本发明属于计算机信息领域，特别是涉及到一种基于疾病圈的治疗史统计生成方法和系统。
背景技术：
：：现阶段人们的生活节奏很快，生活压力也很大，这就为人们的身体健康带来了很多隐忧。人们一旦身体健康出现问题，首选是去医院，但是医院里看病的人又似乎永远是非常多，哪怕是一些小病征，整个看病的流程走下来会花费很多时间；而如果人们觉得耽误时间，不愿意去医院，只是依据自己的经验买些药服用，这样又有可能错过最佳治疗时间，耽误病情。基于这种现象，如果能够有一个帮助人们进行疾病自测的信息平台，将会对人们产生巨大的帮助，人们可以通过信息平台的内容，结合自身的状况，先对自己的病患进行初期的判断，病征轻微的，可以根据信息平台的内容进行自我简单的治疗，病征有危险的发展趋势时，再去医院治疗。但是有了自测平台，如何对自测平台的数据进行统计，这是目前自测平台急需解决的问题。技术实现要素：本发明要解决的问题是设计一种基于疾病圈的治疗史统计生成方法和系统，为病患或其他人的自测结果进行数据统计，方便对数据进行进一步分析。为了达到上述目的，本发明采取的技术方案为：一种基于疾病圈的治疗史统计生成方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)建立疾病圈，并根据疾病圈建立每个疾病圈各自的自测治疗史库；(2)每个疾病圈每日从自测治疗史库按照个人自测治疗史记录和整体疾病自测治疗史记录将数据分类归并；(3)将分类数据生成图表，所述图表设有转化机制，在多种图表展现模式间按照需求转化展示。优选的，步骤(1)所述疾病圈及医生会员集的建立方法为：(101)建立医学信息本体(medicalontology)数据库，即mo数据库；将疾病及其特征用moterms进行编号；每个moterms代表一个顶点，两个terms之间的关系用有向边表示，这样将疾病和病征表示在一个有向无环图中；(102)创建一个以药品电子标识码为关键码的存储mo数据库中对应的moterms的哈希表mohash；(103)创建疾病圈，所述疾病圈的参数包括：病患所处的疾病阶段，包括初患，复发，较轻，严重，前期，中期，后期，i，ii，iii期，用集合j＝{j1,j2,j3,…}代表；对应阶段使用的药物产品集m＝{m1,m2,…,mn}，n表示产品数目；及对应的每种产品服用/使用疗程t＝{t1,t2,….,tn}；及对应的每种产品治疗效果e＝{e1,e2,….,en}；及对应的疗程药品花费f＝{f1,f2,…,fn}；及对应的耐药时间n＝{n1,n2,…,nn}；及对应的不良反应时间r＝{r1,r2,…,rn}；以及根据上述信息生成的对应的自测治疗史库d＝{m,t,e,f,n,r}，作为自测治疗史记录。优选的，所述步骤(2)中，个人自测治疗史记录结合病患所处的疾病阶段，依次进行分类归并；整体疾病自测治疗史记录依据发病信息、治疗信息，进行分类归并。本发明的另一方面，还提供了一种基于疾病圈的治疗史统计生成系统，其特征在于，包括：建立模块，用于建立疾病圈，并根据疾病圈建立每个疾病圈各自的自测治疗史库；分类模块，用于每个疾病圈每日从自测治疗史库按照个人自测治疗史记录和整体疾病自测治疗史记录将数据分类归并；图表模块，将分类数据生成图表，所述图表设有转化机制，在多种图表展现模式间按照需求转化展示。优选的，建立模块的建立方法为：(101)建立医学信息本体(medicalontology)数据库，即mo数据库；将疾病及其特征用moterms进行编号；每个moterms代表一个顶点，两个terms之间的关系用有向边表示，这样将疾病和病征表示在一个有向无环图中；(102)创建一个以药品电子标识码为关键码的存储mo数据库中对应的moterms的哈希表mohash；(103)创建疾病圈，所述疾病圈的参数包括：病患所处的疾病阶段，包括初患，复发，较轻，严重，前期，中期，后期，i，ii，iii期，用集合j＝{j1,j2,j3,…}代表；对应阶段使用的药物产品集m＝{m1,m2,…,mn}，n表示产品数目；及对应的每种产品服用/使用疗程t＝{t1,t2,….,tn}；及对应的每种产品治疗效果e＝{e1,e2,….,en}；及对应的疗程药品花费f＝{f1,f2,…,fn}；及对应的耐药时间n＝{n1,n2,…,nn}；及对应的不良反应时间r＝{r1,r2,…,rn}；以及根据上述信息生成的对应的自测治疗史库d＝{m,t,e,f,n,r}，作为自测治疗史记录。优选的，所述分类模块包括归并单元，用于：个人自测治疗史记录结合病患所处的疾病阶段，依次进行分类归并；整体疾病自测治疗史记录依据发病信息、治疗信息，进行分类归并。本发明的有益效果为：通过本发明的方法，建立起一种基于疾病圈的治疗史统计生成方法和系统，为病患或其他人的自测结果进行数据统计，并通过各种模式的图表展现统计结果，方便对数据进行进一步分析。具体实施方式下面结合具体实施例对本发明做进一步说明。本发明的实例：一、疾病圈数据来源：数据主要来自病友提供的治疗病历；医生提供的标准病例和标准治疗方案；企业提供的医药器械信息。(1)每个病友提供自身病患所处的疾病阶段(初患，复发，较轻，严重，前期，中期，后期，i，ii，iii期等，可用集合j＝{j1,j2,j3,…}代表)和对应阶段使用的药物器械产品集m＝{m1,m2,…,mn}(n表示产品数目)及对应的每种产品服用/使用疗程t＝{t1,t2,….,tn}、治疗效果(1～5星)e＝{e1,e2,….,en}、疗程药品花费f＝{f1,f2,…,fn}；耐药时间(即服用多长时间后耐药，0表示未耐药，其它数值表示耐药时间)n＝{n1,n2,…,nn}；不良反应时间(即服用多长时间出现不良反应，0表示未出现，其它数值表示不良反应时间)r＝{r1,r2,…,rn}。其中药品器械产品集将根据电子标识码来唯一确定，通过哈希表(hashtable)可以追溯到相关生产企业等信息。这样，我们就得到了，每个病友在不同患病阶段都对应一个治疗信息矩阵(matrix)d＝{m,t,e,f,n,r}，每一行代表上述的相关特征信息集合(产品集m、疗程集t、疗效集e、费用集f、耐药集n、不良反应集r)。所述治疗信息矩阵即作为自测治疗史库。(2)每个医生提供的对不同患病阶段j＝{j1,j2,j3,…}所开具的药品器械集合dm对应的疗程(即治疗方案)。(3)与此疾病有关的所有药物器械集合及对应的生产企业，该数据集是已经采集到的所有药品器械，并且已经分配到mo数据库中相应的疾病和病症的moterms。其中，首先，创建mo数据库：a.将疾病及其特征用moterms进行编号，每个moterms代表一个顶点，两个terms之间的关系用有向边表示，这样将疾病和病征表示在一个有向无环图中；b.顶点之间的关联分成两种类型：is_a关系和part_of关系；is_a关系是一种简单的包含关系；part_of关系表示一部分的包含关系，一种疾病往往有多种病征表现，病征和疾病之间是part_of的关系，疾病和疾病之间是is_a的关系，病征和病征之间是is_a的关系；c.对于任两个terms之间的有向边，若是part_of的关系，则赋予权重；权重用关联概率d表示；将父term与之关联的子terms之间进行关联度d分配(0<d<＝1)；其中关联度d(term1,term2)表示父病征term1出现term2子病征的概率；d.对于任两个terms之间的有向边，若是is_a的关系，则赋予权重；权重用关联百分比表示；父term与子terms之间的关联百分比用该子term在父term所关联的所有子terms中出现比率，所述子terms的关联百分比之和为1。其次，创建一个以药品电子标识码为关键码的存储mo数据库中对应的moterms的哈希表mohash。通过自测治疗史库，将个人自测治疗史记录结合病患所处的疾病阶段，依次进行分类归并；将整体疾病自测治疗史记录依据发病信息、治疗信息，进行分类归并。将分类数据生成图表，所述图表设有转化机制，在多种图表展现模式间按照需求转化展示。以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。当前第1页12当前第1页12