基于数据仓库的医疗信息系统的设计
基于大数据的医疗信息管理系统设计与实现
基于大数据的医疗信息管理系统设计与实现随着科技的迅猛发展，大数据技术在各个行业中得到了广泛的应用与发展，其中医疗行业也不例外。
基于大数据的医疗信息管理系统的设计与实现成为了当前医疗行业的重要课题。
本文将针对这一任务名称，探讨基于大数据的医疗信息管理系统的设计与实现。
首先，我们需要明确何谓基于大数据的医疗信息管理系统。
简而言之，它是通过收集、存储和分析大量医疗数据，来支持医疗机构的决策和管理的一种信息系统。
它能够帮助医疗机构管理海量的医疗数据，提高医疗服务效率和质量，为医疗行业带来巨大的变革和发展。
首先，基于大数据的医疗信息管理系统的设计需要考虑数据的收集与存储。
在医疗行业中，数据的来源可以包括患者的电子病历、医学影像数据、实验室检验数据等。
设计人员需要建立数据收集与存储的机制，确保数据的及时性、准确性和完整性。
同时，为了应对数据的快速增长，设计人员还需要考虑系统的可扩展性和容量。
其次，基于大数据的医疗信息管理系统的设计需要考虑数据的分析与挖掘。
大数据技术的应用使得医疗机构能够更好地利用数据来发现隐藏在数据背后的规律和价值。
例如，通过对大量的患者数据进行分析，可以发现一些潜在的病因和治疗方法，帮助医疗机构做出更准确的诊断和治疗决策。
因此，在系统设计过程中，需要考虑引入机器学习、数据挖掘等技术来进行数据分析和挖掘。
另外，基于大数据的医疗信息管理系统设计还需考虑数据的安全与隐私保护。
医疗数据属于敏感信息，因此在设计系统时，需要确保数据的安全和隐私不被泄露。
采用加密技术、访问控制机制和安全审计等手段，可以保障医疗数据的安全性。
此外，基于大数据的医疗信息管理系统设计还需考虑数据的实时性和快速性。
医疗机构需要能够实时地获取和分析患者的数据，以便能够做出及时的诊疗决策。
因此，在系统设计中，需要考虑使用高效的数据存储和处理技术，以满足医疗机构对实时数据的需求。
最后，基于大数据的医疗信息管理系统的实现需要考虑系统的开发与部署。
基于分布式数据存储的智能医疗信息管理系统设计
基于分布式数据存储的智能医疗信息管理系统设计智能医疗信息管理系统是近年来随着科技的发展而涌现出来的一种新型的医疗信息管理系统。
基于分布式数据存储的智能医疗信息管理系统设计，旨在利用分布式存储和处理技术，提高医疗信息管理的效率和安全性。
智能医疗信息管理系统是一种集成了人工智能和大数据技术的信息管理系统，其核心目标是提供全面、高效、安全、便捷的医疗信息管理服务。
该系统通过利用分布式数据存储技术，将患者的病历、影像、医疗器械、药品等信息存储在多个节点上，实现数据的备份和分布式存储，提高系统的可靠性和数据的安全性。
在设计智能医疗信息管理系统时，首先需要考虑系统的数据模型。
合理的数据模型能够提升系统的查询性能和数据存储的效率。
根据医疗信息管理的特点，我们可以设计一个分层的数据模型，将医疗信息按照不同的层级划分。
例如，可以将患者的基本信息、病历信息、影像信息等分别存储在不同的节点上，通过分布式数据存储技术进行数据备份和存储，同时通过数据索引技术提高数据的查询效率。
其次，在设计智能医疗信息管理系统时，需要考虑系统的数据安全性。
医疗信息是非常敏感的个人隐私信息，必须保证在系统中的存储、传输和处理过程中不被篡改、窃取或滥用。
为此，我们可以采用数据加密和身份认证等安全措施，对医疗信息进行保护。
例如，可以使用对称加密算法对存储在系统中的敏感数据进行加密，通过公钥加密算法对传输的数据进行加密和解密，通过数字签名算法保证数据的完整性和真实性。
另外，在智能医疗信息管理系统中，我们可以引入人工智能技术，为患者和医生提供智能化的辅助诊断和治疗决策支持。
通过分析大量的医疗数据和医学知识，系统可以对患者的病情进行预测和诊断，为医生提供准确的诊断建议。
同时，系统还可以根据患者的健康数据和生活习惯，为患者提供个性化的健康管理方案，促进患者的健康管理和疾病预防。
除了以上内容，智能医疗信息管理系统还应具备良好的用户界面和友好的用户体验。
用户界面应简洁明了，操作简单方便，便于医生、患者和其他医疗工作者的使用。
基于大数据挖掘的医疗信息管理系统设计与优化
基于大数据挖掘的医疗信息管理系统设计与优化随着大数据技术的发展和应用，医疗领域也日益意识到数据的重要性，并开始利用大数据挖掘技术来管理和优化医疗信息系统。
本文将重点介绍基于大数据挖掘的医疗信息管理系统的设计和优化。
一、系统设计医疗信息管理系统是一个关键的系统，直接影响到医疗机构的运营效率和医疗服务质量。
为了利用大数据挖掘技术来优化系统，我们需要从以下几个方面进行设计和实现：1. 数据采集与存储: 建立一个完善的数据采集与存储体系是系统设计的基础。
医疗机构可以利用传感器、医疗设备、电子病历等方式获取病人的生理参数、临床数据等信息。
这些数据需要经过处理和清洗后，以结构化的形式存储在数据库中，以便后续的分析和挖掘。
2. 数据整合与集成: 医疗信息管理系统需要整合来自不同数据源的信息，包括医疗记录、药品信息、病患数据等。
通过数据整合和集成，可以构建一个更加全面、准确的医疗信息数据库，为后续的挖掘和分析提供更可靠的数据基础。
3. 数据分析与挖掘: 利用大数据挖掘技术，可以从庞大的医疗数据中挖掘出有价值的信息和知识。
例如，可以通过数据挖掘技术对病人的历史病例进行分析，发现潜在的疾病风险因素；可以利用关联规则挖掘技术，发现药物之间的相互作用规律。
通过数据分析和挖掘，医疗机构可以更好地了解患者的状况，并做出更准确、个性化的诊断和治疗决策。
4. 统计报告与预测分析: 医疗信息管理系统还应该具备生成统计报告和进行预测分析的功能。
通过对医疗数据的统计和分析，可以为医疗机构提供决策支持，帮助他们更好地规划资源、优化流程，并预测疾病的发展趋势和诊疗的效果。
二、系统优化除了设计一个完善的医疗信息管理系统，还需要不断优化系统的性能和功能，以适应医疗信息管理的需求。
1. 数据质量控制: 在医疗信息管理系统中，数据的准确性和完整性是非常重要的。
因此，需要建立一套有效的数据质量控制机制，包括数据采集时的数据清洗和校验，以及定期的数据质量检查。
基于大数据的智慧医疗信息系统设计
基于大数据的智慧医疗信息系统设计随着人口老龄化和健康意识的提高，医疗行业的需求和压力也越来越大。
而大数据技术的发展和应用，为医疗行业的转型带来了新的机遇。
基于大数据的智慧医疗信息系统，成为了未来医疗行业的重要组成部分。
本文将从医疗需求、大数据技术、系统设计等方面，深入探讨基于大数据的智慧医疗信息系统。
一、医疗需求的转型传统医疗模式中，医院是主导，医生的诊断和处理依赖于个体经验和感觉，效率相对较低，而且很难保证医学决策的准确性。
但随着医疗环境的变化和人们的需求提高，医疗服务需求的范围和内容也发生了很大的变化：传统的“治病”向“预防与健康”转变，医疗服务形式不断多样化（例如网上平台、家庭护理等），医生的诊疗技术要求更高，而且不同地区、不同医院甚至不同专家进行医学决策的差异性也很大。
大数据时代下，基于医学数据的挖掘和分析，能够更好地满足人们日益增长的医疗需求。
因此，开展基于大数据的智慧医疗信息系统设计，是本着实际需要而开展的一项劳动。
二、大数据技术的应用在大数据技术的应用中，数据的获取和处理是关键问题。
医疗数据来源于各种医疗设备、诊疗记录、患者档案等，数据量大、类型和格式多样。
因此，需要采用先进的大数据处理技术，如自然语言处理、深度学习、模式识别等，对数据进行高效、准确地识别、提取和分析。
对医学数据的预处理和特征提取，在患者诊断和治疗过程中起到了关键作用。
利用以上技术，大数据时代下的医疗服务不再仅仅依赖于医生的经验，而是更加以科学、准确的方式来完成，最终实现对患者的更加全面有效的诊断和治疗。
三、智慧医疗信息系统设计设计基于大数据的智慧医疗信息系统，需要突出以下几个方面。
1.完善的数据监控与管理体系：要建立完善的数据采集技术，包括数据提取、传输、组织和存储。
根据不同的数据类型，建立合适的数据采集和储存架构，包括数据仓库、数据平台和数据挖掘工具等，以确保数据的准确性、可靠性和安全性。
2.优质的数据挖掘与分析技术：主要包括数据挖掘、机器学习、自然语言处理和预测模型等技术，根据不同的业务需求和数据特征，建立适应性强、效果良好的数据挖掘、分析和诊断系统，从庞杂的医学数据中获取有价值的知识信息和模式规律3.智能化的辅助诊断系统：智慧医疗信息系统的一大重要功能是辅助诊断和治疗。
基于大数据技术的智慧医疗系统设计
基于大数据技术的智慧医疗系统设计随着互联网的发展和数码化的普及，大数据技术的应用越来越广泛。
其中，智慧医疗系统是大数据技术的典型应用之一。
智慧医疗系统通过将医疗数据集中到一个平台上，提高了医疗服务的质量和效率。
本文将重点介绍基于大数据技术的智慧医疗系统的设计。
一、智慧医疗系统的基本构成智慧医疗系统的构成可分为三个层次：数据采集层、数据处理层和应用层。
其中，数据采集层主要负责搜集、存储和管理各类医疗数据；数据处理层主要负责对医疗数据进行清洗、分析、挖掘和建模；应用层主要负责利用数据处理层的分析结果进行智能化决策。
二、数据采集层的设计数据采集层是智慧医疗系统的数据来源，其设计要素包括数据类型、数据源、数据采集方法和数据存储方法等。
数据类型主要包括病历数据、医学图像数据、生理参数数据和医疗设备数据等。
数据源主要包括医院内部数据、病人提供的数据和第三方提供的数据。
数据采集方法主要分为手动录入、自动采集和传感器采集等。
数据存储方法主要包括数据库存储、Hadoop大数据存储、云存储和分布式存储等。
三、数据处理层的设计数据处理层的设计要素包括数据清洗、数据分析、数据挖掘和数据建模等。
数据清洗主要是指对采集的数据进行去重、缺失值处理、异常值处理等预处理工作。
数据分析主要是利用统计学和机器学习等技术对数据进行描述、归纳和推理。
数据挖掘主要是利用大数据分析工具对数据进行深层次的挖掘，寻找隐藏在数据背后的规律和关联性。
数据建模主要是通过数据挖掘得到的模型进行预测和优化分析，提高医疗服务的质量和效率。
四、应用层的设计应用层的设计主要是将数据处理层的分析结果进行智能化决策，如病例诊断、肿瘤筛查和药物治疗等。
智能化决策依赖于人工智能技术的应用。
例如，深度学习技术可以通过训练神经网络模型来识别医学图像；自然语言处理技术可以通过语义分析提取病历文本中的关键信息；智能推荐技术可以通过对医疗数据进行匹配和计算，推荐最优的治疗方案。
基于数据仓库的医疗数据可视化系统的设计与实现
SOFTWARE 软 件2021第42卷 第1期2021年Vol. 42, No.1分析和决策的效率和有效性，需要将数据分析业务与事务处理型系统进行分离，建立专用的分析决策型系统。
的基础。
数据仓库可以由多种方式进行实现，关系型数据库管理系统（DBMS）作为常用的数据存储和管理系作者简介：何龙祥（1992—），男，硕士，研究方向：分布式数据库；葛继成（1988—），男，学士，中级工程师，研究方向：物联网及无线通信；王轻（1984—），男，学士，研究方向：程序设计；范紫辉（1993—），男，学士，助理工程师，研究方向：大数据；王通（1993—），男，学士，研究方向：WEB 前端。
基于数据仓库的医疗数据可视化系统的设计与实现何龙祥 葛继成 王轻 范紫辉 王通设计研究与应用何龙祥 葛继成 王轻等：基于数据仓库的医疗数据可视化系统的设计与实现统，是实现数据仓库最好的选择之一。
尽管数据仓库可以由数据库进行实现，但是二者是有很大的区别的。
数据库的数据查询量较小、对实时性要求较高、数据更新频繁、使用用户较多，适用于面向应用的事务处理型系统。
数据仓库的数据查询量较大、对实时性要求不高、数据更新不频繁、使用用户较少，适用于面向主题的分析决策型系统。
与数据仓库相近的一个概念是数据集市，数据集市可以理解成小型的数据仓库，数据仓库是面向整个企业的，能为整个企业的各个部门提供数据支撑，而数据集市则是以数据仓库为数据源的小型数据仓库，一般为某个局部范围内的管理人员服务，是部门级别的数据仓库。
1.2 数据仓库和数据库关于数据仓库的架构，商业智能领域的两位革新者Ralph Kimball 和 Bill Inmon提出了不同的架构。
Bill Inmon主张以主题为切入点来进行数据仓库的设计，每个主题区域仅仅包含该主题相关的信息。
数据仓库应该一次增加一个主题，并且当需要访问多个主题时，应该创建以数据仓库为来源的数据集市。
Ralph Kimball 认为数据仓库仅仅是构成它的数据集市的联合，可以通过一系列维数相同的数据集市递增地构建数据仓库，通过使用“一致的”维，能够共同看到不同数据集市中的信息。
智慧医疗信息化建设中的数据仓库设计与实现
智慧医疗信息化建设中的数据仓库设计与实现近年来，智慧医疗在不断发展壮大，成为医疗行业的主流趋势。
数据仓库在智慧医疗信息化建设中的作用愈发重要。
本文将探讨智慧医疗信息化建设中数据仓库设计与实现。
一、智慧医疗信息化建设智慧医疗信息化建设旨在将医疗行业数字化、网络化和智能化，运用大数据、云计算、人工智能等新技术，实时监控、快速应变和高效性解决各种问题。
智慧医疗信息化建设包括医疗信息管理、电子病历、远程医疗、医疗大数据等方面，其中医疗大数据是指从医疗信息管理系统中提取的海量数据。
二、数据仓库的作用数据仓库是指一个专门用于存储和管理数据的仓库，可以对各种数据进行分析和处理，包括数据抽取、数据转换、数据加载等操作。
在智慧医疗信息化建设中，数据仓库可以承担以下作用：1. 数据整合：将医疗信息管理系统中分散的数据进行整合，并建立数据之间的关联性。
2. 数据存储：将整合后的数据存储在数据仓库中，并根据不同的业务需要进行分类、存储、管理。
3. 数据分析：利用数据仓库提供的分析工具和数据挖掘技术，对数据进行深入分析，为医疗行业提供决策支持。
三、智慧医疗数据仓库的设计与实现1. 数据取数智慧医疗数据仓库的设计首先需要考虑如何从医疗信息管理系统中提取数据。
需要根据业务需求确定数据仓库中需要取数的数据表，并根据不同业务需求对数据进行筛选和流程化处理，将数据按照一定的规则提取出来，存储到数据仓库中。
2. 数据建模数据建模是指在数据仓库中根据不同的主题，将数据进行建模和存储，以便后续的数据发掘和分析。
在建模过程中需要根据数据的特征进行建模，包括确定维度、度量及关联关系。
3. 数据清洗数据清洗是指在数据提取、整合过程中对数据进行清理、过滤、去重等操作。
在智慧医疗数据仓库中，由于医疗信息管理系统输出的数据可能存在质量问题，例如格式不规范、数据重复等问题，因此在进行数据整合之前需要进行数据清洗,以确保仓库中的数据质量。
4. 数据存储数据存储是指将清洗过的数据存储到数据仓库中，保证数据的可查性、可扩展、可控性等方面。
基于数据仓库的医院管理信息系统设计与实现
基于数据仓库的医院管理信息系统设计与实现随着医疗技术的不断进步，医院管理也越来越复杂，信息化已成为医院管理的必要手段。
数据仓库（Data Warehouse）是一种集成、主题导向、相对稳定，能够支持管理决策的数据集合和处理系统，广泛应用于企业数据分析和决策支持。
本文探讨基于数据仓库的医院管理信息系统设计与实现。
一、概述医院管理涉及的信息包括基础数据、患者信息、就诊记录、医生信息、药品信息、设备信息等。
传统的医院管理系统往往采用分散的信息系统，导致数据重复、应用难以整合、决策难以统一。
基于数据仓库的医院管理信息系统可以将分散的信息整合成一个完整的、相对稳定的数据集合，并采用主题导向、面向决策的方式进行数据分析和应用，以支持管理决策。
基于数据仓库的医院管理信息系统的设计与实现，需要考虑数据源、数据建模、数据抽取、数据清洗、数据转换、数据装载、数据分析和数据展示等方面。
二、数据源数据源是指医院管理信息系统所需要的数据来源。
医院管理信息系统需要涵盖医院的各个业务领域，因此可以从医院管理信息系统、医院信息化系统、医院财务系统、医院药品和设备管理系统、保险公司数据等多方面获取数据。
三、数据建模数据建模主要是指将数据进行分类、排序、组织、整合和设计表格，形成数据模型，确定数据仓库的结构和内容。
医院管理信息系统的数据模型应包含以下五个方面：1. 医院基础数据：包括医院名称、医院等级、医院类型、医院地址、医院电话、医院介绍等基本信息。
2. 患者信息：包括患者姓名、患者性别、患者年龄、患者电话、患者病情、患者诊断、患者治疗记录等信息。
3. 医生信息：包括医生姓名、医生性别、医生年龄、医生职称、医生科室、医生病情、医生诊断、医生治疗记录等信息。
4. 药品和设备信息：包括药品名称、药品生产厂家、药品存放位置、药品保质期、药品使用记录、设备名称、设备型号、设备存放位置、设备使用记录等信息。
5. 医院财务信息：包括医院收入、医院支出、医院项目经费、医院利润等信息。
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－4051－0引言数字化医院的最终目的并不只是对医疗数据的收集和管理，它是在对各种医疗数据进行整合管理的基础上，建立一个综合性的医疗数据应用平台，通过各种数据挖掘、数据检索、计算机可视化等技术支撑，支持各类相关医疗数据的有机融合、分析以及智能决策。
包括功能性数据和解剖型数据的融合，图像数据和生物电数据在内的各种数据的融合。
而医疗信息系统[1-2]是数字化医院的一个重要组成部分，它是对与医院、医药、治疗密切相关的各种医疗数据的获取、存储、管理以及辅助诊疗的信息系统。
本文目的就是对医疗信息系统的研究设计。
1系统结构设计分析医疗信息系统属于迄今为止世界上现存的分布式信息系统中最复杂的一类。
这是由医疗机构的目标、任务及性质决定的。
它有以下几个特点：(1)信息复杂性：医院、医药以及治疗信息是以多种数据类型表达出来的，它们不仅需要数字、文字，而且时常需要图像和图表来传达信息。
(2)数据量庞大：纵观医学领域的信息，不难想象它的庞大性，何止千万，而且这些信息还在不断地增长着。
(3)系统异构性：整个医疗机构中存在着大量异构、自主且分布的数据、数据库、信息系统、智能化诊断等。
这些特点决定了整个医疗信息系统最好是一个分布式的结构。
要在医疗信息系统中，构建一个分布式数据库应用系统比开发简单的应用程序所涉及的东西要多得多。
这意味着需要弄清数据库理想运行的条件；意味着了解所有系统组件的优缺点，在某种程度上，尝试将问题分布到这些系统，以便发挥最佳功能。
像这类复杂的问题，传统的两层数据库程序模型已经跟不上信息日益繁重，功能日益强大的医疗信息系统发展的需要。
为此，我们采用三层(有必要时可以采用多层)数据结构模型[3-4]：客户层、中间层、数据库层，即在两层的基础上在加个中间层，让客户层通过中间层与数据库层进行通信。
这样就使客户层尽可能的简单，从而减轻了客户层的压力，有效的提高了应用效率。
2系统功能概括医疗信息系统主要由系统信息管理、基本信息管理、信息查询3个环节组成。
系统信息管理包括用户管理、修改密码两个功能，其中用户管理是由系统管理员来进行添加、修改、收稿日期：2007-08-22E-mail ：wwdxing@作者简介：杨云(1965－)，女，山东人，博士研究生，教授，硕士生导师，研究方向为图形图像处理、数据库等；郝建朋(1982－)，男(满族)，天津人，硕士研究生，研究方向为数据库、图形图像处理等；袁李娟(1984－)，女，四川成都人，研究方向为图形图像处理等。
基于数据仓库的医疗信息系统的设计杨云1，郝建朋1，袁李娟2(1.陕西科技大学电气与信息工程学院，陕西西安710021；2.西安玖正广告文化传播有限公司，陕西西安710016)摘要：论述了一个基于数据仓库，通过网络查询信息的医疗信息系统的设计过程及相关技术。
分析了信息系统的体系结构和数据模型，从而选择设计了最佳的三层系统结构。
叙述了信息系统的主要功能模块及其之间的相互关系。
对系统的设计进行了整体的分析，实现了基于数据仓库的医疗信息系统的设计。
关键词：数据仓库;医疗信息系统;医疗数据;查询;结构模型中图法分类号：TP311.1文献标识码：A文章编号：1000-7024(2008)15-4051-03Design of medical information system based on data warehouseYANG Yun 1,HAO Jian-peng 1,YUAN Li-juan 2(1.College of Electronic and Information Engineering,Shaanxi University of Science and Technology,Xi ’an 710021,China; 2.Xi ’an Jiuzheng Advertisement and Cultural Dissemination Limited Company,Xi ’an 710016,China )Abstract ：The design process and related technique of a medical information system is discussed,which is based on the data warehouse and passed a network search information.System structure and data model of information system is analyzed,the best 3F system structure is choosen to design thus.The main function mold of the information system a piece and it of correlation.Finally carried on whole analysis to the design of system,carried out design of medical information system based on data warehouse.Key words ：data warehouse;medical information system;medical data;search;structure model2008年8月计算机工程与设计Aug.2008第29卷第15期Vol.29No.15Computer Engineering and Design－4052－删除用户操作，修改密码是用户自己管理账户信息。
基本信息管理包括医院信息管理、医药信息管理、诊疗信息管理、看病常识信息管理、帮助信息管理等，这些都是管理员使用范围。
信息查询是用户对医院信息、医药信息、诊疗信息、常识及帮助信息等地查询操作。
功能模块结构如图1所示。
3系统设计3.1系统关键技术信息系统需要一个环境，环境的好坏影响到它的服务性能。
对系统环境进行合理的构架，可以显著地改善或提高自身网络的服务性能，所以要精心对其进行合理的搭配，尤其是要处理好服务器端的问题，以建立起一个高性能的实现环境。
本设计是利用Visual C++与SQL Server 技术，采用三层数据模型，建立一个安全性能高、稳定性能好、高质量的信息系统。
Visual C++是Windows 环境下最优秀的可视化开发工具之一，它采用面向对象的程序设计技术，提供了开发Windows 应用程序的最简捷、最有效的方法。
在Windows 系统的支持下，其凭借MFC 类库对Windows API 的良好封装、执行速度以及对操作系统的访问权限之高是其它编程工具无法比拟的。
还有其所具有的强大功能、灵活的特性和良好的对底层控制能力，使本设计选择它作为开发工具。
本设计以SQL Server 为后台数据库开发的应用系统，Vi-sual C++通过ADO 技术[5]来访问数据库。
ADO 使用Recordset[6]对象对数据库中的数据进行连接、查询和修改，通过DataGrid 、DataCombo 、DataList 等控件来显示数据源的内容，实现与数据库的通信。
3.2系统整体流程医疗信息系统的用户通过互联网访问医疗信息系统服务器进行信息管理或查询。
系统服务器首先进行身份认证及权限审核，然后根据用户录入数据(系统管理员或是一般用户)的不同连接到特定应用系统的信息发布服务器，信息发布服务器从后台数据库服务器取得数据后，返回到医疗信息系统服务器，然后由医疗信息系统服务器显示给用户。
确定身份后，用户(管理员或一般用户)就可以进行相应的操作了。
如果是非法用户，则给予拒绝。
对合法用户再进行用户权限匹配。
如果用户是系统管理员，则给出一个能对数据库实施开放式透明操作的数据管理维护界面，以便管理员有效进行数据的更新、维护和管理；如果用户是一般的合法用户，则给出一个用户需求导向模块，以便用户根据自己的需要，做出相应的操作，如医院信息查询、医药信息查询、诊疗信息查询等。
系统流程如图2所示。
3.3系统详细设计医疗信息系统主要由登录、管理、查询3类模块组成。
登陆模块就是验证用户权限的模块；管理模块有医院、医药、诊疗等模块，这里以医药管理模块为例；查询模块就是对上述信息的查询操作，这里以医院查询模块为例详细说明。
3.3.1用户登录模块设计用户身份认证模块[7](CLoginDlg )，为整个系统提供与身份认证相关的各种功能。
实现身份验证的前提是建立与数据库的连接，由于本设计利用ADO 来访问数据库，因此我们为用户表建立一个Userset 类。
然后，利用DataCombo 、DataList 等控件来具体实现用户登录模块的各种功能。
3.3.2管理模块设计医药信息管理模块(CMedMg )，是为系统管理员提供对数据库实施数据管理维护的界面。
允许系统管理员实时地对数据进行管理、更新和维护，以保证系统信息的完整可靠性。
建立医药信息管理模块，同样要创建一个与数据库医药信息联系的CMedSet 类。
由于医药信息包含的内容比较多，如药品名称、类型、功效、规格、保质期、生产厂家、保质期等，所以在医药信息管理模块(窗体)上，添加相应的文本、编辑和DataCombo 资源，以提供输入窗口。
要实现以上医药信息的显示，主要利用DataList 控件呈现给系统管理员，以便进行相应的添加、修改、删除等管理操作。
3.3.3查询模块设计医院信息查询模块[8](CHosQuery )，这个功能是面向所有合法用户的，同时也是访问量最大的模块，它把所有医院信息按用户查询方式逐一提供给用户。
由于医院的相关信息也很繁多，诸如：医院名称、等级、类型、规模、主治、地址、联系方式等，所以进行查询搜索时，要保证用户的各种方式的需求，不仅要支持简单的查询，而且还要支持不同权限的用户能查看的信息范围是不同的。
这其中又图1系统功能模块结构信息查询基本信息系统信息医疗信息系统用户管理修改密码医院信息管理医药信息管理诊疗信息管理常识信息管理帮助信息管理医院信息查询医药信息查询诊疗信息查询常识信息查询帮助信息查询－4053－有很多的子功能，如：依据不同查询条件的组合进行查询；在查询结果中按用户要求进行定制(选出用户需要的数据项)并显示出定制的结果；还可以在医院信息查询模块中实现一系列与查询有关的子功能。
因此，为了实现这种复杂的查询功能，我们利用Radio-Box 、CheckBox 、ComboBox 来控制查询的条件，利用DataGrid 控件按用户的查询要求显示查询的结果。
4结束语数字化医院是信息数字化发展的必然，而作为数字化医院一个重要组成部分的医疗信息系统，也是把医疗信息和计算机体系有机融合，实现数字化、现代化的实用型项目。