基于openEHR的临床数据中心设计与实现

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临床数据中心(Clinical Data Repository, CDR)是将分散在电子病历系统、计算机医嘱管理系统、检验信息系统、医学影像归档系统等不同信息系统中的临床数据集中起来进行统一管理和提供数据访问的核心系统。传统的CDR大多都是基于单层模型进行设计与开发,通过调研相关的临床数据需求,设计系统模型,实现具体的数据存储结构和访问接口,直接将信息模型和领域概念一起硬编码进软件和数据库模型中,这样的CDR系统规模庞大,维护难度高。而且随着医疗领域知识和需求的变化,需要对CDR系统的模型进行重新设计和修改,频繁的变化将会耗费大量的人力和物力。为了解决以上问题,本论文采用openEHR规范提出的两层模型方法来设计与开发CDR,将信息模型和领域知识模型分离。开发人员只需实现参考模型部分,医疗专家通过直接定义领域知识模型来描述需求,CDR系统将领域知识模型自动地转换为相应的信息模型、存储结构以及访问接口。这样,需求的变化就可以由医疗专家直接修改知识模型来完成,而无需对整个CDR进行重新设计与修改。本论文的主要工作包括:1)分析openEHR规范两层模型方法、健康处理平台及其组成部分(包括参考模型、原型、模板和原型定义语言等),调研openEHR规范在相关方面的应用现状,最后提出本论文的CDR设计方案;2)调研基于openEHR的存储方案,在原型关系映射方法的基础上进行改进,实现领域知识模型到具体数据库存储结构的自动化、智能化转换,使得底层复杂的数据库结构和关系对医疗专家透明,让医疗专家可以专注于对领域知识模型的修改和完善;3)调研原型查询语言(Archetype Query Language, AQL),在AQL的基础上进行改进,实现基于领域知识模型的数据查询,使得医护人员可以基于模型对具体的临床数据进行查询,而无需事先了解具体的数据库结构,并且支持与SQL类似的灵活查询条件,如AND, OR, MATCHES和小括号等;4)设计与开发CDR系统,实现2)中的数据存储和3)中的数据访问功能,同时提供对领域知识模型完整生命周期的管理,使模型的创建、修改、提交、审核和部署等都可以在该系统中完成。通过CDR系统在两个实验场景的应用,验证了本论文基于openEHR设计与开发的CDR可以适应不断增长和快速变化的临床数据需求,提高临床数据的利用率。目前,该CDR系统已在国内某三甲医院投入实际使用,用户在系统中操作的知识模型成功映射为相应的数据库结构,医疗集成视图等上层应用可以通过数据访问接口操作具体的临床数据。
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