基于openEHR的医疗数据访问机制研究与实现
发布时间：2021-11-28 10:15
随着医疗信息化的发展,各类医疗机构内部产生了大量的医疗数据,提高数据的可及性已经成为医疗数据有效利用的瓶颈问题。传统的数据访问机制主要包括提供数据视图或备份、定制开发接口等,存在着开发成本高、数据可理解性差、灵活性差等问题。openEHR多层建模方法为实现高度灵活且易于用户理解的数据访问机制提供了可能,但目前基于openEHR的AQL、数据接口等数据访问机制依旧存在学习成本高、模型不适用等缺陷。针对上述问题,本论文提出了一种基于openEHR Composition模型的医疗数据访问机制,可有效降低开发成本,具备灵活性、数据可理解性等特点。本论文的主要工作包括:1.调研传统的数据访问机制现状,以及基于openEHR的数据访问机制现状,分析存在的问题;剖析了 openEHR多层建模方法以及openEHR Composition模型;在此基础上,对基于openEHR的数据访问机制进行总结。2.提出了基于openEHR Composition模型的医疗数据访问机制设计方案,采用模型驱动的设计与开发方法,研究并实现了基于openEHR Composition模型的医疗数据访问机制,包括:基于o...
【文章来源】：浙江大学浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：95 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１．２标准接口开发流程??第三种方式是根据需求提供相应的医疗数据的视图或数据库备份，该方式执行过程如??
图ｌ．ｉ定制开发接口??第二种方式是提供标准、统一的数据接口，开发人员基于医疗规范，并与临床专家进??行沟通，整理成接口文档，然后基于文档开发出相应接口，如图１．２所示。这是种单层建??模的开发方式，即在开发过程中，将医疗临床相关信息与数据结构类型等软件开发相关信??息同时表达。这些接口通常是由开发人员基于医疗规范开发完成。由于是早已开发完成的，??所以当数据需求方提出新的需求时，数据管理人员无需再次开发部署，而是直接提供数据??接口即可；由于是根据医疗规范进行开发的数据接口，所以返回的数据的结构，字段名称??也都具有较高的可理解性。然而这种标准、统一的数据接口往往会造成返回的数据不能完??全符合用户需求。一种情况是返回的数据过多造成数据冗余；还有情况是数据接口可能无??法匹配数据需求方的查询条件，无法满足数据查询需求。因此，这类标准、统一的数据接??口缺乏灵活性，不能很好地适应复杂灵活的数据需求。??根据医疗规范＿卜接口文档，＿卜开发标准、
图２．１?ｏｐｅｎＥＨＲ两层建模［４８］??ｏｐｅｎＥＨＲ规范提出了多层建模，将医疗领域知识从具体的临床信息中分离出来，通过??参考模型和原型模型来表达医疗知识，如图２．１所示。参考模型是对信息系统中稳定不变??的概念进行建模，包括对数据类型和数据结构等进行建模。领域知识模型包括原型和模板，??原型通过对参考模型添加语义，来定义医疗概念；模板通过对原型进行定制，满足实际需??求。通过参考模型与领域知识模型的分离，有效地降低了信息系统对领域知识的依赖程度，??使基于叩ｅｎＥＨＲ的系统能适应领域知识的变化，具有可复用、可扩展、易维护等特点［４７］。??通过对以上多层建模方法的分析，可以使用ｏｐｅｎＥＨＲ规范中参考模型层和领域知识??层的模型，作为构建数据访问机制和驱动访问服务的模型。访问机制开发人员根据参考模??
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于临床决策支持的智能化电子病历集成平台建设与实践[J]. 刘永斌,魏明月,于广军,崔文彬. 中国医院. 2017(08)
[2]大型三甲医院临床数据中心系统的建设与应用[J]. 缪姝妹,景慎旗,张小亮,朱甬倩,郭建军,张昕,王忠民,刘云. 中国数字医学. 2016(10)
[3]我国互联网医疗的发展现状及面临的挑战[J]. 谢文照,龚雪琴,罗爱静. 中华医学图书情报杂志. 2016(09)
[4]基于病案首页数据挖掘的老年糖尿病患者住院日影响因素分析[J]. 黄东瑾,谢玲珠,郑仰纯,邱扬. 广东医学. 2016(13)
[5]基于临床数据中心（CDR）的院感信息系统设计与实现[J]. 黄虹,邵建华,邹玉蓉. 中国数字医学. 2016(04)
[6]医院临床数据中心（CDR）及应用的建设体会[J]. 陆兆辉,何毅,巨华宁,赵永国. 中国数字医学. 2016(03)
[7]基于支持向量方法机构建急性胰腺炎患者住院天数预测模型[J]. 张晔,张晗,尹玢璨,赵玉虹. 医学信息学杂志. 2016(02)
[8]移动医疗在医疗信息化建设中的应用综述[J]. 陈梓曦,黄刊迪. 科技视界. 2016(05)
[9]基于临床数据中心的单病种质量管理系统设计与实现[J]. 黄虹,邵建华,邹玉蓉. 中国数字医学. 2016(02)
[10]基于移动互联网和数据挖掘技术的门诊排队流程设计[J]. 胡敏,王鹏,于京杰. 医学研究生学报. 2015(02)
博士论文
[1]openEHR模型与系统实现方法研究[D]. 王利.浙江大学 2017
硕士论文
[1]一种可扩展的临床数据中心系统设计与实现[D]. 王菲菲.浙江大学 2017
[2]基于openEHR的临床数据中心设计与实现[D]. 刘骏健.浙江大学 2016
[3]数据挖掘技术在医疗费用数据中的应用研究[D]. 张凯.北京邮电大学 2015
[4]基于OpenEHR的糖尿病并发症挖掘研究与应用[D]. 赵剑东.浙江大学 2015
[5]基于openEHR的肝脏CT图像转换和分割研究[D]. 杨雄.浙江大学 2015
[6]基于OpenEHR的体检ECG等数据接口的研究与初步应用[D]. 余长春.浙江大学 2014
本文编号：3524244
【文章来源】：浙江大学浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：95 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１．２标准接口开发流程??第三种方式是根据需求提供相应的医疗数据的视图或数据库备份，该方式执行过程如??
图ｌ．ｉ定制开发接口??第二种方式是提供标准、统一的数据接口，开发人员基于医疗规范，并与临床专家进??行沟通，整理成接口文档，然后基于文档开发出相应接口，如图１．２所示。这是种单层建??模的开发方式，即在开发过程中，将医疗临床相关信息与数据结构类型等软件开发相关信??息同时表达。这些接口通常是由开发人员基于医疗规范开发完成。由于是早已开发完成的，??所以当数据需求方提出新的需求时，数据管理人员无需再次开发部署，而是直接提供数据??接口即可；由于是根据医疗规范进行开发的数据接口，所以返回的数据的结构，字段名称??也都具有较高的可理解性。然而这种标准、统一的数据接口往往会造成返回的数据不能完??全符合用户需求。一种情况是返回的数据过多造成数据冗余；还有情况是数据接口可能无??法匹配数据需求方的查询条件，无法满足数据查询需求。因此，这类标准、统一的数据接??口缺乏灵活性，不能很好地适应复杂灵活的数据需求。??根据医疗规范＿卜接口文档，＿卜开发标准、
图２．１?ｏｐｅｎＥＨＲ两层建模［４８］??ｏｐｅｎＥＨＲ规范提出了多层建模，将医疗领域知识从具体的临床信息中分离出来，通过??参考模型和原型模型来表达医疗知识，如图２．１所示。参考模型是对信息系统中稳定不变??的概念进行建模，包括对数据类型和数据结构等进行建模。领域知识模型包括原型和模板，??原型通过对参考模型添加语义，来定义医疗概念；模板通过对原型进行定制，满足实际需??求。通过参考模型与领域知识模型的分离，有效地降低了信息系统对领域知识的依赖程度，??使基于叩ｅｎＥＨＲ的系统能适应领域知识的变化，具有可复用、可扩展、易维护等特点［４７］。??通过对以上多层建模方法的分析，可以使用ｏｐｅｎＥＨＲ规范中参考模型层和领域知识??层的模型，作为构建数据访问机制和驱动访问服务的模型。访问机制开发人员根据参考模??
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于临床决策支持的智能化电子病历集成平台建设与实践[J]. 刘永斌,魏明月,于广军,崔文彬. 中国医院. 2017(08)
[2]大型三甲医院临床数据中心系统的建设与应用[J]. 缪姝妹,景慎旗,张小亮,朱甬倩,郭建军,张昕,王忠民,刘云. 中国数字医学. 2016(10)
[3]我国互联网医疗的发展现状及面临的挑战[J]. 谢文照,龚雪琴,罗爱静. 中华医学图书情报杂志. 2016(09)
[4]基于病案首页数据挖掘的老年糖尿病患者住院日影响因素分析[J]. 黄东瑾,谢玲珠,郑仰纯,邱扬. 广东医学. 2016(13)
[5]基于临床数据中心（CDR）的院感信息系统设计与实现[J]. 黄虹,邵建华,邹玉蓉. 中国数字医学. 2016(04)
[6]医院临床数据中心（CDR）及应用的建设体会[J]. 陆兆辉,何毅,巨华宁,赵永国. 中国数字医学. 2016(03)
[7]基于支持向量方法机构建急性胰腺炎患者住院天数预测模型[J]. 张晔,张晗,尹玢璨,赵玉虹. 医学信息学杂志. 2016(02)
[8]移动医疗在医疗信息化建设中的应用综述[J]. 陈梓曦,黄刊迪. 科技视界. 2016(05)
[9]基于临床数据中心的单病种质量管理系统设计与实现[J]. 黄虹,邵建华,邹玉蓉. 中国数字医学. 2016(02)
[10]基于移动互联网和数据挖掘技术的门诊排队流程设计[J]. 胡敏,王鹏,于京杰. 医学研究生学报. 2015(02)
博士论文
[1]openEHR模型与系统实现方法研究[D]. 王利.浙江大学 2017
硕士论文
[1]一种可扩展的临床数据中心系统设计与实现[D]. 王菲菲.浙江大学 2017
[2]基于openEHR的临床数据中心设计与实现[D]. 刘骏健.浙江大学 2016
[3]数据挖掘技术在医疗费用数据中的应用研究[D]. 张凯.北京邮电大学 2015
[4]基于OpenEHR的糖尿病并发症挖掘研究与应用[D]. 赵剑东.浙江大学 2015
[5]基于openEHR的肝脏CT图像转换和分割研究[D]. 杨雄.浙江大学 2015
[6]基于OpenEHR的体检ECG等数据接口的研究与初步应用[D]. 余长春.浙江大学 2014
本文编号：3524244
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