CN107978362A - 在医院网络中利用数据分布的查询 - Google Patents

Abstract

本公开的实施例涉及在医院网络中利用数据分布的查询。一种用于在一个商业智能应用与一个或多个数据源之间进行协商的系统和方法。使用一个数据元模型来接收、标识和存储来自多个设备的业务数据，这样的数据元模型随着多个设备和医院环境的改变而被更新。数据元模型允许商业智能应用与医院数据源进行协商，以访问用于评估的相关数据。该数据元模型包括可随时间配置、更新、适应和演进的一个对象模型。

Description

在医院网络中利用数据分布的查询

技术领域

本实施例涉及将多个商业智能应用集成到一个医院网络中。

背景技术

医院、诊断中心和医学成像中心可以使用多种类型的装备。多样化的成像或扫描设备的集合可用于向患者提供服务和/或辅助诊断。单个医院例如可以提供X射线检查、计算机断层显像(CT)成像、超声、磁共振成像(MRI)、正电子发射断层显像(PET)成像、介入放射以及其他过程或成像技术。每个过程可能涉及一个或多个机器、一个或多个成像设备以及一个或多个工作流。

为了了解医院运营业务、执行程序或操作其设备的进行程度，多种商业智能应用可以被用于评估临床工作流和医院环境。商业智能应用的挑战在于标识与分析相关的数据。医院环境的复杂性包括：多种类型的设备和数据、数据和布局的不断改变、数据存储位置的差异以及数据与医院之间的关系，这种复杂性使相关数据的标识成为难题。商业智能应用可能无法与医院的数据源进行协商，从而无法获取相关数据。此外，即使先前已经建立了从商业智能应用到相关数据的连接，相关方面(组织结构、设备特性、医疗考虑和规划细节)的更新可能会抑制这些应用访问相关数据的能力。

发明内容

所提供的实施例允许商业智能应用访问相关数据。使用一个数据元模型来接收、标识和存储来自多个设备的业务数据，这样的数据元模型随着多个设备和医院环境的改变而被更新。数据元模型允许商业智能应用与医院数据源进行协商，以访问用于评估的相关数据。该数据元模型包括可随时间配置、更新、适应和演进的一个对象模型。数据元模型由商业智能应用调用，以便处理存储器位置、数据格式和/或数据源差异中的改变和/或多样性。

在一个方面，提供了一种用于将一个或多个商业智能应用集成到一个医院网络中的系统。该系统包括一个或多个医学设备、一个面向对象的数据存储库、一个用户界面和一个数据元处理器。在医院中的一个或多个医学设备被配置为生成数据。数据存储库被配置为存储数据。用户界面被配置为：使用该数据来执行一个或多个商业智能应用。数据元处理器被配置为：从一个或多个医学设备接收数据，标识该数据的属性，并且将该数据与对象标识符一起存储在数据存储库中，该对象标识符基于以下项而被生成：数据的属性，一个或多个医学设备的队列图，以及医院网络的场地图。用户界面被配置为：使用对象标识符，来从数据存储库检索数据。

在第二方面，提供了一种方法，用于将一个或多个商业智能应用集成到医院网络中。业务数据由多个医学设备生成。业务数据的多个数据源和多个数据属性被标识。数据元模型被生成。该数据元模型包括多个对象标识符，这些对象标识符描述：业务数据包含哪些内容，以及业务数据被存储在何处。一个请求从一个商业智能应用被接收。数据的对象标识符由数据元模型提供。

在第三方面，提供了一种方法，用于更新数据元模型。与医学设备相关的业务数据被接收。数据元模型中与该业务数据相关的一个对象被标识。业务数据的一个或多个更新被标识。该对象利用这样的一个或多个更新而被更新。一个或多个商业智能应用的一条或多条数据路径被更新。

本发明由所附权利要求限定，并且本节中的任何内容都不应被视为对这些权利要求的限制。本发明的其它方面和优点将在下文结合具体实施方式进行讨论，并且随后可以独立地或相结合地被要求保护。

附图说明

部件和附图不一定按比例绘制；相反，重点在于说明本发明的原理。此外，在附图中，相同的附图标记贯穿不同视图均表示相应部分。

图1描绘了将商业智能集成到一个医学环境中的一个示例系统。

图2描绘了图1的系统的一个示例数据元服务器。

图3描绘了一个数据元模型的一个示例结构。

图4描绘了用于在一个商业智能应用与一个或多个数据源之间进行协商的示例工作流。

图5描绘了用于更新多个商业智能应用的一个数据元模型的一个示例工作流。

图6描绘了用于对使用数据元模型来访问医院网络中的数据的多个商业智能应用进行编码的一个示例图形用户界面。

具体实施方式

商业智能应用可以用于通过使用来自多个不同来源的数据来对一种运营(例如，医院或医疗组)进行评估。例如，一个医院可能会产生大量与不同过程相关的、不同格式的数据。多个商业智能应用从大量数据中选择相关数据，以生成对该医院的运营的分析。为了获取相关数据，要确定数据的标识。一旦相关数据被标识，商业智能应用便可以连接到或访问相关数据，这些数据可能位于许多不同的位置。

商业智能应用的一个示例是如下应用，该应用评估医院中的CT扫描仪的检查持续时间和患者变化。从该商业智能应用获取的分析例如可以指示：工作流中的变化可能会引起较短的周转时间，并因而使医院能够更有效地运行。为了执行该评估，商业智能应用需要：来自每个CT扫描仪的数据、与扫描中所使用的工作流相关的数据、可能的患者数据、和/或与医院环境(例如，参与每次扫描的员工或个人)相关的数据。商业智能应用可以来源于第三方，并且可能无法标识该医院的物理和组织结构。例如，商业智能应用可以已经被写成或被设计用于不同的医院。即使仅考虑扫描数据，针对不同CT扫描仪、不同临床工作流、医院网络中的不同位置、不同用户等，也可能存在多种不同类型或格式的数据。针对每个过程，除了具有不同设备之外，每个不同医院或场地(例如对于多场地医院系统而言)可能具有不同协议或工作流。由第三方制作的商业智能应用可能无法访问或标识用于进行一次适当评估所需的每条单独的数据。因此，难以制作一个用于在不同医院或场地运行的商业智能应用。

可以创建一个定制商业智能应用，用于以特定方式来匹配特定医院的设置。定制设置包括用于每个医院或场地的额外时间，并且可能无法提供多个场地或多个医院之间的可比较评估。另外，即使该应用最初可以正常运行，该应用的任何相关方面(组织结构、设备特性、医疗考虑和规划细节)的更新可能会发生。在开发阶段的初步匹配可能不是最新的，并且可能不总是有效和不总是高效。因此，随着该医院网络的更新和改变，该商业智能应用的效能可能会随时间而降低。每次更新可能都需要重写或重新加工该应用。即使设备或协议的一个小改变也可能会变更准确评估所需要的信息的可用性。特定于项目的解决方案会造成持续不兼容性，并且需要适应于现场未知改变，这要求开发团队在场。

本文提供的多个系统和方法允许商业智能应用得以有效地制作和部署在医院处。使用数据元模型来标识和存储用于该商业智能应用的相关数据，该数据元模型随着多个设备和医院环境的改变而被更新。数据元模型允许该商业智能应用与多个医院数据源无缝协商，以访问相关数据。该数据元模型包括可随时间配置、更新、适应和演进的对象模型。通过分析来自多个数据源的传入数据，可以对数据元模型进行全自动化后台维护。通过允许运行时执行(可能利用用户界面而生成的)多个评估，数据元模型代替了商业智能应用的代码的手动开发。通过专用模块以及监控现场改变，数据元模型和用户界面被自动保持为最新。这些更新使用一组图改变，这些图改变由数据元模型和维护多个图的模块自动检测。这些更新由所有图及其实体的历史功能支持，以允许对这些改变进行查询。这些改变可以是可追踪的。

一个用户界面可以访问该数据元模型，以创建一个定制的、充分的商业智能评估报告。该用户界面允许以有引导的方式、跨所有或多个数据源、利用对队列图、场地图和业务数据图改变的自动重新适应，来建立评估，以作为已有评估的自动维护。第三方应用集成是自动化的(例如，来自外部源的、用于基准测试的新功能可以被实施，而无需另外编码)。具有预先配置的一组能力和/或功能的第三方应用可以与数据元模型进行协商，来允许在用户界面和更新过程二者中的自动化集成。

本公开的实施例可以被实施，以优化一个医院系统，从而带来计算系统的改进。这些实施例提高了在医院网络中或在医院网络上运行的商业智能应用的效率并改善了功能。所提高的效率和资源使用可以引起：更少的设置(更少的设备数量)、更少的错误、以及对商业智能应用和系统的更少维护。

图1描绘了一个用于将商业智能集成到医学环境中的系统。该系统包括一个或多个医学设备105，这些医学设备105生成数据。该数据可以被存储在医学设备105处或数据存储库110中。数据存储库110可以在云中或在现场。该系统包括一个或多个用户界面130，用于评估存储在数据存储库110中的数据。用户界面130可以被配置为执行多个商业智能应用135。用户界面130可以被配置为制作一个商业智能应用135。该系统还包括数据元模型服务器120(DM服务器)。一个或多个医学设备105可以连接到DM服务器120。用户界面130可以通过DM服务器120访问如下数据，该数据来自一个或多个医学设备105，并且被存储在数据存储库110中或在医学设备105上。DM服务器120可以被配置为：促进在多个商业智能应用(其运行在用户界面130上)与多个数据源(例如，一个或多个医学设备105)之间的通信。此外，可以包括不同的部件或更少的部件。例如，该系统可以包括用于促进通信的计算机网络。该系统可以包括附加的服务器或设备，诸如一个用于在医院追踪个人的服务器。一个或多个这种部件可以位于现场或云中。

多个医学设备105可以是不同的器械，例如超声波扫描仪、CT扫描仪和MRI扫描仪。在其他实施例中，两个或更多个医学设备105是相同的器械，例如两个X射线扫描仪。医学设备105可以包括或连接一个或多个影像存档与通信系统(PACS)。PACS是一种用于以下的计算系统，即，传送、存储、显示和管理多个医学图像以及相关联的管理数据。PACS可以存储：未经处理的原始数据、经预处理的数据或经过完整处理的数据。PACS可以作为数据存储库110的一部分。该数据存储库也可以以供应商中立型档案(VNA)的形式存在。

医学设备105还可以被称为医学扫描设备、成像设备或扫描设备。一个或多个医学设备105可以包括诸如磁共振成像(MRI)扫描仪、正电子发射断层显像(PET)扫描仪、单光子发射计算机断层显像(SPECT)扫描仪、超声设备、断层显像设备等成像设备。医学设备105可以包括连接到医学或医院网络的任何类型的成像设备或医学诊断设备。每个医学设备105可以被配置为生成与一个对象(例如，一个患者或者该患者的一部分)相关的数据(诸如图像数据)。医学设备105可以使用诸如DICOM标准之类的格式化标准来进行操作。DICOM是用于存储和传输包括例如2D、3D和视频图像之类的医学图像数据的一种标准。医疗成像设备105可以使用诸如健康级别-7(HL7)标准之类的备选标准来进行操作。不同的设备可以使用多种其他格式或标准。所有医疗成像设备105使用相同格式，但是一个子集可以使用一种或多种不同格式。

来自医学设备105的数据可以包括：与扫描或研究相关的多个扫描结果和管理数据(例如业务数据)。扫描结果可以包括图像数据或其他诊断数据。图像数据是表示患者的数据，该数据可以被用于生成患者的图像。该数据被格式化以用于显示(例如，多个RGB值)或被格式化为基于扫描的多个标量。针对这样的图像数据，可以使用任何格式。医学成像设备105可以生成一幅或多幅二维图像，这样的二维图像随后被结合在一起，以产生一幅三维图像或运动图像。管理数据可以包括关于扫描协议的信息(例如，扫描类型、身体区域、患者信息)。例如，当使用DICOM标准时，管理数据可以包括由扫描设备发起的一个网络消息。该消息被称为器械执行过程步骤(MPPS)，也被发送到PACS和/或其他系统，诸如放射学信息系统(RIS)。该消息携带与用于如下扫描的多个设置有关的信息，该扫描是在采集期间由医学成像设备105执行的扫描。

在某些实施例中，扫描数据可以包括附加的扫描协议数据。扫描数据可以包含扫描或研究的唯一标识符。扫描数据可以包含与最初获取该扫描数据的设备的类型相关的数据。扫描数据可以包括：与制造商相关的数据、与制造商的型号名称相关的数据、研究或一系列图像的描述、采集协议的标识符、目标区域、采集类型、过程上下文、采集参数(例如曝光时间、扫描长度)、剂量、患者、医师，等等。

扫描数据(图像数据和业务数据)可以被传输并且被本地存储在医学设备105处、在数据存储库110中或在DM服务器120上。在某些实施例中，仅业务数据(例如，属性、管理数据和/或描述扫描的数据)被存储在数据存储库110中或在DM服务器120上。扫描数据被存储或所位于的位置或地址可以由DM服务器120确定。备选地，DM服务器120可以向存储扫描数据的位置(例如，在本地PACS上的位置)分配一个标识符或指针。

数据存储库110(数据库)可以被配置为存储从一个或多个医学设备105接收的数据。数据存储库110可以被配置为使用由一个数据元模型定义的、基于地址的标识符(例如路径)来存储该数据。数据存储库110可以使用一个基于对象的架构来存储该数据。可以将该数据作为包括描述性特性的多个对象来进行管理和寻址。数据存储库110可以位于医院所在场所的本地或位于云中。

一个或多个用户界面130可以被配置为运行或生成多个商业智能应用。一个或多个用户界面130例如可以是图形用户界面(GUI)，该GUI利用命令行而被配置，以允许用户生成类似脚本的多个评估。一个或多个用户界面130可以是工作站、家庭计算机、移动设备、服务器(例如网站)，或者可以通过网络被提供给用户。一个或多个用户界面130可以与DM服务器120通信，以访问用于多个商业智能应用的相关数据。

DM服务器120可以包括连接在一起的一个或多个服务器、工作站、数据库和其他机器。在本文中，使用术语DM服务器120来统一包括：驻留在本地系统和基于云的系统中的计算能力、接口API的能力和商业智能能力，上述系统包括用于创建、维护、访问和更新数据元模型的系统。用户界面130可以是DM服务器120的一部分，或者可以是通过网络与DM服务器120通信的单独部件。DM服务器120可以连接到一个或多个医学设备105。DM服务器120可以从医学设备105或多个其他数据源接收扫描数据和/或管理数据。DM服务器120可以被配置为支持或运行多个商业智能应用。

DM服务器120可以被配置用于：具有自动建议的自动运行时可配置数据相关性检测、多个应用和数据的自动集成、具有自动更新检测的可演进对象图、以及受影响的商业智能应用编码的无人式实现。DM服务器120可以被配置为：标识从医学设备105接收的数据的一种类型，并且生成或更新用于存储和访问该数据的一个标识符。DM服务器120可以被配置为：从一个商业智能应用标识一个或多个被请求的输入，并将这样的输入匹配到一条数据路径(该数据在存储器中的位置的标识符)。DM服务器120可以被配置为：随着医学设备105(数据源)或商业智能应用发生的改变，而更新该映射。DM服务器120可以被配置为：提供多个可用数据源的一个数据元模型和到一个用户界面130的多个链接，以获得快速生成报告的能力。

图2描绘了一个示例DM服务器120。DM服务器120包括：一个处理器252、存储器254、通信接口250、队列图模块256、场地图模块258、业务数据图模块260和命令引擎262。处理器252被配置为维护数据元模型。命令引擎262被配置为接收和解译来自用户界面130的多个请求。队列图模块256、场地图模块258和业务数据图模块260被配置为：检测多个改变，并且更新该数据元模型。多个附加部件可以被包括在DM服务器120中。例如，数据存储库110和用户界面130可以是DM服务器120的一部分。DM服务器120可以在云中或在一个医院现场处。DM服务器120可以使用一个网络与医学设备105、数据存储库110和用户界面130通信。

DM服务器120可以被配置为从一个或多个医学设备105接收数据。可以使用基于地址的对象标识符(路径)，来将该数据存储在数据存储库110或DM服务器120中，该对象标识符基于多个数据源和数据属性。基于地址的对象标识符的集合可以被称为数据元模型。数据元模型可以描述(映射)来自一个医学设备105的源数据在数据存储区中的位置。这些标识符可以指向映射实体。标识符可以以声明性的逻辑方式，来访问映射实体。这些标识符可以在来自一个商业智能应用或用户界面130的查询中被使用。数据元模型可以包括部件数据图，诸如队列图、场地图或业务数据图。

这些标识符或路径是可配置的、可更新的和可适应的。如果在所接收的数据中标识出具有不同数据属性的新数据源或数据，则可以使用队列图模块256、场地图模块258和业务数据图模块260，来生成一个新的基于地址的对象标识符，前述每个模块均被配置为追踪和存储分别用于队列、场地和业务的单独的图。例如，如果DM服务器120从一个新的数据源(器械)接收到一组新的数据，则新的器械可以通过分析该器械已经发送的数据而被检测到。这样的数据也可以指示该器械的一些属性(名称、类型、协议等)。基于由业务、队列和/或场地模块检测或标识到的多个改变，该标识符可以是可更新的和可适应的。

数据元模型可以被配置为一个树结构。图3描绘了用于一个机构(医院)的一个示例树结构数据模型320。该树结构包括顶级类别326(机构和用户)。每个顶级类别可以具有多个子类别322(剂量、使用、协议、图像、扫描仪、PACS)。反过来，这些子类别可以具有与多个其他类别(例如，扫描仪选项)交叉引用的多个子子类别324。图3中的类别只是一小部分的类别。附加地，多个不同的或其他类别或描述可以被使用。

数据元模型可以使用处理器252，并且基于来自单独的队列、场地、业务模块和来自命令引擎262的输入，而被配置、更新、适应和演进。处理器252可以包括一个通用处理器、一个数字信号处理器、一个专用集成电路(ASIC)、一个现场可编程门阵列(FPGA)、模拟电路、数字电路、前述的组合、或者其他现在已知或以后开发的处理器。处理器252可以是单个设备或是多个设备的组合，诸如与一个网络、分布式处理或云计算相关联。处理器252连接到存储器254、通信接口250和图模块。

存储器254可以是易失性存储器或非易失性存储器。存储器254可以包括以下一项或多项：只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、闪速存储器、电子可擦除程序只读存储器(EEPROM)或其他类型的存储器。存储器254可以包括数据元模型和数据图。通信接口250可以包括任何可操作的连接。一个可操作的连接可以是如下的一个连接，在该连接中多个信号、多个物理通信和/或多个逻辑通信可以在其中被发送和/或接收。一个可操作的连接可以包括一个物理接口、一个电接口和/或一个数据接口。通信接口250以任何现在已知或以后开发的格式来提供无线和/或有线通信。在一个实施例中，通信接口250是一个或多个网络接口卡。通信接口250可以用于与一个或多个用户界面130通信。DM服务器120可以被配置在云中，以软件形式运行为一个服务模型。

上述图模块中的每一个，例如业务数据图模块260、队列图模块256和场地图模块258中的每一个可以被配置为标识和追踪多个医院系统和/或多个商业智能应用的多个改变。数据元模型中的基于地址的多个对象标识符可以使用队列图模块256、场地图模块258和/或业务数据图模块260来被更新。例如，如果一个数据源的一个工作流发生改变，则可能有区别地寻址新的工作流和后续数据。例如，如果一个不同的技术人员正在使用医学设备105，则标识符可能被改变。例如，如果一个医学设备105被移动，则标识符可能被改变。备选地，标识符可以是相似的，而在一个图或数据元模型中的关系可以被改变。例如，如果一个商业智能应用被改变，则一个标识符可以被改变或创建。这些改变可以被追踪和存储，以使上述图模块可以将那些图回滚到先前的版本。即使在这样的自动改变被实现在数据元模型中之后，这些自动改变也是可搜索的。

在一个实施例中，业务数据图模块260可以维护一个业务数据图。业务数据图模块260可以与队列图模块256和场地图模块258通信，以合并来自队列图模块256的输入和场地图模块258的输入。业务数据图、队列图和场地图是数据元模型的一部分，并且可以一起被更新。例如，队列图的一个改变还可以指示业务数据图的一个改变。数据元模型的改变可以由这些模块中的每个模块进行或由单个模块进行。

业务数据图模块260可以被配置为更新业务数据图。业务数据图模块260可以被配置为：记录和描述数据是什么，以及数据被存储在何处。业务数据图模块260标识来自数据元模型、临床数据、格式化源数据(DICOM，HL7等)以及PACS或供应商中立型档案(VNA)信息的属性。业务数据图描述了数据是什么以及该类型的数据在数据存储库110的何处。业务数据图模块260标识商业智能应用的数据需求。例如，业务数据图模块260可以标识：当一个商业智能应用请求定时的数据时，业务数据图模块260可以标识具多个有定时字段的多个数据源。业务数据图模块260可以更新或调整数据的多个标识符，以匹配一个商业智能应用的多个需求。业务数据图模块260可以与队列图模块256和场地图模块258进行通信，以标识一个或多个医学设备105和医院环境。业务数据图可以由业务数据图模块260自动生成，或者业务数据图可以基于一个模板数据图。

队列图模块256被配置为：记录和描述一个或多个医学设备105以及该一个或多个医学设备105的属性。队列图模块256可以分析来自一个或多个设备的数据，诸如管理数据。例如，队列图模块256可以分析诸如扫描类型、身体区域和/或(匿名存储的)患者信息的数据。队列图模块256可以能够从管理数据标识一种类型的医学设备105。队列图模块256可以包括来自不同制造商的已知设备的一个库。当多个新的医学设备105被实施时，该库可以由制造商更新。该库可以包含每个医学设备105的可能的多个数据属性。队列图模块256可以能够从管理数据确定医学设备105的一个或多个工作流。队列图模块256可以包括所使用的多个工作流和/或步骤的库。该库可以包含每个医院的每个设备和/或医学设备105的每个用户先前执行的多个步骤。使用管理数据和已有的或存储的多个对象，队列图模块256可以标识医学设备105的字段或属性。例如，队列图模块256可以标识：来自医学设备105的数据与一个曝光时间相关。队列图模块256可以记录和存储来自该医学设备105的未来的数据，这些数据类似于医学设备对象的“曝光时间”数据。队列图模块256可以与业务数据图模块260通信，以更新数据元模型。例如，医学设备105中的改变可以指示队列图和业务数据图这二者的改变。

场地图模块258被配置为记录一个组织的分布，例如多个部门、多个治疗中心、多个急诊室和顶级企业结构，例如相连接的所有场地、引用方和数据中心。由场地图部件标识的信息被记录在一个场地图中。该场地图描述了医学设备105的队列如何与该组织相关，从而还提供与所获取的数据的医学和组织起源有关的基本信息。该场地图可以被初始地配置，并随着改变的发生而在时间上以半自动方式被更新。例如，多个新的场地或组织图表可以被手动输入(或者，如果场地图模块258具有对人力资源软件或数据库的访问，则可以被自动地输入)。每个设备的用户可以从扫描数据自动导出或读取。

命令引擎262被配置为从用户界面130接收多个命令。命令引擎262可以为用户界面130解译、调整和建议可能的多个解决方案或对象。命令引擎262包括一个医学命令解译器264、一个医学命令适应引擎266和一个医学命令建议引擎268。多个附加部件(诸如显示引擎)可以被包括，从而以图形方式向用户显示数据元模型或映射以及命令输入。

医学命令解译器264可以协助运行从用户界面130接收的多个命令。医学命令解译器264可以确保对来自多个商业智能应用的数据的多个请求被正确解译。例如，医学命令解译器264可以解译多个第三方应用，这些第三方应用可以使用与数据元模型不同的术语或结构(例如，针对医院/机构级别、协议管理、使用、剂量等的术语或结构)。多个新的商业智能应用可以通过以下方式而被自动整合，即，由医学命令解译器264在没有用户输入的情况下通过运行时自动注册。医学命令解译器264可以使用数据元模型来解译、适应和更新请求。医学命令解译器264可以允许第三方应用集成和/或连接，这样的第三方应用集成和/或连接允许基准测试跨多个医院和场地进行运行。医学命令解译器264可以与多个第三方应用开发者通信，以确定如何解译单个商业智能应用中的术语或结构。对于用户界面130，医学命令解译器264可以从用户界面130分析当前工作上下文，并且(在医学命令建议引擎的帮助下)提交适合于该上下文的多个实体和部件。

医学命令适应引擎266可以帮助实现数据元模型的任何改变。医学命令适应引擎266可以标识和适应数据元模型中的任何改变。医学命令适应引擎266可以为了使用已经改变的数据的用户界面130和商业智能应用而适应多条数据路径。例如，如果扫描仪被移动或改变，则医学命令适应引擎266可以从已有的商业智能应用中添加或移除扫描仪。医学命令适应引擎266标识数据元模型的任何改变，并对受影响的多个商业智能应用进行适当改变。医学命令适应引擎266可以利用数据元模型的任何改变来更新用户界面130。

医学命令建议引擎268分析用户界面130的当前工作上下文，并提供与该上下文相关的、经更新的一组实体和部件。医学命令建议引擎268可以校正命令和标识符。例如，如果用户界面130已经选择了第一类别，则医学命令建议引擎268可以建议多个相关的类别或数据类型。医学命令建议引擎268可以记录、存储和分析多个商业智能应用和/或来自用户界面130的多个输入，以生成多个关系。

DM服务器120起初可以为空。每个单独的图(队列、场地和业务)可以基于模板、例如相似的场地或医院而被创建。数据元模型可以从每个单独的图导出。数据元模型可以利用一组标准或典型的类别或对象来填充。当检测到每个设备时，该设备和属性可以被标识并添加到每个图和数据元模型。当设备或数据类型或格式改变时，该数据元模型可以被变更以反映这样的改变。备选地，随着每个设备和/或应用的使用，DM服务器120通过自动适应而被逐渐填充。

图4描绘了用于在一个商业智能应用与一个或多个数据源之间进行协商的示例工作流。图4表示填充数据元模型和使用数据元模型。这些动作按照所示顺序执行，但其他顺序也可以被使用。附加的、不同的或更少的动作可以被使用，例如仅执行动作110-130或仅执行动作140-150。

在动作A110，从多个医学设备105接收数据。医学设备105可以是医学成像设备，诸如CT、PET或SPECT扫描仪。来自生成医学或医院相关数据的其他设备的数据可以被使用。医学设备105可以在医学设备105的操作期间生成源数据。源数据可以被存储在一个数据存储库110中，例如在PACS或云存储中。数据可以从一个或多个医学设备105被连续接收。数据还可以在被接收之前被存储和分批。数据还可以是先前已经被存储的历史数据。

在动作A120，标识数据的一个数据源和多个数据属性。数据可以包括结果数据(诸如图像数据)和管理数据(诸如描述用于捕获该结果数据的一个过程或工作流的业务数据)。管理数据可以包括数据的多个属性，例如器械(设备类型)、身体区域、扫描时间、技术人员等。源数据可以使用DICOM、HL7或另一标准进行格式化。DICOM、HL7和多个其他格式化标准可以将管理数据包括在特定字段中，这些特定字段与医疗设备105的属性和底层结果数据相对应。

在动作A130，生成一个数据元模型。基于数据源和多个数据属性，数据被映射到一个对象标识符。当一个或多个医学设备105或医院环境改变时，数该据元模型可以被存储和更新。数据元模型可以包括一个或多个部件图，例如队列图、场地图和业务数据图。数据元模型用于对所接收的数据在数据存储库110中的位置进行寻址。数据存储库110可以使用一个基于对象的架构，来存储来自医学设备105的数据。来自医学设备105的数据可以被管理，并且作为包括描述性属性的对象而被寻址。当影响医学设备105的改变发生时，表示医学设备105的对象和描述性属性也可以改变。可以通过监测来自医学设备105的传入数据而检测到改变。管理数据(诸如描述用于捕获结果数据的一个过程或工作流的业务数据)可以指示医学设备105已经发生改变。改变还可以由用户手动进行。可以通过监测例如详细描述用户和责任的一个组织图来进行对场地图的改变。当新的医学设备105被添加到该系统时，可以生成具有多个期望属性的新对象。例如，针对医院中的一个新CT扫描仪，一个新对象可以被生成，该新对象类似于描述已有CT扫描仪的已有对象。当从该新CT扫描仪接收数据时，该新对象可以被更新。

在动作A140，从一个商业智能应用接收对数据的一个请求。多个商业智能应用可以用于评估一个医院的运行情况。为了评估一个医院或过程，商业智能应用需要分析相关数据。例如，评估PET扫描的周转时间的一个商业智能应用可能需要来自每个PET扫描仪的数据、每个PET扫描仪的位置的数据、使用该扫描仪的每个技术人员的数据等等。该商业智能应用可以是一个第三方应用。例如，该商业智能应用可能先前已被编码或被用于多个医院的备选场地。这样的应用在访问新场地的数据时可能出现问题。被编码为在第一场地工作的应用可能与第二个场地不兼容。命令引擎262可以使用数据元模型来在商业智能应用与一个或多个医学设备105或数据库110之间进行协商。命令引擎262可以解译来自商业智能应用的多个命令，并且将这些命令匹配到数据元模型中的对象。

可以从用户界面130接收一个请求。可以使用用户界面130从头开始制作或者编辑用于评估的一个脚本。用户界面130可以提供来自数据元模型的多个对象，以供一个用户或应用选择。用户界面130可以包括数据元模型的一个图形表示。命令引擎262还可以协助一个用户操作用户界面130。命令引擎262可以建议或自动适应由一个用户输入的命令，以匹配数据元模型中的那些对象。

在动作A150，对象标识符被提供给商业智能应用。商业智能应用可以使用该对象标识符来访问数据，该数据是商业智能应用评估一个医院或场地所需要的数据。对象地址可以用作该商业智能应用访问所请求数据的一条数据路径。

多个商业智能应用可能需要一段时间内的数据。例如，为了评估一个工作流，可以使用该工作流执行了多个过程。多个备选工作流可以同时被测量，以创建一个评估基线。上文在动作A140处描述的请求可以以预定间隔被重复。当一个对象的数据由一个或多个医学设备105生成时，该数据还可以被推送到商业智能应用。在一段时间内，医学设备105、工作流或数据可能发生改变。例如，商业智能应用可以正在评估一个医院场地处的CT扫描仪。这些CT扫描仪中的一个CT扫描仪可能被新的软件更新，该新的软件提供了附加或不同类型的数据。一个CT扫描仪可能被移动到不同的位置。一个CT扫描仪的工作流可能发生改变。在每种情况下，来自该CT扫描仪的数据可能与实施该商业智能应用时的数据不同。在不调整或重新编码商业智能应用的情况下，数据元模型可以被调整以追踪任何改变。命令引擎262可以自动更新命令引擎262所做的任何先前的解译。商业智能应用可以利用新数据(如果该数据相关)或不使用新数据(如果不相关)来继续评估CT扫描仪。如果CT扫描仪的改变生成对该商业智能应用不再有用的数据，则此处可以确定不相关性。

图5描绘了用于更新多个商业智能应用的一个数据元模型的一个示例工作流。如以下部分所呈现，动作可以使用图1或图2所示部件的任何组合来执行。以下动作可以由用户界面130、DM服务器120、命令引擎262或前述的组合来执行。附加的、不同的或更少的动作可以被提供。例如，在动作A210之前，数据可以被存储在数据存储库110中，或者数据可以由一个医学设备105生成。在动作A230中，可以由多个模块(队列、场地、业务数据)来分析数据的改变。这些动作按所示顺序或其他顺序执行。这些动作也可以重复。

在动作A210，从一个医学设备105接收数据。数据可以包括来自一个过程的结果数据(诸如图像数据)和描述该过程的管理(业务)数据。附加数据可以被包括与该过程相关的数据，诸如来自用户的注释或患者数据。多个相关过程可以被组合以产生一组数据。管理数据可以包括描述该过程的数据，诸如扫描区域、时序、工作流、扫描仪设置等。管理数据还可以包含描述获取该数据的医学设备105的数据。可以从该数据标识医学设备105的制造和型号或能力。

在动作A220，标识数据元模型中与该数据相关的一个对象。数据元模型可以包括表示多个数据源的一个或多个对象。例如，医学设备105可以包括一个或多个数据源(例如，每个身体区域的一个数据源，用于定时的一个数据源等)。数据元模型和数据元模型中的多个对象的地址描述了这些数据源之间的操作和关系。

在动作A230，分析数据的改变。当从一个医学设备105接收该数据时，可以对照数据元模型来检查该数据的属性，以确定是否存在任何差异或改变。数据元模型还可以包括多个部件模型和/或多个图，诸如分别描述队列、场地和数据的队列图、场地图或业务数据图。可以通过将所接收的数据与多个数据字段以及从每个数据源期望的格式进行比较，来检测多个改变。

在动作A240，利用检测到的多个改变来更新数据元模型。对于数据源，对象标识符可以改变。对于某些改变，对象标识符的仅一部分被改变。例如，从一个位置移动到另一个位置的一个CT扫描仪可以改变一个位置分量，而不是器械等。然而，当一个商业智能应用从例如医院的西翼(CT扫描仪曾经在这里)请求数据时，所提供的数据将不再包括现在在东翼的这个CT扫描仪的数据。数据源或医学设备105的改变可以被记录在队列图、场地图和/或业务数据图中。队列图改变可以包括：扫描仪被添加、扫描仪被删除、扫描仪的图像类型改变、扫描仪软件更新和/或扫描仪名称改变。场地图改变可以包括更换扫描仪位置，一个新场地，删除一个场地，添加个人、改变个人或删除个人，和/或PACS软件中的改变。商业数据图改变可以包括数据被移动到另一场地、PACS中的数据改变和/或新数据类型。

在实施例中，用户可以手动地改变业务数据图、队列图和/或场地图。例如，新用户可以被添加到场地图。然后，这些改变可以传播到数据元模型。

在动作A250，更新一个商业智能应用的多条数据路径。多个商业智能应用可以被编码为以特定方式访问数据。例如，一个商业智能应用可以被配置为使用一条数据路径从特定类型的医学设备105检索数据。如果其中一个医学设备105将发生改变(例如，名称改变)，则该商业智能应用可能无法访问进行正确评估所需的数据。当改变发生时，数据路径可以基于经更新的数据元模型而被自动变更。然后，该商业智能应用可以通过经更新的数据元模型进行通信来访问正确的数据。

图6示出了一个示例用户界面130。图6中的用户界面130是一个图形界面，该图形界面使用多个框和多条线来生成一个医院的评估(多个商业智能应用)。如图6所示，用户界面130包括可从中选择多个对象的一个医学库520。用户界面130包括显示当前选择的画布522。当一个用户选该择医学库中的多个对象时，其他相关对象被显示以供选择。例如，如果用户选择扫描仪类别，则用户界面130可以显示所有可能的扫描仪类型。如果用户选择了一个CT扫描仪类型，则检查类型、操作员和位置可以被改变，以仅包括与该CT扫描仪相关的对象。医学库520只能呈现对用户具有逻辑意义的选择。例如，如果用户选择一个身体区域对象，医学库520可以不提供不扫描该身体区域的扫描仪选项。一个脚本生成器524生成一个脚本，以在画布522中形成选择。然后，该脚本可以被运行以评估所选对象中的数据。

本文描述的实施例的图示旨在提供对各种实施例的结构的一般理解。这些图示无意用作使用本文所描述的结构或方法的装置和系统的所有元件和特征的一种完整描述。在阅读本公开内容之后，许多其它实施例对于本领域技术人员是显而易见的。其他实施例可以从本公开中获得并被使用，从而可以在不脱离本公开的范围的情况下进行结构和逻辑的替换和改变。此外，附图仅仅是代表性的，并且可能没有按比例绘制。附图中的某些比例可能被夸大，而其他比例可能被最小化。因此，本公开和附图被认为是说明性的而不是限制性的。

虽然本说明书包含许多细节，但是这些细节不应被理解为对本发明的范围或可以要求保护的内容的限制，而应被理解为对特定于本发明的具体实施例的特征的描述。在本说明书在单独的实施例的上下文中描述的某些特征也可以在单个实施例中组合地实现。相反，在单个实施例的上下文中描述的各种特征也可以在多个实施例中被单独地或以任何合适的子组合起来实现。此外，尽管多个特征可能在以上描述中以某种组合的形式起作用，甚至最初以组合的形式要求保护，但是在某些情况下，可以从该组合中删除所要求保护的组合的一个或多个特征，并且所要求保护的组合可以涉及子组合或子组合的变型。

类似地，尽管以特定顺序在附图中描绘操作并且在本文中描述操作，但是这不应被理解为要求这样的操作应按照所示的特定顺序或相继次序来执行，或者所有示出的操作应被执行以获得所期望的结果。在某些情况下，多任务处理可能是有利的。此外，上述实施例中的各种系统部件的分离不应被理解为在所有实施例中都需要这样的分离。

本文公开的一个或多个实施例可以单独地和/或统称为术语“发明”，这仅仅是为了方便起见，并不意图将本申请的范围自愿地限制于任何特定发明或创造性概念。此外，尽管已经在本文中示出和描述了多个具体实施例，但是应当理解，被设计为实现相同或相似目的的任何后续布置可以代替所示的具体实施例。本公开旨在覆盖各种实施例的任何和所有后续适配或变型。上述实施例和本文中未具体描述的其他实施例的组合对于阅读了本说明书的本领域技术人员将是显而易见的。

本公开的摘要被提供以符合37C.F.R.§1.72(b)，并基于以下理解被提交，即不会被用于解释限制权利要求的范围或意义。另外，在前面的详细描述中，为了简化本公开的目的，各种特征可能被分组到单个实施例中或在单个实施例中被描述。本公开不应被解译为反映以下意图，即所要求保护的实施例需要比每个权利要求中的明确叙述的更多特征。相反，如以下权利要求所反映的那样，本发明的技术方案可以针对少于所公开的任何实施例的所有特征。因此，所附权利要求被并入本文提供的说明书中，每个权利要求独立地定义单独要求保护的技术方案。

因此，前述说明书被认为是说明性的而非限制性的，并且应当理解，旨在限定本发明的精神和范围的是所附权利要求，包括其所有等同形式。

Claims (20)

1.一种用于将一个或多个商业智能应用集成到一个医院网络中的系统，所述系统包括：

一个医院中的一个或多个医学设备，被配置为生成数据；

一个数据存储库，被配置为存储所述数据；

一个用户界面，被配置为使用所述数据来执行所述一个或多个商业智能应用；以及

一个数据元处理器，被配置为从所述一个或多个医学设备接收所述数据，标识所述数据的多个属性，并且将所述数据与一个对象标识符一起存储在所述数据存储库中，所述对象标识符基于所述数据的多个属性、所述一个或多个医学设备的一个队列图和所述医院网络的一个场地图而被生成；

其中所述用户界面被配置为使用所述对象标识符来从所述数据存储库检索所述数据。

2.根据权利要求1所述的系统，其中所述一个或多个医学设备是多个医学成像设备。

3.根据权利要求1所述的系统，其中所述用户界面还被配置为将来自所述一个或多个商业智能应用的一个数据请求匹配到相关联的一个对象标识符。

4.根据权利要求3所述的系统，其中所述用户界面还被配置为建议多个对象标识符用以匹配所述数据请求。

5.根据权利要求1所述的系统，其中所述数据元模块还被配置为存储多个所述对象标识符的一个数据元模型，所述数据元模型基于所述数据的多个属性、所述队列图和所述场地图。

6.根据权利要求5所述的系统，其中所述数据元模块还被配置为检测所述数据从先前接收的数据起的一个改变，其中所述数据图模块被配置为基于所述改变来更新所述数据元模型。

7.根据权利要求6所述的系统，其中所述改变基于所述数据的所述多个属性而被检测。

8.根据权利要求5所述的系统，其中所述数据元模块还被配置为检测所述一个或多个设备的所述队列图的一个改变，其中所述数据图模块被配置为基于所述改变来更新所述数据元模型。

9.根据权利要求5所述的系统，其中所述数据元模块还被配置为检测医院网络的所述场地图的一个改变，其中所述数据图模块被配置为基于所述改变来更新所述数据元模型。

10.一种方法，包括：

由一个处理器接收由多个医学设备生成的业务数据；

由所述处理器标识所述业务数据的多个数据源和多个数据属性；

由所述处理器生成一个数据元模型，所述数据元模型包括多个对象标识符，所述多个对象标识符描述所述业务数据包含哪些内容和所述业务数据被存储在何处；

由所述处理器从一个商业智能应用接收一个数据请求；以及

由所述处理器向所述商业智能应用提供所述数据元模型中的一个对象标识符，所述对象标识符指向所述数据被存储之处。

11.根据权利要求10所述的方法，其中所述多个数据属性包括由多个医学设备扫描的一个身体区域。

12.根据权利要求10所述的方法，还包括：

由所述处理器接收从一个新的医学设备生成的新业务数据；

由所述处理器标识所述新业务数据的一个新数据源和多个新数据属性；以及

由所述处理器利用所述新数据源和多个新数据属性来更新所述数据元模型。

13.根据权利要求10所述的方法，其中所述数据元模型包括被配置为描述所述多个医学设备的一个队列图、被配置为描述所述多个医学设备所位于的一个医院场地的一个场地图、以及描述由所述多个医学设备生成的多种类型的业务数据的一个业务数据图。

14.一种方法，包括：

由一个数据元服务器接收与一个医学设备相关的业务数据；

由所述数据元服务器标识一个数据元模型中与所述业务数据相关的一个对象；

由所述数据元服务器标识所述业务数据与所述对象的描述之间的一个或多个更新；

由所述数据元服务器利用所述一个或多个更新来更新所述对象；以及

由所述数据元服务器更新所述数据元模型中的一条或多条数据路径，以用于请求所述业务数据的一个或多个商业智能应用。

15.根据权利要求14所述的方法，其中标识一个或多个更新包括：

由所述数据元服务器标识所述业务数据的一个或多个数据属性；

由所述数据元服务器对照所述数据元模型的一个队列图来检查所述一个或多个数据属性；以及

由所述数据元服务器确定所述业务数据是否已经改变。

16.根据权利要求14所述的方法，其中标识一个或多个更新包括：

由所述数据元服务器标识所述业务数据的一个或多个数据属性；

由所述数据元服务器对照所述数据元模型的一个场地图来检查所述一个或多个数据属性；以及

由所述数据元服务器确定所述业务数据是否已经改变。

17.根据权利要求14所述的方法，其中标识一个或多个更新包括：

由所述数据元服务器标识所述业务数据的一个或多个数据属性；

由所述数据元服务器对照所述数据元模型的一个场地图来检查所述一个或多个数据属性；以及

由所述数据元服务器确定所述业务数据是否已经改变。

18.根据权利要求14所述的方法，还包括：

由所述数据元服务器向所述商业智能应用提供所述业务数据。

19.根据权利要求14所述的方法，其中更新一条或多条数据路径包括：

由所述数据元服务器将来自所述一个或多个商业智能应用的一个或多个请求映射到经更新的所述数据元模型中的一个经更新的对象。

20.根据权利要求14所述的方法，还包括：

由所述数据元服务器存储所述数据元模型的多个改变和多个更新的一个记录。