式实现；还可以部分模块通过处理元件调用软件的形式实现，部分模块通过硬件的形式实现。例如，第一拆解模块21可以为单独设立的处理元件，也可以集成在上述装置的某一个芯片中实现，此外，也可以以程序代码的形式存储于上述装置的存储器中，由上述装置的某一个处理元件调用并执行以上第一拆解模块21的功能。其它模块的实现与之类似。此外这些模块全部或部分可以集成在一起，也可以独立实现。这里所述的处理元件可以是一种集成电路，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤或以上各个模块可以通过处理器元件中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。

例如，以上这些模块可以是被配置成实施以上方法的一个或多个集成电路，例如：一个或多个特定集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，简称asic)，或，一个或多个微处理器(digitalsignalprocessor，简称dsp)，或，一个或者多个现场可编程门阵列(fieldprogrammablegatearray，简称fpga)等。再如，当以上某个模块通过处理元件调度程序代码的形式实现时，该处理元件可以是通用处理器，例如中央处理器(centralprocessingunit，简称cpu)或其它可以调用程序代码的处理器。再如，这些模块可以集成在一起，以片上系统(system-on-a-chip，简称soc)的形式实现。

实施例三

图3所示为本发明一实施例的医学名称归一化装置，包括：标准词表第一拆解模块31、标准词表属性表达式构建模块32、标准词表第二拆解模块33、标准词表索引存储模块34、待归一的医学名称拆解模块35、表达式匹配计算模块36和标准词条过滤筛选模块37。本实施例标准词表第一拆解模块31、标准词表属性表达式构建模块32、标准词表第二拆解模块33、待归一的医学名称拆解模块35和表达式匹配计算模块36分别与实施例二的第一拆解模块21、表达式构建模块22、第二拆解模块23、待归一的医学名称拆解模块24和表达式匹配计算模块25的功能以及实施方式类似，此处不再赘述。

标准词表索引存储模块34用于在每个标准词条和其对应的多个子属性之间建立索引，以加速所述表达式匹配计算。标准词条过滤筛选模块37用于在所述待归一的医学名称所对应的标准词条不唯一时，对所述标准词条进行过滤和筛选，以获取待归一的医学名称所对应的唯一标准词条。标准词表索引存储模块34和标准词条过滤筛选模块37与实施例一中提供的方法以及实施方式类似，故不再赘述。

另外需要说明的是，应理解以上装置的各个模块的划分仅仅是一种逻辑功能的划分，实际实现时可以全部或部分集成到一个物理实体上，也可以物理上分开。且这些模块可以全部以软件通过处理元件调用的形式实现；也可以全部以硬件的形式实现；还可以部分模块通过处理元件调用软件的形式实现，部分模块通过硬件的形式实现。例如，第一拆解模块21可以为单独设立的处理元件，也可以集成在上述装置的某一个芯片中实现，此外，也可以以程序代码的形式存储于上述装置的存储器中，由上述装置的某一个处理元件调用并执行以上第一拆解模块21的功能。其它模块的实现与之类似。此外这些模块全部或部分可以集成在一起，也可以独立实现。这里所述的处理元件可以是一种集成电路，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤或以上各个模块可以通过处理器元件中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。

例如，以上这些模块可以是被配置成实施以上方法的一个或多个集成电路，例如：一个或多个特定集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，简称asic)，或，一个或多个微处理器(digitalsignalprocessor，简称dsp)，或，一个或者多个现场可编程门阵列(fieldprogrammablegatearray，简称fpga)等。再如，当以上某个模块通过处理元件调度程序代码的形式实现时，该处理元件可以是通用处理器，例如中央处理器(centralprocessingunit，简称cpu)或其它可以调用程序代码的处理器。再如，这些模块可以集成在一起，以片上系统(system-on-a-chip，简称soc)的形式实现。

实施例四

本实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述医学名称归一化方法。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过计算机程序相关的硬件来完成。前述的计算机程序可以存储于一计算机可读存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：rom、ram、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

实施例五

图4所示为本发明一实施例提供的一种电子终端的结构示意图。本实例提供的电子终端，包括：处理器41、存储器42、通信器43；存储器42通过系统总线与处理器41和通信器43连接并完成相互间的通信，存储器42用于存储计算机程序，通信器43用于和其他设备进行通信，处理器41用于运行计算机程序，使电子终端执行如上医学名称归一化方法的各个步骤。

上述提到的系统总线可以是外设部件互连标准(peripheralcomponentinterconnect，简称pci)总线或扩展工业标准结构(extendedindustrystandardarchitecture，简称eisa)总线等。该系统总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。通信接口用于实现数据库访问装置与其他设备(例如客户端、读写库和只读库)之间的通信。存储器可能包含随机存取存储器(randomaccessmemory，简称ram)，也可能还包括非易失性存储器(non-volatilememory)，例如至少一个磁盘存储器。

上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(centralprocessingunit，简称cpu)、网络处理器(networkprocessor，简称np)等；还可以是数字信号处理器(digitalsignalprocessing，简称dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，简称asic)、现场可编程门阵列(field－programmablegatearray，简称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。

综上所述，本发明提供医学名称归一化方法、装置、存储介质及终端，解决现有技术中的医学名称归一化方法灵活性和通用性不够高，无法满足实际应用需要的问题，本发明不受标准词条属性数量的限制，适用于复杂应用场景，并且极大降低了医学名称归一化的人力成本，提高了医学名称归一化的效率与准确率，改善了医学大数据平台的数据质量和数据治理效果。所以，本发明有效克服了现有技术中的种种缺点而具高度产业利用价值。

上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。