新書推薦：
《
罗马政治观念中的自由
》
售價：NT$
230.0
《
中国王朝内争实录：宠位厮杀
》
售價：NT$
281.0
《
凡事发生皆有利于我（这是一本读了之后会让人运气变好的书”治愈无数读者的心理自助经典）
》
售價：NT$
203.0
《
未来特工局
》
售價：NT$
254.0
《
高术莫用（十周年纪念版 逝去的武林续篇 薛颠传世之作 武学尊师李仲轩家世 凸显京津地区一支世家的百年沉浮）
》
售價：NT$
250.0
《
英国简史（刘金源教授作品）
》
售價：NT$
449.0
《
便宜货：廉价商品与美国消费社会的形成
》
售價：NT$
352.0
《
读书是一辈子的事（2024年新版）
》
售價：NT$
352.0
|
| 編輯推薦： |
|
李兰娟主编的《区域卫生信息平台建设与利用》包括卫生信息平台的软硬件实现技术、综合数据展示和健康信息数据挖掘技术三大部分。第一部分主要包括卫生信息平台及其实现技术的描述和实践。第二部分是通过卫生信息平台实现居民电子健康信息集中管理后，基于标准化的健康信息个案，通过卫生信息平台实现包括健康相关基本信息、健康影响因素、传染性疾病、慢性非传染性疾病、重点人群妇女儿童保健信息以及重大公共卫生信息免疫规划数据的综合展示分析。书中提供了大量的示范样图和样表，可以为各级政府部门、卫生管理部门提供卫生信息的基础数据展示和分析，也可以为其他省市开展类似工作提供借鉴和参考。第三部分是基于卫生信息平台、基于标准化的健康信息，运用高端的数据挖掘分析技术实现数据展示的高可用性；通过对各类卫生事件的趋势分析等帮助预测未来的可能情况，提高人类对各类疾病、自然环境因素变化的应变能力。
|
| 內容簡介： |
《区域卫生信息平台建设与利用》系“十一五”国家科技支撑计划重点项目“国家数字卫生关键技术和区域示范应用研究”成果——《数字卫生丛书》之第四册。全书系统阐述了区域卫生信息平台的建设与利用，主要包括卫生信息平台的软硬件实现技术、综合数据展示和健康信息数据挖掘技术三大部分。第一部分是对卫生信息平台及其实现技术的描述和实践；第二部分是通过卫生信息平台实现对健康、疾病、保健及重大公共卫生信息等的综合展示分析；第三部分是基于卫生信息平台和标准化的健康信息实现数据展示的高可用性，并帮助预测可能情况、提高人类对疾病和环境的应变能力。
《区域卫生信息平台建设与利用》适合医疗卫生信息化管理者和医疗卫生IT从业人员使用，尤其对承担区域卫生信息平台建设的卫生行政部门的CIO而言，更是一本指导工作的参考书。同时，对开设医疗卫生信息化课程的广大师生也具有理论和实践上的参考价值。
|
| 目錄：
|
《数字卫生丛书》序
《数字卫生丛书》前言
前言
第一章 卫生信息平台
第一节 卫生信息平台概述
第二节 卫生信息平台的功能
第三节 省、市、县三级卫生信息平台
第四节 基于云计算的卫生信息平台
第五节 小结
第二章 技术实现
第一节 系统建设目标
第二节 系统设计原则
第三节 数据仓库技术
第四节 系统架构设计
第五节 数据仓库主题设计
第六节 面向主题的度量值及维度设计
第七节 各主题报表仓库展现设计
第八节 数据仓库建设步骤
第九节 数据仓库团队角色构成
第十节 省级数据中心BI开发流程
第十一节 小结
第三章 健康信息分析
第一节 个人健康信息
第二节 家庭健康信息
第三节 社区健康相关信息
第四节 小结
第四章 健康影响因素分析
第一节 健康及健康影响因素
第二节 健康影响因素的描述性分析
第三节 影响因素与健康状况的关联分析
第四节 小结
第五章 传染性疾病分析
第一节 传染病相关数据
第二节 传染病数据分析指标
第三节 传染病数据分析方法
第四节 传染病数据分析示例
第五节 小结
第六章 慢性非传染性疾病分析
第一节 概述
第二节 心血管疾病的信息分析
第三节 糖尿病的信息分析
第四节 恶性肿瘤的信息分析
第五节 精神病的信息分析
第六节 脑血管疾病的信息分析
第七节 总结
第七章 妇女保健信息分析
第一节 概述
第二节 妇女保健基本信息分析
第三节 重要事件信息分析
第四节 妇女保健效果评价
第五节 小结
第八章 儿童保健信息分析
第一节 儿童生长发育
第二节 营养与喂养
第三节 儿童保健
第四节 儿童保健基本信息分析
第五节 重点疾病信息分析
第六节 儿童保健效果评价
第七节 小结
第九章 免疫规划分析
第一节 概述
第二节 接种率描述性分析
第三节 接种率影响因素分析
第四节 预防接种与传染病防治
第五节 小结
第十章 健康医疗数据挖掘技术
第一节 常用的健康数据分析挖掘技术
第二节 健康数据挖掘的可视化展示技术
第三节 症状监测
第四节 疾病趋势分析
第五节 小结
参考文献
|
| 內容試閱：
|
第一章 卫生信息平台
第一节 卫生信息平台概述
近年来，随着经济社会的快速发展，医疗卫生事业也取得长足进步，医疗卫生服务体系不断完善，医疗卫生服务能力不断增强，人民群众健康水平不断提高。在信息技术飞速发展的过程中，我国卫生信息化建设经历了从无到有、从局部到全局、从医院向其他各个业务领域不断渗透的过程，卫生信息化逐渐成为医疗卫生服务体系不可或缺的部分。
目前医疗卫生机构中存在大量处理业务的信息系统，如医院内的医院信息系统（HIS）、临床信息系统（CIS）、检验信息系统（LIS）、放射信息系统（RIS）、影像信息系统（PACS）等，社区服务中心内的HIS、LIS、CHIS等，公共卫生条线的疾病控制（简称疾控）、妇幼保健等系统。同时，由于建立这些业务系统受条块分割的行政体制所限，缺乏标准和顶层设计，导致出现“烟囱林立”的数据孤岛，简称烟囱数据。
针对医疗卫生部门条块分割、各自为政和医疗卫生信息资源不能共享、各种应用系统低水平重复的现状，卫生信息平台的建设呼之欲出。卫生信息平台是连接区域内的医疗卫生机构基本业务信息系统的数据交换和共享平台，是不同系统间进行信息整合的基础和载体。实现从医疗机构内部信息系统应用中获取数据，卫生信息平台也向医疗机构内部信息系统应用提供信息共享、协同服务等功能。
大多数卫生信息平台的建设者认为卫生信息平台的基本业务需求是以居民个人电子健康档案为基础数据，构建健康档案与诊疗信息的数据交换平台，整合HIS、电子病历、公共卫生等与全人全程健康相关信息，对外提供城乡社区与医院双向转诊、医疗“一卡通”、远程诊疗、个人健康管理门户等综合性服务，对内提供宏观决策和疾病监测、预警等。
根据卫生部“3521”政策文件要求，大力推进医药卫生信息化建设，要以健康档案、电子病历和远程医疗为切入点，统筹推进适应医改要求的公共卫生、医疗服务、卫生监管、卫生应急信息系统建设，构建系统整合、信息共享的国家、省、地市（区域）三级卫生信息服务平台，逐步实现统一高效、互联互通的目的。
在满足各业务信息系统自身服务与管理需求的基础上，严格按照“统一规划、统一标准、集成开发、共建共用”的原则，在准确理解、把握各业务系统在卫生信息平台中的定位、作用及相互关系基础上，做好信息资源、系统资源以及网络与基础设施整合，充分利用卫生信息平台提供的各项公共服务功能，严格遵循国家基本卫生信息标准与规范，实现各业务系统之间的资源整合、互联互通和信息共享，消除“信息孤岛”和“信息烟囱”，
满足区域范围或跨区域医疗卫生服务协同运作和动态监管的需要。
卫生信息平台涉及与居民健康相关的所有业务，其业务数据具有类型多、容量大的特点。根据业务数据的特点，数据存储的要求也不尽相同。数据存储的模式分为集中式、分布式和混合式。从国内外信息平台的发展经验看，3种模式具有以下优缺点，详见表1-1。
表1-1 数据存储的模式优缺点
加拿大Infoway白皮书――《加拿大电子健康档案蓝图》对EHR信息平台的部署模型有3种建议：①全国大集中式EHRi系统；②每个省地市共享单一EHRi系统；③每个省地市部署独立EHRi系统，对等互联。
2004年1月20日美国前总统布什在美国众议院发表国情咨文时提出，要在10年内为全体美国公民建立电子健康档案。2005年，美国国家卫生信息网为实施本计划选择了4家全球领先的信息技术厂商作为总集成商，在四大试点区域分别开发全国卫生信息网络架构原型，研究包括电子健康档案在内的多种医疗应用系统之间互通协作能力和业务模型。美国现任总统奥巴马提出投资500亿美元发展电子医疗信息技术系统，以减少医疗差错，挽救生命，节省开支。
在异构数据较多、数据格式不统一的医疗卫生领域，单纯集中式或分布式的省级信息平台都不能满足医疗行业的需求和发展。例如，在科技部每年1.6亿欧元的资金资助和卫生部的推动主导下，芬兰2003年开始逐步在全国建立集中的电子病历系统，该EPR系统于2007年服务至今，已经遇到医生使用系统处理患者的速度降低的情况，这是值得我们在具体实施过程中重视的。
第二节 卫生信息平台的功能
为了更好地为居民和患者提供安全的、可靠的、连续的、完整的医疗卫生服务，更好地服务于医疗卫生服务人员，需要依赖卫生信息平台提供的服务。这些服务包括数据采集服务、数据处理服务、数据存储服务、数据交换服务、健康档案索引服务、档案调阅服务、业务协同服务等。通过这些服务实现区域范围内医疗机构内部、医疗机构之间信息系统的数据交换与共享，即互联互通。
一、数据采集服务
卫生信息平台的数据大部分来自于各个医疗机构、城乡社区、疾控中心、卫生监督机构、血液中心和区域间的数据中心等。数据自动采集系统是卫生信息平台建设的基础，数据来源的准确性、可用性、时效性直接关系到卫生信息平台中数据的价值。数据自动采集系统将嵌入各个医疗机构、城乡社区、公共卫生等机构之中，而这些机构需要按标准接口进行改造。数据自动采集系统的研究思路决定了系统改造工作量的大幅下降并减少对原来系统的影响程度。
（一）数据集标准统一
通过卫生信息平台的互联互通，实现医疗机构内部信息系统与卫生信息平台之间的数据交换，实现卫生信息平台内部各构件之间的功能协作，使平台能认识并准确理解被交换数据的含义并且按照预期流程操作，就必须建立统一的通话语言和交换机制，即卫生信息数据传输标准。通过制定统一的卫生信息数据传输标准，规范数据集、数据元的定义和约束，在紧紧围绕卫生部“3521”通知中明确的电子健康档案和电子病历两大卫生资源库，符合卫生部《公共卫生服务规范》、《城乡居民健康档案基本数据集》标准基础上，我们制定了《浙江省卫生数据传输规范》。随着医疗业务的不断更新和变化，传输标准也将定期更新。每当数据采集业务规则发生变化时，平台能自动适应，完成对数据采集应用服务进行数据集标准的更新。
（二）数据采集机制
数据采集采用通用接口适配器的采集服务进行，采集服务主要包括两大功能，一个是采集计划，一个是采集执行。采集计划由卫生信息平台端统一配置生成，下端医疗机构获得新的采集运行计划后，将该计划的配置信息交给采集执行体，采集执行体根据计划的运行时间和采集内容要求定时发送数据。根据统一标准要求，采集执行体由各个医疗机构信息化系统的开发商编写。执行体根据最新的采集计划，从各自的业务系统中提取需要发送的数据信息，打包后通过接口适配器的批量数据上传服务上传相应的数据。图1-1显示了数据采集系统的流程。
二、数据处理服务
数据处理服务是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程，目的是将医疗卫生机构中分散、零乱、标准不统一的数据整合，为企业的决策提供分析的依据。数据处理服务的设计分3部分：数据抽取、数据清洗转换、数据安全控制。数据的抽
区域卫生信息平台建设与利用
图1-1 数据采集系统流程
取是从各个不同的数据源抽取到操作数据存储（ODS）中（这个过程也可以做一些数据的清洗和转换），在抽取的过程中需要挑选不同的抽取方法，尽可能提高数据抽取（ETL）的运行效率。在此3个部分中，花费时间最长的是T（清洗、转换）的部分，一般情况下这部分工作量是整个数据处理的23。数据的加载一般在数据清洗完了之后直接写入数据仓库中。
一般情况下，数据仓库分为操作数据存储（ODS）、数据仓库（DW）两部分，通常的做法是从业务系统到ODS做清洗，将脏数据和不完整数据过滤掉，再从ODS到DW的过程中转换，进行一些业务规则的计算和聚合。
（一）数据抽取
采用何种数据抽取机制将很大程度上决定数据的可用性、可靠性和采集效率，增量数据的获取则是数据采集机制的关键。本文研究的数据抽取方法包括轮询、触发器、系统日志、全表等。
1.轮询抽取 在数据表中建立IDENTITY字段（ID），记录流水数据，对于这类数据表，在实时采集阶段可以记录每次抽取后记录的最大ID号（maxID），下一次轮询时可以获得ID＞maxID的记录作为抽取到的记录集。
2.触发器抽取 利用数据库自身触发器，给源数据库中每个需进行增量复制的表增加3个触发器，分别在对表进行插入、修改和删除时触发。
3.系统日志抽取 每一个运行的数据库有一个在线日志，它与后台进程一起工作，即时记录该数据库所作的全部修改。通过对系统日志的操作，获取所需的数据增量。
4.全表抽取 将数据进行同步处理后，直接读取整个表中的数据作为抽取到的数据，主要处理对用户非常重要的数据。
（二）数据清洗
数据清洗是过滤那些不符合要求的数据，并将过滤的结果交给业务主管部门，确认是
第一章 卫生信息平台 5
否过滤掉还是由业务单位修正之后再进行抽取。不符合要求的数据主要有数据不完整、数
据错误和数据重复三大类。
1.数据不完整 其特征是一些应该有的信息缺失，如供应商的名称、分公司的名称
和客户的区域信息缺失、业务系统中主表与明细表不能匹配等。需要将这一类数据过滤出
来，按缺失的内容分别写入不同Excel文件向客户提交，要求在规定的时间内补全。补全
后才写入数据仓库。
2.数据错误 是由于业务系统不够健全，在接收输入后没有进行判断直接写入后台
数据库造成的，比如数值数据输成全角数字字符、字符串数据后面有一个回车、日期格式
不正确、日期越界等。对于类似于全角字符、数据前后有不可见字符的问题只能写结构化
查询语言（SQL）的方式找出来，然后要求客户在业务系统修正之后抽取；日期格式不正确的或者是日期越界的这一类错误会导致ETL运行失败，这一类错误需要去业务系统数
据库用SQL的方式挑出来，交给业务主管部门要求其限期修正，修正之后再抽取。3.数据重复 特别是维表中比较常见，将重复的数据涉及的所有字段记录导出来，
让客户确认并整理。
数据清洗是一个反复的过程，不可能在几天内完成，需要不断发现问题、解决问题。
对于是否过滤、是否修正一般要求客户确认。对于过滤掉的数据，写入Excel文件或者将
过滤数据写入数据表，在ETL开发的初期可以每天向业务单位发送过滤数据的邮件，促
使他们尽快地修正错误，同时也可以作为将来验证数据的依据。数据清洗需要注意的是对
于每个过滤规则要认真进行验证，不要将有用的数据过滤掉，并要用户确认才行。
（三）数据转换
在传统模式下，数据格式转换与装载入库是同时进行的，因此数据入库只能采用调用特
定的存储过程、一次处理一条记录的办法，这样处理时数据库上下文需要不断地切换，严重
影响数据入库的效率。而本文数据转换的工作采用的方法是用采集机完成，这样在数据装载
时就可以直接进行，通过使用数据库API的批量数据导入的方法，只提交一次数据库SQL
语句，就可以导入大量类似结构的数据，数据库上下文不需要切换，数据装载入库的性能得
到很大改善，同时数据入库使用了“连接池”技术节省了建立数据库连接的时间。
数据转换的任务主要是进行不一致数据的转换、数据粒度的转换和一些商务规则的
计算。
1.不一致数据的转换 这是一个数据整合的过程，要将不同业务系统的相同类型的
数据统一，比如同一个供应商在结算系统的编码是XX0001，而在CRM中编码是
YY0001，这样在抽取过来之后要统一转换成一个编码。
2.数据粒度的转换 业务系统一般存储非常明细的数据，而数据仓库中的数据是用
来分析的，不需要非常明细的数据，一般情况下，会将业务系统数据按照数据仓库的粒度
进行聚合。
3.商务规则的计算 不同的业务系统有不同的业务规则和不同的数据指标，这些指
标有时不是简单地加加减减就能完成，需要在ETL中将这些数据指标计算好之后存储在
数据仓库中，供分析使用。
三、数据存储服务
卫生信息平台承担医疗数据存储中心、数据共享交换中心、居民健康记录索引中心的职能。卫生数据存储中心汇聚全区域的医疗信息数据，并根据数据的不同类别建立医疗信息资源库和九大健康信息专项库（分别是医疗类、居民体检类、免疫接种类、慢性疾病管理类、出生医学证明类、计划生育指导类、居民保健类、居民康复类、死亡医学证明类专项数据库，具体根据实际应用来分建），市级数据存储中心汇聚全市医疗信息数据并建立市级医疗资源库和九大市级健康信息专项库。
根据数据中心和资源共享平台建设要求，经过详细调研分析，可以确定数据采集范围和内容，并且随着区域数据中心的建设发展，采集范围和内容将会不断延伸，要求软件设计具有灵活性和可扩展性。采集内容大致分为两类：一是以建立居民终身连续健康档案为目标的相关内容采集，如病人就诊史、过敏史、病案首页、出院小结、用药记录、检验检查结果等；二是以卫生信息统计和信息发布为目的的汇总性数据（各种统计报表）、资源性数据（专家资源、医疗仪器资源、重大疫情信息等）的采集。
居民健康档案数据主要包括个人基本资料、健康属性资料和健康专项记录资料以及健康索引记录。
（一）个人基本资料
个人基本资料主要包含可以辨认个人身份的数据，比如姓名、身份证、地址等。这些
数据通常是通过浙江省医疗卫生系统收集。这类数据包括全省统一的健康编码，这样可以
跨社会部门跨数据库与某个患者个体建立直接联系。
个人基本资料内容：人员ID（健康编码）、医疗卡号、姓名、性别、出生日期、出生地、民族、国籍、文化程度、婚姻状况、职业、工作单位、家庭住址、户口地址、户口类型、联系方式（固定电话、移动电话、小灵通）证件类型、证件号、建档单位、建档日期、建档人员。
（二）健康属性资料
健康属性资料主要包含可能影响个人生长发育及其身心健康的个人健康行为、家庭因
素、社区卫生资源等数据。这类数据主要从自城乡社区卫生服务机构中运行的健康档案管
理系统中采集。由社区医生定期更新。
健康属性资料内容：目前健康状况、血型、既往病史、手术史、药品过敏史、慢性疾
病情况、免疫接种史、出生史、月经史、生育史、个人生活习惯（吸烟情况、饮酒情况、
饮食嗜好、体育锻炼情况、作息情况）、家庭情况（居住情况、卫生情况、家庭指导）。
（三）健康专项记录资料
健康专项记录资料是个人在医院就诊或在社区卫生服务中心（服务站）等公共卫生服务机构接受各种公共卫生服务时，产生的健康活动详细数据。从出生到死亡的全过程中所
|
|
購物車/收銀台(0) | 在線留言板
| 付款方式
| 聯絡我們
| 運費計算
| 幫助中心 |
加入書簽
HOME
新書上架
