CN111916167B - 基于前置机系统的医疗大数据处理方法和前置机系统 - Google Patents

Abstract

本申请提供了一种基于前置机系统的医疗大数据处理方法和前置机系统，所述前置机系统包括：前置机、医疗机构的数据服务器和中心服务器；针对每个医疗机构的数据服务器部署前置机，所述方法包括：所述前置机针对任一疾病，从对应数据服务器获取该疾病的医疗数据；将获取的医疗数据进行清洗，并按照配置的医疗数据与标准数据的映射关系将清洗后的医疗数据转换为标准数据；将转换后的标准数据发送给中心服务器，使该中心服务器存储所述数据。该方法能够实现HIS系统和LIS系统之间医疗数据的有效传输，满足医疗大数据互联互通的需求。

Description

基于前置机系统的医疗大数据处理方法和前置机系统

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，特别涉及一种基于前置机系统的医疗大数据处理方法和前置机系统。

背景技术

医疗大数据是以患者为中心，在患者诊疗和治疗过程中产生的数据，包括患者的基本信息、电子病历、诊疗数据、医学影像数据、医疗设备和仪器数据等。医疗大数据指数据总量大，且具有多模态的特点的医疗数据。

医疗大数据既包括主诉、体征描述等文本类型数据，也包括心电图等信号图谱，还有像胎动等影像数据。

在医疗机构内部产生的医疗数据来源于不同的设备与信息系统，各个医疗信息系统由于数据接口、数据结构、数据格式等问题，医疗机构内部信息系统呈现数据“孤岛”状态，系统间数据难以实现互联互通。

基于医疗数据的上述特点，如何整合不同系统的医疗数据，以获得有用的信息存在着困难，现有实现中也未给出具体的处理方法。

发明内容

有鉴于此，本申请提供一种基于前置机系统的医疗大数据处理方法和前置机系统，能够实现HIS系统和LIS系统之间医疗数据的有效传输，满足医疗大数据互联互通的需求。

为解决上述技术问题，本申请的技术方案是这样实现的：

在一个实施例中，提供了一种基于前置机系统的医疗大数据处理方法，所述前置机系统包括：前置机、医疗机构的数据服务器和中心服务器；针对每个医疗机构的数据服务器部署前置机，所述方法包括：

所述前置机针对任一疾病，从对应数据服务器获取该疾病的医疗数据；

将获取的医疗数据进行清洗，并按照配置的医疗数据与标准数据的映射关系将清洗后的医疗数据转换为标准数据；

将转换后的标准数据发送给中心服务器，使该中心服务器存储所述数据。

在另一个实施例中，提供了一种前置机系统，所述系统包括：医疗机构的数据服务器、前置机和中心服务器；

所述数据服务器用于存储医疗机构的医疗数据；

所述前置机用于针对任一疾病，从对应数据服务器获取该疾病的医疗数据；将获取到的医疗数据进行清洗，并按照配置的医疗数据与标准数据的映射关系将清洗后的医疗数据转换为标准数据；将转换后的标准数据发送给中心服务器；

所述中心服务器用于接收并存储所述前置机发送的医疗数据对应的标准数据。

由上面的技术方案可见，上述实施例中通过在数据服务器和中心服务器之间部署前置机，用于从数据服务器上采集医疗数据，并将医疗数据进行标准化处理后，传输到中心服务器上存储。该方案能够实现HIS系统和LIS系统之间医疗大数据的有效传输，满足医疗大数据互联互通的需求。

附图说明

以下附图仅对本发明做示意性说明和解释，并不限定本发明的范围：

图1为本申请实施例中前置机系统示意图；

图2为本申请实施例中医疗代码与标准代码之间转换的示意图；

图3为本申请实施例中基于前置机系统的医疗大数据处理方法流程示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，下面结合附图并举实施例，对本发明的技术方案进行详细说明。

本申请实施例中提供一种前置机系统，该系统包括：医疗机构的数据服务器、前置机和中心服务器。

在本申请中，医疗机构的数据服务器属于医院信息系统(HospitalInformationSystem，HIS)系统的设备，中心服务器属于实验室信息系统(Laboratory InformationManagement System，LIS)系统的设备，本申请实施例中部署的前置机将HIS系统的数据有效传输到LIS系统中，以便使用LIS系统的人员使用对应的数据。

这里的医疗机构如各大医院等，针对每个医疗机构可以有多台数据服务器，也可以使用一台数据服务器存储该医疗机构的数据服务器；

针对每个医疗机构通常部署一台前置机，用于获取医疗机构的数据服务器上存储的数据，并将获取的医疗大数据进行处理后，发送到中心服务器；

在整个系统中，可以部署一台或多台中心服务器，用于存储多个医疗机构的医疗大数据，以便针对一种疾病对应的医疗大数据进行全面分析。

参见图1，图1为本申请实施例中前置机系统示意图。图1中以N个数据服务器对应N个医疗机构，N个前置机对应N个数据服务器，一个中心服务器为例。

本申请实施例可以针对所有疾病的医疗大数据进行收集、处理和存储，本申请实施例中以对其中一种疾病的医疗大数据进行收集、处理和存储为例。

数据服务器用于存储医疗机构的医疗大数据；

前置机用于针对任一疾病，从对应数据服务器获取该疾病的医疗数据；将获取到的医疗数据进行清洗，并按照配置的医疗数据与标准数据的映射关系将清洗后的医疗数据转换为标准数据；将转换后的标准数据发送给中心服务器；

针对前置机获取、处理、发送医疗大数据的过程进行详细描述：

第一步、前置机在获取一数据服务器上的医疗数据时，使用对应数据服务器支持的接口，进行医疗数据的获取。

由于医疗机构使用系统的厂商的支持程度不一样，数据获取应支持多种获取方式，如调用存在的视图读取数据；调用存在的存储过程读取数据；根据配置的SQL语句模板读取数据。前置机按照配置文件配置的内容周期性的进行数据获取和传输。获取触发时间点和获取周期由配置文件决定。

前置机获取数据服务器上的医疗数据先保存在本地数据库中。如果执行失败或获取异常时记录失败或运行日志到数据库；并将失败的日志上传到中心服务器，以便后续对当前数据获取失败的原因进行查找。

前置机获取的医疗数据，包括：病人基本信息、入组信息、疾病史、家族史信息、个人史信息、体格检查信息、病理信息、实验室检查信息、影像检查信息。

其中，病人基本信息：性别、年龄、婚姻、民族、出生地、血型等。

入组信息：入院日期、入院科室、入院诊断、初步诊断、确认诊断、最终诊断、疾病类型等。

疾病史：心血管病病史、心血管疾病名称、心血管疾病开始时间、心血管疾病治疗情况、心血管疾病治疗药物、心血管疾病治疗措施、心血管疾病目前状态、肿瘤病史、肿瘤名称、肿瘤开始时间、肿瘤治疗情况、肿瘤治疗药物、肿瘤治疗措施、肿瘤目前状态、呼吸系统病史、呼吸系统疾病名称、呼吸系统疾病开始时间、呼吸系统疾病治疗情况、呼吸系统疾病治疗药物、呼吸系统疾病治疗措施、呼吸系统疾病目前状态、消化系统病史、消化系统疾病名称、消化系统疾病开始时间、消化系统疾病治疗情况、消化系统疾病治疗药物、消化系统疾病治疗措施、消化系统疾病目前状态、严重内科病病史、严重内科病名称、严重内科病开始时间、严重内科病治疗情况、严重内科病治疗药物、严重内科病治疗措施、严重内科病目前状态、严重外科病病史、严重外科病名称、严重外科病开始时间、严重外科病治疗情况、严重外科病治疗药物、严重外科病治疗措施、严重外科病目前状态等。

家族史信息：以肺病为例，包括：肺部肿瘤类型、连续三代消化道肿瘤个数、非肺部肿瘤类型、连续三代非肺部恶性肿瘤个数等。

个人史信息：是否吸烟、吸烟频率、吸烟年限、戒烟年限、是否饮酒、饮酒频率、饮酒量、饮酒年限、是否喝茶、喝茶频率、喝茶温度、喝茶年限、饮食习惯等。

体格检查信息：身高、体重、BMI、脉搏、心率、体温、收缩压、舒张压等。

病理信息：活检病理诊断详情、内镜诊断、病理诊断、次要病理诊断、肿瘤部位、肿瘤大体类型、分化程度、肿瘤最大长径、肿瘤短径、浸润深度、手术病理诊断详情、淋巴结详情、淋巴结转移定性、淋巴结阳性转移个数、淋巴结清扫总数、前哨淋巴结转移定型等。

实验室检查信息：肿瘤标志物(AFP、CEA、CA125、CA19-9、CA724、Septin9、RNF180、MG7、PGI、PGII)、血常规(红细胞计数(RBC)、血红蛋白(Hb)、白细胞计数(WBC)、中性粒细胞(％)、淋巴细胞(％)(LYMP)、粒细胞/淋巴细胞比例、血小板(PLT)、单核细胞(％)、噬酸性粒细胞(％)噬碱性粒细胞(％)、中性粒细胞计数(E)、淋巴细胞计数、单核细胞计数、噬酸性粒细胞计数(E)、噬碱性粒细胞计数(E)、红细胞沉降率、红细胞压积、平均红细胞体积、平均血红蛋白含量、平均血红蛋白浓度、红细胞分布宽度、血小板分布宽度、平均血小板体积、大血小板比率)、尿常规(尿蛋白、尿比重、PH值、尿糖、酮体、尿潜血、尿胆原、红细胞、白细胞、亚硝酸盐)等。

影像检查信息：X光检查结果、超声检查结果、CT检查结果、核磁共振检查结果、造影检查结果、心电图检查结果等。

第二步、前置机对获取到的医疗数据进行数据处理，具体处理如下：

先对医疗数据的清洗，具体包括：

将医疗数据中与病人有关的私人信息删除。

私人信息如：身份证号、电话号等。

再按照配置的医疗数据与标准数据的映射关系将清洗后的医疗数据转换为标准数据。

本申请实施例中的标准数据可以使用HL7格式数据。

参见图2，图2为本申请实施例中医疗代码与标准代码之间转换的示意图。图2中给出了医疗代码即获取的医疗数据对应的数据格式、编码等，标准代码采用GB/T 2261.1-2003标准代码实现，这仅仅是本申请的一种举例实现，具体实现时，可以根据实际需要，对医疗数据进行标准化处理。

第三步，前置机将处理后的标准数据发送给中心服务器，具体发送过程为：

采用C_JMS中消息队列的方式进行异步数据的发送；

并在发送时，将发送的数据组成JSON对象字符串消息，进行加密后发送。

前置机接口规范：

前置机与数据源信息系统，即与数据服务器之间，交互封装成“服务”，数据以标准的接口方式进行衔接。

前置机与中心服务器之间采用C_JMS中消息队列的方式进行异步上传数据，在传输过程中，当前置机瞬时负载压力大时，具体处理过程：

消息在消息队列中形成堆积，待压力变小后再消化队列中的数据，从而避免服务端压力过大，引起性能拐点出现。经过数据清洗和转换的数据，调用C_JMS接口向指定地址的MQ队列进行传输，传输完毕后将已传送成功的数据的标记为已上传。传输过程中数据需要加密。上传的数据包括处理后的医疗数据和数据库日志文件。具体包括如下步骤：

将数据根据JSON对象数据格式组合成JSON对象字符串消息。

加密JSON消息并将消息发送到C_JMS的MQ消息队列中。

解密从MQ消息队列中获取的消息，验证消息的合法性，根据不同的消息类型进行业务处理。

中心服务器用于接收并存储所述前置机发送的医疗数据对应的标准数据。

当多个前置机分别发送数据的时候，分别针对不同前置机的数据进行存储，以便后续进行数据的同步，如果进行数据分析的时候，可以将针对不同前置机保存的数据整合进行数据分析，还可以分别进行分析，以对不同地域、不同来源的数据进行比多，判断疾病的地域分布等。

前置机可以部署监控服务，来监控数据服务器和中心服务器：

前置机监控对应的数据服务器上的数据存储日志，若数据服务器上存储的医疗数据发生变化，则根据医疗数据的变化情况向中心服务器同步日志，和/或医疗数据；

中心服务器接收到前置机同步的日志，和/或医疗数据时，进行数据处理，以保持与数据服务器上的数据的一致。

前置机与中心服务器保持网络连接；监控中心服务器：

当检测到与所述中心服务器断线时，重新启动所述中心服务器；

监控中心服务器的指令，根据指令进行相应的操作；所述指令包括：配置文件更新、软件版本升级。

下面给出前置机的具体监控过程和内容：

服务监控：

监控管理模块需要与前置机保持通信，以确认前置机工作状态，前置机出现异常时重新启动前置机。服务监控负责三条线程。一是主线程，负责拉起服务与配置文件更新等。二是采集线程，负责定时。三是传输线程，负责数据清洗、转换、传输等。监控管理模块与前置机的交互可采用最简单的方式进行交互，由前置机的主线程每隔10秒钟向bin目录的active.txt文件写入最后活动时间。监控管理系统每隔10秒钟检查最后更新时间是否有变化，如果连续30秒无更新，认为前置机异常。

这里的10秒、30秒为举例数据，实际使用时可以根据实际需要设置合理的时间。

自动更新：

前置机部署自动更新系统。前置机软件修改，需在服务端发布更新信息，并提供最新的jar软件包。监控管理模块每10分钟访问http指令服务器，并传入本地最新jar包的版本号。根据jar包的版本号与服务端的最新版本号比较，如发现版本不一致，则传送最新的jar包。

这里的10分钟为举例数据，实际使用时可以根据实际需要设置合理的时间。

下载配置文件：

监控管理模块每10分钟访问HTTP指令服务器，并传入本地最新配置文件的时间。HTTP指令服务器根据时间与服务端的最新时间比较，如发现时间不一致，则生成最新配置文件并下传。

这里的10分钟为举例数据，实际使用时可以根据实际需要设置合理的时间。

前置机和服务器还可以通过如下方式进行信息同步：

通过轮循的方式，每隔数秒或数分钟，将系统中的配置信息最后修改时间和版本号提交各服务器，服务器将配置信息、调度指令、日志指令、版本信息生成XML文件和升级安装文件压缩打包后返回前置机。前置机解析XML消息文件是否存在指令，根据指令情况执行结果并反馈服务器。

基于同样的发明构思，本申请实施例中还提供一种基于前置机系统的医疗大数据处理方法，所述前置机系统包括：前置机、医疗机构的数据服务器和中心服务器；针对每个医疗机构的数据服务器部署前置机，参见图3，图3为本申请实施例中基于前置机系统的医疗大数据处理方法流程示意图。具体步骤为：

步骤301，前置机针对任一疾病，从对应数据服务器获取该疾病的医疗数据。

所述前置机使用对应数据服务器支持的接口，进行医疗数据的获取。

所述医疗数据包括：病人基本信息、入组信息、疾病史、家族史信息、个人史信息、体格检查信息、病理信息、实验室检查信息、影像检查信息。

步骤302，将获取的医疗数据进行清洗，并按照配置的医疗数据与标准数据的映射关系将清洗后的医疗数据转换为标准数据。

对医疗数据的清洗，包括：

将医疗数据中与病人有关的私人信息删除。

所述标准数据为HL7格式数据。

步骤303，将转换后的标准数据发送给中心服务器，使该中心服务器存储所述数据。

所述前置机向所述中心服务器发送数据时，采用C_JMS中消息队列的方式进行异步数据的发送；

并在发送时，将发送的数据组成JSON对象字符串消息，进行加密后发送。

中心服务器接收到不同前置机发送的数据时，分别针对不同的前置机进行数据存储。

前置机监控对应的数据服务器上的数据存储日志，若数据服务器上存储的医疗数据发生变化，则根据医疗数据的变化情况向中心服务器同步日志，和/或医疗数据；

所述中心服务器接收到前置机同步的日志，和/或医疗数据时，进行数据处理，以保持与数据服务器上的数据的一致。

所述前置机与中心服务器保持网络连接；

当检测到与所述中心服务器断线时，重新启动所述中心服务器；

监控中心服务器的指令，根据指令进行相应的操作；所述指令包括：配置文件更新、软件版本升级。

综上所述，本申请通过在中心服务器和数据服务器之间部署前置机，部署的前置机具备数据采集、数据处理、服务监控的功能。利用消息中间件的设计方式和多线程编程设计模式，使HIS、LIS等异构系统的不同服务之间更加有效的传输，最大化满足医疗大数据互联互通需求，发挥了良好的数据采集与交换的中转站作用。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。

Claims (9)

1.一种基于前置机系统的医疗大数据处理方法，其特征在于，所述前置机系统包括：前置机、医疗机构的数据服务器和中心服务器；针对每个医疗机构的数据服务器部署前置机，其中，所述医疗机构的数据服务器属于HIS系统，所述中心服务器属于LIS系统；所述方法包括：

所述前置机针对任一疾病，从对应数据服务器获取该疾病的医疗数据；

将获取的医疗数据进行清洗，并按照配置的医疗数据与标准数据的映射关系将清洗后的医疗数据转换为标准数据；

将转换后的标准数据发送给中心服务器，使该中心服务器存储所述数据；

其中，所述方法进一步包括：

所述前置机监控对应的数据服务器上的数据存储日志，若数据服务器上存储的医疗数据发生变化，则根据医疗数据的变化情况向中心服务器同步日志，和/或医疗数据；

所述中心服务器接收到前置机同步的日志，和/或医疗数据时，进行数据处理，以保持与数据服务器上的数据的一致。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：

所述中心服务器接收到不同前置机发送的数据时，分别针对不同的前置机进行数据存储。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对医疗数据的清洗，包括：

将医疗数据中与病人有关的私人信息删除。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述标准数据为HL7格式数据。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：

所述前置机与中心服务器保持网络连接；

当检测到与所述中心服务器断线时，重新启动所述中心服务器；

监控中心服务器的指令，根据指令进行相应的操作；所述指令包括：配置文件更新、软件版本升级。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：

所述前置机使用对应数据服务器支持的接口，进行医疗数据的获取。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，医疗数据包括：病人基本信息、入组信息、疾病史、家族史信息、个人史信息、体格检查信息、病理信息、实验室检查信息、影像检查信息。

8.根据权利要求1-7任一项所述的方法，其特征在于，

所述前置机向所述中心服务器发送数据时，采用C_JMS中消息队列的方式进行异步数据的发送；

并在发送时，将发送的数据组成JSON对象字符串消息，进行加密后发送。

9.一种前置机系统，其特征在于，所述系统包括：医疗机构的数据服务器、前置机和中心服务器；其中，所述医疗机构的数据服务器属于HIS系统，所述中心服务器属于实验室信息系统；

所述数据服务器用于存储医疗机构的医疗数据；

所述前置机用于针对任一疾病，从对应数据服务器获取该疾病的医疗数据；将获取到的医疗数据进行清洗，并按照配置的医疗数据与标准数据的映射关系将清洗后的医疗数据转换为标准数据；将转换后的标准数据发送给中心服务器；

所述中心服务器用于接收并存储所述前置机发送的医疗数据对应的标准数据；

其中，

所述前置机监控对应的数据服务器上的数据存储日志，若数据服务器上存储的医疗数据发生变化，则根据医疗数据的变化情况向中心服务器同步日志，和/或医疗数据；

所述中心服务器接收到前置机同步的日志，和/或医疗数据时，进行数据处理，以保持与数据服务器上的数据的一致。

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