大数据技术在医院电子信息系统中的应用.pdf

2 3 2 2 0 2 4年3期2 0 2 4年第4 6卷第3期大数据技术在医院电子信息系统中的应用杨玉洁作者简介:杨玉洁(1 9 7 8-),本科,助理工程师,研究方向为电子信息工程。(郓城县程屯镇中心卫生院 山东 菏泽2 7 4 7 0 0)摘 要 随着信息技术的快速发展,医院电子信息系统在医疗行业中的应用越来越广泛。其中,大数据处理和应用成为医院电子信息系统的重要组成部分。大数据处理和应用的引入,为医院管理和医疗服务提供了更加高效、精确、智能的解决方案。近年来,针对医院电子信息系统中的大数据处理与应用的研究工作得到了人们的广泛关注,文中从医院电子信息系统中的大数据处理技术出发,对大数据技术在医院电子信息系统中的应用及面临的挑战进行了分析,以期能为相关人员提供借鉴。关键词:医院电子信息系统;大数据处理;应用中图分类号 T P 3 9 9A p p l i c a t i o no fB i gD a t aT e c h n o l o g y i nH o s p i t a lE l e c t r o n i c I n f o r m a t i o nS y s t e mYAN GY u j i e(C h e n g t u nT o w nC e n t r a lH e a l t hC e n t e r,H e z e,S h a n d o n g2 7 4 7 0 0,C h i n a)A b s t r a c t W i t h t h e r a p i dd e v e l o p m e n t o f i n f o r m a t i o n t e c h n o l o g y,t h e a p p l i c a t i o no f h o s p i t a l e l e c t r o n i c i n f o r m a t i o ns y s t e mi nt h em e d i c a l i n d u s t r y i sm o r e a n dm o r e e x t e n s i v e.Am o n g t h e m,b i gd a t ap r o c e s s i n ga n da p p l i c a t i o nh a v eb e c o m e a n i m-p o r t a n tp a r to fh o s p i t a l e l e c t r o n i c i n f o r m a t i o ns y s t e m.T h e i n t r o d u c t i o no f b i gd a t ap r o c e s s i n ga n da p p l i c a t i o nh a sp r o v i d e dm o r ee f f i c i e n t,a c c u r a t ea n di n t e l l i g e n ts o l u t i o n sf o rh o s p i t a lm a n a g e m e n ta n dm e d i c a l s e r v i c e s.I nr e c e n ty e a r s,t h er e-s e a r c hw o r ko nb i gd a t ap r o c e s s i n ga n da p p l i c a t i o n i nh o s p i t a l e l e c t r o n i c i n f o r m a t i o ns y s t e mh a s r e c e i v e de x t e n s i v ea t t e n-t i o n.S t a r t i n gf r o mt h eb i gd a t ap r o c e s s i n gt e c h n o l o g yi nh o s p i t a le l e c t r o n i c i n f o r m a t i o ns y s t e m,t h i sp a p e ra n a l y z e st h ea p p l i c a t i o no fb i gd a t a t e c h n o l o g y i nh o s p i t a l e l e c t r o n i c i n f o r m a t i o ns y s t e ma n d t h ec h a l l e n g e s i t f a c e s,i no r d e r t op r o v i d er e f e r e n c e f o r r e l e v a n tp e r s o n n e l.K e y w o r d s H o s p i t a l e l e c t r o n i c i n f o r m a t i o ns y s t e m,B i gd a t ap r o c e s s i n g,A p p l y0 引言大数据技术的应用为医院管理和医疗服务带来了巨大的变革,通过提高管理效率、提升医疗服务质量和推动医学研究创新,助力医院实现更加智能化、精细化的目标,为患者提供更好的健康保障。然而,大数据技术在医院电子信息系统中的应用也面临着诸多挑战,如数据隐私及安全保护、数据质量及准确性、多元异构数据的整合及分析等。只有积极面对这些挑战,才能逐步推动医院电子信息系统的可持续发展。1 医院电子信息系统中的大数据处理技术1.1 数据采集与清洗技术数据采集与清洗是大数据处理的第一步。在医院电子信息系统中,大数据处理技术有着至关重要的作用。数据采集是指从不同的数据源中收集数据的过程。在医院电子信息系统中,数据源可以包括患者的病历、医疗器械的监测数据、实验室检查结果等。这些数据分散在不同的部门和系统中,而数据采集的目标是将这些数据从不同的源头收集到一个统一的数据平台中。为保证数据的准确性和一致性,在数据采集过程中,需要确保数据源的完整性,即收集到的数据需要覆盖尽可能多的数据源,以获取全面的信息;需确保数据的时效性,即数据的采集和传输应及时进行,以保证数据的实时性和可用性;需考虑数据的安全性,即在数据采集和传输过程中,应保护数据的机密性和完整性,防止数据被非法获取和篡改。数据清洗是指对采集到的数据进行处理和筛选,以去除无效数据和错误数据,保证数据的质量和可用性。在医院电子信息系统中,数据清洗需考虑以下几个方面。(1)需对数据进行去重处理,即去除重复的数据,避免数据被重复计算和分析。(2)需对数据进行格式化处理,使数据符合系统的规范和标准,以方便后续的数据分析和挖掘。(3)需对2 0 2 4年3期2 3 3 数据进行校验和纠错,以修复数据中的错误,提高数据的准确性和完整性。通过精确的数据采集和高效的数据清洗,可以为后续的数据分析和挖掘提供可靠的数据基础,为医院管理和临床决策提供有力的支持。1.2 数据存储与管理技术数据的存储与管理是进行大数据处理的基础,随着医疗信息的快速增长,传统的数据存储方式已经无法满足医院的需求。因此,采用先进的大数据处理技术对医院的数据进行存储和管理,已成为一种必然趋势。(1)传统的硬盘存储已经无法满足医疗服务对数据容量和读写速度的要求,医院需要选择合适的存储设备来存储海量的医疗数据。因此,医院逐渐采用基于闪存技术的固态硬盘(S S D)作为存储设备。S S D具有较大的容量、较强的读写性能和较低的延迟,能更好地支持医院电子信息系统的运行。(2)需要建立高效的数据管理机制。医疗数据的管理包括数据的分类、整理、索引、备份等。通过合理的数据分类和整理,可以使医疗数据更加有序,方便医护人员查询和使用;需要建立完善的数据索引系统,以提高数据的检索效率,降低医护人员的工作负担;定期备份数据必不可少,以防止数据丢失或损坏。(3)需要考虑数据的安全性和隐私保护。医疗数据的泄露或被恶意篡改会造成严重的后果。因此,医院需要采取一系列安全措施来保护数据的安全。例如,采用加密技术对数据进行加密存储和传输、设置访问权限控制、建立监控和报警机制等。通过选择合适的存储设备,建立高效的数据管理机制,加强数据的安全性和隐私保护,医院可以更好地应对日益增长的医 疗 数 据,为 医 护 人 员 提 供 更 高 效、安 全 的 工 作环境。1.3 数据分析与挖掘技术数据分析与挖掘技术在医院电子信息系统中扮演着重要的角色。随着医疗信息的不断增加,医院需要处理大量的数据,以提供更好的医疗服务和决策支持。数据分析与挖掘技术能帮助医院从海量数据中发现潜在的模式、趋势和关联,为医疗决策提供依据。数据分析技术能对医院的大数据进行统计分析和描述性分析。通过对患者的病历、诊断结果、治疗方案等进行统计分析,医院可以了解不同病种的发病率、治愈率等关键指标。这些统计数据有助于医院评估医疗质量,制定医疗政策,并为患者提供更准确的医疗建议。数据挖掘技术能从医院的大数据中发现隐藏的规律。通过应用数据挖掘算法,医院可以发现潜在的疾病风险因素、预测患者的病情进展、识别药物的副作用等。这些信息对医院而言非常宝贵,可以帮助医生更早地对患者进行干预和治疗,提高患者的治疗效果和生存率。数据分析与挖掘技术还可以为医院的临床研究和科研提供支持。通过对患者的基因数据、病理数据等进行分析,医院可以发现疾病的遗传机制、病理生理过程等重要信息。这些信息对于研究新的治疗方法、药物研发等具有重要意义。通过应用这些技术,医院可以更好地处理和利用大数据,为医疗决策和医学研究提供支持,提高医疗质量1。2 大数据技术在医院电子信息系统中的应用2.1 临床决策支持系统临床决策支持系统是医院电子信息系统中的重要组成部分,它可以利用大数据技术为医生提供决策支持和临床指导。通过收集和分析大量的医疗数据,如患者病历、实验室检查结果、影像学资料等,临床决策支持系统能为医生提供更准确、更全面的诊断和治疗建议。临床决策支持系统可以帮助医生快速获取和整合患者的信息。在传统的医疗模式下,医生需要手动查阅大量的纸质病历和实验室报告,耗费大量时间和精力。而临床决策支持系统可以将这些信息以电子化的方式存储和管理起来,医生只需输入患者的基本信息,即可自动获取和整合患者的历史病历、检查结果等。这不仅提高了医生的工作效率,还减少了人为因素对诊断和治疗的影响。总之,临床决策支持系统可以利用大数据分析技术,帮助医生进行疾病诊断和选择治疗方案。通过对大量病例的分析,系统可以建立关于疾病模型和治疗方案的数据库,再根据患者的病情和特征,为医生提供个性化的诊断和治疗建议。当医生面对一个复杂的病例时,系统可以通过比对类似病例的治疗结果和患者特征,提供具有参考性的治疗方案,为医生提供科学、精确的决策支持。临床决策支持系统的应用能充分发挥大数据的优势,为医生提供更准确、更全面的决策支持和临床指导。它可以帮助医生快速获取和整合患者的相关信息,进行疾病诊断、选择治疗方案,同时发现潜在的疾病风险和规律。随着大数据技术的不断发展和医疗信息化的推进,临床决策支持系统将在医院电子信息系统中扮演越来越重要的角色,为医疗质量的提升和患者的健康服务提供更好的支持2。2.2 医疗资源调配优化医疗资源调配优化是大数据技术的重要作用之一,随着医疗技术的不断发展和人口老龄化的加剧,人们对医疗资源的需求日益增加,而资源的供给却相对有限。因此,合理调配医疗资源成为提高医疗服务质量和效率的关键。通过医院电子信息系统来收集和分析大数据,可以帮助医院管理者更好地了解患者的就诊情况、疾病分布以及医疗资源的利用情况。基于这些数据,医院可以进行资源的智能调配,实现资源的优化配置。例如,根据疾病的高发地区和疾病的严重程度,医院可以合理分配医生、护士、药品等医疗资源,确保资源的合理利用。医院电子信息系统还可以移动信息2 3 4 2 0 2 4年3期通过大数据技术来分析患者的就诊历史、疾病诊断和治疗方案等,为医生提供决策支持。医生可以根据患者的信息,制定更加精准的治疗方案,提高治疗效果。同时,医院也可以通过系统分析患者的疾病发展趋势和治疗效果,及时调整医疗资源的分配,确保患者得到最佳的医疗服务。医院电子信息系统还可以通过大数据技术来分析患者的就诊时间和就诊科室、医生的工作量,提高医疗资源的利用效率。通过对患者就诊时间的分析,医院可以合理安排医生的工作时间,避免资源浪费。医院还可以通过对就诊科室和医生工作量的分析,合理安排医生排班和科室资源配置,提高医疗服务的效率。通过应用大数据技术,医院可以实现医疗资源的合理配置,提高医疗服务的质量和效率,满足患者的多样化需求。未来,随着大数据技术的不断发展,医院电子信息系统在医疗资源调配优化方面的应用也会更加广泛和深入3。2.3 疾病预测与预防随着科技的不断进步,医院电子信息系统中的大数据应用正逐渐成为一种强大的工具,为医疗行业带来了巨大的变化。其中,疾病预测与预防是大数据技术的重要应用方向。通过收集和分析大量的病历和医疗数据,医院电子信息系统可以建立庞大的疾病数据库。这些数据包括患者的个人信息、病史、检查结果、诊断记录等。利用这些数据,医院可以通过数据挖掘和机器学习算法来发现疾病的潜在风险因素,预测疾病的发展模式。例如,通过分析大量心脏病患者的病历数据,系统可以识别出一些与心脏病相关的特征和生活习惯,从而预测其他患者患心脏病的概率。这种疾病预测模式可以帮助医生及早发现潜在的疾病风险,并采取相应的预防措施。大数据技术在医院电子信息系统中的应用,还可以帮助医生进行疾病的早期诊断。通过分析大量的病历和医疗数据,系统可以发现一些与疾病相关的早期指标和模式。例如,在乳腺癌的早期诊断中,系统可以通过分析大量乳腺癌患者的病历数据,发现一些与早期乳腺癌有关的特征和指标,如乳腺肿块的大小、形状、密度等。医生可以根据这些指标进行乳腺癌的早期诊断,及早采取治疗措施,提高治愈率。大数据技术在医院电子信息系统中的应用,还可以帮助医生制定个性化的治疗方案。通过分析大量的病历和医疗数据,系统可以发现不同患者对同一疾病的反应和治疗效果的差异。例如,在癌症治疗中,系统可以通过分析大量癌症患者的病历数据,发现一些与治疗方案相关的因素,如患者的年龄、性别、基因等。医生可以根据这些因素来制定个性化的治疗方案,提高治疗效果。通过收集和分析大量的病历和医疗数据,系统可以发现疾病的潜在风险因素和预测模式,帮助医生及早发现潜在的疾病风险。同时,系统还可以帮助医生进行疾病的早期诊断并制定个性化的治疗方案,提高治疗效果。随着技术的不断发展,大数据技术在医院电子信息系统中的应用将进一步完善,为医疗行业带来更多的创新和突破4。2.4 医疗质量评估与改进大数据技术在医院电子信息系统中的应用,对医疗质量评估与改进有着重要的作用。随着医疗技术的不断进步和医疗服务的不断优化,传统的医疗质量评估方法已经无法满足医院的需求。大数据技术的应用,则为医疗质量评估提供了新的方法。大数据技术的应用,可以帮助医院对各项医疗服务进行全面评估。通过收集和分析患者的病历数据、医疗记录以及医生的诊断和治疗方案,可以全面了解医疗过程中的各个环节,发现潜在的问题和瓶颈,并及时采取措施进行改进。例如,通过对手术病例的数据进行分析,可以评估手术风险和手术成功率,为医生提供参考和指导,提高手术质量,保障患者的安全。大数据技术可以帮助医院实现医疗质量的实时监测和预警。通过收集和分析患者的实时数据,医院可以及时发现患者的异常,并采取相应的治疗措施,避免病情进一步恶化。例如,对心脏病患者的心电图数据进行实时监测,可以及时发现心脏骤停风险,并立即启动心肺复苏措施,提高患者的生存率。大数据技术还可以帮助医院进行绩效评估。通过收集和分析医院的各项指标数据,可以评估医院的绩效水平,发现不足之处,并制定相应的改进措施。例如,通过对门诊就诊时间、药物配送时间等数据的分析,可以评估医院的服务效率,提高患者的就诊体验。通过全面评估医疗服务、实时监测和预警、绩效评估,可以提高医院的医疗水平,提供更加有效的医疗服务。但同时,大数据技术的应用也面临着数据隐私保护、数据安全等挑战,医院需要加强相关的技术和管理措施,确保大数据技术能为医疗质量的评估与改进带来更多的价值5。3 应用大数据技术面临的挑战(1)数据隐私与安全保护。医疗数据包含患者的个人隐私信息,如病历、诊断结果、治疗方案等,确保这些敏感数据的安全性和保密性至关重要。医院需要采取一系列措施,如数据加密、访问控制、身份验证等,来保护患者的隐私。(2)数据质量与准确性。医疗数据涉及各种类型的信息,如实验室结果、影像报告、临床记录等。这些数据的准确性对于医生的诊断和治疗决策至关重要。然而,由于数据来源的多样性和复杂性,数据质量问题可能会导致错误的分析结果和决策。因此,医院需要建立有效的数据质量管理机制,利用数据清洗、去重、校验等,确保数据的准确性和可靠性。(3)多源异构数据的整合与分析。医院的电子信(下转第2 4 0页)移动信息2 4 0 2 0 2 4年3期4.2 自动化可扩展性在低代码平台中的实现在低代码平台中,若想实现自动化可扩展性,则需要应用一些关键的技术和策略。(1)弹性伸缩。通过云平台的资源弹性伸缩功能,根据实际负载自动增加或减少服务器实例。这样可以根据用户流量的变化来调整平台的容量,提高系统的灵活性和可扩展性。例如,当用户在低代码平台上创建大量应用时,平台可以自动创建新的应用实例,以满足用户需求,并在用户较少时自动销毁多余的实例4。(2)自动化部署和配置。使用自动化工具和脚本,将低代码平台的应用程序和相关组件部署到容器化平台中。通过定义好的配置文件和脚本,可以快速部署和配置整个平台,确保各组件之间的正确运行和通信。(3)自动化监控和警报。通过在低代码平台上集成监控工具和服务,实时监测平台的运行状态和性能指标,如C P U利用率、内存使用量、响应时间等。一旦发现异常或潜在的问题,系统就可以自动向管理员或开发人员发送警报,以便及时处理问题。同时,也可以设置自动化的报告和日志记录,用于后续的分析和优化。4.3 优化低代码平台的性能和可扩展性的方法为提高低代码平台的性能和可扩展性,可重点考虑以下几个关键点。(1)使用缓存技术可以大幅提升低代码平台的性能。通常情况下,可以将经常被请求的数据存储在内存中,减少对数据库的访问,提高响应速度。除数据缓存外,也可以采用页面缓存、对象缓存等技术,将页面和对象的状态存储在缓存服务器上,缩短请求处理时间5。(2)采用水平扩展和负载均衡的方式,提高低代码平台的可扩展性。通过增加系统实例数目,将负载均匀分配到多个实例中,从而提高系统的处理能力。这可以启动多个容器来承载不同的服务,并通过负载均衡器将请求分发到不同的容器上。(3)利用自动化部署和监控机制来提高低代码平台的可扩展性和运维效率。通过自动化工具,可以快速部署和配置整个低代码平台的环境和服务。同时,可以建立监控系统来监控平台的运行状态和性能指标,及时发现问题并采取相应的措施。5 结语本文探索了基于容器化部署和自动化可扩展性的低代码平台的应用。通过使用容器技术,可以分拆、打包低代码平台的组件和模块,实现快速部署和升级。同时,自动化可扩展性策略使系统可以根据负载情况自动调整资源,保证系统的稳定性和可用性。参考文献1张华,陈飞,郑重.自动化可扩展低代码开发平台的设计与实现J.计算机应用与软件,2 0 1 9,3 6(2):1 7 4-1 7 8.2王艳,陈明,张明.基于容器化部署的低代码开发平台研究与实现J.电子技术与软件工程,2 0 1 8,3 7(6):1 6 8-1 7 2.3陈丹,张玉林,刘阳.容器化部署技术在低代码平台中的应用研究J.电脑知识与技术,2 0 1 9,1 5(1 0):5 0-5 4.4李军,张磊,许琴.自动化可扩展性在低代码开发平台中的应用与优化J.情报杂志,2 0 2 1,4 0(2):9 7-1 0 3.5付琳琳,邹素雯.微服务容器化部署的研究J.计算技术与自动化,2 0 1 9,4(5):1 5 1-1 5 5.(上接第2 3 4页)息系统中存在着不同来源、不同格式的数据,如临床数据、生物医学数据、遗传数据等。这些数据的整合和分析可以帮助医生更好地理解患者的病情,从而制定个性化的治疗方案。然而,由于数据的异构性和复杂性,有效地整合和分析这些数据是一个复杂的任务。医院需要借助先进的数据整合和分析技术,如数据挖掘、机器学习、人工智能等,来提取有价值的信息和知识。大数据技术在医院电子信息系统中的应用,面临着数据隐私与安全保护、数据质量与准确性、多源异构数据的整合与分析等挑战。只有克服这些挑战,医院才能更好地利用大数据技术的优势,提高医疗服务的质量和效率6。4 结语随着医疗技术的不断发展和医疗数据的快速增长,传统的数据处理方法已经无法满足医院管理和临床实践的需求。在这种情况下,医院纷纷引入大数据技术,以更好地利用和分析海量的医疗数据。通过充分利用和分析海量的医疗数据,医院可以提高管理效率,优化资源配置,帮助医生进行诊断和治疗。然而,医院在利用大数据技术时,也面临着数据隐私和安全、数据质量等挑战,需要采取相应的措施来保护数据,改进工作,这对于完善医院电子信息系统、促进医疗行业的健康发展具有重要的意义。参考文献1江峰.基于大数据技术的超大型三甲医院多院区信息系统J.中国新通信,2 0 2 3,2 5(3):7 1-7 3.2聂伟.大数据时 代 医院 信息 管理 系 统建 设路 径 探讨 构架J.财经界,2 0 2 2(2 4):4 5-4 7.3李鹏泉,黄碧香,陈粤宁.基于大数据分析的医疗质量管控系统设计与应用J.医学信息学杂志,2 0 2 2,4 3(6):7 8-8 2.4张文龙.医院科研大数据平台建设与应用J.安徽科技,2 0 2 2(4):3 7-3 9.5刘子敬.基于大数据背景的医院财务管理信息系统路径优化研究J.大众标准化,2 0 2 2(4):1 7 4-1 7 5,1 7 8.6李刚.浅析医院信息管理系统的应用与实现J.数字通信世界,2 0 2 2(2):1 7 2-1 7 4.移动信息