我军维和分队医疗管理系统的设计与实践
本文关键词:我军维和分队医疗管理系统的设计与实践
【摘要】:我军自1990年4月首次参与联合国的维和行动,至今共计派遣了5000余人次官兵参与到了国际维和,并出色的完成了每次的维和任务,展示出了我军官兵的风采、树立了国际形象、得到了世界的认可。我院(解放军252医院)于2013年7月奉命筹组国际维和卫勤分队赴利比里亚执行维和任务。本课题研究人员利用参加赴外维和的机会,实地了解掌握我军目前在参与执行国际维和任务时卫勤保障方面所存在的困难和不足。具体表现如下:一是工作效率不高。分队未实现医疗数据的数字化、网络化,就诊官兵在不同科室的检查结果无法实时传输到门诊医生,需要患者本人等待检查结果并将其递交给门诊医生进行病情诊断,影响了医生的工作效率,增加了患者的就诊时间。二是医疗质量不优。未实现电子健康档案管理,患者就诊时医生无法准确掌握该患者的患病史、就诊史、治疗史等信息,不利于医生对疾病的诊断和治疗。三是全维保障不强。未实现医疗数据信息化管理,门诊医务人员无法快速准确掌握一段时期内官兵的发病特点、疾病分布等信息,不能对疾病做出及时有效有针对性的防治方案。美军的卫勤保障信息化建设起步较早、发展较快,特别是在医疗信息化建设方面取得了一定的成效。其中以军队健康纵向技术应用系统(Armed Forces Health Longitudinal Technology Application, AHLTA)为核心的医疗信息管理体系实现了对作战官兵的全维健康保障,该系统也被应用到境外美军的全天候医疗保障,如维和部队、海外基地等。系统根据需求不断的拓展功能模块,研发出了战场移动式AHLTA (AHLTA-Mobile)和战区式AHLTA (AHLTA-Theater)医疗保障模块,具有很强的实用性。在国内,目前我国二级以上医院基本实现了信息化,其中以军卫1号系统为代表的医院信息系统被广泛的应用到各医院,方便了患者就医、提升了医院的工作效率,促进了医院的规范建设。由于军卫系统具有庞大的体系模块、繁复的网络架构、专业的系统维护,不易于移植到维和分队的医疗信息管理。同时,我国目前医院信息化建设重视信息管理,轻视数据挖掘。未能充分的利用海量的医疗信息数据,不能对其进行科学有效的统计分析,总结出其中蕴含的大量有价值的数据信息,如规律特点、方法原则等,用于指导医院建设发展,形成良好的闭环反馈机制。基于以上综合分析,为解决我军维和部队医疗管理面临的问题,实现医疗信息管理信息化,提升卫勤保障质量,本研究开展了以下具体研究工作。利用计算机、网络技术,在维和部队门诊部内建立局域网,设计研发适用于卫勤分队工作需要的医疗管理系统。1.开发医疗信息管理系统。利用Delphi编程工具开发系统操作界面,后台数据库利用SQL Server 2000数据库系统。采用客户端/服务器(Client/Server)模式实现数据库的访问管理。2.搭建医疗信息局域网。通过网络设备组建局域网,实现数据通信。利用服务器、路由器、计算机等物理设备进行网络物理连接,根据业务需求进行网络协议设置,如采用TCP/IP协议进行网络协议设置。3.程序测试联调。将设计开发的软件系统在局域网内运行,进行综合测试完善系统应用。4.实际应用。将整个软件系统及局域网组建方案应用到我军维和卫勤分队的医疗工作中。
【关键词】:维和部队 卫勤分队 医疗管理 数据库
【学位授予单位】:第三军医大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TP311.13;R82
【目录】:
- 缩略语表5-6
- 英文摘要6-9
- 中文摘要9-11
- 第一章 前言11-17
- 1.1 研究背景11-13
- 1.2 国内外发展现状13-15
- 1.3 研究目的15
- 1.4 研究方法15-17
- 第二章 系统采用的关键技术17-26
- 2.1 数据库的筛选17-19
- 2.2 局域网的搭建19-23
- 2.3 网络协议23-26
- 第三章 系统需求分析26-31
- 3.1 需求分析目标26-27
- 3.2 需求分析的方法及工具27-28
- 3.3 用户需求分析28-31
- 第四章 系统设计31-40
- 4.1 设计原则31
- 4.2 开发工具31-32
- 4.3 结构设计32-33
- 4.4 数据库设计33-34
- 4.5 连接方式34
- 4.6 主要模块34-35
- 4.7 功能实现35-39
- 4.8 网络搭建39-40
- 第五章 数据挖掘40-49
- 5.1 数据挖掘定义40
- 5.2 数据挖掘功能40-41
- 5.3 数据挖掘流程41
- 5.4 数据挖掘算法41-43
- 5.5 医学数据的特点43-44
- 5.6 数据挖掘在医学上的应用44-45
- 5.7 国内医学数据挖掘的应用现状及展望45-46
- 5.8 系统数据挖掘设计46-49
- 第六章 总结49-50
- 6.1 结果49
- 6.2 结论49
- 6.3 讨论49-50
- 参考文献50-52
- 文献综述52-55
- 参考文献54-55
- 攻读学位期间的研究成果55-56
- 致谢56
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,本文编号:1085639
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