基于Ensemble的医疗应用集成系统设计与实现
基于Ensemble的医院信息系统集成平台应用研究
导致 异 常 的环 节ｌ 。
３ ． １ 提供 强 大 的系统 监控 （ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｍｏ ｎ ｉ ｔ ｏ ｒ ） 功 能
是活动 的 ， 哪 些 处 于关 闭 状 态 等 ； 可 以查 看 消息 队 列与消息分 布 ； 可 以 查 看 事 件 日志 （ ｅ ｖ ｅ ｎ ｔ ｌ ｏ ｇ ） ， 如果有 错误 消息 ， 则 会 在 列 表 中 显 示 红 色 的 错 误
ｌ 一 返回 申 请 信 息 一
返 回 申请 信 息 ： 医 技 人 员 完 成 取 材
写 收 费 明 细
Ｕ一
状 态 更新
一
调 ｊ ｝ ＿ ｊ 平 台 服 务 ， 更 新 请 状 态
组 织 报 告信 息 ， 发 送 给 集 成 平台
Ｉ ｌ —
产生病理 报告
［
厂 ＿ ］
臣互
叵画临床医 歼 理申Fra bibliotek请． 手术过程中 随时臻加标本信息
护１ ． 接收标本， 更新标本流转信息
标 本送至病理科室 ， 护 工 扫 条码 ， 确 认标 本 信 息 ， 更 新 标 本 流 转 信 息
一
调 用 集 成 平 台查 询 病 申请 信息
据 条 件 查 询 申 请 信 息Ｉ
日志【 ＝ ｌ 】 ｏ
图 ４所 示 为 集 成 平 台 系 统 监 控 界 面 。从 图 ４ 中可以看 出， 集 成 平 台 当前 与 哪 些 系 统 连 接 ． 哪 些
・
医疗 卫 生 装 备 ・ ２ ０ １ ４年 １月 第 ３ ５卷 第 １期
Ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ ｓ ｅ Ｍｅ ｄ ｉ ｃ ａ ｌ Ｅ ｑ ｕ ｉ ｐ ｍ ｅ ｎ ｔ Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ・ Ｖ ｏ １ ． ３ ５ ・ Ｎ ｏ ． １ ・ Ｊ ａ ｎ ｕ ａ ｒ ｙ ・ ２ ０ １ ４
基于人工智能的智能医疗系统设计和实现
基于人工智能的智能医疗系统设计和实现近年来，基于人工智能的智能医疗系统逐渐成为医疗领域的热门话题。
随着人工智能技术不断进步，医疗系统也越来越智能化，能够更好地服务于人们的健康和生活。
本文将以一个智能医疗系统为例，介绍针对该系统的设计和实现。
一、概述智能医疗系统是应用人工智能技术的医疗系统。
它通过对大量的医疗数据进行统计、分析、挖掘和学习，实现对人类健康进行全方位的管理和服务。
这一系统的应用范围非常广泛，包括门诊、急诊、住院、远程医疗等多个方面，可以有效提高医疗效率，降低医疗成本，改善医疗服务质量，保障人们健康和生活质量。
二、系统结构智能医疗系统的核心结构由数据采集、数据处理与分析、系统反馈三部分组成。
1.数据采集数据采集是智能医疗系统最基础的部分。
数据来源可以来自医院的电子病历系统、药房的药品存货系统、医疗器械、语音识别和图像识别等多种渠道收集。
在数据采集中，需要对数据进行准确的分类和筛选，将有用的数据存入数据处理与分析模块。
2.数据处理与分析数据处理与分析是系统的核心组成部分。
在这部分中，各种算法模型如神经网络、决策树和支持向量机等将通过对数据的分析，为病人及医生提供数据分析和预测，帮助医生做出准确及迅速的实时决策。
数据处理与分析模块的效率和准确性决定了整个系统的质量。
3.系统反馈系统反馈是系统的一部分。
将处理后的结果通过显示屏或者语音播报等方式反馈给医生和病人，让他们随时掌握病情的发展和医疗服务的效果等信息。
此外，系统还可以为病人提供包括预约门诊、挂号缴费、药品配送、行程安排等整体方案的全方位服务。
三、技术实现1.数据挖掘和分析技术数据挖掘和分析是智能医疗系统中非常核心的模块。
其中，人工智能算法是挖掘数据的主要方式之一。
人工智能包括机器学习、神经网络、分类算法、聚类算法和决策树等技术，可以在处理和分析大量数据时帮助人们找到报告中隐藏的信息。
2.自然语言处理技术自然语言处理技术是智能医疗系统中的另一个重要组成部分。
基于人工智能的智能医学诊断系统设计与实现
基于人工智能的智能医学诊断系统设计与实现智能医学诊断系统是现代医学领域的重要创新，可以利用人工智能的技术手段为医生和患者提供更准确、高效的诊断和治疗方案。
本文将从系统设计和实现两个方面，介绍基于人工智能的智能医学诊断系统的设计思路和技术实现。
一、系统设计基于人工智能的智能医学诊断系统的设计需要考虑以下几个方面：1. 数据收集与预处理：系统需要收集大量的医学数据，如患者病历、影像数据、实验室检查结果等。
通过合理的数据预处理和清洗，提高数据的质量和可用性。
2. 特征提取与选择：根据医学领域的知识和经验，选择合适的特征表达方式，并通过特征选择技术，筛选出对于诊断和预测具有重要意义的特征。
3. 模型选择与训练：根据具体的医学任务，选择合适的机器学习或深度学习模型，并利用标注好的训练数据对模型进行训练和优化，以达到较高的准确度和泛化能力。
4. 风险评估与处理：考虑到医学诊断的风险因素，系统需要能够对诊断结果的可信度进行评估，并提供相应的处理建议，如建议进一步检查或咨询专家意见。
二、技术实现在实现基于人工智能的智能医学诊断系统时，可以利用以下技术手段：1. 机器学习：通过机器学习算法，可以对医学数据进行分类、预测和聚类等任务。
常用的机器学习算法包括逻辑回归、支持向量机、决策树等。
2. 深度学习：深度学习模型如人工神经网络和卷积神经网络在图像、音频等领域取得了显著的成就。
对于医学影像诊断和信号数据分析等任务，可以借助深度学习模型提取更高层次的特征。
3. 自然语言处理：医学领域的文本数据较为重要，可以利用自然语言处理技术进行文本分类、实体识别和关系抽取等任务。
例如，对患者病历的自动识别和摘要提取可以提高医生的工作效率。
4. 多模态数据融合：医学数据通常包含多种类型的信息，如图像、文本和生理信号等。
将多模态数据进行融合分析，可以提供更多的信息支持医学诊断和预测。
5. 数据隐私与安全：医学数据涉及个人隐私，系统设计时需要考虑数据的隐私保护和安全性。
基于人工智能的智慧医疗系统设计和实现
基于人工智能的智慧医疗系统设计和实现随着科技的不断发展，人工智能也逐渐地融入了各个领域中，其中就包括医疗领域。
人工智能技术的发展可以极大地提高医疗效率并改善患者的体验，为医疗行业带来了巨大的变革。
基于人工智能的智慧医疗系统就是其中一种应用，本文将就该智慧医疗系统的设计和实现进行探讨。
一、智慧医疗系统的定义和意义智慧医疗系统是应用人工智能技术在医疗领域中的一种体现，它可以在医生和患者之间建立桥梁，提供更加精准、便捷、高效的医疗服务。
智慧医疗系统的应用可以极大地提高医疗效率，降低医疗成本并改善患者的体验。
其中，人工智能技术主要应用是将医学知识、临床数据和机器学习技术结合起来，形成一个全面的智慧医疗系统，提高医生的诊断精度，并对患者的疾病风险进行预测和预防。
二、智慧医疗系统的设计和实现智慧医疗系统的设计和实现需要多个领域的技术支持，包括人工智能、数据挖掘、自然语言处理、机器学习等技术。
下面将从数据的收集、存储、分析和应用四个方面来进行说明。
1. 数据的收集智慧医疗系统需要获取大量的医学数据，包括疾病诊断、临床数据、药品信息、医疗检查报告等，这些数据需要精心的收集和整理才能形成一个完整的数据集。
数据的来源包括各大医院、医学研究机构、医学数据库等，同时也可以通过患者的个人设备和可穿戴技术来获取个人健康数据。
2. 数据的存储智慧医疗系统的数据需要进行存储和管理，以方便后续分析和应用。
传统的关系数据库虽然可以存储大量的数据，但是在面对高并发和高速增长的数据时，效率会受到很大的影响。
因此，在智慧医疗系统中，我们需要采用更为高效的数据存储方式，如分布式存储、云存储等方式。
3. 数据的分析在智慧医疗系统中，数据分析是核心环节，通过对各种数据的分析，可以为医生提供更加精准的诊断方案。
其中，机器学习技术是数据分析的主要手段，可以利用大数据集合和算法模型来进行分析，根据分析结果输出决策建议，提高医生的诊断精度。
同时，数据挖掘技术是数据分析的重要组成部分，可以挖掘隐藏在数据中的价值信息，提高医疗系统的效率和精度。
基于云计算的智能医疗系统的设计与实现
基于云计算的智能医疗系统的设计与实现近年来，互联网技术发展迅猛，各种应用场景不断扩展，特别是在医疗领域，云计算技术的应用也越来越广泛。
基于云计算的智能医疗系统是一种新型医疗服务模式，建立在计算机云平台上，通过数据共享和计算资源整合，实现医疗资源共享、医疗流程优化和医疗精准服务的目标。
本文主要介绍一种基于云计算的智能医疗系统的设计与实现方案，包括系统框架、主要模块和实现细节。
一、系统框架基于云计算的智能医疗系统的框架通常包括三个方面：数据管理平台、智能诊断平台和移动终端平台。
数据管理平台主要负责医疗数据的存储、管理和共享，包括基本患者信息、病历资料、医疗指标等；智能诊断平台主要负责基于医疗数据的自动化诊断和医疗决策，包括数据分析、模型训练和智能诊断等；移动终端平台主要负责医疗服务的提供和接受，包括医生端和患者端应用，实现医疗资源的有效调度和利用。
二、主要模块1. 数据采集与处理模块数据采集与处理模块是系统的基础模块，负责从多个来源采集医疗数据，包括医院信息系统（HIS）、影像系统（PACS）、检验系统（LIS）以及其他医疗设备等。
同时，该模块还负责数据的清洗、转换和归一化工作，以确保数据质量的可控性和一致性，为后续的数据分析和运算提供有力的保障。
2. 数据存储与管理模块数据存储与管理模块是系统的核心模块，负责医疗数据的安全存储和管理，包括数据备份、恢复和权限管理等。
同时，该模块还支持多种数据存储方式，包括关系型数据库、文档数据库以及非关系型数据库等，以适应不同的数据类型和数据规模，提高系统的扩展能力和灵活性。
3. 数据分析与建模模块数据分析与建模模块是系统的关键模块，负责利用大数据技术和机器学习技术，分析和挖掘医疗数据中的有用信息，构建医疗模型和算法，实现精准医疗智能决策。
同时，该模块还支持实时数据挖掘和在线神经网络训练等功能，以满足不同场景下的医疗应用需求。
4. 智能诊断与推荐模块智能诊断与推荐模块是系统的核心价值模块，负责利用数据分析与建模模块构建的医疗模型和算法，实现自动化诊断和医疗决策。
基于人工智能的智能医疗系统设计与实现
基于人工智能的智能医疗系统设计与实现智能医疗系统是一种基于人工智能技术的医疗服务辅助系统，它利用机器学习、自然语言处理和数据挖掘等技术，可以实现快速、精准的医疗诊断和分析。
本文将介绍智能医疗系统的设计与实现，并探讨其在医疗领域的应用前景。
首先，智能医疗系统的设计需要收集和整合多源医疗数据。
医疗数据的来源包括病历、医学影像、实验室检查结果等，这些数据可以用于训练医疗模型和提供决策支持。
设计者需要考虑如何获得这些数据，并保证数据的质量和隐私安全。
在数据收集和整合的基础上，智能医疗系统需要建立医疗模型。
医疗模型可以通过机器学习算法训练得到，它可以利用已有的医疗数据，识别预测疾病、评估病情、制定治疗方案等。
医疗模型的建立需要设计者选择适当的算法和特征工程方法，并进行模型的优化和评估。
此外，智能医疗系统还需要实现智能化的医疗诊断与决策支持功能。
通过应用自然语言处理和知识图谱等技术，系统能够解析和理解医生和患者的语言信息，并提供个性化的诊断建议。
例如，系统可以根据患者的病症描述，给出可能的疾病诊断和相应的治疗方案。
除了医疗诊断和决策支持，智能医疗系统还可以实现个性化的健康管理与监护功能。
通过采集和分析患者的生理参数、健康数据和行为习惯等，系统可以制定个性化的健康管理计划和监护策略，提供定期的健康提醒和预警。
这可以帮助人们更好地管理自己的健康和生活方式。
基于人工智能的智能医疗系统在医疗领域有着广泛的应用前景。
首先，它可以提高医疗诊断的准确性和效率。
传统的医疗诊断主要依靠医生的经验和专业知识，但由于医疗知识庞杂而日新月异，医生难以做到全面、及时地更新知识。
智能医疗系统可以利用大量的医疗数据和先进的机器学习算法，帮助医生做出更准确的诊断。
其次，智能医疗系统可以提供及时的医疗资源和服务。
随着人口老龄化和疾病负担的增加，医疗资源的供不应求成为了一个普遍的问题。
智能医疗系统可以将医生的专业知识和服务以数字化的方式提供给更多的患者，解决医疗资源不均衡的问题。
基于Ensemble的医院信息系统集成平台应用研究
基于Ensemble的医院信息系统集成平台应用研究杨春梅;海玲;褚贵洋;刘文岐;詹永丰;王宏【摘要】目的:为医院各个系统与HIS的整合提供方便灵活的接入方式.方法:在现有信息通信标准(如DICOM HL7)的基础上定义一个技术框架,来实现对整个信息系统的数据整合.结果:集成平台在实现医院内部信息系统数据交换的基础上,更进一步地实现了医院工作流程的集成,从医院整体医疗事务处理的层次上,规范了医院各种信息源所产生的数据处理的步骤、方法和格式,使多个信息系统能顺畅地按一定顺序完成医疗、事务的处理,是实现数字化医院向高级层次发展的重要技术.结论:集成平台结合了IHE和HL7标准,为医院信息集成提供了一个高可用性和高扩展性的平台.【期刊名称】《医疗卫生装备》【年(卷),期】2014(035)001【总页数】4页(P60-62,65)【关键词】医院信息系统;集成平台;Ensemble;HL7标准【作者】杨春梅;海玲;褚贵洋;刘文岐;詹永丰;王宏【作者单位】110840沈阳,沈阳军区总医院信息科;110840沈阳,沈阳军区总医院信息科;110840沈阳,沈阳军区总医院信息科;110840沈阳,沈阳军区总医院信息科;110840沈阳,沈阳军区总医院信息科;110017沈阳,东北大学机械工程与自动化学院【正文语种】中文【中图分类】R318;TP311.13随着IT行业的迅猛发展和信息化水平的不断提高，当今的IT产业几乎涉及到社会发展的各个领域，成为不可或缺的一部分。
而在某些领域，对信息的统一管理尤为重要，集成的概念由此而产生。
医院内信息的集成化程度在一定程度上反映了该医院在医疗信息化领域中的地位和发展水平。
医院信息集成的开发涉及医疗行业的各个领域，如检查、检验、手术麻醉、血库、病理等。
IHE（integrating healthcare enterprise）在实现医院内部信息系统数据交换的基础上，更进一步地实现了医院工作流程的集成，从医院整体医疗事务处理的层次上，规范了医院的各种信息源所产生的数据、处理的步骤、方法和格式，使多个信息系统能顺畅地按一定顺序完成医疗事务的处理，是实现数字化医院向高层次发展的重要技术。
基于Ensemble的医院信息系统集成平台的研究与应用
研究论著RESEARCH WORK基于Ensemble 的医院信息系统集成平台的研究与应用沈宫建，张伟威，孙贇，王婷南京中医药大学附属医院 信息工程部，江苏 南京 210000引言据CHIMA 中国医院信息化状况统计报告2008~2013白皮书数据表明，到2012年，三甲医院的信息化应用，门急诊医师工作站系统、病区医师工作站和电子病历应用率分别为51.55%、59.14%、46.67%[1-2]。
随着医院信息化建设的不断深入，医院信息系统、电子病历系统、护理系统、检验信息系统、影像信息系统、手术麻醉系统、医院运营管理系统、急诊系统、重症监护系统、移动医疗系统等逐渐普及[3-7]。
为了实现在各个信息系统之间的数据交互，以前通常在各个异构系统之间开发信息接口。
这种传统的点对点通信模式使得医院各异构系统间的关系如蛛网般复杂，数据难以互联互通，影响系统整体的稳定和安全[8-11]。
为解决上述问题，数据交换平台应运而生。
它的出现克服了点对点接口通信模式的不足，降低系统集成的难度和管理的复杂度，实现了全院数据交换与共享。
1 Ensemble 的特点与优势Ensemble 是InterSystems 公司开发的一个无缝的集成平台，用于新型可连接应用的快速开发和联网。
Ensemble 在一个统一的“单堆栈”架构中囊括了任意链接任务所需的全面技术范围，简单易用，并可快速完成，非常适用于创建企业服务总线（ESB ）或部署面向服务的架构（SOA ）。
通过解决方案提供基础系统、应用和服务的统一视图，从而大大降低了集成项目的复杂性[12]。
Ensemble 的内部技术构成及关系如图1。
Ensemble 内置了一个预先定制的丰富的适配器库，同时也是强大的、能自定义现有应用的工具。
它提供开箱即用的连接和数据转换功能，可适用于各种封装的应用、数据库、行业标准、协议和技术，包括 SQL 、HL7、SOAP 、收稿日期：2018-12-19 修回日期：2019-01-16 通讯作者：王婷，高级工程师，主要研究方向为生物医学工程。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
一 一一 一 溯
摘 要： 通过分析 现阶段 医院信息化建设 中所存在的 问题 ， 利用 Ｅ ｓ ｍ ｌ 为一个跨 网络 、跨 协议 、支持应 用集成和数据 集成 的平 台 ｎ ｅ ｂｅ作 软件 ， 出 了实施 集成的模 型 ， 提 实施于 四Ｊ 华西医院 ， ｌ ｌ 北京地坛等 大型医院 。最 后总结 Ｅ ｓ ｍ ｌ 在 医疗 系统的现 实意义及其优 势所在 。 ｎｅ ｂｅ 关键词 。 Ａ Ｈ 数据库 Ｈ ７ Ｅ ｓ ｅ ｌ ｃ ｃ？ Ｌ ｎ ｍ ｂｅ ． 中图分类 号 ：Ｐ ９ Ｔ ３９ 文献标 识码 ： Ａ 文章编 号 ；６４ ０ ８ （０ ８Ｉ （） ０ ２ － ２ １７ — ９ Ｘ ２ ０ ）ｌｃ一 ０９ ０
虽然cach数据库对国内大多数的人员来说还是比较陌生然而在国外特别是国外的医疗领域的h系统中cache数据库所占的比例是最大的他采用的是一种高效的多维数组形式存储数据比起二维表来说能更好的描述对象之间的关系具有独特的分布式缓存协议性能比关系数据库快20倍被医疗界公认为首选数232hl7hl7healthleveleven医疗健康信息传输与交换标准
时 也 是 医 疗 领 域 全 球 排 名 第 一 的 数据 库 供 二 维 表 来 说 能 更 好 的 描 述 对 象 之 间 的 关 其 具 性能 比关 目前 ， 内在 医 院 信 息 化 建 设 方 面 存 应 商 ， 产 品被 广 泛 应 用 于 国外 众 多 大 型 系 ， 有 独 特 的 分 布 式缓 存 协 议 ， 国 （ Ｓ． ｗｓ ０ 被 在 各 种 各 样 的 问 题 ， 要 表 现 ： 准 不 统 医院 和 实 验 室 所采 用 。包 括 由 Ｕ ． Ｎｅ 系数 据 库 快 ２ 倍 ， 医 疗 界 公 认 为 首 选 数 主 标 ｎ Ｗ ｏｌ Ｒｅ ｏｔ 出 的美 国前 １ 大医 据 库 。 ｒｄ ｐ ｒ列 ０ 信 息 共享 程 度 不高 ， 据 的 安 全 隐 患 比 ａ ｄ 数 ２． ． ＨＬ ３２ ７ 较 突 出 。 由于 每 个 医 院 信 息 系 统 数 据 传 输 院 ） ２ Ｅ ｓ ｍｂｌ ＨＬ （ ｅ ｌ ｅ ｅ Ｓ ｖ ｎ 医疗健 康信 ７ Ｈ ａｔ Ｌ ｖ ｌ ｅ ｅ ） ｈ 及 交 换 标 准 的 不 统 一 ， 至 是 相 同 的 科 室 ２． ｎ ｅ ｅ 甚 ２ ２ １ ＡＣ 数据 库 ．． Ｃ Ｈ 息 传输 与 交 换 标 准 。 它 主要 的 目标 是 整 合 标 准 都 有 可 能 不 一 样 ， 其 这 些 信 息 都 变 使
Ｓｃｅ ｃ ｎ ｉｎ ｅ ａ ｄ Ｔｅ ｈ ｏｏｇ Ｉｎ ｖ ｔ ｎ Ｈｅ ａ ｄ ｃ ｎｌ ｙ ｎｏ ａｉ ｏ ｒ ｌ
垫嫂
： 塑
ｌＴ 技 术
基于 Ｅｎ ｍｂ０的医疗应用集成系统设计与实现 ｅ ｌ ｓ
王博 彭长根 （ 贵州大学计 算机软件 与理论研究所 贵 州贵阳 ５ ０ ５ ０ ） ５ ２
１前言
一
，
Ｃ Ｈ 是 一 种 新 型 的后 关 系型 数 据 库 ＡＣ 成 了 一 个 个 “ 息 的 孤 岛 ” 不 能 充 分 的 发 信 ， Ｐ ｓ— ｌ ｉ ａ Ｄ ａ ａｅ， ａｏ ａ 挥其应有的作用和效率。“ 统一 规 范 ， 一 （ｏｔ Ｒｅ ｔ ｎ ｌ： ｔｂ ｓ）它是一 个先进 统 以 ｓ Ｓ 代 码 、 统 一 接 口” 成 为 了 当前 各 家 医 院 迫 而 成熟 的技术 ， ＡＮ Ｉ 和 ＩＯ 标 准 Ｍ 语 ， 言 的独 特 多维 数 据 模 型 为 基石 。在 Ｃ ＡＣＨ 切 的需 要 。 中 的对 象 模 型具 备 了 符 合 ＯＤ Ｇ 标 准的 Ｍ 完 整 的 对 象 特 性 ， 且 融 合 了 为 ＯＬ Ｐ专 而 Ｔ ２医疗应用集成平台 门优 化过 的 Ｓ ＱＬ 技 术 ， 无 缝集 成了 为 实 并 ２ １ 研 究背景 ． ｂ 什 么是 Ｅ ｓｍｂ ｅ Ｅ ｓｍｂ ｅ ｎ ｅ ｌ？ ｎ ｅ ｌ 是一 个强 现 快 速开 发 ｗｅ 应用 的 最新 技 术 。 虽然 ｃ Ａｃ Ｈ数 据库 对 国 内大 多数 的 Ｉ Ｔ 大 的 应 用 软 件 集 成 平 台 ， 在 信 息 高 度 不 是 然 共 享 的情 况 下 孕 育 而 生 。它 的后 关 系 型 数 人 员 来 说 还 是 比 较 陌 生 ， 而 在 国 外 特 别 Ｓ Ｃ ＨＥ 据 库 ＣＡＣ 和 内嵌 的行 业 信 息 标 准 ＨＬ ， 是 国外 的 医疗 领 域 的 ＨＩ 系 统 中 ， ＡＣ Ｈ ７ 他 使 得 可 以 快 速 开 发 、部 署 和 集 成 高 性 能 的 数 据 库 所 占 的 比 例 是 最 大 的 ， 采 用 的 是
麓 毋
种高效 的多维数组形式 存储数据 ， 比起 统 集 成 解 决 方 案 针 对 的 是 “ 插 即 用 ” 即 。 ＨＬ ７是 提供 数 据 的 超集 ， 其 定 义 ， 对 为不 同 厂 商 之 间的 接 口构 建一 个 公 共 的框 架 。
３集成 系统设计
缀备科国 （ａ 陵十室ｆ 孙ｔ 抖 ）
系统 。Ｉｔｒｙ ｔｍ公 司（ ｎｅｓｓｅ 研发 Ｅ ｓｍｂｅ［ ｎ ｅ ｌ）同 ２ ］
一
和 统 一 各 种 医 疗 健 康 信 息 的 系统 之 间 （ 如
临 床 、检 验 、 药房 、保 险 、管 理 行 政 及 银 行 等 ） 项 电 子 信 息 资 料 的 传 输 与 交 换 标 各 准 。作 为 一 个 获 得 美 国 国家 标 准 的 组 织 认 可并 拥 有标 准 的发 展组 织 资 格 的 医 疗 健 康 信 息 的 系 统 之 一 ， ７已被 全 世 界 多 数 发 ＨＬ 达 国家的政府机构及大 型企业所采用 ． ＨＬ ７采 用 了 开放 式 系统 互 联 的通 讯 模 式 ， ７ 于最 高 一 层（ ＨＬ 为 应用 层 ） 。主要 针 对 消 息 的 数 据 容 量 及 相 互 关 系 ， 及 确 定 的 以 通 信 中 应 用 出 错 的情 况 。 就 其 本 身 而 言 ， ＨＬ 并 不 是 一 个 的集 成 解 决 方 案 ， 个 系 ７ 这