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2024-07-12
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Este artigo compartilha as medidas de tratamento de valor crítico recomendadas pela empresa do blogueiro e o plano de implementação para calibração de faixa.
Baseado principalmente emKafka + Flink + Implementação do Elasticsearch Por envolver questões de segurança, o conteúdo é principalmente sobre a introdução da solução. Se precisar discutir o assunto, você pode deixar uma mensagem.
OK, vamos começar.
Valor crítico significa que quando os resultados de tais testes e exames aparecem, indica que o paciente pode estar à beira de uma ameaça à vida. Os médicos precisam obter as informações do teste e do exame a tempo e fornecer rapidamente ao paciente medidas de intervenção eficazes ou. tratamento, o que pode salvar a vida do paciente. Informações de valor crítico podem fornecer aos médicos um tratamento oportuno e eficaz para pacientes cujas vidas estão à beira do perigo, de modo a evitar que os pacientes sofram consequências graves devido a acidentes e percam a melhor chance de resgate.
A formulação e implementação do sistema de relato de valores críticos pode efetivamente aumentar a iniciativa e o senso de responsabilidade do pessoal médico e técnico, melhorar o nível teórico do pessoal médico e técnico, aumentar a conscientização do serviço do pessoal médico e técnico para participar ativamente no diagnóstico clínico e promover departamentos de tecnologia clínica e médica. A gestão de valores críticos é uma parte importante da gestão hospitalar. A rápida identificação, confirmação, liberação, recebimento oportuno de valores críticos, bem como o monitoramento e análise do processo são os objetivos e direções da gestão da informação do sistema.
A maioria dos sistemas atuais de gerenciamento de valor crítico tem os seguintes problemas:
1. Vários itens de inspeção de valor crítico são avaliados de acordo com um intervalo de referência fixo. O ajuste dinâmico dos limites superior e inferior do intervalo do projeto não é suportado. As comparações numéricas são muitas vezes feitas de forma simples e grosseira, resultando na falta de julgamento científico do intervalo e de métodos de calibração. As notificações frequentes de valores críticos “falsos” e que não se enquadram na realidade clínica têm grande impacto no trabalho do corpo médico clínico;
2. As medidas de intervenção realizadas pela equipe médica para o valor crítico são simplesmente preencher as medidas e devolvê-las ao departamento de tecnologia médica. Não há interação com o processo da doença e com os registros de enfermagem, e o processo de processamento não forma memória e. gestão O trabalho para a mesma situação é muitas vezes Requer trabalho e tempo repetidos e está sujeito a desvios;
3. O valor crítico envolve uma ampla gama de links, e não há gerenciamento unificado de processos, que é propenso a links perdidos e não forma um ciclo fechado completo. Ao mesmo tempo, todo o processo carece de monitoramento de links, rastreamento de logs, e planos de tratamento de exceções, e também carece de uma página de resumo estatístico para todo o hospital. Incapaz de fornecer uma solução global para melhorar a criticidade do hospital;
O objetivo desta invenção patenteada é baseado em Kafka + Piscar + Elasticsearch e outras tecnologias, em todo o gerenciamento de processos de valor crítico, realizam uma solução para calibrar cientificamente a faixa de determinação de valor crítico e recomendar de forma inteligente medidas de tratamento de valor crítico para resolver os problemas atuais no gerenciamento de processos de valor crítico, como valor crítico Problemas como já que padrões de julgamento imprecisos, dados de tratamento não utilizados e mecanismos imperfeitos de otimização de valor crítico em todo o hospital serão usados para otimizar o processo de valor crítico, melhorar a eficiência do processamento de valor crítico, formar um rastreamento completo de circuito fechado e, por fim, construir um valor crítico completo completo -sistema de gerenciamento de processos.
1. Estabelecer um plano de processamento de valor crítico "falso" para evitar lembretes muito frequentes e calibrar continuamente a faixa razoável de itens de valor crítico;
2. Armazenar as medidas para lidar com os valores críticos diários e formar uma memória. Quando o valor crítico chegar, você pode dar vários avisos à equipe médica e atuar como auxiliar de preenchimento;
3. Com base no mecanismo orientado a eventos do centro de mensagens, construa um processo completo de processamento de valor crítico que cubra todos os aspectos dos cenários de negócios clínicos, tanto quanto possível. O data center é responsável por armazenar informações completas de valor crítico, fornecendo circuito fechado. interfaces de exibição e consulta de dados; coleta de valores críticos de cada departamento Os dados de circuito fechado geram dados de indicadores direcionais para facilitar o rastreamento, análise e avaliação regulares de indicadores de valor crítico, supervisionar cada departamento para descobrir e melhorar seu próprio processamento de valor crítico e melhorar a eficiência do processamento de valores críticos em todo o hospital;
Esta solução é baseada em Kafka + Flink + Pesquisa elástica Para alcançar a calibração da faixa de valores críticos e as medidas recomendadas, as soluções técnicas específicas são as seguintes.
1. Implante o ambiente Kafka O programa introduz dependências relacionadas ao Kafka, executa a configuração relacionada e a integração funcional, define eventos de "envio de valor crítico" e "feedback de valor crítico" e configura o formato do parâmetro de entrada da mensagem do evento e o texto de verificação XSD. dois Cada evento será utilizado como dois tópicos do Kafka. Entre eles, o Kafka é utilizado para atuar como um middleware de mensagens e é responsável por fornecer o modo de colaboração de produtores e consumidores;
2. Implante o ambiente Elasticsearch. O programa introduz dependências relacionadas ao Elasticsearch e executa a configuração relacionada e a integração de funções. O Elasticsearch define várias estruturas de índice, que serão usadas para armazenar dados originais de valor crítico, dados associados, resultados de operação, etc., e usar recursos do Elasticsearch para realizar análises estatísticas;
3. Implante o ambiente Flink. O programa introduz dependências relacionadas ao Flink e executa a configuração relacionada e a integração funcional. Por um lado, o Flink é usado para consumir as mensagens do tópico entregues pelo Kafka. Por outro lado, através de APIs relevantes, após a operação dos dados, a saída é armazenada no Elasticsearch;
1. Fornece interface de produtor de mensagens externas
Desenvolva uma interface de produtor de centro de mensagens e abra-a para sistemas externos. Essa interface pode ser usada nos dois cenários de "envio de valor crítico" e "feedback de valor crítico".
A lógica principal é realizar verificação de racionalidade, análise e processamento nos parâmetros de entrada da mensagem e, em seguida, enviar a mensagem chamando a API Kafka e usar o singleton produtor para concluir o envio da mensagem.
O tópico a ser enviado é “Envio de Valor Crítico” ou “Feedback de Valor Crítico”.
2. Use o Flink para consumir Kafka
Use a API **Flink Source do Flink, adicione Kafka como fonte de dados e assine os dois tópicos "Envio de valor crítico" e "Feedback de valor crítico".
Para as mensagens extraídas, adicione um bloco de código para processamento de consumo de mensagens.
3. Use o Flink para processar dados de fluxo
3.1. Processo de envio de valor crítico
Execute o processamento correspondente nos dados do tópico "Envio de valor crítico" extraídos do Kafka.
1) Use expressões regulares para extrair o conteúdo do atributo principal do valor crítico nos parâmetros de entrada da mensagem, incluindo, mas não se limitando a ID do valor crítico, ID do relatório, ID do paciente, ID da visita, etc., identifique o código e o valor de cada atributo chave, e monte-o em uma estrutura Map;
2) Use as informações principais acima para extrair informações de relatórios de valor crítico relacionadas aos negócios, informações de pacientes, informações de consultas médicas e informações históricas dos conteúdos acima da Oracle e extrair informações de distribuição de intervalo de valor crítico, distribuição de medidas de processamento de valor crítico e outras informações do Elasticsearch, monte esses conteúdos para análise auxiliar;
3) Use a API Flink Transform para processar de forma abrangente os dados do mapa e obter resultados relevantes;
4) Durante o processo de envio de valores críticos, os cálculos relevantes relativos à calibração da faixa e medidas recomendadas são os seguintes:
a. Obter informações básicas sobre o valor crítico do projeto e determinar se o valor crítico atende aos limites superior e inferior do valor crítico atual;
b. Obter a distribuição intervalar do valor crítico do projeto, determinar a distribuição intervalar à qual pertence o valor crítico, fazer atualizações e montar os resultados;
c. Obter a distribuição das medidas históricas de tratamento do valor crítico do projeto, obtê-lo por meio de cálculo, organizá-lo de acordo com a frequência de ocorrência das diferentes medidas nas diferentes dimensões e, a seguir, montar os resultados;
d. Obter outros itens com a mesma anormalidade quando o valor crítico do projeto ocorreu no histórico e calcular a relação de ligação entre esses projetos e o item de valor crítico atual;
e. Obter o valor histórico do projeto correspondente ao valor crítico do projeto, realizar análises de tendências e reunir os resultados;
f. Obter outras informações relacionadas e ampliadas do valor crítico do projeto para análise auxiliar e reunir os resultados;
g. Armazene os dados originais do valor crítico no Elasticsearch, reúna todos os resultados do cálculo na etapa 3 e entre na próxima etapa para atuar como assistente de preenchimento.
3.2. Processo de processamento de valor crítico
Execute o processamento correspondente nos dados do tópico "Processamento de valor crítico" extraídos do Kafka.
1) Use expressões regulares para extrair o conteúdo do atributo de processamento de valor crítico em parâmetros de entrada de mensagem, incluindo, mas não se limitando a ID de valor crítico, método de processamento, medidas de processamento, processador, etc., identificar o código e o valor de cada atributo chave, e monte-o em uma estrutura de Mapa;
2) Envie com o valor crítico, use as informações-chave acima para extrair informações relacionadas do Oracle e Elasticsearch para análise auxiliar
3) Use a API Flink Transform para processar de forma abrangente os dados do mapa e obter resultados relevantes;
4) Durante o processo de processamento do valor crítico, os cálculos relevantes relativos à calibração da faixa e às medidas recomendadas são os seguintes:
a. Se o médico fornecer medidas de intervenção normais para o valor crítico, significa que a credibilidade da faixa de disparo do valor crítico aumentou. Primeiro, atualize as informações do registro de frequência do valor crítico do item; valor do grupo e você pode atualizá-lo neste momento. Os dados do intervalo do intervalo de valores críticos representam um intervalo mais preciso de valores críticos para um determinado projeto. Se o valor crítico neste intervalo estiver dentro do intervalo original de valores críticos, o número. de ocorrências do intervalo será aumentado Se o valor crítico exceder a ocorrência original, os dados do intervalo de valor crítico serão mais precisos. Para o intervalo de valor crítico, novos dados de intervalo serão adicionados, o intervalo será expandido e o número de ocorrências. os tempos são registrados; finalmente, as medidas de tratamento do médico e o valor crítico são associados e armazenados no índice da memória de medidas. O registro do índice inclui, mas não está limitado ao seguinte: As medidas de tratamento usadas em diferentes projetos incluem a qual intervalo elas pertencem. , o que incluem os valores históricos de gatilho e os relatórios atuais e históricos do paciente associado, consultas médicas, valores críticos e outras informações.
b. Se o médico fornecer processamento anormal para o valor crítico, como clicar no botão da pergunta de feedback, isso significa que a credibilidade do intervalo de acionamento do valor crítico é reduzida. Primeiro, insira as informações principais do valor crítico no índice da pergunta de feedback. ; em seguida, vá para a faixa de valores críticos. Os dados anormais relevantes também serão inseridos no índice de intervalo, o índice de medidas de tratamento também será atualizado e as perguntas de feedback também farão parte das medidas de tratamento; a página de análise estatística correspondente, e a decisão final será tomada manualmente para determinar se o escopo foi alterado;
4. Use o Flink para enviar para o Elasticsearch
Usando a API Flink Elasticsearch, adicione ElasticsearchSink como saída de resultado e armazene os resultados calculados na etapa anterior em diferentes estruturas de índice de ES de acordo com diferentes dimensões.
Incluindo, mas não menos que os seguintes índices: índice de dados originais de valor crítico, índice de dados expandidos de valor crítico, índice de distribuição de frequência de intervalo de valor crítico, índice de distribuição de medida de processamento de valor crítico, etc.
3.1. Processo de envio de valor crítico
Após o processamento de dados pelo serviço principal, a interface de back-end do portal unificado do usuário pode ser chamada e, em seguida, o WebSocket pode ser usado para concluir o envio de mensagens de front-end e back-end, ou o serviço principal pode integrar diretamente o WebSocket ao ser responsável por interagir com o front-end do portal e, finalmente, exibir o valor crítico no front-end do portal do usuário para dominar a interface pop-up.
Na janela pop-up que domina a tela, além de visualizar informações básicas correspondentes a valores críticos, informações de laudos e informações do paciente, os médicos também podem preencher medidas de intervenção para enviar, ou clicar no botão de pergunta de feedback.
As seguintes informações do assistente de preenchimento serão exibidas na janela pop-up dominante:
a. A frequência de ocorrência de diversas medidas de tratamento para o valor crítico do projeto, o médico pode clicar rapidamente para reutilizar;
b. A frequência dos valores críticos nos diferentes intervalos de acionamento do projeto será utilizada como referência para os médicos confirmarem o valor crítico;
c. Gráfico de análise comparativa das tendências históricas do projeto, bem como da frequência de ocorrência das mesmas informações anormais do projeto quando o projeto possui valor crítico e quando ocorrem outros valores críticos;
d. Outras informações históricas de referência, como histórico de tratamento médico, histórico de relatórios, histórico de valores críticos, etc.;
3.2. Processo de processamento de valor crítico
Quando o médico manipular a janela pop-up de valor crítico que domina a tela, ele chamará a interface de back-end do portal unificado, acionará os dados do tópico "Processamento de valor crítico" do Kafka e entrará no link de processamento de valor crítico do serviço principal.
Os médicos têm dois modos de processamento. Eles podem preencher as medidas de intervenção e enviá-las ou clicar no botão de pergunta de feedback. Ambos os métodos podem encerrar o processo de processamento.
6.1 Configure o serviço de temporização, use a função de agregação para realizar o processamento secundário nos dados ES e os resultados do processamento continuarão a ser armazenados no novo espaço de índice.
6.2. Desenvolver uma interface de BI front-end para exibir os dados do índice de valor crítico antes e depois do processamento e fornecer dicas de análise.
1) Fornece resultados de análise e julgamento para a faixa de referência, permitindo a confirmação final manual se a faixa de calibração foi alterada.
2) Fornecer análises recomendadas para medidas de tratamento Para diferentes medidas de tratamento, várias estatísticas e diretrizes são fornecidas de acordo com o número de usos, caminhos de processamento, faixas de valores correspondentes, bem como tendências históricas do projeto, associação com outros projetos simultâneos, informações históricas de diagnóstico. , etc., analisar.
1) Definir indicadores de avaliação de valor crítico: O departamento médico deve definir indicadores de avaliação de valor crítico, tais como: taxa de processamento %, tempo médio de processamento h, taxa de processamento oportuno/taxa de processamento de 24 horas %, taxa de acompanhamento do paciente em seis horas % , número total de processamento de valor crítico, etc.;
2) Estatísticas de valor crítico: O departamento médico precisa supervisionar, inspecionar, rastrear e analisar regularmente a implementação do sistema de gestão de valor crítico em cada departamento e avaliar regularmente a pontualidade do relatório e manuseio de valor crítico. Na componente de valor crítico do portal médico, os dados de valor crítico de cada departamento são agregados e apresentados. As classificações e os dados detalhados de vários indicadores são apresentados de acordo com as duas dimensões do departamento e do médico. dar uma olhada e comparar regularmente as diferenças em todo o hospital. Comparar os indicadores em momentos específicos e formular um plano de melhoria para o estágio crítico do hospital;
3) Feedback de valor crítico: O departamento médico precisa atualizar e ajustar itens de valor crítico e valores críticos de acordo com as condições clínicas reais, incorporar o gerenciamento de valor crítico do departamento na avaliação da qualidade médica do departamento, desenvolver um componente de feedback de valor crítico na equipe médica portal e coletar, analisar e abordar uniformemente esse feedback.
Processo: LIS - Data Center - Produtor - Fonte Kafka - Flink - Processamento - Elasticsearch
1. Quando os técnicos médicos descobrem uma situação crítica, o inspetor (inspetor) deve primeiro confirmar se os instrumentos de inspeção, equipamentos e processo de inspeção estão normais, verificar se as amostras estão corretas, se a operação está correta e se a transmissão do instrumento está incorreta . Após a confirmação da clínica e da inspeção Se não houver anormalidades em todos os aspectos do processo (exame), reexamine em tempo hábil (o departamento de imagem pode decidir se um reexame é necessário com base na situação real). os dois reexames são iguais, os resultados do exame (exame) podem ser emitidos.
2. Após o sistema de inspeção (inspeção) enviar o valor crítico, ele iniciará uma chamada para a interface de envio de valor crítico do data center através da plataforma de integração hospitalar. Primeiro, o valor crítico será armazenado e, em seguida, a interface do produtor do centro de mensagens. neste plano será chamado a entregar "Enviar valor crítico" Tópico" para Kafka;
3. O serviço principal desta solução usará o Flink para assinar o valor crítico do Kafka para enviar o tópico e usará a API Flink Transform para processar os dados recebidos para formar os dados necessários e, em seguida, usará a API Flink Elasticsearch para adicionar ElasticsearchSink para gerar os resultados ao índice relacionado ao Elasticsearch;
4. Após o processamento de dados pelo serviço principal, a interface de back-end do portal unificado do usuário pode ser chamada e, em seguida, o WebSocket pode ser usado para concluir o envio de mensagens de front-end e back-end, ou o serviço principal pode integrar diretamente WebSocket será responsável pela interação com o front-end do portal. Finalmente, a interface pop-up de valor crítico é exibida no front end do portal do usuário;
5. Neste ponto termina o processo de envio.
Processo: Portal - Data Center - Produtor - Fonte Kafka - Flink - Processamento - Elasticsearch
1. Durante a utilização diária do sistema do portal, caso um usuário médico receba uma notificação de valor crítico, a mesma será exibida na forma de uma janela pop-up que domina a tela;
2. O médico faz um julgamento com base nas informações de valor crítico do paciente, bem como nas informações do relatório, nas consultas médicas, etc. Se for confirmado que atende à categoria de valor crítico, ele preencherá as medidas de intervenção correspondentes e acionar a lógica de processamento de valor crítico do data center;
3. O data center primeiro atualiza as informações de valor crítico, depois inicia uma chamada para a interface de envio de valor crítico do sistema de inspeção (inspeção) por meio da plataforma de integração hospitalar e, em seguida, chama a interface do produtor do centro de mensagens nesta solução para entregar o " Processamento de Valor Crítico" Tópico para Kafka;
4. O serviço principal desta solução usará o Flink para assinar o tópico de processamento de valor crítico do Kafka e usará a API Flink Transform para processar os dados recebidos para formar os dados necessários e, em seguida, usará a API Flink Elasticsearch para adicionar ElasticsearchSink para gerar o resultados para No índice relevante do Elasticsearch;
5. Se na etapa 2 o médico determinar que o valor crítico é um alarme falso, clique no botão “Pergunta de Feedback” para relatar o problema de erro à interface “Módulo de Gerenciamento Médico” para análise posterior;
1. Com base na combinação de Kafka + Flink, ele aproveita a tecnologia do mecanismo de streaming de big data para obter processamento de dados altamente confiável, eficiente, em tempo real e altamente escalável para cenários de envio e processamento de valor crítico e, finalmente, atinge valor crítico calibração de faixa e finalidade das medidas recomendadas;
2. Use o Elasticsearch para armazenar resultados diversificados de cálculo de índice e, em seguida, use a função de agregação do ES para realizar análise secundária e processamento dos resultados. A escalabilidade e a reutilização da solução geral foram bastante melhoradas;
3. Aplicar o mecanismo orientado a eventos do centro de mensagens a cenários de valor crítico, estabelecer eventos de mensagem para nós-chave do processo de circuito fechado de valor crítico e especificar serviços de assinatura para eventos por meio de assinatura dinâmica. O processo é claro e conectável. Estabelecer um processo completo de processamento de valor crítico com o centro de mensagens como hub, cobrindo todos os aspectos do cenário real de negócios, tanto quanto possível, e melhorando a cobertura do negócio e a participação do pessoal;
O texto acima apresenta o plano "Medidas recomendadas de manuseio de valor crítico e calibração de faixa com base em Kafka + Flink + ES" da empresa do blogueiro.
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Ele se dedica à pesquisa de tecnologia há mais de 30 anos e é proficiente em diversas linguagens como java, linux, javascript, php, css, etc. estação de documentação do desenvolvedor para compartilhar alguns problemas no desenvolvimento de tecnologia para referência futura.
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