基于霍爾三維模型的信息系統建設研究

周韓金

【摘要】現在信息系統越來越完善，但是仍有很多不足。此篇文章是在最近熱門的智慧醫療系統的基礎上，對智慧醫療的建設過程中仍然存在的一些問題，基于霍爾三維模型，從時間維、邏輯維和知識維三個方面對問題進行分析，希望能對智慧醫療系統的建設提供相關的參考，以此，對其他的信息系統，帶來一些新的思考。

【關鍵詞】霍爾三維模型；智慧醫療；物聯網；大數據；云計算

伴隨著信息技術的發展，國家對醫療領域不斷進行深入研究，不僅醫療服務模式發生了變革，而且醫療衛生事業也因此得到了顯著的發展。例如，在2015年3月的關于政府工作報告的研討會上，總理李克強第一次提出了“互聯網+ ”和健康中國的概念，而后衍生出的 “互聯網+醫療”這個概念，為醫療服務發展產生了新的契機。對智慧醫療的研究進展的大量關注也體現出目前人們對健康的強烈追求。因為相比歐美等發達國家而言，我國智慧醫療的建設仍處于初級水平，其建設過程中存在了不少的問題，而建設過程又缺乏系統的規劃，因此本文從工程的角度，利用霍爾三維模型的理論知識，以此為智慧醫療的建設作出一些規劃，為智慧醫療系統的建設帶來一定的積極的影響。

一、智慧醫療的概念及現狀

（一）智慧醫療的基本概念。智慧醫療的概念。來自于IBM公司第一次發表的關于“智慧地球”的觀點。智慧醫療是指利用電子健康檔案，并且綜合使用建立在互聯網之上的云計算和大數據等技術，創建一個醫療信息共享的交互平臺。以此讓病患、醫療組織、醫務人員以及醫療設備等互相聯網，以達到智能匹配生物圈的需求的目的。智慧醫療不僅是信息技術與生命科學的相互交錯運用，也是對診療組織、健康、護理以及養老的一個龐大的健康系統，涉及范圍包括醫療服務、醫療保障、衛生服務、藥品保障、健康管理等多個方面。

（二）智慧醫療的研究現狀。我國的智慧醫療系統起步比較晚，較于歐美等發達國家略有落后。但是經過近幾年的努力已經有了很大的進步。例如張貝鋒、陳順利等主要研究智慧醫療的體系構架以及關鍵技術支撐的應用情況；邵星、王翠香等學者提出的基于物聯網的智慧醫療系統的構想，將物聯網技術有效的應用到醫療系統上；高漢松、肖凌等將醫療系統與云計算結合，提出一種基于生態環境搭建的醫療云數據挖掘平臺架構；左秀然、楊國良等闡述了醫療信息化與智慧醫療之間的關系，提出一種以患者為中心的智慧醫療應用模式。對于目前的研究現狀來看，未來發展空間仍有待挖掘。

二、智慧醫療建設中的問題

智慧醫療主要是建立在信息化之上，以此給人類提供一種更加智能化、更加人性化、更加方便的醫療服務措施。雖然國家已經提供了極大程度上的支持，并且智慧醫療的建設也因此取得了一定的進步。但是因為智慧醫療系統的構建在目前掌握的技術上還有不足，所以要達到一定程度的智能化、網絡化、數字化，還需要很長一段時間。目前智慧醫療系統的建設還存在以下問題：

（一）所擁有的有關醫療衛生信息系統內的數據不具備完整性和一致性。因為醫療數據十分龐大且難以收集，收集標準未能得到統一，所以導致數據的類型不僅復雜，而且類目眾多，在數據的提取分析以及存儲上存在較大的問題。

（二）智慧醫療系統中還存在一些安全問題有待解決。例如，用戶的信息不能被互聯網妥善保管，導致用戶的健康狀況等數據不僅會被醫護人員等衛生系統內部網絡流傳，還可直接被公共網絡所竊取。存在被篡改和泄露的風險。因此建立一個有效的信息安全標準，迫在眉睫。

（三）智慧醫療系統之間的信息資源尚未得到充分的共享。各醫療機構之間的信息采集與利用狀況，也未能得到相互交流溝通。采集到的有效數據資源也不能得到有效的利用。

（四）智慧醫療系統的評估系統存在問題。智慧醫療系統的研究者主要目光還只是放在醫療技術是否可行上，因此對智慧醫療的服務評價稍有疏忽。評價服務體系能夠使智慧醫療變得更加多樣化，滿足用戶需求。因此評價服務體系也需要進行研究。

為了解決上訴智慧醫療建設中存在的問題，對其進行更加有效的管理，有必要建立起全面系統的智慧醫療建設體系，用工程系統的方法來幫助智慧醫療建設的順利實施。因此本文借鑒霍爾三維模型的思想，嘗試構建智慧醫療建設的三維體系，希望能對智慧醫療建設提出建設性意見。

三、霍爾三維結構理論對信息系統分析的作用

1969年，美國系統工程專家霍爾第一次提出霍爾三維模型的理論。它是一種系統工程方法論。霍爾三維模型將系統工程分為前后緊密銜接的七個階段和七個步驟，對其中任何一階段和任一步驟又可以進一步展開，形成了分層次的立體結構體系。霍爾三維模型主要是發揮出領導性的作用，通過發揮框架式指引對系統進行辨認、分析、評價等。

（一）技術維分析。因為信息系統是由極其雜亂的體系結構所構成，所以它是一個十分龐大的系統工程。而且在專業性技術上，系統組建工作的規范性極其重要，不僅涉及到所有信息化建設的IT設備、服務器、存儲、數據庫等，還與IT技術領域有關。涉及到的方面不僅包括應用系統、數據庫和網絡等。而且還包括容災技術、數據備份、信息安全等。此外，除了IT技術領域的專業技術知識外，可能還會關聯其它科學領域的知識，例如建筑、管理、金融、生物，甚至藝術和法律等。

（二）知識維分析。在知識管理層面，系統組件工作包括人員配置、機構管理、戰略管理、運轉維護管理和應急災難維護管理等。各個類別知識的交錯，協調配置在這樣一個龐大的體系中，需在知識維上實施整體規劃，才能順利完成整個信息系統的構建。

（三）時間維分析。信息系統的組建是一個從確定目標計劃的設計，再向擬定方案、實行方案、更改方案的演變過程。這個建設生命周期包括分析評估階段、開發設計階段、實施階段、運維管理階段和持續更新階段，是一個多層次多周期的周而復始、持續改進的過程。

（四）邏輯維分析。信息系統就像一個整體的系統工程。從標準化的設計，到建設的實施過程，最后運行維護和更新，這整個過程都符合霍爾三維結構分析法。該維度可以大致分為：明確問題、設計評價指標體系、提出建設候選方案、方案比較分析、系統方案選擇或最優化、選定方案和建設實施等六個步驟。endprint

四、基于霍爾模型的智慧醫療實施

智慧醫療的霍爾三維模型如下圖所示：

（一）霍爾三維模型在時間維度對智慧醫療的優化。霍爾三維模型的時間維度是指從智慧醫療建設從開始到結束的全過程，我國的智慧醫療建設在時間維上共分為四個階段：醫療數據開放共享階段、醫療數據處理與分析階段、智慧醫療服務階段和服務評估反饋階段。（1）醫療數據開放共享階段：這一階段的重點以政府和醫院為主體，政府需要充分發揮統籌作用，加強宏觀引導，建立規范的法律與法規，綜合社會各界的力量，共同推進智慧醫療事業的發展。醫院作為醫療數據的主要來源，不能各自為政，要建立統一的電子病歷，醫療數據共享，做到最大程度地利用醫療資源和最小程度地重復采集數據。（2）醫療數據分析與處理階段：這一階段的重點以高校以及研究機構為主體。在努力實現醫療數據開放共享后，就需要對數據進行相應的分析與處理。智慧醫療在感知層、網絡層以及平臺層等均涉及多種關鍵技術，如物聯網、云計算、大數據無線定位技術、智能感知等，技術專業性較強，單靠企業的力量無法進行如此深層次和專業的研究，這就需要高校以及研究機構建立系統性的大數據存儲、管理、分析處理以及安全技術體系或平臺，實現對醫療數據的充分利用。（3）智慧醫療服務階段：這一階段的重點以企業為主，企業需要將智慧醫療的成果推向大眾。例如：百度開發出的“百度醫生”，能夠快速預約醫生看病，降低時間成本；阿里巴巴的“醫蝶谷”上線，整合了醫療體系，打破孤島；“云上安心”的推出，達到了醫療數據輕松整合的效果，能夠使病患達到更精準的治療；北京春雨天下軟件有限公司開發出的“春雨醫生”APP，利用移動互聯網的科技手段來幫助人們快速找到醫生，幫助病患解除病痛，獲得健康；文康集團創造的網頁版“尋醫問藥網”，為人們提供更加科學、方便的快捷服務；微醫集團開發出“掛號網（微醫）”，不僅實現掛號預約免去了病人排隊的時間，還提供了病人更加專業的醫療咨詢等服務。智慧醫療的最終目的是服務大眾，這一階段企業將以各種形式為大眾呈現智慧醫療的成果，使人們的生活更加智能、便利和高效。（4）服務評估反饋階段：這一階段的重點以大眾使用者為主體。智慧醫療的建設是不斷進步和加強的，因此對服務的評估是非常重要的，用戶對智慧醫療的服務進行反饋，提出相關意見，這樣可以及時發現環境需求的變化，糾正服務過程中出現的問題，有利于智慧醫療的改進和完善，更好地服務于民。

（二）霍爾三維模型在邏輯維度對智慧醫療的優化。邏輯維度是時間維度中的每一個階段所要進行的工作內容和應遵循的思維程序，共分為明確問題、確定目標、制定方案、方案綜合與分析、方案實施和評價與優化6個步驟，這些步驟在時間維的各個階段不斷循環來達到各個階段的目標。（1）明確問題：不同的邏輯過程有著不同的問題，而如何能明確問題則是將智慧醫療建設好的基礎。智慧醫療建設目前存在著數據缺乏一致性、安全問題、不能及時共享、服務評價體系不完善以及一些其他的問題。（2）確定目標：在明確了問題之后，就可以針對這些問題來制定目標。以最終目標為大方向，來分別制定各個階段的小目標，如數據共享階段的目標就是打破信息壁壘，實現信息的即時交互。（3）制定方案：目標確定后，具體如何實施就需要制定相應的方案，企業、政府、研究人員、醫院都可以從不同的角度提出自己的方案，從各個方面完善智慧醫療的建設。（4）方案綜合與分析：來自不同背景的方案對于智慧醫療的建設有著不同的見解，因此提出的方案也各有優缺點，經過綜合與分析，最終確定符合我國國情的，符合各個城市特點的智慧醫療建設方案。（5）方案實施：各個城市的智慧醫療實施不能一概而論，應該結合各個城市特點來打造具有自身特色的智慧醫療，例如：上海市制定了一種保險可以覆蓋到醫療、公共衛生服務、醫療服務、藥品安全保障等；蘇州市推出了“智慧醫療手機掛號系統”；北京市創建了急救指揮中心、救護車、急救醫護人員以及接診醫院的醫療協同平臺，可以全方位應對突發事件救護。（6）評價與優化：智慧醫療每一個階段都應該有相應的評價體系，對階段性的成果和不足進行及時的評估、分析并加以改進，每一個階段都取得了高質量的成果才能保證下一階段的順利實施。

（三）霍爾三維模型在知識維度對智慧醫療的優化。知識維是指為完成各階段、各步驟所需要的各種知識和技術的總和，為了完成上述智慧醫療的建設，需要掌握物聯網、云計算和大數據相關知識和技術。（1）物聯網技術。充分使用物聯網技術，能夠做到普通技術所達不到對用戶的身體體征數據進行追蹤與傳遞的功能。2010年中國政府工作報告將物聯網定義為：“通過信息傳感設備，按照約定的協議，把任何物品與互聯網連接起來，進行信息交換和通信，以實現智能化識別、定位、跟蹤、監控和管理的一種網絡。它是互聯網基礎上的延伸和擴展的網絡。”物聯網技術包括能夠有效采集人員（包括健康民眾、醫護人員和病患）的RFID技術和傳感器技術，具有終端靈活輕便的特點的定位技術，能夠使信息采集自動化的納米技術，能對數據進行處理的體征感知和存儲或共享技術，能有效提高醫療管理效率并保障醫療安全的視頻識別技術，能夠將藥品、器械等管理并存儲相關信息的智能嵌入技術。但是如果要想能夠永久性、精準地采集人體各個特定的數據，將會面臨著巨大的挑戰。（2）大數據技術。使用大數據技術，能夠對數據進行挖掘與分析。利用大數據的分布式數據庫、云存儲、虛擬化等技術，對大量的醫療數據進行統計分析。大數據的開發能夠為醫療數據資源的深度挖掘提供有力的幫助，并且對醫療數據資源的配置進行規劃和調整以及對實施醫療過程中所產生的一些費用、疾病變化情況等進行量化分析，以達到監督和提升衛生部門的決策水平、醫療資源的有效利用率等目的。利用大數據存儲等處理平臺，從大數據信息中挖掘關鍵生理特征，能更可靠、更快速、更高效地發現早期疾病，還能更加準確地預測亞健康風險，應用數據挖掘等知識探討出新的理論，對醫療歷史數據進行建模與分析，也是一個巨大挑戰。（3）云計算技術。使用云計算技術，能夠用于追蹤結果并且進行分析，最終提供服務。云計算能夠提供傳統技術所不能提供的一些功能，例如，通過虛擬化的服務器來實現數據的云集合。這種方式不僅能夠更加高效、更加智能、更加全面地提升安全信息，還可以解決智慧醫療集成平臺中運維成本高、信息安全風險大等問題，從而實現真正的移動醫療，達到更好地促進智慧醫療發展的目的。endprint

五、總結

因為智慧醫療不僅與生命科學技術相結合，也通過信息技術為用戶提供了醫療健康互動服務的保障，所以它已經逐漸成為了未來生活中不可或缺的重要組成部分。本文通過霍爾三維模型，為目前的智慧醫療建設在醫療數據、系統安全、資源共享、評價體系等方面存在的問題進行了探討。希望可以通過此例子給其他信息系統做一個小的參考，建立起系統與系統之間的聯系。

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