基于分布式控制系統的疾病監測信息系統設計

中圖分類號：TP399;R197.2 文獻標志碼：A

0 引言

自前疾病傳播速度不斷加快，傳播范圍逐漸擴大，對公共衛生系統提出嚴峻的挑戰。傳統集中式的系統往往因數據量大導致處理延遲，而分布式系統可并行處理多源數據，實現對疾病的實時監測。在疾病監測中，數據的完整性和準確性至關重要，分布式控制系統通過多節點數據存儲和處理，可降低單點故障的風險，即使某個節點出現問題，其他節點依然可繼續運行，確保數據不會丟失。此外分布式架構允許在不同地理位置部署數據備份，進一步增強系統容災能力。鑒于目前疾病種類多，發病突然且迅速傳播，在疾病監測中構建分布式控制系統對控制傳染病的傳播至關重要。

1疾病監測信息系統應用現狀

疾病監測信息系統在保證公共衛生中起到重要的作用，但現有的疾病監測信息系統在設計、運行和管理中依然存在諸多問題，不僅影響系統的監測效率和準確性，也對公共衛生安全構成威脅。現有的疾病監測信息系統采用集中式架構，所有數據都被集中處理和存儲在一個中心服務器上，這種方式的優點是便于管理和分析，但存在單點故障多的弊端，一旦中心服務器出現故障，整個系統可能癱瘓，導致數據丟失或者無法訪問。隨著監測范圍的擴大和數據的增加，中心服務器的處理能力無法滿足需求，導致數據處理延時或者無法及時處理新數據[1]。集中式架構的疾病監測信息系統在擴展性方面存在明顯的不足，隨著監測需求的增加，可能需要添加新的監測站點或者功能模塊。然而，在集中式架構下，通常要對系統進行大規模改造，包括硬件升級、軟件更新等，成本高且耗時費力。此外，異構系統集成困難也是疾病信息系統的主要問題之一，現有的疾病監測信息系統涉及多種異構數據源和設備，如不同品牌的傳感器、不同數據采集系統等，這些異構系統之間的集成較為困難，需要開發專門的接口或者中間件進行連接，不僅增加系統的復雜性和開發難度，還可能導致數據兼容性問題。鑒于現有疾病監測信息系統的應用現狀，亟須探索新型控制系統，以實現對各類疾病的監測。

2分布式控制系統架構

分布式控制系統采用的是分層分布架構，包括感知層、網絡層、數據處理層、分析挖掘層和決策支持層。其中，感知層主要由各種監測設備組成，包括溫度傳感器、濕度傳感器、生物傳感器，負責采集監測對象的相關數據。這些設備可分布在不同地理位置，通過網絡和上層系統實現通信；網絡層主要負責將感知層采集的數據傳輸到數據處理層，可應用有線或者無線的方式，如以太網、Wi-Fi或者 4G/5G 等技術。同時網絡層還須具備數據加密和保證數據傳輸安全等功能，確保數據在傳輸過程中的安全；數據處理層由分布式數據處理節點組成，通過對感知層采集的數據實現多方面處理，包括數據預處理、清洗、校準以及標準化處理等。處理后的數據被存儲到分布式數據庫中，可供上層系統進一步分析；分析挖掘層主要通過集成數據挖掘、機器學習等智能化分析技術，對存儲在分布式數據庫中的監測數據可深人挖掘和分析。分析挖掘層可提供多種分析模型和方法，如聚類分析和關聯規則挖掘等，進而滿足不同用戶需求；決策支持層依據分析挖掘層的結果，為決策者提供有價值的決策支持信息。決策支持層可生成各類報表、圖表和預警信息，幫助決策者及時了解監測對象的健康狀況以及疾病流行趨勢；應用層主要負責提供用戶交互界面，便于用戶進行查詢、設置參數以及接收報警信息等操作。采用B/S或者C/S架構，支持多終端設備訪問，如PC端和手機端等，具體架構如圖1所示。

圖1分布式控制系統具體架構

3基于分布式控制系統疾病監測信息系統模塊設計

3.1數據采集模塊

定位：系統前端感知層，負責全域數據實時采集和初級過濾。目標：支持萬級設備并發接入（醫療/環境/社會數據）;實現秒級異常數據識別（如體溫升高或者聚集性癥狀等）。終端接入設備包括醫療設備和環境設備，其中醫療設備以智能手環為主，可進行體溫和心率監測。醫療儀器如呼吸機，可獲取患者實時生命體征參數，采樣頻率為 10Hz 。環境設備包括病毒氣溶膠傳感器和智能攝像頭，其中前者應用ModbusRTU（RrnoteTerminalUnit）協議，檢測精度為0.1CFU/m³ 、后者應用RTSP（Real Time StreamingProtocol）協議傳輸視頻，集成YOLOv5算法可實時分析人流密度。

3.2數據傳輸模塊

定位：連接網絡層與數據處理層。目標：支持TPS（TransactionsPerSecond）數據傳輸，且傳輸可靠性 gt;99% 。該模塊可擴展數據存證范圍，對確診病例軌跡數據（占比 5% ）以及異常預警原始數據（占比10% ）均可實現存證分析。同時，采用加密鏈路和訪問控制的形式實現傳輸安全設計。加密鏈路中邊緣節點至市級節點采用的是TSL（TransportLayerSecurity）1.3加密，市級節點至省級中心采用的是IPSecVPN（InternetProtocolSecurity）隧道加密技術。訪問控制中嚴格控制角色權限，邊緣節點僅可寫入，市級節點可讀寫，省級中心則擁有管理權限。

3.3數據處理和存儲模塊

定位：系統“智慧大腦”，負責數據存儲分析和建模。目標：多模態數據融合效率提升 50% 以上，智能預警準確率超過 90% 。存儲架構設計如表1所示。

在數據處理階段實現多級數據清洗處理，其一是物理層過濾，剔除傳感器故障導致的明顯錯誤值（如體溫 -10^°C 或者 gt;50‰ ）；其二是進行邏輯層清洗，通過滑動窗口算法去掉重復的數據點，借助線性插值填補法對短缺處進行補充。應用智能層進行識別設計，可采用基于孤立森林算法（IsolationForest）[2]檢測離群點，若連續3次體溫超過 37.3% 則標記為疑似發熱。

表1存儲架構設計

3.4智能分析模塊

定位：實現基礎疾病大范圍監測。目標：借助多級閾值模型實現實時分析和智能預警。多級閾值模型如下：

class AlarmRule：

def_init__（self）：self. thresholds \" low\" ： 37.5， #黃色預警\"medium\"：38.0，#橙色預警\" high\" ： 38.5 # 紅色預警

def check_alarm（self， temp） ：

if temp gt;= self.thresholds[\"high\"]： return \" red\"

elif temp gt;= self. thresholds[\" medium\"] ： return \" orange\"

elif temp gt;= self. thresholds[\"low\"]： return \"yellow\"

else： return \"normal\"

同時借助智能分析模塊進行時空關聯分析，在空間維度上應用DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise）算法識別病例聚集區域（半徑 500m 以內 ?3 例定義為熱點）。在時間維度上借助LSTM（LongShort-TermMemory）模型[3]預測未來一周內發病率趨勢。涉及的核心算法及架構如表2所示。

表2核心算法及模型架構

3.5安全與隱私保護模塊

定義：貫穿于全流程的安全防護體系。目標：降低數據泄露風險。借助基于角色的訪問控制（Role-BasedAccessControl，RBAC）決策模型實現訪問控制與審計。RBAC角色模型設計如表3所示。

表3RBAC角色模型設計

在操作審計階段須記錄下所有數據訪問行為（時間、角色、數據范圍），對異常訪問須開展實時告警（如跨區域查詢未授權數據）。分布式數據應用列級加密，對敏感字段（如身份證號）單獨加密存儲。

3.6應用服務模塊

定位：系統與用戶的交互接口，支持業務查詢。目標：縮短醫療機構上報耗時以及公眾查詢耗時。可在醫療機構端APP和公眾端小程序實時查詢。醫療機構端APP的核心功能是實現病例的快速上報，支持拍照上傳檢驗報告，OCR（OpticalCharacterRecognition）可自動識別關鍵信息。同時，實時獲取實驗室檢測數據（如核酸結果）。在預警階段設置預警接收，如“彈窗提醒 + 短信通知”雙重機制。公眾端小程序實時查詢，對各類信息實現加密存儲，僅用于風險等級計算。

4分布式控制系統性能測試

借助專業數據生成工具，依據疾病監測業務邏輯和歷史數據分布規模，模擬生成大量不同規模和不同特征的數據集，開展數據采集測試和并發性能測試。測試環境參數：服務器配置：主服務器：CPU內存128G，存儲（2TBSSD），操作系統（Ubuntu20.04LTS）。分布式節點：6臺，配置同主服務器。網絡環境;局域網寬帶為萬兆光纖，上行/下行均 ?10 Gbps。

4.1數據采集測試

在數據采集方面分別從設備接入密度、無效數據過濾、異常識別延遲3個指標入手，對比傳統集中式采集和分布式邊緣采集方式具體成效，以分布式邊緣采集的設備接人密度、無效數據過濾、異常識別延遲指標優勢顯著，增幅分別為 30% 、 30% 和 97.5% 。具體如表4所示。

表4數據采集性能指標對比

4.2并發性能測試

應用分布式系統進行不同數量設備的并發性能測試分別對5000臺、10000臺和25000臺設備實現并發性能測試，分布式系統丟包率分別是 0.03% 、0.12% 和 0.35% ，與集中式系統丟包率對比差異顯著，以分布式系統丟包率較低，測試結果如表5所示。

表5并發性能測試

4.3不同類型系統模塊性能對比

分別對傳統集中式設計和分布式設計系統的性能模塊進行對比，結果顯示，分布式設計的數據接入密度高，數據預處理效果佳，且數據保密性強，可輔助后續決策。詳細如表6所示。

表6不同類型系統模塊性能對比

5基于疾病監測的分布式控制系統持續優化建議

5.1提升數據采集全面性和精確度

在疾病監測中除了收集源頭的醫療機構報告、實驗室檢測數據外，還須納入多元化的數據。例如，整合醫院藥房藥品的銷售數據，分析特定藥品（如退燒藥、抗病毒藥物）銷售量波動情況，從側面反映疾病流行趨勢。同時，收集社交媒體大眾對疾病癥狀、健康狀況的討論內容，利用自然語言處理技術挖掘潛在的疾病線索，以實現對疾病的早期預測。在基層醫療和社區監測中，部署先進的可穿戴式醫療傳感器，例如可同時監測體溫、心率、血氧飽和度以及呼吸頻率等生理參數的高靈敏度的集成傳感器，以實時準確地獲取居民健康數據。在邊緣節點引入智能的數據清洗算法，不僅可去除噪聲，還可填補缺失值[4]

5.2優化數據傳輸與通信效率

依據5G、Wi-Fi、衛星通信等多種通信技術，形成互補的通信網絡。在城市區域，借助高速網絡實現海量數據的快速獲取和傳輸，由于緊急預警對實時性要求較高，可應用基于用戶數據包協議（UserDatagramProtocol，UDP）的快速傳輸協議，以減少傳輸延遲。對批量的歷史數據或者非關鍵數據，應用優化后的傳輸控制協議（TransmissionControlProtocol，TCP），確保在數據完整的條件下，提高傳輸效率。數據傳輸鏈路中，實現智能負載均衡器的部署，主要根據各節點的網絡寬帶、負載情況實時動態分配數據傳輸任務。若某個區域數據流量突然增加，自動將部分數據分流到負載較輕的鏈路，確保整個數據傳輸過程的穩定和高效[5]。

5.3增強分布式計算與存儲能力

可借助云計算平臺的彈性伸縮機制，結合監測數據量的波動，調整計算資源。在疫病高發期增加虛擬機臺數，實現對海量數據的應急處理。在數據量小時，可釋放多余資源，降低成本。還可采用分布式文件系統和對象存儲結合的模式，將結構化的監測數據存儲在分布式文件系統中，便于查詢和分析。對非結構化的醫療影像以及文檔等，利用對象存儲進行高效管理，以提高存儲的可靠性和擴展性[6]

6結語

基于分布式控制系統的病監測信息系統設計，結合現代先進的數據處理和分析技術，構建覆蓋“數據采集-傳輸-分析-安全”的全鏈條智能監測體系，不僅解決了傳統系統存在的實時性和擴展性差的問題，同時借助智能化手段，還可實現疾病的“主動預測”，進而為決策者提供準確和及時性的預警信息和防控建議。在未來設計中，設計者可探索數字孿生系統的融合應用，進而實現疾病監測、資源調度和公眾服務的全維度智能化運用。

參考文獻

[1]杜德棚，譚棟良，劉暢遠.一種基于光信能同傳的無源分布式5G微基站系統[J].無線互聯科技，2025（3） ：94-97.

[2]劉梅，周洪萍，丁文怡.基于機器學習的分布式系統故障診斷實現方法[J].無線互聯科技，2024（20）：113-117，125.

[3]何長鵬.基于分布式平臺的實時網絡日志分析系統設計[J].江蘇科技信息，2020（27）：63-66.

[4]陳朝輝，熊茜.應用互聯網健康信息監測流行病的數字流行病學[J].中國公共衛生，2024（1）：103-108.[5]王蔚萍，章學周.基于分布式系統的縣區政務數據治理的思考與實踐[J].江蘇科技信息，2021（26）：28-31.

[6]白雪，朱宇.大數據背景下區域慢性疾病監測系統設計與應用［J].中國衛生信息管理雜志，2024（6） ：895-901.

（編輯 戴啟潤）

Abstract：To enhance the rate of disease surveillance，this article designs a disease surveillance system based on a distributed control system.Throughtheoptimizeddesign of theperception layer，network layer，data procesing layer， analysis and mining layer，and decision support layer，thereal-time performance and accuracyof disease surveillnce areachieved.Meanwhile，the system sets up key modules such as the data acquisition module，data transmission module，data processing module and storage module， intellgent analysis module， security and privacy protection module，etc.，alowing each module to communicateand exchange data through clearly defined interfaces and protocols，ensuring thescalabilityand flexibilityof the system.Itcan be known from the testapplication of the distributed controlsystem in disease monitoring thatthe increases inthedevice access density，invaliddata filtering and abnormal identification delay of distributed edge acquisition are 300% ， 30% and 97.5% respectively. After conducting concurrent performance tests on 5000，1000O and 25000 devices，the packet loss rates of the distributed system were 0.03% ， 0.12% and 0.35% respectively. The packet loss rate of the distributed system is relatively low. In the design ofthe disease surveillance informationsystem，compared with the traditional centralized design system， thedistributed control system can achieve large-scale intellgent monitoring of diseases，carry out effcient data processing and analysis to provide support for disease prevention and control.

Key words：distributed control system；disease surveillance information system; centralized design system