2024-07-12
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Cet article partage les mesures de gestion des valeurs critiques recommandées par l’entreprise du blogueur et le plan de mise en œuvre pour l’étalonnage de la plage.
Basé principalement surKafka + Implémentation de Flink + Elasticsearch. Puisqu'il s'agit de problèmes de sécurité, le contenu concerne principalement l'introduction de la solution. Si vous avez besoin d'en discuter, vous pouvez laisser un message.
OK, commençons.
La valeur critique signifie que lorsque les résultats de ces tests et examens apparaissent, cela indique que le patient peut être sur le point de mettre sa vie en danger. Les cliniciens doivent obtenir les informations sur les tests et les examens à temps et fournir rapidement au patient des mesures d'intervention efficaces ou. un traitement qui peut sauver la vie du patient. Les informations de valeur critique peuvent fournir aux cliniciens un traitement rapide et efficace pour les patients dont la vie est au bord du danger, afin d'éviter que les patients ne subissent de graves conséquences dues à des accidents et ne perdent la meilleure chance de secours.
La formulation et la mise en œuvre du système de reporting des valeurs critiques peuvent renforcer efficacement l'initiative et le sens des responsabilités du personnel médical et technique, améliorer le niveau théorique du personnel médical et technique, améliorer la sensibilisation au service du personnel médical et technique pour participer activement au diagnostic clinique. , et promouvoir une communication et une coopération efficaces entre les départements de technologie clinique et médicale. La gestion des valeurs critiques est une partie importante de la gestion hospitalière. L'identification rapide, la confirmation, la libération, la réception en temps opportun des valeurs critiques, ainsi que la surveillance et l'analyse du processus sont les objectifs et les orientations de la gestion des informations du système.
La plupart des systèmes actuels de gestion des valeurs critiques présentent les problèmes suivants :
1. Divers éléments d'inspection de valeur critique sont jugés selon une plage de référence fixe. L'ajustement dynamique des limites supérieure et inférieure de la plage du projet n'est pas pris en charge. Les comparaisons numériques sont souvent effectuées de manière simple et grossière, ce qui entraîne un manque de jugement scientifique et de méthodes d'étalonnage. in Les notifications fréquentes de « fausses » valeurs critiques non conformes à la réalité clinique ont un grand impact sur le travail du personnel médical clinique ;
2. Les mesures d'intervention prises par le personnel médical pour la valeur critique consistent simplement à remplir les mesures et à les renvoyer au service de technologie médicale. Il n'y a aucune interaction avec le processus pathologique et les dossiers infirmiers, et le processus de traitement ne forme pas de mémoire ni de mémoire. gestion. Travailler pour la même situation est souvent Cela nécessite un travail et du temps répétés et est sujet à des écarts ;
3. La valeur critique implique un large éventail de liens, et il n'y a pas de gestion unifiée des processus, qui est sujette aux liens manquants et ne forme pas une boucle fermée complète. Dans le même temps, l'ensemble du processus manque de surveillance des liens, de suivi des journaux et de connexions. et des plans de gestion des exceptions, et il manque également une page de résumé statistique à l'échelle de l'hôpital. Incapable de fournir une solution globale pour améliorer la criticité de l'hôpital ;
Le but de cette invention brevetée est basé sur Kafka + Flink + Elasticsearch et d'autres technologies, dans l'ensemble du processus de gestion de la valeur critique, réalisent une solution pour calibrer scientifiquement la plage de détermination de la valeur critique et recommandent intelligemment des mesures de traitement des valeurs critiques pour résoudre les problèmes actuels dans la gestion des processus de valeur critique, tels que les problèmes de valeur critique tels que car des normes de jugement inexactes, des données de traitement inutilisées et des mécanismes d'optimisation de la valeur critique imparfaits dans tout l'hôpital seront utilisés pour optimiser le processus de valeur critique, améliorer l'efficacité du traitement des valeurs critiques, former un suivi complet en boucle fermée et finalement créer une valeur critique complète. -système de gestion des processus.
1. Établir un plan de traitement des « fausses » valeurs critiques pour éviter les rappels trop fréquents et calibrer en permanence la gamme raisonnable d'éléments à valeur critique ;
2. Stockez les mesures pour gérer les valeurs critiques quotidiennes et former une mémoire Lorsque la valeur critique arrive, vous pouvez donner diverses invites au personnel médical et agir en tant qu'assistant de remplissage ;
3. Sur la base du mécanisme événementiel du centre de messages, créez un processus complet de traitement des valeurs critiques qui couvre autant que possible tous les aspects des scénarios commerciaux cliniques. Le centre de données est responsable du stockage des informations complètes sur les valeurs critiques, en fournissant une boucle fermée. interfaces d'affichage et de requête de données ; collecte des valeurs critiques de chaque département Les données en boucle fermée génèrent des données d'indicateur directionnel pour faciliter le suivi, l'analyse et l'évaluation réguliers des indicateurs de valeur critique, superviser chaque département pour découvrir et améliorer son propre traitement des valeurs critiques, et améliorer l'efficacité du traitement des valeurs critiques dans l'ensemble de l'hôpital ;
Cette solution est basée sur Kafka + Flink + Recherche élastique Pour obtenir l’étalonnage de la plage de valeurs critiques et les mesures recommandées, les solutions techniques spécifiques sont les suivantes.
1. Déployez l'environnement Kafka. Le programme introduit les dépendances liées à Kafka, effectue la configuration et l'intégration fonctionnelle associées, définit les événements « envoi de valeur critique » et « retour de valeur critique », et configure le format des paramètres d'entrée du message et le texte de vérification XSD. deux Chaque événement sera utilisé comme deux sujets de Kafka. Parmi eux, Kafka est utilisé comme middleware de messages et est chargé de fournir le mode de collaboration des producteurs et des consommateurs ;
2. Déployez l'environnement Elasticsearch. Le programme introduit les dépendances liées à Elasticsearch et effectue la configuration et l'intégration des fonctions associées. Elasticsearch définit plusieurs structures d'index, qui seront utilisées pour stocker les données originales de valeur critique, les données associées, les résultats des opérations, etc. utiliser les fonctionnalités d'Elasticsearch pour effectuer des analyses ;
3. Déployez l'environnement Flink. Le programme introduit les dépendances liées à Flink et effectue la configuration et l'intégration fonctionnelle associées. D'une part, il est utilisé pour consommer les messages thématiques fournis par Kafka. .D'un autre côté, via les API pertinentes, Après l'exploitation des données, le résultat est stocké dans Elasticsearch ;
1. Fournir une interface de producteur de messages externe
Développer une interface producteur de centre de messages et l'ouvrir aux systèmes externes. Cette interface peut être utilisée dans les deux scénarios d'« envoi de valeur critique » et de « retour de valeur critique ».
La logique principale est d'effectuer une vérification de rationalité, une analyse et un traitement sur les paramètres d'entrée du message, puis d'envoyer le message en appelant l'API Kafka et d'utiliser le singleton du producteur pour terminer l'envoi du message.
Le sujet à envoyer est « Envoi de valeur critique » ou « Commentaires sur la valeur critique ».
2. Utilisez Flink pour consommer Kafka
Utilisez l'API **Flink Source de Flink, ajoutez Kafka comme source de données et abonnez-vous aux deux rubriques « Envoi de valeur critique » et « Commentaires sur la valeur critique ».
Pour les messages extraits, ajoutez un bloc de code pour le traitement de la consommation des messages.
3. Utilisez Flink pour traiter les données de flux
3.1. Processus d'envoi de valeur critique
Effectuez le traitement correspondant sur les données du sujet « Envoi de valeur critique » extraites de Kafka.
1) Utilisez des expressions régulières pour extraire le contenu de l'attribut principal de la valeur critique dans les paramètres d'entrée du message, y compris, mais sans s'y limiter, l'ID de la valeur critique, l'ID du rapport, l'ID du patient, l'ID de la visite, etc., identifiez le code et la valeur de chaque attribut clé, et assemblez-le dans une structure Map ;
2) Utilisez les informations clés ci-dessus pour extraire d'Oracle les informations de rapport liées à l'entreprise à valeur critique, les informations sur les patients, les informations de consultation médicale et les informations historiques du contenu ci-dessus d'Oracle, et extraire les informations de distribution d'intervalle de valeur critique, la distribution de mesures de traitement de valeur critique et d'autres informations. depuis Elasticsearch, rassemblez ces contenus pour une analyse auxiliaire ;
3) Utilisez l'API Flink Transform pour traiter de manière exhaustive les données cartographiques et obtenir des résultats pertinents ;
4) Pendant le processus d'envoi des valeurs critiques, les calculs pertinents concernant l'étalonnage de la plage et les mesures recommandées sont les suivants :
a. Obtenir des informations de base sur la valeur critique du projet et déterminer si la valeur critique respecte les limites supérieure et inférieure de la valeur critique actuelle ;
b. Obtenir la distribution d'intervalles de la valeur critique du projet, déterminer la distribution d'intervalles à laquelle appartient la valeur critique, effectuer des mises à jour et assembler les résultats ;
c. Obtenir la répartition des mesures de traitement historiques pour la valeur critique du projet, l'obtenir par calcul, la disposer en fonction de la fréquence d'apparition de différentes mesures dans différentes dimensions, puis assembler les résultats ;
d. Obtenir d'autres éléments présentant la même anomalie lorsque la valeur critique du projet s'est produite dans l'histoire, et calculer la relation de lien entre ces projets et l'élément de valeur critique actuel ;
e. Obtenir la valeur historique du projet correspondant à la valeur critique du projet, effectuer une analyse des tendances et rassembler les résultats ;
f. Obtenir d'autres informations connexes et étendues sur la valeur critique du projet pour une analyse auxiliaire et rassembler les résultats ;
g. Stockez les données de valeur critique d'origine dans Elasticsearch, rassemblez tous les résultats de calcul à l'étape 3 et passez à l'étape suivante pour agir en tant qu'assistant de remplissage.
3.2. Processus de traitement des valeurs critiques
Effectuez le traitement correspondant sur les données du sujet « Traitement des valeurs critiques » extraites de Kafka.
1) Utiliser des expressions régulières pour extraire le contenu des attributs du traitement des valeurs critiques dans les paramètres d'entrée du message, y compris, mais sans s'y limiter, l'ID de la valeur critique, la méthode de traitement, les mesures de traitement, le processeur, etc., identifier le code et la valeur de chaque attribut clé, et assemblez-le dans une structure Map ;
2) Envoyez avec la valeur critique, utilisez les informations clés ci-dessus pour extraire les informations associées d'Oracle et d'Elasticsearch à des fins d'analyse auxiliaire.
3) Utilisez l'API Flink Transform pour traiter de manière exhaustive les données cartographiques et obtenir des résultats pertinents ;
4) Au cours du processus de traitement des valeurs critiques, les calculs pertinents concernant l'étalonnage de la plage et les mesures recommandées sont les suivants :
a. Si le médecin fournit des mesures d'intervention normales pour la valeur critique, cela signifie que la crédibilité de la plage de déclenchement de la valeur critique a augmenté. Tout d'abord, mettez à jour les informations d'enregistrement de fréquence de la valeur critique de l'élément, puis augmentez l'élément ; valeur du groupe et vous pouvez la mettre à jour à ce moment-là. Les données d'intervalle de plage de valeurs critiques représentent une plage plus précise de valeurs critiques pour un certain projet. Si la valeur critique dans cet intervalle se situe dans la plage de valeurs critiques d'origine, le nombre. Le nombre d'occurrences de l'intervalle sera augmenté. Si la valeur critique dépasse l'occurrence d'origine, les données d'intervalle de plage de valeurs critiques seront plus précises. Pour l'intervalle de valeurs critiques, de nouvelles données d'intervalle sont ajoutées, la plage est étendue et le nombre d'occurrences de l'intervalle sera augmenté. les temps sont enregistrés ; enfin, les mesures de traitement du médecin et la valeur critique sont associées et stockées dans l'index de la mémoire de mesure. L'enregistrement d'index comprend, sans s'y limiter, les éléments suivants : Les mesures de traitement utilisées dans différents projets incluent l'intervalle auquel elles appartiennent. , ce qu'incluent les valeurs de déclenchement historiques, ainsi que les rapports actuels et historiques du patient associé, les visites médicales, les valeurs critiques et d'autres informations.
b. Si le médecin effectue un traitement anormal pour la valeur critique, par exemple en cliquant sur le bouton de question de rétroaction, cela signifie que la crédibilité de la plage de déclenchement de la valeur critique est réduite. Tout d'abord, insérez les informations clés de la valeur critique dans l'index des questions de rétroaction. puis passez à la plage de valeurs critiques. Les données anormales pertinentes seront également insérées dans l'index d'intervalle ; enfin, l'index des mesures de traitement sera également mis à jour et les questions de rétroaction feront également partie des mesures de traitement ; la page d'analyse statistique correspondante, et la décision finale sera prise manuellement pour déterminer si le périmètre a été modifié ;
4. Utilisez Flink pour sortir vers Elasticsearch
À l'aide de l'API Flink Elasticsearch, ajoutez ElasticsearchSink comme résultat et stockez les résultats calculés à l'étape précédente dans différentes structures d'index d'ES en fonction de différentes dimensions.
Y compris, mais pas moins, les indices suivants : indice de données originales de valeur critique, indice de données étendu de valeur critique, indice de distribution de fréquence d'intervalle de valeur critique, indice de distribution de mesure de traitement de valeur critique, etc.
3.1. Processus d'envoi de valeur critique
Après le traitement des données par le service principal, l'interface back-end du portail unifié de l'utilisateur peut être appelée, puis WebSocket peut être utilisé pour terminer la transmission des messages front-end et back-end, ou le service principal peut directement intégrer WebSocket à être responsable de l'interaction avec le front-end du portail, et enfin afficher la valeur critique sur le front-end du portail utilisateur pour dominer l'interface contextuelle.
Dans la fenêtre contextuelle qui domine l'écran, en plus de voir les informations de base correspondant aux valeurs critiques, aux informations du rapport et aux informations sur le patient, les médecins peuvent également remplir les mesures d'intervention à soumettre ou cliquer sur le bouton de question de rétroaction.
Les informations suivantes sur l'assistant de remplissage seront affichées dans la fenêtre contextuelle dominante :
a. La fréquence d'apparition de diverses mesures de traitement pour la valeur critique du projet, le médecin peut rapidement cliquer pour réutiliser ;
b. La fréquence des valeurs critiques dans les différents intervalles de déclenchement du projet sera utilisée comme référence par les médecins pour confirmer la valeur critique ;
c. Tableau d'analyse comparative des tendances historiques du projet, ainsi que la fréquence d'apparition des mêmes informations anormales sur le projet lorsque le projet a une valeur critique et lorsque d'autres valeurs critiques se produisent ;
d. Autres informations de référence historiques, telles que l'historique des traitements médicaux, l'historique des rapports, l'historique des valeurs critiques, etc. ;
3.2. Processus de traitement des valeurs critiques
Lorsque le médecin manipule la fenêtre contextuelle des valeurs critiques qui domine l'écran, il appellera l'interface principale du portail unifié, déclenchera les données du sujet « Traitement des valeurs critiques » de Kafka et entrera le lien de traitement des valeurs critiques du service principal.
Les médecins disposent de deux modes de traitement : ils peuvent remplir les mesures d'intervention et les soumettre, ou cliquer sur le bouton de question de feedback. Les deux méthodes peuvent mettre fin au processus de traitement.
6.1. Configurez le service de synchronisation, utilisez la fonction d'agrégation pour effectuer un traitement secondaire sur les données ES, et les résultats du traitement continueront à être stockés dans le nouvel espace d'index.
6.2. Développer une interface BI frontale pour afficher les données de l'indice de valeur critique avant et après le traitement, et donner des conseils d'analyse.
1) Fournir des résultats d'analyse et de jugement pour la plage de référence, permettant une confirmation finale manuelle si la plage d'étalonnage a été modifiée.
2) Fournir une analyse recommandée pour les mesures de traitement. Pour différentes mesures de traitement, diverses statistiques et lignes directrices sont données en fonction du nombre d'utilisations, des chemins de traitement, des plages de valeurs correspondantes, ainsi que des tendances historiques du projet, de l'association avec d'autres projets simultanés, des informations de diagnostic historique. , etc., analyser.
1) Définir des indicateurs d'évaluation de la valeur critique : le service médical doit définir des indicateurs d'évaluation de la valeur critique, tels que : taux de traitement %, temps de traitement moyen h, taux de traitement dans les délais/taux de traitement sur 24 heures %, taux de suivi des patients sur six heures % , nombre total de traitements de valeurs critiques, etc.
2) Statistiques des valeurs critiques : le service médical doit régulièrement superviser, inspecter, suivre et analyser la mise en œuvre du système de gestion des valeurs critiques dans chaque service, et évaluer régulièrement la rapidité du reporting et du traitement des valeurs critiques. Dans le composant de valeur critique du portail médical, les données de valeur critique de chaque service sont agrégées et affichées. Les classements et les données détaillées de divers indicateurs sont affichés en fonction des deux dimensions du service et du médecin. Il prend également en charge l'exportation de rapports pour afficher les données. un coup d'œil et comparer régulièrement les différences à travers l'hôpital. Comparer les indicateurs à des moments précis et formuler un plan d'amélioration pour la phase critique de l'hôpital ;
3) Rétroaction sur les valeurs critiques : le service médical doit mettre à jour et ajuster les éléments de valeur critique et les valeurs critiques en fonction des conditions cliniques réelles, intégrer la gestion des valeurs critiques du département dans l'évaluation de la qualité médicale du département, développer un élément de rétroaction sur les valeurs critiques pour le personnel médical. portail, et collecter, analyser et traiter uniformément ces commentaires.
Processus : LIS - Data Center - Producteur - Kafka Source - Flink - Traitement - Elasticsearch
1. Lorsque les techniciens médicaux découvrent une situation critique, l'inspecteur (inspecteur) doit d'abord confirmer si les instruments, l'équipement et le processus d'inspection sont normaux, vérifier si les échantillons sont corrects, si l'opération est correcte et si la transmission des instruments est incorrecte. . Après confirmation de l'examen clinique et de l'inspection, s'il n'y a aucune anomalie dans tous les aspects du processus (d'examen), réexaminez en temps opportun (le service d'imagerie peut décider si un réexamen est nécessaire en fonction de la situation réelle). les deux réexamens sont les mêmes, les résultats de l'examen (examen) peuvent-ils être délivrés.
2. Une fois que le système d'inspection (inspection) a envoyé la valeur critique, il lancera un appel à l'interface d'envoi de valeur critique du centre de données via la plate-forme d'intégration de l'hôpital. Tout d'abord, la valeur critique sera stockée, puis l'interface du producteur du centre de messages. dans ce plan, il sera appelé à livrer « Envoyer une valeur critique » Sujet » à Kafka ;
3. Le service principal de cette solution utilisera Flink pour s'abonner à la valeur critique de Kafka pour envoyer le sujet, et utilisera l'API Flink Transform pour traiter les données reçues afin de former les données requises, puis utilisera l'API Flink Elasticsearch pour ajouter ElasticsearchSink pour afficher les résultats. à l'index associé à Elasticsearch ;
4. Après le traitement des données par le service principal, l'interface back-end du portail unifié de l'utilisateur peut être appelée, puis WebSocket peut être utilisé pour terminer la transmission des messages front-end et back-end, ou le service principal peut directement intégrer WebSocket sera responsable de l'interaction avec le front-end du portail. Enfin, l'interface contextuelle des valeurs critiques est affichée sur le front-end du portail utilisateur ;
5. À ce stade, le processus d'envoi se termine.
Processus : Portail - Data Center - Producteur - Kafka Source - Flink - Traitement - Elasticsearch
1. Lors de l'utilisation quotidienne du système de portail, si un utilisateur médecin reçoit une notification de valeur critique, celle-ci s'affichera sous la forme d'une fenêtre contextuelle qui domine l'écran ;
2. Le médecin émet un jugement sur la base des informations de valeur critique du patient, ainsi que des informations du rapport, des informations de consultation médicale, etc. S'il est confirmé qu'il répond à la catégorie de valeur critique, il remplira les mesures d'intervention correspondantes et déclencher la logique de traitement des valeurs critiques du data center ;
3. Le centre de données met d'abord à jour les informations sur les valeurs critiques, puis lance un appel à l'interface d'envoi de valeurs critiques du système d'inspection (inspection) via la plate-forme d'intégration hospitalière, puis appelle l'interface du producteur du centre de messages dans cette solution pour fournir le " Sujet « Traitement des valeurs critiques » pour Kafka ;
4. Le service principal de cette solution utilisera Flink pour s'abonner au sujet de traitement des valeurs critiques de Kafka, et utilisera l'API Flink Transform pour traiter les données reçues afin de former les données requises, puis utilisera l'API Flink Elasticsearch pour ajouter ElasticsearchSink pour afficher le résultats dans l'index approprié d'Elasticsearch ;
5. Si à l'étape 2, le médecin détermine que la valeur critique est une fausse alarme, cliquez sur le bouton « Question de feedback » pour signaler le problème d'erreur à l'interface « Module de gestion médicale » pour une analyse ultérieure ;
1. Basé sur la combinaison de Kafka + Flink, il tire parti de la technologie du moteur de streaming Big Data pour obtenir un traitement de données hautement fiable, efficace, en temps réel et hautement évolutif pour les scénarios d'envoi et de traitement de valeurs critiques, et atteint finalement une valeur critique. étalonnage de la portée et objectif des mesures recommandées ;
2. Utilisez Elasticsearch pour stocker des résultats de calcul d'index diversifiés, puis utilisez la fonction d'agrégation d'ES pour effectuer une analyse et un traitement secondaires des résultats. L'évolutivité et la réutilisabilité de la solution globale ont été grandement améliorées ;
3. Appliquez le mécanisme basé sur les événements du centre de messages aux scénarios de valeur critique, établissez des événements de message pour les nœuds clés du processus en boucle fermée de valeur critique et spécifiez des services d'abonnement pour les événements via un abonnement dynamique. Le processus est clair et connectable. Établir un processus complet de traitement des valeurs critiques avec le centre de messages comme plaque tournante, couvrant autant que possible tous les aspects du scénario commercial réel et améliorant la couverture commerciale et la participation du personnel ;
Ce qui précède présente le plan « Mesures de gestion des valeurs critiques recommandées et étalonnage de la portée basés sur Kafka + Flink + ES » de la société du blogueur.
💗 后续会逐步分享企业实际开发中的实战经验，有需要交流的可以联系博主。
Il se consacre à la recherche technologique depuis plus de 30 ans et maîtrise divers langages tels que java, linux, javascript, php, css, etc. Il a apporté de nombreuses contributions dans le domaine de l'open source. station de documentation pour les développeurs pour partager certains problèmes de développement technologique pour référence future.
