个人健康管理信息系统技术研究

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基于人工智能的健康管理系统研究

基于人工智能的健康管理系统研究

基于人工智能的健康管理系统研究随着人工智能技术的不断发展和普及,越来越多的人开始关注其在健康领域的应用。

基于人工智能的健康管理系统已经成为研究的热点之一。

本文将讨论人工智能在健康管理系统中的应用和未来发展方向。

一、人工智能在健康管理系统中的应用1.智能体征监测通过采集和分析用户的生理数据,健康管理系统可以为用户提供个性化的健康管理建议,以促进健康和预防疾病。

人工智能技术可以帮助系统对数据进行分析、筛选和判断,从而根据用户的生理状态提供更加贴近和实用的健康建议。

2.智能医疗助手通过结合机器学习和自然语言处理等技术,人工智能可以帮助健康管理系统实现更好的交互和沟通,为用户提供更加贴近和实用的医疗助手。

比如,系统可以根据用户的症状和病历提供预诊断和医疗建议,简化用户的就医过程,提高医疗效率。

3.智能健康跟踪人工智能技术可以帮助系统对用户的健康状况进行实时跟踪和分析,提供健康建议和预警。

比如,系统可以分析用户的运动数据、饮食习惯、睡眠质量等信息,制定针对性的健康计划和建议,以帮助用户提高生活品质和预防疾病。

二、基于人工智能的健康管理系统面临的挑战1.数据隐私和安全问题健康数据的敏感性和隐私性导致其安全性问题成为人工智能健康管理系统面临的主要挑战之一。

如何保障用户数据的安全和保密,防止泄露和滥用,需要系统设计人员重点关注和解决。

2.算法不透明性问题人工智能健康管理系统的算法复杂性和不可解释性也是其面临的挑战之一。

用户往往难以理解和认可系统的诊断和建议,从而影响系统的推广和应用。

3.数据标准化和共享问题人工智能健康管理系统需要依赖大量的数据进行训练和优化,而数据的标准化和共享问题也成为系统发展中需要解决的问题。

如何获取更加全面、精准和可靠的数据,以及如何提高数据的共享和利用效率,是系统设计人员需要重点考虑和解决的问题。

三、基于人工智能的健康管理系统未来发展方向1.个性化定制健康服务基于人工智能的健康管理系统将逐步向个性化、定制化方向发展。

人口健康信息化体系研究

人口健康信息化体系研究

人口健康信息化体系研究随着人口老龄化和健康意识的提高,人口健康信息化体系研究成为了当今社会亟需解决的问题之一。

人口健康信息化体系是指通过信息化技术,对人口健康相关的数据进行采集、分析、监测和应用,旨在提高医疗卫生服务水平,推动健康健康促进和疾病预防工作,提升人口健康水平,构建健康中国。

在这篇文章中,将围绕人口健康信息化体系的相关概念、意义、现状和发展趋势展开探讨。

人口健康信息化体系是以信息化技术为支撑,围绕人口健康管理、医疗卫生服务、疾病监测和预防为核心内容,通过数据采集、存储、处理和分析,实现对人口健康状况的全面了解,为政府决策、医疗机构服务、科研机构研究和公众健康管理提供支撑的综合信息系统。

该体系包括人口基本信息、健康档案、医疗服务信息、疾病监测信息等多个部分,涉及政府、医疗卫生机构和个人等多个主体。

二、人口健康信息化体系的意义1. 提高医疗卫生服务水平通过人口健康信息化体系,可以实现对个体的精准健康管理,包括健康档案的建立和健康风险的评估,为医疗机构提供及时有效的医疗服务,提高诊疗的准确性和效率,降低医疗事故的发生率。

2. 推动健康促进和疾病预防工作人口健康信息化体系可以实现对疾病的实时监测和预警,及时识别和应对疾病的暴发和流行趋势,指导公共卫生政策的制定和实施,加强健康促进和疾病预防工作,降低疾病的发病率和死亡率。

3. 提升人口健康水平通过人口健康信息化体系,可以实现对人口健康状况的全面了解和跟踪,为公众提供个性化的健康管理和健康教育,引导公众健康生活方式和行为,促进身体健康,提高整体人口健康水平。

4. 构建健康中国人口健康信息化体系是构建健康中国的重要基础和支撑,通过对人口健康数据的集成和分析,可以为政府决策提供科学依据,指导全国范围的健康政策和规划,实现全民健康目标的达成,构建健康中国。

目前,我国人口健康信息化体系还处于起步阶段,存在以下几个方面的问题和不足:1. 数据不完整和不准确我国的人口健康信息化数据采集和管理尚不够完善,数据质量不高,存在一定程度的脏数据和重复数据,影响了数据分析和应用的效果。

基于大数据技术的个性化健康管理系统研究

基于大数据技术的个性化健康管理系统研究

基于大数据技术的个性化健康管理系统研究近年来,随着大数据技术的快速发展,越来越多的技术被应用于各行各业。

其中,健康管理领域也不例外,基于大数据技术的个性化健康管理系统研究已经成为了热门话题。

一、个性化健康管理系统的发展传统的健康管理系统往往采用的是一些简单的统计方法,比如体重、血压、血糖等指标的监测。

而在基于大数据技术的个性化健康管理系统中,需要考虑的因素更多,比如个人的生活习惯、饮食结构、心理健康、遗传基因等。

通过对这些因素的深入挖掘和分析,个性化健康管理系统可以更加准确地评估个人的健康状况,并为其提供更加精准、有效的健康管理方案。

二、基于大数据技术的个性化健康管理系统的优势1、个性化定制方案传统的健康管理系统往往采用的是统一的健康管理方案,没有考虑到每个人的身体特征和生活习惯的不同。

而基于大数据技术的个性化健康管理系统,可以根据个人的身体状况、生活习惯、遗传特征等多种因素,为其提供个性化的健康管理方案。

这种定制化的方案更加符合个人的实际情况,可以更好地帮助其保持健康。

2、预测疾病风险在基于大数据技术的个性化健康管理系统中,通过对各种因素的深入分析,可以预测个人患某些疾病的风险。

这可以让个人在事前就采取措施,预防疾病的发生,降低医疗费用和身体健康损害。

3、实时监测健康状态通过智能穿戴设备、生物传感器等先进的健康监测设备,个性化健康管理系统可以实时监测个人的健康状态,包括心率、血糖、体重等各种指标。

这种实时监测可以让个人及时了解自己的身体状况,及时调整生活方式、药物剂量等,以保持身体健康。

三、个性化健康管理系统的研究与应用基于大数据技术的个性化健康管理系统,涉及到多个学科领域,包括数据挖掘、医学、计算机科学等。

目前,国内外也有不少相关的研究,在这方面取得了不少进展。

1、健康数据管理技术个性化健康管理系统需要对各种健康数据进行有效地管理和分析,需要使用到各种数据库和数据挖掘技术,可以将大数据转化为有用的信息,进而为个人提供个性化健康管理方案。

基于物联网的居民健康信息管理系统探究

基于物联网的居民健康信息管理系统探究

2023年10月第26卷第20期中国管理信息化China Management InformationizationOct.,2023Vol.26,No.20基于物联网的居民健康信息管理系统探究姚 琳,赵 慧,姜 涌(锦州医科大学生物信息工程学院,辽宁锦州121001)[摘 要]在《健康中国行动(2019—2030年)》实施的背景下,建设数字化居民健康管理信息系统可以实现居民健康档案、预防疾病、辅助诊疗的信息化、智能化。

文章详细分析并研究基于物联网的健康信息管理系统的需求、功能、架构方案和关键技术,旨在完善社区医疗服务机制,提高社区医疗健康服务水平,同时也为开展相关研究提供参考。

[关键词]物联网;健康信息管理系统;社区doi:10.3969/j.issn.1673 - 0194.2023.20.054[中图分类号]R197.1;TP319 [文献标识码]A [文章编号]1673-0194(2023)20-0171-031 研究背景健康是人的基本需求,是经济社会发展的基础。

习近平总书记在全国卫生与健康大会上强调“没有全民健康,就没有全面小康”,要把人民健康放在优先发展的战略地位,加快推进健康中国建设[1]。

2019年出台的《健康中国行动(2019—2030年)》文件中指出,要尽快完成健康信息化服务体系和健康信息平台的建设工作,鼓励研发推广健康管理类人工智能和可穿戴设备,充分利用互联网技术,在保护个人隐私的前提下,对健康状态进行实时、连续监测,实现在线实时管理、预警和行为干预,运用健康大数据提高大众自我健康管理能力。

充分利用移动网络信息化技术,帮助居民管理健康档案、预防疾病、辅助诊疗是健康信息管理系统建设的主要目标[2]。

健康信息管理系统是一种集成了医疗信息技术和健康管理技术的信息管理系统,旨在提供一个全面的、高效的健康信息管理和服务平台,以便医疗机构和个人用户更好地管理和使用健康数据,提高医疗服务质量和水平。

中国健康信息管理系统分析报告

中国健康信息管理系统分析报告

一、国内外现状中国个人健康信息系统(CHIMS)建设现状:我国医疗卫生行业信息化蓬勃发展,各级各类医疗卫生机构都建设了相应的信息系统,社区卫生服务管理系统(CHSS)、体检信息系统(PEIS)、医院信息系统(HIS)等也随着这些卫生机构的发展而不断完善。

CHSS汇总了个人出生、计划免疫、慢性病康复、健康教育、老年病管理及死亡等生长发育、个人健康变化等信息,而PEIS 则详细记录个人每一次正常体检的结果,HIS(包括PACS、LIS、CIS 等广泛意义的HIS)则记录个人门诊、住院治疗期间产生的各种诊疗检查手术等信息。

CHSS、PEIS、HIS 三大系统的数据汇总到一起,基本可以形成个人健康信息的全集。

从当前国内医疗信息化市场来看,上述各种单个的信息系统已有较多的成熟产品,在国内也建成了一批数字化医院应用示范基地,完成了医院一级的多个信息平台整合,而整合CHSS、PEIS、HIS 数据以形成完整的个人健康档案的工作,还在探索和实践过程中。

目前,在美国,根据2004 年布什总统制定的计划,在未来10 年内所有的美国公民将拥有电子健康档案,谷歌(Google)目前已经与美国多家医疗机构、医疗保险公司、连锁药店签署了协议,将为大众提供在谷歌服务器上存贮健康档案的服务,其设计的医疗服务记录本可以让用户输入医生的诊疗纪录、用药史以及化验结果,其目标是推动医疗信息共享,但同时又保证这些信息不会脱离当事人控制。

美国医疗体制的另一大特点是体系内部的各个部分都非常独立,而且往往各自为政,互不沟通,分工协作非常不便,手续繁杂重复,效率低下,存在着大量的重复浪费的不合理现象。

一个非常典型的例子是美国的医生和医院是相对独立的。

绝大多数的医生并不受雇于医院,而是自组机构,和医院签订合作协议,在医院内行医,医生医院独立各自向病人,保险公司或政府收取费用。

造成的后果是病人在医院看完病后会收到从同一医院不同部门和不同专科医生寄来的一大堆账单,令人不胜负担可以说,世界各大强国都走在了个人健康档案建设的大道上,但基本都处于刚起步的阶段。

基于大数据的智能医疗健康管理系统研究

基于大数据的智能医疗健康管理系统研究

基于大数据的智能医疗健康管理系统研究一、引言近年来,随着大数据技术的发展,其在医疗健康管理领域得到了广泛的应用和推广。

智能医疗健康管理系统是一种基于大数据技术和人工智能技术的创新医疗健康管理方式,能够对患者的日常健康状态进行全面监测和分析,为医生诊断和治疗提供了更多的参考和依据。

本文将对基于大数据的智能医疗健康管理系统进行详细的研究和探讨,以期为智能健康管理应用提供参考和借鉴。

二、智能医疗健康管理系统概述智能医疗健康管理系统利用传感器和设备等物联网技术对患者的各项生理指标进行数据采集和管理,通过数据分析和处理,实现对患者的日常健康状态进行全面监测和分析,为健康管理和疾病预防提供数据支持。

其中,大数据技术是实现智能医疗健康管理系统的核心技术之一,通过对海量数据的分析和挖掘,可以实现对患者健康状态的全方位把握。

三、智能医疗健康管理系统的数据采集和处理智能医疗健康管理系统的数据采集和处理是系统安全可靠运行的基础。

传感器和设备是实现智能健康监测的关键,可以监测患者各项生理指标,如体温、血压、脉搏等,并将数据上传到云端进行分析和处理;同时,还需要通过大数据技术对采集到的数据进行挖掘和分析,以获得更多的健康状态信息,为医生的诊断和治疗提供更全面的参考和依据。

四、智能医疗健康管理系统的医生端和患者端应用智能医疗健康管理系统可以分为医生端和患者端两个应用,医生端主要针对医生提供数据管理和分析服务,帮助医生更好的了解患者的健康状况;患者端则主要面向患者,提供健康监测和预防服务,帮助患者更好地了解自己的健康状况,预防疾病和促进健康。

在医生端和患者端的应用中,大数据技术扮演着重要的角色,可以帮助医生和患者更好地理解和使用采集到的健康数据,为健康管理提供强有力的支持。

五、智能医疗健康管理系统的发展前景和挑战随着大数据技术的不断发展,智能医疗健康管理系统将在未来获得广阔的发展前景,可以提供更加全面、精准的健康管理和疾病预防服务,为医疗健康事业做出更大的贡献。

个人健康管理健康监测服务方案设计研究

个人健康管理健康监测服务方案设计研究

个人健康管理健康监测服务方案设计研究第1章引言 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 研究目的 (2)1.3 研究意义 (3)第2章个人健康管理概述 (3)2.1 个人健康管理的定义 (3)2.2 个人健康管理的重要性 (3)2.2.1 促进健康生活方式 (3)2.2.2 提高健康素养 (3)2.2.3 预防疾病发生 (3)2.2.4 提高医疗资源利用效率 (3)2.2.5 促进社会和谐稳定 (3)2.3 个人健康管理的发展现状 (4)2.3.1 政策支持 (4)2.3.2 市场需求 (4)2.3.3 技术发展 (4)2.3.4 产业链完善 (4)2.3.5 社会参与 (4)3.3 健康监测服务发展趋势 (4)3.3.1 技术融合与创新 (4)3.3.2 服务个性化 (4)3.3.3 社会化服务模式 (5)3.3.4 政策支持与监管 (5)3.3.5 跨界合作 (5)第四章健康监测服务方案设计 (5)4.1 健康监测服务方案设计原则 (5)4.2 健康监测服务方案设计内容 (6)4.3 健康监测服务方案实施策略 (6)第五章健康监测技术选型 (6)5.1 健康监测技术概述 (6)5.2 健康监测技术选型标准 (7)5.3 健康监测技术选型分析 (7)第6章健康监测系统架构设计 (8)6.1 健康监测系统架构概述 (8)6.2 健康监测系统架构设计原则 (8)6.3 健康监测系统架构设计内容 (9)6.3.1 系统架构组成 (9)6.3.2 功能模块设计 (9)6.3.3 系统安全性设计 (9)第7章健康监测数据采集与处理 (9)7.1 健康监测数据采集方式 (10)7.2 健康监测数据处理方法 (10)7.3 健康监测数据安全与隐私保护 (10)第8章健康监测服务评估与优化 (11)8.1 健康监测服务评估指标体系 (11)8.2 健康监测服务评估方法 (11)8.3 健康监测服务优化策略 (11)第9章健康监测服务推广与应用 (12)9.1 健康监测服务推广策略 (12)9.2 健康监测服务应用场景 (12)9.3 健康监测服务市场前景 (12)第10章总结与展望 (13)10.1 研究成果总结 (13)10.2 研究局限与不足 (13)10.3 研究展望与建议 (13)第1章引言1.1 研究背景社会经济的快速发展,人们生活水平的提高,以及健康意识的不断增强,个人健康管理逐渐成为社会关注的焦点。

基于大数据的健康管理智能系统研究

基于大数据的健康管理智能系统研究

基于大数据的健康管理智能系统研究近年来,随着大数据技术和人工智能技术的发展,基于大数据的健康管理智能系统也开始得到越来越多的关注和应用。

这样的系统可以通过采集、整合和分析患者的健康数据,帮助医生和患者做出更精准、个性化的治疗决策,从而提高治疗效果和生活质量。

一、大数据在医疗领域的应用大数据技术在医疗领域的应用可以追溯到几十年前,当时医疗领域开始利用计算机技术来管理和分析病例、药品、诊断等大量数据。

而今天,随着云计算、物联网、传感器等技术的发展,医疗领域所涉及的数据量愈发庞大,各种类型的健康数据也呈现多样化的趋势。

例如,医院里的医学影像数据、实时监测数据、电子病历等,以及来自社交媒体、智能手环、智能手机等设备的健康数据,这些数据的信息密度高,且包含着很多潜在的医学信息。

利用大数据技术对这些数据进行挖掘和分析,可以为医生和患者提供更加全面、准确的健康信息。

二、基于大数据的健康管理智能系统基于大数据的健康管理智能系统是针对患者的健康状态和生活方式信息进行智能匹配,并基于患者历史数据,分析出患者当前状态并提出针对性处理方法的一种系统。

我国南昌的江西省立医院率先开发了一个基于机器学习和大数据技术的健康管理咨询系统。

系统会对入院一年内每一次门诊和住院患者进行1个月的随访和问卷调查,收集的数据包括诊断、检测指标,生活方式等多元信息。

在大数据分析中,通过模型预测、分析和挖掘的方式,可以形成患者的风险评估、病情评估,以及构建患者个人健康档案等多个方面。

此外,系统还提供针对不同疾病、不同情况下的个性化诊疗方案、用药方案、饮食、锻炼等多方面的健康咨询服务。

三、大数据在癌症治疗中的应用癌症是国内外公共健康问题的重中之重。

基于大数据的健康管理技术在大大提高癌症的治疗效果上提供了帮助。

例如,在中国,知名癌症研究中心围绕着大数据技术,研制了一种癌症化疗药物敏感度预测系统,可以综合分析多种治疗方法、病情测试数据、化验结果等多维度信息,预测化疗后5年生存率等指标,为医生制定个体化治疗方案提供依据。

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李晴辉 《个人健康管理信息系统技术研究①①第三军医大学西南医院信息科,400038,重庆市沙坪坝区高滩岩正街 30 号关键词个人健康管理信息系统 摘要建立健全公民健康档案对完善我国公共卫生和医疗服务体系,加强疾病 防治和预防保健等工作具有重要意义。

目前,我国医疗卫生行业信息化正蓬勃发 展,医院信息系统(HIS)、社区卫生服务系统(CHSS)等不断被开发和应用。

由于 各信息系统难以互通,就不能形成完整的社会健康信息,难以实现对健康信息的 深度挖掘和利用。

为了解决以上问题,致力于研究个人健康信息,在时间上涵盖 个体从出生到死亡、在内容上涵盖从预防接种到疾病诊治与转归等医学健康行为 的数据标准、数据管理标准。

1 目前国内外现有技术、知识产权和技术标准现状及预期分析1.1 个人健康档案建设现状我国医疗卫生行业信息化蓬勃发展,各级各类医疗 卫生机构都建设了相应的信息系统,社区卫生服务管理系统(CHSS)、体检信息系 统(PEIS)、医院信息系统(HIS )等也随着这些卫生机构的发展而不断完善。

CHSS 汇总了个人出生、计划免疫、慢性病康复、健康教育、老年病管理及死亡等生长 发育、个人健康变化等信息,而 PEIS 则详细记录个人每一次正常体检的结果, HIS (包括 PACS 、LIS 、CIS 等广泛意义的 HIS )则记录个人门诊、住院治疗期间 产生的各种诊疗检查手术等信息。

CHSS 、PEIS 、HIS 三大系统的数据汇总到一起, 基本可以形成个人健康信息的全集。

从当前国内医疗信息化市场来看,上述各种 单个的信息系统已有较多的成熟产品,在国内也建成了一批数字化医院应用示范 基地,完成了医院一级的多个信息平台整合,而整合 CHSS 、PEIS 、HIS 数据以形 成完整的个人健康档案的工作,还在探索和实践过程中。

目前,在美国,根据 2004 年布什总统制定的计划,在未来 10 年内所有的美国公 民将拥有电子健康档案,谷歌(Google )目前已经与美国多家医疗机构、医疗保 险公司、连锁药店签署了协议,将为大众提供在谷歌服务器上存贮健康档案的服 务,其设计的医疗服务记录本可以让用户输入医生的诊疗纪录、用药史以及化验 结果,其目标是推动医疗信息共享,但同时又保证这些信息不会脱离当事人控制。

可以说,世界各大强国都走在了个人健康档案建设的大道上,但基本都处于刚起 步的阶段。

1.2 个人健康信息数据标准目前由国家卫生部正在研究医疗卫生信息相关技术标准,组织编写的《医院基本数据集采集标准》(征求意见稿)、《公共卫生分类 与基本数据集》、社区卫生信息基本数据集》等数个重要的基本数据集 1.0 版均 已发布,分别定义了医院业务信息描述方式,公共卫生信息数据结构,社区卫生 服务信息采集标准等。

这几个最新发布的数据标准中,都包含了大量的个人健康信息。

此外,HL7、ICD 、SNOMED 、LOINC 等国际编码标准中也可以找到大量的个 人健康信息的编码标准。

但是,众多的标准存在着分类方式差异、术语内涵和外《延不一致等情况,仅以 SNOMED 与 ICD-9 为例进行比较,就可以发现各水平间的 映射不明确,且多以 n 对 1 的形式出现,并且还存在着信息分类由细到粗分类过 程中的缺失,完善而可行的个人健康信息数据标准均未出台,更不用说推广应用。

1.3 数据中心系统的建设情况以政府主导的个人健康信息数据中心的建设,我 们尚未查到相关文献和报道。

在国外,以医疗保险理赔应用为目标的医疗信息数 据中心建设起步较早,在疾病谱分析、医疗成本分析等方面应用也有较多应用。

在建立以从生到死、涵盖健康、亚健康到疾病治疗, 康复信息的个人健康档案为 核心应用的数据中心方面,美国、欧盟等国也是刚刚起步,应用的深度和广度都 远远不够。

在国内,将所有的或者一个区域内的所有医疗信息都汇总到一个数据中心,各医 疗机构通过网络访问数据中心存取数据,这样的设想 2005 年起即大行其道,医 疗卫生信息化行业个别 PEIS 供应商也在尝试这种信息系统建设模式,将体检中 心产生的数据汇总到 PEIS 供应商建设的数据中心,再进行二次利用,这种模式 在实际推广过程中较难得到用户的认同,至今成效有限。

从 2007 年起,大陆一 些医疗集团开始学习台湾医疗集团信息系统建设模式,旗下的多个医疗卫生机构 均使用同构 HIS ,并将 HIS 产生的数据汇总到总部,进行二次利用,取得了一定 的成效。

其他一些医疗机构或卫生管理机构也在陆续建设单一应用的数据中心, 如解放军总医院老年病疾病防控数据中心、河北省卫生厅医院信息管理数据中心 等。

这些信息系统整合的应用尝试,都还只停留在单一医疗机构类型或单一业务 类型的数据汇总应用上,而未能进展到整合汇总不同类型、不同等级医疗卫生机 构信息系统产生的数据,未能进展到建立起个人完整的健康档案这一层次。

2 工作任务2.1 研究和建立个人健康档案(PHR )信息数据标准与规范参照《中国公共卫生 信息分类与基本数据集》、社区卫生信息技术标准研究技术》、HL7 v2.3、ICD-10 以及《计算机信息系统安全保护等级划分准则》(GB 17859-1999)等国家和国际 标准与规范,研究并制定三级医院、二级医院、一级医院、社区卫生服务中心、 健康体检中心等不同等级医疗卫生服务机构内,针对不同的健康指标、疾病预警 指标和采集设备的个人健康档案数据标准与规范(数据结构、数据定义、传输格 式等),并开发遵从上述标准的数据采集系统。

具体包括以下工作。

2.1.1 个人健康档案健康指标包含客观指标和主观指标,包括各种医学影像检 查设备生成的医学影像及辅诊医生出具的文字报告、各种生化仪器设备生成的各 种生化指标、各种临床监护设备产生的多种生命体征记录、手术记录、献血输血 记录、医嘱处方记录、临床护理记录、临床医务人员物理检查记录、病程记录等。

2.1.2 疾病预警指标包含本项目“国人健康指标体系研究与评估模型开发”、 “国人重大疾病预警指标体系研究与预警模型开发”、“国人健康状态评估模型 和疾病预警模型研发”等课题确定的所有指标。

2.1.3 个人健康信息数据中心数据结构分为基础数据字典、个人健康原始记录 和统计中间表三大部分。

基础数据字典定义上述各种指标的代码、名称、数据类 型、长度、正常参考值、异常结果提示的临床意义、适用范围等指标本身的基本 信息。

个人健康信息则记录个人每一次在各种医疗卫生机构产生的个人健康记 录。

统计中间表则根据具体的统计要求进行定义。

基础数据字典、个人健康原始 信息与统计数据分别定义的方式,可以满足不同应用场合的性能,实现联机事务 的高性能及大数据量统计的高效检索,并可根据医疗卫生科学技术的发展而灵活扩展。

2.1.4 个人健康档案数据定义对于一些结果固定的基础字典,如性别字典、ABO血型字典、婚姻状况字典等,本标准将参照《医院基本数据集》、《社区卫生基本数据集》、《中国公共卫生信息分类与基本数据集》等国家标准定义合法数据项。

2.1.5 数据传输格式定义参照HL7 V2.4、XML 1.0 等标准定义上述个人健康信息网络传输的格式和规范。

2.1.6 个人健康信息数据采集系统使用软件接口的方式,直接从医院、体检中心、社区卫生服务中心、人口管理系统及其他个人健康相关系统中获取数据,建立上述各系统私有基础数据字典与个人健康管理系统数据标准对照关系,数据采集接口直接将上述各系统产生的个人健康相关信息转换为标准数据,通过网络直接传输到数据中心,或者按个人健康信息数据标准和规范生成独立存贮的XML 文件,通过移动存贮介质上传到数据中心,以满足不同信息化水平、不同地域的医疗卫生机构数据采集要求。

本课题将研究数据采集指标、内容、数据格式定义等数据采集接口标准和规范,并开发用例示范,指导并督促各信息系统供应商开发相应接口,实现数据汇总功能。

为保证数据中心所采集数据的专业性和准确性,本课题不开发基于个人自主录入健康信息的采集系统,所有数据均采集各种医疗卫生机构信息系统中,由经受过专业训练的医疗卫生健康服务人员录入的实际业务数据,保证采集的个人健康信息与各种医疗卫生机构实际发生的业务一致,最大限度地保证采集数据的专业性和准确性。

2.2 建立一个个人健康档案示范数据中心研究适合三级医院、二级医院和社区卫生服务中心的“中国人个人健康管理信息系统”数据中心架构、数据架构和网络架构,研究系统的业务流和数据流,建立业务模型、功能模型、数据模型、体系结构模型和信息资源管理基础标准,为项目的推广和实施提供标准化依据。

2.2.1 个人健康信息数据中心见图1。

图1 个人健康信息管理系统架构示意图2.2.1.1 数据中心使用Unix + Oracle 作为数据库运行平台,以不同的表空间(Tablespace)和所有者(Schema) 区分和隔离个人健康信息的不同应用,并对数据量较大的表,如医嘱处方记录表、检验结果表、临床监护记录表等进行分区存贮,以个人唯一识别号作为分区条件,并在时间段上建立全局索引,平衡大数据量管理与高效检索的要求。

同时,针对政府决策、科研、医疗、公共卫生、制药、医疗保险等应用要求,建立一系列统计中间表,在原始数据的基础上,按照不同的统计维度和粒度分别组织,并可根据不断发展的政策决策、医疗、教学、科研、生产等要求不断修改或增加统计中间表,实现高稳定性与灵活扩展、海量数据精简存贮与快速检索等不同应用要求之间的平衡。

2.2.1.2 数据中心网络架构使用B/S 和C/S 混合架构。

对于移动应用和灵活部署要求不高,业务相对稳定,且对快速操作有较高要求的应用环境,如医院、体检中心、社区卫生服务中心等,采用C/S 结构,并开发自动检查版本、自动更新的功能,以实现胖客户端集中更新、自动发布新版本的功能,满足上述医疗卫生机构的复杂业务要求。

对于应用环境不确定、部署要求灵活,而终端快速操作要求不高的应用,如个人健康档案检索、个人健康信息查询、各种统计查询等,则采用B/S 结构,通过Internet 或专网访问数据中心。

2.2.1.3 数据中心业务应用涵盖个人基本信息管理、个人健康档案查询、医疗卫生机构医疗质量监控、医疗卫生机构工作量统计和对比、医疗卫生经费分类统计和对比、流行病学统计、计划生育管理、计划免疫管理、公共卫生资源效益统计等业务和功能。

2.2.2 个人健康信息数据中心数据模型数据中心将囊括一定范围内医院、社区卫生服务中心、体检中心等医疗机构,连接医疗保险支付系统、新型农村合作医疗系统、新型城市合作医疗系统、疾病控制中心、公安局人口管理系统等与个人健康信息紧密相关的外部系统。

所有这些业务系统的数据均以本课题第 1 项研究成果“个人健康档案信息标准和规范”为基准,通过数据采集转换工具,每日采集汇总到数据中心,再经数据中心后台Oracle 存贮过程进行统计加工,通过Web 服务器发布。

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