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文檔簡介
1、第一章綜管數(shù)據(jù)中心建設1.1數(shù)據(jù)采集標準內(nèi)容標準采集數(shù)據(jù)集基于診療EMR2.0標準和公衛(wèi)市標準進行數(shù)據(jù)對接和采集工作,提供手工填報指標的標準錄入接口。提供字典上傳、字典對照和使用功能,同時提供擴展采集范圍和內(nèi)容的標準接口。1.2數(shù)據(jù)交集與交換管理內(nèi)容數(shù)據(jù)源層數(shù)據(jù)處理房數(shù)據(jù)倉庫層:主題集市層綜合管理平臺系統(tǒng)前端應用層元數(shù)據(jù)管理元數(shù)據(jù)管理公共衛(wèi)生分析家庭醫(yī)生分析全面饋算管理基分析績效管理家庭醫(yī)生統(tǒng)一門戶隕算委如管理員安全&數(shù)據(jù)保密系統(tǒng)管理數(shù)據(jù)中心的原始數(shù)據(jù)依據(jù)信息安全交換原則采自各醫(yī)院信息系統(tǒng)的各個應用子系統(tǒng),按照標準數(shù)據(jù)集經(jīng)過相關的處理、整理成為標準數(shù)據(jù)后分門別類進行存儲,形成數(shù)據(jù)中心的
2、各個資源數(shù)據(jù)庫,最后通過優(yōu)化數(shù)據(jù)模型、形成各業(yè)務主題集市,包括基本診療主題庫、公共衛(wèi)生主題庫、家庭醫(yī)生主題庫等。醫(yī)院管理中心信息平臺數(shù)據(jù)采集的提取、轉(zhuǎn)換、加載使用ETL工具實現(xiàn)。ETL負責數(shù)據(jù)抽取(Extract)、清洗(Cleaning)、轉(zhuǎn)換(Transform)>裝載(Load)等處理,是構建綜管數(shù)據(jù)中心的重要一環(huán)。ETL將分布的、異構數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)如關系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)文件等抽取到臨時中間層后進行清洗、轉(zhuǎn)換、集成,最后加載到數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市中,成為聯(lián)機分析處理數(shù)據(jù)挖掘的基礎。針對不同采集模型設置不同采集時間,采集周期,從而錯開各個業(yè)務模型數(shù)據(jù)采集時間點,避開系統(tǒng)運行高峰期,避免影
3、響醫(yī)院業(yè)務系統(tǒng)的運行1.3指標管理數(shù)據(jù)庫內(nèi)容指標管理數(shù)據(jù)庫(主題集市)內(nèi)集中存放著經(jīng)過標準化處理以后形成的、按管理主題門類組織的標準管理指標數(shù)據(jù)信息,管理指標數(shù)據(jù)是按照統(tǒng)一的口徑將業(yè)務數(shù)據(jù)庫的清洗匯總后形成的。管理指標數(shù)據(jù)庫可用于醫(yī)療綜合管理、質(zhì)量監(jiān)測、績效考核和成木核算等應用。為快速的展示各種業(yè)務統(tǒng)計分析的報表及結(jié)果,必須首先對不同來源的數(shù)據(jù)按照主題的方式來進行組織和處理,按照業(yè)務統(tǒng)計分析的需求搭建數(shù)據(jù)倉庫,實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的多維管理。數(shù)據(jù)倉庫包括相應的事實表和維度表,基于上述業(yè)務統(tǒng)計分析的要求,可采用多個面向不同主題的事實表共享維度表的“星型”數(shù)據(jù)倉庫模型。數(shù)據(jù)倉庫的建立,有利于后期對數(shù)據(jù)的高效應用,采取“ODS庫(數(shù)據(jù)處理層)數(shù)據(jù)倉庫主題集市”的三級架構。1.4采集調(diào)度與監(jiān)控內(nèi)容采集調(diào)度是根據(jù)對各個模型的采集周期進行集中管理,統(tǒng)一管理各個模型在各醫(yī)院的采集時間,啟動、停止各個采集模型。采集監(jiān)控是對數(shù)據(jù)的采集過程進行監(jiān)控,數(shù)據(jù)采集成功、失敗明細情況監(jiān)控,形成數(shù)據(jù)采集日志,對失敗的數(shù)據(jù)采用重新采集,控制整體數(shù)據(jù)采集質(zhì)量,并根據(jù)數(shù)據(jù)采集監(jiān)控結(jié)果完善數(shù)據(jù)采集配置方案。1.5數(shù)據(jù)質(zhì)控管理內(nèi)容對數(shù)據(jù)從醫(yī)療機構、公衛(wèi)數(shù)據(jù)下推到前置機,前置機到中心端的數(shù)據(jù)交換傳輸情況進行跟蹤,按照校驗規(guī)則對數(shù)據(jù)進行字段級及表級關系進行校驗,同時輸出數(shù)據(jù)校
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