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如下是完整目录
3.3 模型的建立 31
3.3.1 概念模型的建立 31
3.3.2 功能模型的建立 44
3.3.2.1 功能建模的目的 44
3.3.2.2 功能建模的原则 45
3.3.2.3 功能建模思路 45
3.3.2.4 功能建模方法 47
3.3.2.5 功能建模结果 55
3.3.3 数据模型的建立 60
3.3.3.1 数据建模目的 61
3.3.3.2．数据建模相关概念 62
3.3.3.3 数据建模思路 65
3.3.3.4 数据元的抽取 67
3.3.3.5 数据集的建立 71
3.3.3.6 标准化数据元 76
3.3.3.7 数据建模结果 81
数据模型的建立
区域卫生信息资源规划过程中最重要，工作难度最大、最复杂的一部分就是数据建模。数据模型指的是采用一定的形式来综合表示数据的组织模式、表示形式及数据间的关系，也是信息的主要载体。数据建模，则主要是实现数据元的标准化的过程，建立起标准化的数据模型有利与实现区域卫生信息系统间跨地域、跨业务的信息共享和业务协同，有利于统一不同部门、不同业务间信息使用者和信息拥有这对共享数据的函义、表示及标识的认识。
根据HISA的规范，把发生在区域卫生服务各个独立机构的业务信息，归纳为区域卫生机构完成整体功能所需要的公共信息、基本服务项目、功能规范及其相互之间的交互作用。所有的区域卫生服务的公共信息要与国家卫生信息标准基础框架一致，区域卫生信息的数据模型也要与国家卫生数据模型一致。应用国家卫生信息数据模型建立区域卫生服务概念数据模型标准，可以提高区域卫生服务软件和信息技术构架的规范化程度，从而更好的实现跨领域、跨部门、跨系统的信息交流、共享和整合。
3.3.3.1 数据建模目的
1、在区域卫生服务领域建立共同的数据标准，包括数据定义、数据类型、代码表及其应用。
2、与国家卫生信息标准制定部门共同建立在卫生管理机构、医疗机构、卫生防疫机构之间的信息交换标准。数据一致性将保证在多个系统之间的数据相互可比和联接。数据一致性是任何一个信息系统优良性的重要特征，这样才能有利于发现不同卫生领域新出现的问题、分析其发展趋势并充分利用信息制定相应的卫生政策。
3、遵照已确定的数据标准和交换标准，构建计算机信息系统，并应用于卫生数据的管理。概念数据模型通过提供可复用的数据结构分析、可复用的数据库设计，以及建立一个可以根据不同的用户需求进行修改的通用初始开发平台，以节省开发时间和费用。
4、信息技术标准的开发在需求分析和设计阶段，可以把概念数据模型作为出发点，以避免各自重复进行数据分析和数据库设计的调研。对于新的需求和必需的修订要专门记录下来，并在概念数据模型常规的维护中体现出来，以便为其他项目开发组重用。
5、使用概念数据模型在区域卫生服务信息系统开发过程中实现数据库设计结构的重用，从而使多个独立应用软件间的数据含义和表达相互一致。这种一致性的促进了不同信息系统之间的数据共享。如果不同信息系统(甚至相同信息系统，不同使用单位)的数据含义和表达相互不一致，要实现数据的共享和重用，就必须做复杂的对照映射和数据转换，概念数据模型的运用可以大大减少这种对照映射和数据转换的工作量。
6、作为不同卫生领域、不同层次收集和整合数据的工具，使区域卫生服务领域的数据符合国家统计报告定义的数据标准，能被其他卫生领域重有，为国家、省和地区卫生机构的合作和所有卫生活动信息交流奠定基础。
3.3.3.2．数据建模相关概念
1、卫生信息框架
卫生信息框架(Health lnformation Framework，HIF)，是在社区卫生服务的层面上，将所有需要收集、存储和发布的卫生信息，在概念上分解为具有清楚隶属关系的可视化的“条块”结构。
江门市卫生信息框架包含以下4个域：
人：反映人的基本信息。“人”可以是单一个体也可以是群体（如一个团体，家庭或者社区)。
环境：反映人在一段时期内所在地点的外部环境信息。包括自然与生态环境、社会与文化环境以及社会经济发展状况。
卫生机构：反映卫生部门、机构、团体的信息，如国家卫生机构的工作方针、政策、各级卫生机构的卫生服务以及与卫生服务相关的资源消耗、效果评价等。
事件／过程(processes)：反映一个事件发生过程产生的全部的信息，通常是在一个时间点或一段时间内发生的所有相关信息。事件可能与人有关(比如生命事件)、与环境有关(比如经济事件)或与卫生部门有关(比如服务事件)。
前面3个域反映的是状态信息，是相对静止的，事件／过程域则反映的是导致状态变化的过程信息，是变化的。只有将状态信息与过程信息分离，才有可能更好地反映前面3个域的相互作用和影响力，既能保持基本信息的稳定性，又能体现区域卫生信息框架的动态性原则，支持不同的信息系统更好地适应不断变化的用户需求。当某一事件发生时，必然触发人、环境或卫生机构3个域的状态发生改变，并且是3个域之间相互作用的结果。一个事件、某种状态或单纯的时间延续就可以诱发另一个事件，见图3.3.3.2-1。
图3.3.3.2-1域之间相互关系示意图
2、数据模型
信息框架明确了区域卫生信息的范围及其分类，可按照卫生机构及其它有关方面不同的目的和需要，对信息进行管理和描述。但信息框架只是在不同职能卫生机构和业务领域之间采用统一概念来表达信息的开始，还需要进一步明确收集哪些数据才能获取所需的信息。因此，需要把信息框架和与之相关的分类转化成数据模型，这种模型可以与卫生信息系统的架构联系起来，并与反映系统架构的特定信息集合，如电子健康记录结合起来。只有把信息框架进一步延伸为数据模型，在通用的语义标准(GlobeSemanticStandard)基础上，才能把相关的信息标准实际用于信息系统的开发和数据的采集与分析利用。该框架适合于卫生信息标准的研制人员、卫生信息系统的开发者和维护者人员。
数据模型在概念层次上把数据划分为9个超级实体(最高层)，详见图3.3.3.2-2。9个超级实体中除事件以外，其他8个超级实体反映的是状态信息，是相对静止的，而事件反映的是导致状态改变的过程信息，所以它们均是以事件为中心的。
图3.3.3.2-2 数据模型的超级实体
按照层次关系，一个超级实体可以划分为若干今实体，一个实体还可划分为若干子实体，实体的层次越低，其内涵越局限、内容越具体。每个层次的实体的属性用相应的数据元对其进行描述。
超级实体：参与者，包括组成卫生服务体系或与卫生服务有关的所有个人、团体和组织，可以是卫生服务的接受者、提供者、投资者等。
子实体—1：机构、集体、个体
子实体-2：一般特征、健康状况、认知
子实体—3：人口与生物学特征、社会特征、生活与行为特征、居住特征、母婴特征、
体格特征、文化特征、社会保障特征、劳动力特征、法律特征、教育特征、其他特征。
3.3.3.3 数据建模思路
第一步，按照“顶层设计”定义好两大领域数据集。按照概念模型和业务模型的定义，我市制定了两个领域的数据集，包括一是医疗救治数据集，主要是针对医疗机构对人健康问题的一系列干预措施所提取的相关数据，例如：患者病历信息数据、患者手术信息数据、患者用血信息数据、患者检查检验信息数据等等；二是公共卫生数据集，主要是针对人群健康问题的一系列干预措施的相关数据，例如：传染病个人监测数据、新生儿破伤风疑似病例监测数据、儿童预防接种基本信息、孕产期保健服务管理信息、孕产妇死亡报告管理等等。
第二步，进行原始数据项收集整理。区域卫生信息数据项分散在不同业务活动的层次和领域，根据卫生部饶克勤主任的指示，以三维概念模型为指导思想，以功能模型为研究范围，按照第一步定义的三大领域收集起所有相关的表单卡册，并从表单卡册中提取出与人的健康和疾病管理直接相关的数据项。这个阶段最核心的思想必须牢固把握以人为本，健康、疾病管理的核心思想，收集的数据项必须直接与人的健康问题直接相关。
第三步，数据项的初步筛选。原始数据项中存在大量重复的数据项，为了确保数据项的唯一性，排除本业务领域中不同数据子集中的重复项目，我市项目组的成员将原始收集进行重复数据项的筛查，删除去重复的数据项，并记录下各数据项所应用到的位置。
第四步，数据元的标准化。所有数据项进行初步筛选后，就要进行数据的标准化，数据标准化是一种按照预定规程对共享数据实施规范化管理的过程。数据标准化的对象是数据元，数据元是通过定义、标识、表示以及允许值等一系列属性描述的数据单元，是数据库中表达试题及其属性的标识符。数据规范化阶段是数据标准化的关键和核心，该阶段是针对数据元素进行提取、规范化及管理的过程。
第五步，提取公用数据集。对于各业务活动中常用的数据元，我们提取出来作为公用数据集，并作为区域卫生信息资源规划关注的重点。
3.3.3.4 数据元的抽取
无论是业务过程还是业务活动都必然的与数据发生联系。只有经过数据分析的关联才能较完善的建立起业务模型。信息工程的数据需求分析体现了面向数据的思想方法，从用户视图的调查研究入手，要求两类人员密切合作，认真分析区域卫生服务管理层次业务工作的信息需求。
区域卫生服务信息系统基本数据集建立于区域卫生信息框架(概念数据模型的基础上，以区域卫生信息的需求分析为基本方法，从区域卫生服务功能要求出发，确定区域卫生服务功能体系，从而确定区域卫生活动项目(表)，对区域卫生活动进行数据需求分析，完成对区域卫生数据的整理、归类，以数据模型为框架抽取数据元，对数据元进行规范和著录等。
数据元抽取的过程为：
1、建立原始数据项的用户视图
用户视图是一些数据的集合，它反映了最终用户读数据实体的看法，它包括各种各样的原始单证、报表、账册、屏幕数据格式等等。用户视图不仅是数据的载体，还是数据的传输介质，甚至是数据处理的工具。用户视图可分为输入大类、存储大类和输出大类三类。用户视图的定义和规范化表述应当包括：用户视图标示、用户视图名称、用户视图组成和主码。
要求区域卫生相关业务人员和计算机工作人员密切合作，建立全局的观点，根据区域卫生服务功能业务模型中的业务过程和业务活动进行深入的调查研究，收集用户视图。然后对用户视图进行分类和登记。用户视图的定义和规范化表述应当包括：
用户视图标识——对用户视图整理和分析过程中的一种编码；
用户视图名称——用一短语标示用户视图的意义利用途
用户视图组成——数据项
2、原始数据项归类
对每一用户视图的数据项进行登记，用户视图的数据项应当是“数据元素”(最小的不可以再分的数据单元)，而不是复合数据项。在对用户视图的数据项组成进行登记时不能照抄，必须进行用户视图和数据结构的规范。
根据数据模型的实体分类，将每个用户视图中的基本数据项逐——归类，并以UML对象图表示。图3.3.3.4-1是健康教育原始记录的用户视图。
图3.3.3.4-1 健康教育原始记录的用户视图
3、对经过归类的数据元素进行抽象，例如原表中的单位负责人、填表人等涉及到填写人员姓名的信息条目抽象为姓名和参与者类型两个数据元，在参与者类型这个数据元的定义中，将1定义为单位负责人、2定义为填表人、3定义为．．．．,在以后的应用中，我们只要将这两个数据元连用就可以表示所有关于这一类的信息。再比如社区卫生服务机构收入可以包括财政补助收入、专项补助收入、上级补助收入、业务收入、经营收入等等，我们可以用收入和收入类型两个数据元表示这些信息，然后在收入类型这一数据元中定义可能的收入类型，在将这两个数据元连用就可以表示所有关于收入的信息。这样就可以将原有信息条目抽象整理成可以提取的数据元。
抽象后的业务表仍然用对象图表示(图3.3.3.4-2)，对象图是由类和属性及其类之间的相互关系构成的。类是具有相同属性、操作、关系的对象集合的总称。通常在UML中类被画成矩形。每个类都有一个名字用来区分其它的类，有一个或多个属性、操作和关系。属性通常用于无标题的单纯数值，如数字或字符串，关系用于具有标识的对象间的连接。类的属性放在类名字的一下方，用来描述该类的对象所具有的特征。每个属性由一个名称和一个数据类型组成，属性的名称表明了属性含义，数据类型扩展了属性的定义，表示属性取值的值域，有可能是有限的(如布尔类型值)，有可能是无限的(如整数类型值)。
数据类型的定义确保属性的含义能被完全、确切的表达。当在数据交换时，如果没有对数据类型进行标准化的定义，就不能确定代表属性的这个数据(可能是一个数字、一个布尔值、一个字符或字符串)确切的含义。 |
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楼主: guosenjun
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发表于 2005-2-10 15:48
