现代电子技术
Modern Electronics Technique
2018年11月1日第41卷第21期
0引言
随着信息化技术的不断更新，对医院传统信息化管理系统带来诸多挑战，传统医院信息化管理系统可以为医院提供信息管理服务，但存在管理系统数据单一读取，造成系统功能不健全的问题[1⁃2]。为此设计基于大数据分析的医院信息化管理系统。利用大数据分析方法，对大量患者、医护人员进行海量数据统计行为分析，准确地获取传统医院信息管理系统的数据读取盲点。建立多模块数据读取机制，提取管理数据信息读取路径，能够将盲点数据与读取路径进行结合，使用B/S 模式结构实现多路径的设置，调整EIP 传输协议承接多路径读取方式，通过SQL 代码的数据读取模式设置，实现多路径读取的医院信息化管理系统设计。通过系统仿真实验模拟系统运行，实验结果表明，本文设计的基于大数 据分析的医院信息化管理系统，能够以大数据分析为基础，实现数据多路径读取的信息化管理。
1信息化管理系统结构设计
使用大数据分析方法，获取传统医院信息管理系统
的数据读取盲点，大数据分支过程中，将医院中各科室的数据信息机制进行统计。在数据分析过程中发现，当双向信息进行读取时，会有部分信息被忽略，由于数据特征的管理过程中会使用相应的数据，因此进行盲点分析方便数据的多路径读取[3⁃4]。
经过读取盲点的分析，将读取数据以及读取方式进行维度标记[5]。建立多模块数据读取机制，将读取信息进行分配识别，将结构模块进行分散构建，实现多模块平行焦距化。方便数据读取过程中能够以多种路径进行读取[6⁃7]。多模块数据读取机制能够实现点对点的多路径选择，能够实现同路径的导向矢流，导向矢流保证信息在任何一个路径受到阻力时，仍然能够达到指定的
基于大数据分析的医院信息化管理系统
吴
南，魏
巍
（哈励逊国际和平医院，河北衡水
053000）
摘
要：针对传统医院信息管理系统能够为医院提供信息管理服务，但存在管理数据只能单一读取的问题，设计基于
大数据分析的医院信息化管理系统。利用大数据分析获取医院信息管理数据读取盲点；建立多模块数据读取机制，提取管理数据信息读取路径；使用B/S 模式结构实现多路径的信息读取，调整EIP 传输协议承接多路径读取方式，通过SQL 代码的数据读取模式设置，实现医院信息化管理系统设计。仿真实验结果表明，设计的医院信息化管理系统能够实现数据的多项读取管理。
关键词：大数据分析；医院信息管理；管理系统；EIP 协议；B/S 模式；数据读取中图分类号：TN913⁃34
文献标识码：A
文章编号：1004⁃373X （2018）21⁃0033⁃04
Hospital information management system based on big data analysis
WU Nan ，WEI Wei
（Harrison International Peace Hospital ，Hengshui 053000，China ）
Abstract ：The traditional hospital information management system can provide information management services for hospitals ，but has the problem of single reading of management data.Therefore ，the hospital information management system based on big data analysis is designed.In this design ，the big data analysis is used to obtain the blind spot of hospital information management data ；the multi⁃module data reading mechanism is established to extract the information reading path of management data ；the B/S mode structure is used to realize the multipath information reading ，the EIP transmission protocol is adjusted to undertake the multipath reading mode ，and the data reading mode of SQL code is set to realize the design of hospital information management system.The simulation results show that the designed hospital information management system can realize the multi⁃data reading management.
Keywords ：big data analysis ；hospital information management ；management system ；EIP protocol ；B/S mode ；data reading
收稿日期：2018⁃01⁃12
修回日期：2018⁃04⁃18
DOI ：10.16652/j.issn.1004⁃373x.2018.21.008
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现代电子技术
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信息源上，实现读取资源交流与管理功能多向性[8]。在大数据分析技术上，能够对不同时段不同门类管理信息源进行充分合理的调用读取，每一模块的数据都能够以多路径进行传递[9⁃10]。模块之间的互动关系变得多样化，方便信息化的管理。本文设计的信息化管理系统结构图如图1
所示。幼猪
图1信息化管理系统结构流程图Fig.1Structure flow chart of information
management system
经过多模块的建立能够实现多路径的选择，使用模块信息网络连接串联每一个模块，对管理数据信息读取路径进行提取，能够方便信息化管理过程中的数据统计，管理功能的实现其实是数据的调用统计过程[11]。提取后的路径能够以数据形式进行标记，方便对数据读取过程进行管理，对各个读取路径进行综合分配，保证读取信息的完整性以及有效性。
2医院信息管理系统的实现
利用B/S 结构承载多路径的数据读取过程，B/S 结
构是将医院信息管理功能模块与核心数据模块都加载到服务器上，B/S 结构的特点是能够连接多数据的形式，因此，B/S 结构是承接多路径的数据读取唯一能够使用的系统结构。多路径的数据读取与单路径的数据读取是不同的，需要对EIP 协议进行优化，优化的EIP 协议描述如表1所示。
优化后的EIP 传输协议将中心服务器与路径模块进行连接，每一个数据模块的相互过程都需要EIP 传输协议。本文设计的硬件连接构架如图2所示。
在数据读取过程中，需要对关键数据进行描述，实现读取的信息化管理运行，采用SQL 代码进行数据读取模式设置，便可以实现医院信息化管理系统的多路径读
取[15]，其关键数据描述过程如表2所示。
表1EIP 传输协议描述过程
Table 1Description of EIP transmission protocol
序号123456
名称UPLOAD DOWNLOAD FAST_RUN PREC_RUN RUN_STOP SETUP_SEND
描述
多路径上载，主机询问
从机静态设置参数多路径下载，从主机多路径传输设置参数给设备
用户信息的获取与多路径识别科室发射信号，进行多路径下途径传递文本、影像、数据的
多路径传递海量信息行为分析、服务主机与各科室
发送方主机主机各科室各科室各科室大数据
起始字节53H A2H B2H B3H 52H
C2H
图2硬件连接构架示意图
Fig.2Schematic diagram of hardware
connection architecture 表2关键数据描述过程Table 2Description of key data
字段名
users
check
pharmacy surgery
finance dispatching
数据类型text
conditions text text numerical command
长度246464242424
允许为空
否是是是否否
中文字段名用户信息检查项目有效字段传输字段信息字段管理字段
按照表2所示的数据描述表，执行数据读取模式设置的SQL 代码如下：
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>typedef struct {
int *elem ；int length ；}SqList ；
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{
int *q,*newbase ；
if （L.length>=L.listsize ）
电量控制int Delete （SqList &L ，int i ，int &e ）
while （scanf （"%d"，&m ）!=EOF&&m!=0）if （S.top==S.base ）return 0；while （scanf （"%d"，&n ）!=EOF&&n!=0）S.top=S.base ；if （!S.base ）exit （-2）；char *base ；
}SqList ；return 0；
经过SQL 语句的设置，实现医院信息管理系统读取信息模式调整，完成信息化的多路径选择。通过结构的构建以及路径的选择，解决单路径的数据读取问题。
3
系统仿真实验
cdth3.1
实验准备
本文采用仿真实验模拟运行的方式，利用仿真数据源对设计的系统进行全天时段模拟访问，其数据源来自大数据模拟。模拟不同患者信息、医生访问数据等，使用传统医院信息化管理系统与本文设计的医院信息化管理系统进行对比测试。
实验要求应用不同的信息管理系统，对同一模拟数据源进行读取。测得各个系统的系统读取完备指数、系统数据利用率以及系统数据读取稳定性。3.2
系统读取完备指数测试
系统读取完备指数是衡量管理系统数据读取是否完整的参数。对不同测试源进行条件测试，判断信息管理系统能否完成多项数据的完整读取，完成一次完整读取记录模块记录1分，不能完成则不计分。通过分数与总测试次数进行条件比值计算，得出相应的系统读取完备指数，用WBZS 表示。其中WBZS 大于60%，代表该系统可以进行基础读取；WBZS 大于80%，代表该系统可以很好地完成数据读取；WBZS 大于90%，代表该系统可以全面地完成多数据的读取；WBZS 低于50%，代表该系统不能完成数据读取。通过系统读取完备指数测试，绘制统计出系统读取完备指数图，如图3
所示。
图3系统读取完备指数图
Fig.3Complete exponential diagram read by system电源转换电路
通过分析系统读取完备指数图可得出，传统信息管
理系统不同科室的完备指数均在50%~60%，在工作科室内存在一部分无法完整读取的数据。其中骨科WBZS 指数较高，能够完成该科室数据读取，但其他部门均低于正常读取标准水平，表明传统医院信息化管理系统在数据读取过程中不是很健全。基于大数据分析的医院信息化管理系统在对不同科室进行数据读取中，平均完备指数均超80%，部分科室完备指数可达90%以上，各科室的读取数据基本相同。说明本文所设计的医院信息化管理系统具有较高的完备指数以及良好的数据读取能力。3.3
系统数据利用率实验
系统数据利用率是承接系统读取完备指数测试结果的实验，统计系统数据利用率，检测读取功能是否存在不足。系统数据利用率用LYL 表示。其中LYL 大于50%，代表该系统功能饱和率为50%；LYL 大于80%，代表该系统功能具有良好的信息利用率，系统性能运行稳
定；LYL 低于50%，代表该系统的信息利用率较低，信息利用程度有限。通过系统数据利用率测试，统计得出系统数据利用率曲线，如图4
所示。
图4系统数据利用率曲线
Fig.4Utilization curves of system data
通过分析系统数据利用率曲线可得出，传统信息管理系统整体信息利用率不高，其中上午时就诊高峰时间段与下午就诊高峰时间段信息利用率明显下降。其最高利用率为14点时间段，LYL 为62%，最低信息利用率为12点时间段，LYL 为48%，平均LYL 为51.5%。基于大数据分析的医院信息化管理系统，在上午就诊高峰时间段与下午就诊高峰时间段，信息利用率明显处于高利用运行状态，全天最低信息利用率出现在早上上班8点时间段与下午上班14点段，LYL 分别为81%和89%。其余时间段LYL 均高于90%，全天平均信息利用率为95%。因此，本文设计的医院信息化管理系统在全天运行时段具有较高的信息利用率，并且运行平稳。3.4
系统数据读取稳定性实验
系统数据读取稳定性实验是检验信息管理系统读
取的稳定性，用WDXS 代表读取稳定性。WDXS 大于60%，代表该系统读取稳定性一般，可以完成信息简单
吴南，等：基于大数据分析的医院信息化管理系统35
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读取工作；WDXS 大于80%，代表该系统读取稳定性较高，可以流畅且稳定地完成高流程的信息读取工作；WDXS 低于60%，代表该系统读取稳定性较差，不能完成系统信息读取工作。系统数据读取稳定性曲线对比
结果，如图5
所示。
图5系统数据读取稳定性曲线对比结果Fig.5Comparison results of stability curves
of system data reading
通过系统数据读取稳定性曲线分析可以得出，传统信息管理系统在刚刚启动时具有较高的读取稳定性，随着运行时间的增加，系统运行信息变多后不确定性升高。特别是在10点时间段、12点时间段以及14点时间段出现3次波峰波谷值。最低WDXS 出现在17点段，为42%。全天平均WDXS 为58%，平均WDXS 低于60%，传统信息化管理系统信息读取稳定性较差，不能完成多信息的读取工作。基于大数据分析的医院信息化管理
系统全天运行稳定，其平均WDXS 为92%，读取运行稳定。全天出现一次波谷值，在12点时间段，其WDXS 为80%，可以良好地完成信息读取工作。
4结语
本文通过优化信息系统结构升级软件，实现基于大数据分析的医院信息化管理系统设计。通过系统仿真实验结果表明，设计的医院信息化管理系统能够进行多路径的数据信息管理，摒弃传统单数据读取模式，有效地提升信息化管理水平。
参
考
文
献
verticalsync[1]冯骞.医疗设备信息管理系统的设计与实现[J].现代电子技
术，2017，40（1）：92⁃94.
FENG Qian.Design and implementation of medical facility in⁃formation management system [J].Modern electronics tech⁃nique ，2017，40（1）：92⁃94.
[2]何英剑，李晓婷，李金锋.大数据时代信息化管理平台在医院
专科建设中的价值[J].中国医院管理，2017，37（3）：64⁃65.HE Yingjian ，LI Xiaoting ，LI Jinfeng.Value of informationiza⁃tion management platform on hospital specialty construction in the era of big data [J].Chinese hospital management ，2017，37
（3）：64⁃65.
[3]刘香兰.煤矿安全生产大数据分析与管理平台设计研究[J].煤
炭工程，2017，49（6）：32⁃35.
LIU Xianglan.Design and research of big data analysis and management platform for coal mine safety production [J].Coal engineering ，2017，49（6）：32⁃35.
[4]张斌，彭其渊.基于大数据的铁路客户关系管理系统设计研究
[J].铁道运输与经济，2017，39（6）：42⁃48.
ZHANG Bin ，PENG Qiyuan.Design of railway customer rela⁃tionship management system based on big data [J].Railway transport and economy ，2017，39（6）：42⁃48.
[5]陈小莉.基于大数据的计算机数据挖掘技术在档案管理系统
中的研究应用[J].计算机通信，2017（2）：142⁃145.
CHEN Xiaoli.Application of computer data mining based on big data in file management system [J].China computer &com⁃munication ，2017（2）：142⁃145.
[6]黄小龙，罗旭，汪鹏.基于健康医疗大数据的精准诊疗实施路
径探讨[J].中华医院管理杂志，2017，33（5）：369⁃372.
HUANG Xiaolong ，LUO Xu ，WANG Peng.Implementation ap⁃proach discussion for precise medicine based on healthcare big data [J].Chinese journal of hospital administration ，2017，33
（5）：369⁃372.
[7]张会平，邓凯，杨国富.面向大数据应用的领域信息系统互操
作能力研究：基于中美健康领域的比较分析[J].现代情报，2017，37（5）：145⁃150.
ZHANG Huiping ，DENG Kai ，YANG Guofu.Research on filed information systems interoperability oriented to big data application based on a comparative analysis of the health field in China and the USA [J].Modern information ，2017，37（5）：145⁃150.
[8]SHON H S ，HAN S H ，KIM K A ，et al.Proposal reviewer re⁃
commendation system based on big data for a national research management institute [J].Journal of information science ，2017，43（2）：147⁃158.
[9]ZHAO Y ，LIU P ，WANG Z ，et al.Fault and defect diagnosis
of battery for electric vehicles based on big data analysis me ⁃thods [J].Applied energy ，2017（1）：354⁃362.
[10]ZHANG D.High⁃speed train control system big data analysis
based on the fuzzy RDF model and uncertain reasoning [J].In⁃ternational journal of computers communications &control ，2017，12（4）：577⁃591.
[11]HUANG Y F ，CHANG S H.Mining optimum models of gene⁃
rating solar power based on big data analysis [J].Solar energy ，
2017，155：224⁃232.
作者简介：吴
南（1982—），男，河北衡水人，工程师，研究方向为医院信息化。
魏
巍（1982—），男，河北衡水人，研究生，主治医师，研究方向为膝关节骨性关节炎阶梯。
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