数据的溯源处理方法及装置、介质和设备与流程

本公开涉及数据处理技术领域，具体而言，涉及一种数据的溯源处理方法及装置、介质和设备。

背景技术：

数据挖掘是指对收集到的源数据进行加工处理，以将源数据转换成更有价值的信息的过程，已经广泛应用于医学领域、商务管理领域、生产控制领域，以及市场分析领域等。

在实际应用过程中，在运用数据挖掘处理后的新数据进行分析时，需先验证新数据的准确性，以保障进一步数据分析的准确性。

可见，亟需一种数据的溯源处理方案，以对数据挖掘处理后的新数据进行溯源得到源数据，来对新数据的准确性进行校验。

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。

技术实现要素：

本公开实施例的目的在于提供一种数据的溯源处理方法、数据的溯源处理装置，以及实现上述方法的计算机可读介质和电子设备，进而一种数据的溯源处理方案，以对数据挖掘处理后的新数据进行溯源得到源数据，来对新数据的准确性进行校验。

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，提供了一种数据的溯源处理方法，该方法包括：

根据病种标识对医疗数据进行纳排处理，得到关于每个病种的纳排数据并存储，其中，存储上述纳排数据的地址为第一地址；

根据患者标识对上述每个病种的纳排数据进行聚合处理，得到关于每个患者的溯源数据；

基于上述溯源数据进行挖掘处理，得到结构化数据并存储，其中，存储上述结构化数据的地址为第二地址；

根据上述第二地址和上述第一地址的关联关系，对目标结构化数据进行溯源处理。

在本公开的一种实施例中，基于前述方案，根据患者标识对上述每个病种的纳排数据进行聚合处理，得到关于每个患者的溯源数据，包括：

获取包含目标患者标识的纳排数据，得到关于至少一个病种的目标纳排数据；

根据纳排时间对属于同一病种的上述目标纳排数据的筛选，得到上述目标患者标识对应的目标溯源数据；

其中，上述目标溯源数据包含关于至少一个病种的纳排数据，以及上述纳排数据的第一路径。

在本公开的一种实施例中，基于前述方案，根据纳排时间对属于同一病种的上述目标纳排数据的筛选，得到上述目标患者标识对应的目标溯源数据，包括：

在属于同一病种的上述目标纳排数据中筛选出纳排时间最新的数据，得到上述目标患者标识对应的目标溯源数据。

在本公开的一种实施例中，基于前述方案，基于上述溯源数据进行挖掘处理，得到结构化数据，包括：

对上述溯源数据进行映射操作，得到上述结构化数据；或，

对上述溯源数据进行提取操作，得到上述结构化数据；或，

基于医学逻辑，对上述溯源数据中的一个字段或者几个字段依照进逻辑计算，得到上述结构化数据。

在本公开的一种实施例中，基于前述方案，根据上述第二地址和上述第一地址的关联关系，对目标结构化数据进行溯源处理，包括：

根据上述第二地址和上述第一地址的关联关系，确定每个结构化数据对应的溯源路径；

获取目标结构化数据，根据上述目标结构化数据对应的目标溯源路径获取存放目标溯源数据的第二地址，以从上述第二地址处获取上述目标溯源数据。

在本公开的一种实施例中，基于前述方案，在根据上述第二地址和上述第一地址的关联关系，确定每个结构化数据对应的溯源路径之后，上述方法还包括：

对上述溯源路径进行哈希处理，得到每个结构化数据对应的溯源哈希值，以根据上述溯源哈希值对目标结构化数据进行溯源处理。

在本公开的一种实施例中，基于前述方案，在对目标结构化数据进行溯源处理之前，上述方法还包括：

确定第一结构化数据对应的第一应用数据，其中，上述第一应用数据用于向用户展示；

对上述第一结构化数据对应的第一溯源哈希值和上述第一应用数据进行关联处理；

对目标结构化数据进行溯源处理，包括：

获取目标结构化数据对应的目标应用数据，并获取上述目标应用数据所关联的目标溯源哈希值；

根据上述目标溯源哈希值对应的目标溯源路径对实现上述目标结构化数据进行溯源处理。

根据本公开实施例的第二方面，提供了一种数据的溯源处理装置，该装置包括：纳排模块、聚合模块、挖掘模块和溯源模块。

其中，上述纳排模块，被配置为：根据病种标识对医疗数据进行纳排处理，得到关于每个病种的纳排数据并存储，其中，存储上述纳排数据的地址为第一地址；

上述聚合模块，被配置为：根据患者标识对上述每个病种的纳排数据进行聚合处理，得到关于每个患者的溯源数据；

上述挖掘模块，被配置为：基于上述溯源数据进行挖掘处理，得到结构化数据并存储，其中，存储上述结构化数据的地址为第二地址；以及，

上述溯源模块，被配置为：根据上述第二地址和上述第一地址的关联关系，对目标结构化数据进行溯源处理。

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数据的溯源处理方法。

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数据的溯源处理方法。

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，根据病种标识对关于多病种的医疗数据进行纳排处理，得到关于每个病种的纳排数据，并将每个病种的纳排数据的存储地址记作第一地址。然后，根据患者标识对上述每个病种的纳排数据进行聚合处理，以得到关于每个患者的溯源数据。进一步地，基于所述溯源数据进行挖掘处理，得到结构化数据，并将存储结构化数据的地址为第二地址。最终，根据上述第二地址和上述第一地址的关联关系，可以实现对对目标结构化数据进行溯源处理。可见，本技术方案提供了一种数据的溯源处理方案，能够对数据挖掘处理后的结构化数据进行溯源得到源数据，进而实现来对结构化数据的准确性的校验，最终有利于提升数据挖掘处理后的数据的准确性。

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数据的溯源处理方法及装置的系统架构示意图；

图2示出了根据本公开的一实施例的数据的溯源处理方法的流程示意图；

图3示出了根据本公开的一实施例的数据聚合处理方法的流程示意图；

图4示出了根据本公开的一实施例的溯源处理方法的流程示意图；

图5示出了根据本公开的另一实施例的数据的溯源处理方法的流程示意图；

图6示出了根据本公开的一实施例的数据的溯源处理装置的结构示意图；

图7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8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数据的溯源处理方法的系统架构，可以应用于各种数据处理场景。参考图1所示，该系统架构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输入的医疗数据。服务器105根据病种标识对医疗数据进行纳排处理，得到关于每个病种的纳排数据并存储，其中，存储所述纳排数据的地址为第一地址(仅为示例)。服务器105可以根据患者标识对所述每个病种的纳排数据进行聚合处理，得到关于每个患者的溯源数据(仅为示例)。服务器105基于所述溯源数据进行挖掘处理，得到结构化数据并存储，其中，存储所述结构化数据的地址为第二地址。最终，服务器105根据所述第二地址和所述第一地址的关联关系，对目标结构化数据进行溯源处理。

本技术方案提供了一种数据的溯源处理方法及装置，计算机存储介质和电子设备。以下先对数据的溯源处理方法进行说明：

图2示出了根据本公开的实施例的数据的溯源处理方法的流程示意图。本实施例提供的数据的溯源处理方法，至少在一定程度上克服现有技术中存在的上述问题。

参考图2，本实施例提供的数据的溯源处理方法包括：

步骤s210，根据病种标识对医疗数据进行纳排处理并存储，得到关于每个病种的纳排数据，其中，存储所述纳排数据的地址为第一地址；

步骤s220，根据患者标识对所述每个病种的纳排数据进行聚合处理，得到关于每个患者的溯源数据；

步骤s230，基于所述溯源数据进行挖掘处理，得到结构化数据并存储，其中，存储所述结构化数据的地址为第二地址；以及，

步骤s240，根据所述第二地址和所述第一地址的关联关系，对目标结构化数据进行溯源处理。

在图2所示实施例提供的技术方案中，根据病种标识对关于多病种的医疗数据进行纳排处理，得到关于每个病种的纳排数据，并将每个病种的纳排数据的存储地址记作第一地址。然后，根据患者标识对上述每个病种的纳排数据进行聚合处理，以得到关于每个患者的溯源数据。进一步地，基于所述溯源数据进行挖掘处理，得到结构化数据，并将存储结构化数据的地址为第二地址。最终，根据上述第二地址和上述第一地址的关联关系，可以实现对对目标结构化数据进行溯源处理。可见，本技术方案提供了一种数据的溯源处理方案，能够对数据挖掘处理后的结构化数据进行溯源得到源数据，进而实现来对结构化数据的准确性的校验，最终有利于提升数据挖掘处理后的数据的准确性。

以下对图2所示技术方案的各个步骤的具体实施方式进行解释说明：

在步骤s210，根据病种标识对医疗数据进行纳排处理，得到关于每个病种的纳排数据并存储，其中，存储所述纳排数据的地址为第一地址。

在示例性的实施例中，首先收集关于多病种的医疗数据，如多患者就诊数据、住院数据等；进一步地，对于收集到的关于多病种的医疗数据，需对每个单病种分别进行纳排数据生产。如xx医院多病种数据库，其中的医疗数据由三个病种构成：肝癌、胃癌、膀胱癌。则根据病种标识来区分各个病种的医疗数据，进一步地，分别对这单个病种进行纳排数据生产。示例性的，纳排出诊断名称(门诊/急诊/住院诊断/出院诊断)中包含肝癌、胃癌、膀胱癌的医疗数据，分别存到不同的疾病数据路径下。本实施例中，为了便于描述，将存储纳排数据的地址记作第一地址。

在步骤s220，根据患者标识对所述每个病种的纳排数据进行聚合处理，得到关于每个患者的溯源数据。

在示例性的实施例中，图3示出了根据本公开的一实施例的数据聚合处理方法的流程示意图，具体可以作为步骤s220的一种具体实施方式。参考图3，该图所示实施例包括步骤s310和步骤s320。

在步骤s310中，获取包含目标患者标识的纳排数据，得到关于至少一个病种的目标纳排数据。

示例性的，目标患者标识(psn)为s(即患者s的唯一标识)。针对于psn为s的患者s，在每个病种的纳排数据中获取包含该目标患者标识s的数据，得到关于病种a的纳排数据及其对应的第一路径a’、关于病种b的纳排数据及其对应的第一路径b’，以及关于病种c的纳排数据及其对应的第一路径c’(即该病种的纳排数据的存储地址)。

在示例性的实施例中，先将纳排的生产时间作为患者的一个属性，然后取出患者基本信息表中的患者惟一标识psn作为key，再将psn相同的患者数据聚合起来，形成诸如：psn1:[疾病1中患者惟一标识为psn1的纳排后数据，疾病2中患者惟一标识为psn1的纳排后数据，疾病3中患者惟一标识为psn1的纳排后数据……]的数据结构。从而，对于每个疾病的数据纳排后，根据患者标识进行了数据融合使得医疗数据与用户关联，从而使得聚合后的数据符合用户病情发展规律，易于确定某个病种的生命周期，进而有利于使得后续的数据挖掘结果更加贴合真实世界。

在步骤s320中，根据纳排时间对属于同一病种的所述目标纳排数据的筛选，得到所述目标患者标识对应的目标溯源数据。

在示例性的实施例中，上述每个病种的纳排数据的产生时间作为纳排时间，进一步地，根据纳排时间在属于同一病种的目标纳排数据中筛选出纳排时间最新的数据，以使得聚合后的数据反映患者最新病情，进而有利于使得数据挖掘结果更加准确。

示例性的，遍历取出每个患者上面的疾病模型标签组合到一起，接着根据纳排生产时间对psn相同的患者进行倒序排序，取第一个患者数据(即最后生产出来的纳排后数据)作为这个患者的溯源原始数据，再将刚才聚合后的疾病模型标签作为它的属性。如disease_tags:[疾病标签1,疾病标签2,疾病标签3…..]。从而，得到所述目标患者标识对应的目标溯源数据。

继续参考图2，在步骤s230，基于所述溯源数据进行挖掘处理，得到结构化数据并存储，其中，存储所述结构化数据的地址为第二地址。

在示例性的实施例中，数据挖掘处理方式不限，可以是对溯源数据进行映射操作，得到结构化数据x；可以是，对一个或多个溯源数据进行提取操作，得到结构化数据y；还可以是，基于医学逻辑，对溯源数据中的一个字段或者几个字段依照进逻辑计算，得到结构化数据z；等等。

示例性的，医疗科研专病库进行数据生产时，通过医院信息系统(hospitalinformationsystem，简称：his)、实验室信息系统(laboraryinformationsystem，简称：lis)等系统获取患者数据，并建立相应的业务系统表，接着按照所需研究的疾病专病库的要求，纳排出对应疾病患者，再进行基于自然语言理解的结构化字段数据生产(数据挖掘)，将一个大文本字段生产出多个有医学科研含义的结构化字段，另外，还会基于多个字段路径计算出新的具有医学科研含义的字段。例如，专病库字段分为三类：一、映射字段，之前从原始业务表映射出来的；二、结构化字段，从原始文本字段中提取出来的；三、计算字段：基于一个或者几个字段依照一定医学逻辑计算出来的字段。

其中，对以上这数据挖掘后的字段，当医生在做科研时，均需要知道目标字段来源情况，来核查该字段处理方式是否正确，然后才能在正确的字段路径来源前提下进行科研设计。本技术方案提供的数据溯源方式，并可以确定数据挖掘/生产处理之后得到的结构化数据的来源情况。

具体的：

在示例性的实施例中，对于每个单病种疾病模型，根据纳排数据进行结构化数据生产/挖掘之后，将根据一个或者多个纳排后数据字段路径生产出新的字段，从新的数据化字段到纳排后字段的路径映射为数据溯源的路径。具体的，本实施例中，为了便于描述，将存储上述纳排数据的地址记作第一地址，以及将存储上述结构化数据的地址为第二地址。并在步骤s240中，根据所述第二地址和所述第一地址的关联关系，对目标结构化数据进行溯源处理。

在示例性的实施例中，图4示出了根据本公开的一实施例的数溯源处理方法的流程示意图，具体可以作为步骤s240的一种具体实施方式。参考图4，该图所示实施例包括步骤s410和步骤s420。

在步骤s410中，据所述第二地址和所述第一地址的关联关系，确定每个结构化数据对应的溯源路径。

在示例性的实施例中，假如结构化数据x是由溯源数据x1和溯源数据x2确定的，同时，存储上述结构化数据x的地址(即第二地址)为“qwert”，存储上述溯源数据x1的地址(即第一地址)为“yuiop”，存储上述溯源数据x2的地址(即第一地址)为“asdfg”。则关于上述结构化数据x的溯源路径为：“qwert-yuiop”和“qwert-asdfg”。

进一步地，还可以对上述溯源路径进行哈希处理，例如，信息摘要算法(message-digestalgorithm简称：md5)，得到每个结构化数据对应的溯源哈希值/散列值(hashvalue)，以根据溯源哈希值对目标结构化数据进行溯源处理。

示例性的，对关于结构化数据g的溯源路径进行md5处理，然后将患者的惟一标识psn以及该溯源路径的md5作为key，数据结构为：psn.溯源路径的md5值，value值为具体的路径。例如，key为:0054879045fe1267bdd0942704adc0e.06c6772b49a135f06e01e694418d2917；value为：outpatient_medicinal_order_strategy.b5617237-dcfa-46df-9ff8-1b571d6d4629.prescription.order_group_info.f7116551-50d1-4854-b9ec-421b15133566.prescriber_name。

示例性的，鉴于上述数据结构的数据量庞大(超过了亿条)，从而可以将将其存于分布式的、面向列的开源数据库hbase中，以充分利用了hbase的key-value结构的快速读写能力。

在示例性的实施例中，图5示出了根据本公开的另一实施例的数据的溯源处理方法的流程示意图。具体的，在对目标结构化数据进行溯源处理之前，本技术方案还可以包括步骤s510和步骤s520。

在步骤s510中，确定第一结构化数据对应的第一应用数据，其中，所述第一应用数据用于向用户展示；以及，在步骤s520中，对所述第一结构化数据对应的第一溯源哈希值和所述第一应用数据进行关联处理。

在示例性的实施例中，将上述溯源路径md5值写入应用层患者数据中，作为溯源路径md5表，以单独的表存储，与患者的溯源数据通过psn+路径+group_id+字段名进行关联，从而降低主表数据容量的限制(如，数据库mongo对单条数据有16m的限制)，同时，将溯源数据和应用数据进行解藕。

在步骤s420中，获取目标结构化数据，根据所述目标结构化数据对应的目标溯源路径获取存放目标溯源数据的第二地址，以从所述第二地址处获取所述目标溯源数据。其中，上述应用层数据生产时，每个字段值都会包含其对应的md5值，以进一步地：根据应用数据的md5值对该应用数据进行溯源数据。

示例性的，参考图5，步骤s530和步骤s540示出了对目标结构化数据进行溯源处理的具体实施方式。其中：

在步骤s530中，获取目标结构化数据对应的目标应用数据，并获取所述目标应用数据所关联的目标溯源哈希值；以及，在步骤s540中，根据所述目标溯源哈希值对应的目标溯源路径对实现所述目标结构化数据进行溯源处理。

在示例性的实施例中，当需要对某个患者某条记录的某个应用字段(记作：目标应用数据)进行溯源处理时：对于产品端展示的字段值，溯源路径md5表去查找溯源的md5值，获取该目标应用数据字段的路径所关联的目标溯源哈希值(md5值)；进一步地，根据这个md5值去hbase中获取真实的溯源路径(即哈希处理之前的地址信息)。最终，根据真实的溯源路径，并可以确定溯源数据，进而在通过到纳排后数据中找到原始数据，从而完成对上述目标应用数据字段的溯源处理过程。

本技术方案提供了一种数据的溯源处理方案，能够对数据挖掘处理后的结构化数据进行溯源得到源数据，进而实现来对结构化数据的准确性的校验，最终有利于提升数据挖掘处理后的数据的准确性。

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(centralprocessingunit，cpu)和图形处理器(graphicsprocessingunit，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。

以下介绍本公开的数据的溯源处理装置实施例，可以用于执行本公开上述实施例提供的数据的溯源处理方法。

图6示出了根据本公开的实施例的数据的溯源处理装置的结构示意图，参考图6，本实施例提供的数据的溯源处理装置600，包括：纳排模块601、聚合模块602、挖掘模块603和溯源模块604。

其中，上述纳排模块601，被配置为：根据病种标识对医疗数据进行纳排处理，得到关于每个病种的纳排数据并存储，其中，存储上述纳排数据的地址为第一地址；

上述聚合模块602，被配置为：根据患者标识对上述每个病种的纳排数据进行聚合处理，得到关于每个患者的溯源数据；

上述挖掘模块603，被配置为：基于上述溯源数据进行挖掘处理，得到结构化数据并存储，其中，存储上述结构化数据的地址为第二地址；以及，

上述溯源模块604，被配置为：根据上述第二地址和上述第一地址的关联关系，对目标结构化数据进行溯源处理。

在本公开的一种实施例中，基于前述方案，根上述聚合模块602，包括：获取单元和筛选单元。

其中，上述获取单元，被配置为：获取包含目标患者标识的纳排数据，得到关于至少一个病种的目标纳排数据；上述筛选单元，被配置为：根据纳排时间对属于同一病种的上述目标纳排数据的筛选，得到上述目标患者标识对应的目标溯源数据；其中，上述目标溯源数据包含关于至少一个病种的纳排数据，以及上述纳排数据的第一路径。

在本公开的一种实施例中，基于前述方案，上述筛选单元，被具体配置为：

在属于同一病种的上述目标纳排数据中筛选出纳排时间最新的数据，得到上述目标患者标识对应的目标溯源数据。

在本公开的一种实施例中，基于前述方案，上述挖掘模块603，被具体配置为：

对上述溯源数据进行映射操作，得到上述结构化数据；或，对上述溯源数据进行提取操作，得到上述结构化数据；或，基于医学逻辑，对上述溯源数据中的一个字段或者几个字段依照进逻辑计算，得到上述结构化数据。

在本公开的一种实施例中，基于前述方案，上述溯源模块604，被具体配置为：

根据上述第二地址和上述第一地址的关联关系，确定每个结构化数据对应的溯源路径；获取目标结构化数据，根据上述目标结构化数据对应的目标溯源路径获取存放目标溯源数据的第二地址，以从上述第二地址处获取上述目标溯源数据。

在本公开的一种实施例中，基于前述方案，上述数据的溯源处理装置600还包括：哈希处理模块。

其中上述哈希处理模块，被配置为：在上述溯源模块604根据上述第二地址和上述第一地址的关联关系，确定每个结构化数据对应的溯源路径之后：对上述溯源路径进行哈希处理，得到每个结构化数据对应的溯源哈希值，以根据上述溯源哈希值对目标结构化数据进行溯源处理。

在本公开的一种实施例中，基于前述方案，上述数据的溯源处理装置600还包括：关联模块。

其中上述关联模块，被配置为：在对目标结构化数据进行溯源处理之前：确定第一结构化数据对应的第一应用数据，其中，上述第一应用数据用于向用户展示；以及，对上述第一结构化数据对应的第一溯源哈希值和上述第一应用数据进行关联处理；

上述溯源模块604，被具体配置为：

获取目标结构化数据对应的目标应用数据，并获取上述目标应用数据所关联的目标溯源哈希值；以及，根据上述目标溯源哈希值对应的目标溯源路径对实现上述目标结构化数据进行溯源处理。

由于本公开的示例性的实施例的数据的溯源处理装置的各个功能模块与上述数据的溯源处理方法的示例实施例的步骤对应，因此对于本公开数据的溯源处理装置实施例中未披露的细节，请参照本公开上述的数据的溯源处理方法的实施例。

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7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700，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系统、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、或半导体的系统、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(randomaccessmemory，ram)、只读存储器(read-onlymemory，rom)、可擦式可编程只读存储器(erasableprogrammableread-onlymemory，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系统、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(localareanetwork，lan)或广域网(wideareanetwork，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系统、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“系统”。

下面参照图8来描述根据本公开的这种实施方式的电子设备800。图8显示的电子设备800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8所示，电子设备800以通用计算设备的形式表现。电子设备800的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理单元810、上述至少一个存储单元820、连接不同系统组件(包括存储单元820和处理单元810)的总线830。

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810执行，使得上述处理单元810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810可以执行如图2中所示的：步骤s210，根据病种标识对医疗数据进行纳排处理，得到关于每个病种的纳排数据并存储，其中，存储所述纳排数据的地址为第一地址；步骤s220，根据患者标识对所述每个病种的纳排数据进行聚合处理，得到关于每个患者的溯源数据；步骤s230，基于所述溯源数据进行挖掘处理，得到结构化数据并存储，其中，存储所述结构化数据的地址为第二地址；以及，步骤s240，根据所述第二地址和所述第一地址的关联关系，对目标结构化数据进行溯源处理。

示例性的，上述处理单元810还可以执行如图3至图5中任意一图所示的数据的溯源处理方法。

存储单元820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(randomaccessmemory，ram)8201和/或高速缓存存储单元8202，还可以进一步包括只读存储单元只读存储器(read-onlymemory，rom)8203。

存储单元820还可以包括具有一组(至少一个)程序模块8205的程序/实用工具8204，这样的程序模块8205包括但不限于：操作系统、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830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、外围总线、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800也可以与一个或多个外部设备900(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800交互的设备通信，和/或与使得该电子设备800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850进行。进一步地，i/o接口850与显示单元840连接，以通过i/o接口850将待显示内容传输至显示单元840，以供用户查看。

并且，电子设备800还可以通过网络适配器860与一个或者多个网络(例如局域网(localareanetwork，lan)，广域网(wideareanetwork，wan)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器860通过总线830与电子设备800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800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系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。

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。