基于電子病歷的中醫診療數據中心決策分析系統設計

【關鍵詞】電子病歷；中醫診療；中心決策；分析系統

引言

目前傳統的紙質病歷逐漸演變為數字化的電子病歷，為中醫診療帶來了革命性的變化，為醫護人員提供了更高效、精準的患者信息管理和醫療決策支持。中醫診療數據中心決策分析系統能夠很好地整合、分析和展現電子病歷中的關鍵信息，為中醫診療過程提供智能、科學的輔助決策[1]。本文將先進的技術與中醫醫療實踐相融合，基于電子病歷設計了一種新的中醫診療數據中心決策分析系統，對硬件和軟件架構進行設計，通過在中醫診療數據中心引入先進的決策分析技術，提升醫療決策的準確性、效率和個性化水平。

一、基于電子病歷的中醫診療數據中心決策分析系統硬件設計

本文設計的基于電子病歷的中醫診療數據中心決策分析系統硬件主要由服務器、存儲器、數據采集器以及處理器組成，服務器是系統的核心組件，負責協調和處理整個中醫診療數據中心決策分析系統的運行，通過接收和響應用戶請求，協調中醫診療數據的傳輸和處理，提供決策分析服務。存儲器用于存儲系統所需的各種數據，包括電子病歷、決策分析模型、中間結果等，為用戶提供快速的數據訪問和檢索，以支持系統的實時性和高效性。數據采集器是連接外部數據和系統的橋梁，負責從各個數據源收集醫療數據，將其整合并送入系統進行后續的處理和分析。處理器是系統的計算引擎，負責執行各種數據處理、分析和決策計算，它影響系統的計算性能、并發處理能力以及決策分析的速度和準確性。系統內部的硬件組件共同協作，構成了一個功能完整、高效運行的中醫診療數據中心決策分析系統，從而提升中醫醫療服務的水平和質量[2]。

（一）服務器架構

設計服務器架構需要綜合考慮系統的性能、可伸縮性、安全性和可靠性等方面，服務器架構由前端服務器、應用服務器、數據庫服務器、存儲系統、負載均衡器、網絡架構、防火墻、入侵檢測系統組成。前端服務器使用Web服務器，用于處理用戶界面的請求和響應，負責接收用戶輸入、展示數據和與用戶交互。通過Java應用服務器處理業務邏輯，執行中醫診療數據分析和決策算法[3]。使用高性能的數據庫管理系統，考慮數據庫集群以提高可伸縮性和容錯性，存儲電子病歷和相關數據。通過SSD存儲設備提高數據讀寫速度，實施有效的數據備份和恢復策略，確保數據的安全性和可靠性。負載均衡器用于平衡前端和應用服務器之間的負載，提高系統性能和可伸縮性。應用網絡架構確保服務器之間的快速和安全通信，考慮使用虛擬專用云（VPC）等技術隔離不同的網絡部分。部署防火墻、入侵檢測系統和數據加密，確保患者隱私和系統數據的安全性[4]。

（二）存儲器設計

在設計存儲器時，需要考慮數據的安全性、訪問速度、容量需求以及備份和恢復策略。使用固態硬盤（SSD）提高數據讀寫速度，對于大容量數據存儲，結合使用傳統的機械硬盤（HDD）和SSD，采用層次存儲結構。存儲器電路圖如下圖1所示：

部署RAID（冗余磁盤陣列）提高系統的容錯性和可靠性。實施定期的數據備份策略，確保數據的安全性和可靠性，同時使用遠程備份或云存儲，防止因地點問題導致的數據丟失。通過數據壓縮技術以節省存儲空間，實施數據加密，保護敏感醫療數據的隱私。根據預期的數據增長率規劃存儲容量，確保系統具有足夠的擴展性[5]。存儲器內部加入冗余存儲設備，引入多路徑存儲提高了系統的可靠性和高可用性。

（三）數據采集器設計

數據采集器內部含有多種數據傳輸方式，包括實時傳輸、批量傳輸或定期傳輸。使用安全的通信協議，如HTTPS，確保數據在傳輸過程中的保密性和完整性。根據系統需求確定數據采集的實時性要求是否需要即時處理，并使用異步處理機制避免對主系統的性能影響。采集器接口可以與各種醫療設備和傳感器連接，實現數據的無縫集成。使用標準化的接口和協議，簡化集成過程。數據采集器中添加持久性存儲，實施緩存機制，防止數據丟失，確保即使在網絡不穩定的情況下也能保留數據[6]。

（四）處理器設計

選擇高性能的多核處理器，以滿足系統的計算需求。根據系統的并發性能需求，選擇具有足夠核心數的處理器。使用Intel的Xeon系列的處理器架構，獲得更好的性能和能效比，同時使用二級緩存和三級緩存，提高數據訪問速度。處理器能夠多線程處理數據，提高并發處理能力，同時具備主動處理和被動處理兩種模式。

使用超線程技術或類似的技術，充分利用處理器資源。處理器能夠支持足夠的內存帶寬，滿足系統對大規模數據處理的需求[7]。注意處理器的功耗和散熱特性，確保系統能夠有效冷卻，特別是在數據中心環境中。引入云服務，確保所選處理器與云服務提供商的平臺兼容，并能夠最大程度地發揮云計算的優勢。

二、基于電子病歷的中醫診療數據中心決策分析系統軟件設計

在實現系統硬件設計后，根據硬件結構設計軟件流程，通過數據采集、數據挖掘、數據加密和數據決策顯示實現數據軟件操作流程。

（一）數據采集

數據采集的來源包括醫院信息系統、實驗室設備、患者設備、傳感器、外部數據庫等，因此首先要識別數據采集來源，開發與各種數據源設備的接口，確保系統可以與醫療設備和信息系統進行通信，遵循標準協議，確保數據的互操作性。設置實時數據采集機制，實時監測數據，保證系統能夠及時獲取最新的醫療信息，對于非實時需求數據，實施批量數據傳輸機制，降低系統負擔和提高效率，將不同來源的數據進行轉換和標準化，確保系統內部數據格式的一致性，使用安全的數據傳輸協議，如HTTPS，保障數據在傳輸過程中的安全性，加密敏感數據，確保患者隱私得到保護。獲取的采集信息如公式（1）：

公式（1）中 ， 分別表示觀測值和預測值。在數據進入系統之前，進行數據清洗和驗證，確保數據的準確性、完整性和一致性，處理異常數據，記錄并報告問題以供后續解決。將清洗、驗證、轉換和標準化后的數據存儲到數據庫中，以便后續的分析和決策過程。記錄數據的元數據信息，包括數據來源、時間戳、采集者等，以便追溯和審計。實施異常處理機制，對于采集過程中出現的錯誤或異常情況，進行記錄和通知相關人員。確保數據采集系統與整個中醫診療數據中心系統的其他部分進行有效集成，支持全面的數據分析和決策[8]。

（二）數據挖掘

確定要解決的具體問題或目標，例如，預測患者疾病風險、優化治療方案、改善患者流程等，從數據倉庫中獲取和準備需要進行挖掘的數據。根據統計指標、頻繁模式挖掘新特征，將數據集劃分為訓練集和測試集，評估挖掘模型的性能。使用訓練集對選擇的算法進行模型訓練，調整模型參數提高性能。通過準確性、召回率、精確度等指標，評估模型的性能，考慮模型的泛化能力，確保在新數據上的表現良好。解釋模型的結果，理解模型對數據的影響，利用可視化工具展示挖掘結果，使其更易理解和傳達。挖掘后的醫療數據信息如公式（2）所示：

公式（2）中，R表示檢測的醫療數據識別權限；x表示單位時間內數據輸入量；e表示相關數據檢測防御量化差值；s表示待展示規則數據量級水平；t表示檢測時長；δ表示數據特征指標；A1、A2分別表示存儲前后的數據量。

將訓練好的模型部署到實際運行環境中，以便實時進行預測和決策支持，確保模型的穩定性和可靠性。建立監控機制，監測模型在實際應用中的性能，根據實際運行中的反饋信息，對模型進行優化和改進。將從數據中挖掘出的知識轉化為實際行動和決策，以優化中醫診療流程和提高患者護理質量。

三、實驗研究

為了驗證本文設計的基于電子病歷的中醫診療數據中心決策分析系統實際應用效果，設定對比實驗，選用本文設計的系統與傳統系統進行實驗研究。使用負載測試工具模擬多用戶同時訪問系統，觀察系統的性能表現，并根據測試結果進行性能調優，評估系統的響應時間，得到的實驗結果如下圖2所示：

根據圖2可知，本文設計的基于電子病歷的中醫診療數據中心決策分析系統響應時間低于傳統系統，能夠在短時間內實現數據響應。電子病歷系統能夠支持實時數據更新，使得系統始終處于最新的狀態，與傳統系統相比，不再需要手動或周期性地更新數據，從而減少了數據同步和處理的時間延遲。實時數據的處理和更新使系統能夠更迅速地響應用戶請求，提高了整體的實時性和響應速度，基于電子病歷的系統采用先進的數據庫技術和高效的存儲結構，能夠更快速地檢索和訪問大規模的醫療數據，相較于傳統系統的平面文件或簡單數據庫結構，這種優化可以顯著提升響應速度。高效的數據存儲和檢索機制確保了在用戶提出查詢或請求時，系統能夠快速地定位和獲取相關數據，減少了數據訪問的時間開銷。

結束語

中醫診療數據中心決策分析系統的設計是對傳統中醫醫療模式的創新性嘗試，旨在借助先進的信息技術手段，全面提升中醫醫療服務的水平和質量。本文通過詳細探討系統的硬件、軟件架構以及關鍵功能模塊，為中醫醫療機構提供一個全面、高效、安全的信息化解決方案。通過數據采集，實現了患者信息的全面整合；通過數據挖掘，實現了醫療數據的深度分析；通過數據加密，確保了患者隱私和醫療數據的安全性；最終，通過數據決策顯示，為醫護人員和決策者提供了直觀、智能的決策支持。

實驗結果表明，本文設計的系統通過提供實時、可視的數據決策支持，改變傳統中醫醫療服務的模式，實現個性化、精準的中醫治療方案，使中醫醫護人員能夠更靈活、更精準地應對各種患者情況，為患者提供更為人性化和高效的醫療體驗。