моя контактная информация
Почтамезофия@protonmail.com
2024-07-12
한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina
📢 大家好，我是 【战神刘玉栋】，有10多年的研发经验，致力于前后端技术栈的知识沉淀和传播。 💗
🌻 近期刚转战 CSDN，会严格把控文章质量，绝不滥竽充数，欢迎多多交流。👍
В этой статье представлены рекомендуемые компанией блоггера меры по обработке критических значений и план реализации калибровки диапазона.
В основном на основеКафка + Flink + Реализация Elasticsearch Поскольку речь идет о вопросах безопасности, контент в основном посвящен внедрению решения. Если вам нужно обсудить это, вы можете оставить сообщение.
Хорошо, давайте начнем.
Критическая ценность означает, что когда появляются результаты таких тестов и обследований, это указывает на то, что пациент может находиться на грани угрозы для жизни. Клиницистам необходимо вовремя получить информацию о тестах и обследованиях и быстро предоставить пациенту эффективные меры вмешательства или. лечение, которое может спасти жизнь пациенту. Информация критической ценности может предоставить врачам своевременное и эффективное лечение пациентов, жизнь которых находится на грани опасности, чтобы предотвратить серьезные последствия несчастных случаев и потерю наилучших шансов на спасение пациентов.
Разработка и внедрение системы отчетности о критических значениях может эффективно повысить инициативу и чувство ответственности медицинского и технического персонала, улучшить теоретический уровень медицинского и технического персонала, повысить осведомленность медицинского и технического персонала об услугах для активного участия в клинической диагностике. и содействовать эффективному общению и сотрудничеству отделов клинических и медицинских технологий. Управление критическими значениями является важной частью управления больницей. Быстрое выявление, подтверждение, выпуск, своевременное получение критических значений, а также мониторинг и анализ процесса являются целями и направлениями системного управления информацией.
Большинство современных систем управления критическими ценностями имеют следующие проблемы:
1. Различные элементы проверки критических значений оцениваются в соответствии с фиксированным эталонным диапазоном. Динамическая корректировка верхнего и нижнего пределов проектного диапазона не поддерживается. Численные сравнения часто проводятся просто и грубо, в результате чего отсутствуют научные методы определения диапазона и калибровки. в Частые уведомления о «ложных» критических значениях, не соответствующих клинической действительности, оказывают большое влияние на работу клинического медицинского персонала;
2. Меры вмешательства, принимаемые медицинским персоналом для критического значения, просто заполняют измерения и передают их обратно в отдел медицинских технологий. Никакого взаимодействия с процессом заболевания и записями медсестер не происходит, а процесс обработки не формирует память и. Управление работой в одной и той же ситуации часто требует повторной работы и времени и склонно к отклонениям;
3. Критическое значение предполагает широкий спектр звеньев, при этом отсутствует единое управление процессом, что склонно к отсутствию звеньев и не образует полного замкнутого цикла. В то же время во всем процессе отсутствуют мониторинг звеньев, отслеживание журналов, и планы обработки исключений, а также отсутствует страница сводных статистических данных по всей больнице. Невозможно предоставить общее решение для повышения критичности больницы.
Цель этого запатентованного изобретения основана на Kafka+ Флинк + Elasticsearch и другие технологии, в рамках всего процесса управления критическим значением, реализуют решение для научной калибровки диапазона определения критического значения и разумно рекомендуют меры по обработке критического значения для решения текущих проблем в управлении процессами критического значения, таких как проблемы с критическим значением, такие как поскольку неточные стандарты оценки, неиспользованные данные о лечении и несовершенные механизмы оптимизации критических значений во всей больнице будут использоваться для оптимизации процесса критического значения, повышения эффективности обработки критических значений, формирования полного отслеживания с обратной связью и, в конечном итоге, для создания полного критического значения. -система управления процессами.
1. Разработать «фальшивый» план обработки критических значений, чтобы предотвратить слишком частые напоминания и постоянно калибровать разумный диапазон элементов критической ценности;
2. Сохраняйте меры по борьбе с ежедневными критическими значениями и формируйте память. Когда наступает критическое значение, вы можете давать различные подсказки медицинскому персоналу и выступать в качестве помощника по наполнению;
3. На основе управляемого событиями механизма центра сообщений постройте полный процесс обработки критических значений, который максимально охватывает все аспекты клинических бизнес-сценариев. Центр обработки данных отвечает за хранение полной информации о критических значениях, обеспечивая замкнутый цикл. интерфейсы отображения и запроса данных; сбор критических значений каждого отдела. Данные с замкнутым контуром генерируют данные направленного индикатора для облегчения регулярного отслеживания, анализа и оценки показателей критических значений, контроля каждого отдела для обнаружения и улучшения собственной обработки критических значений, а также повысить эффективность обработки критически важных данных во всей больнице;
Это решение основано на Kafka + Flink + Elasticsearch Для достижения калибровки диапазона критических значений и рекомендуемых мер применяются следующие конкретные технические решения.
1. Развертывание среды Kafka. Программа вводит зависимости, связанные с Kafka, выполняет соответствующую настройку и функциональную интеграцию, определяет события «отправка критического значения» и «обратная связь с критическим значением», а также настраивает формат входных параметров сообщения события и текст проверки XSD. два Каждое событие будет использоваться в качестве двух тем Kafka. Среди них Kafka используется в качестве промежуточного программного обеспечения для сообщений и отвечает за обеспечение режима сотрудничества производителей и потребителей;
2. Развертывание среды Elasticsearch. Программа вводит зависимости, связанные с Elasticsearch, и выполняет соответствующую конфигурацию и интеграцию функций. Elasticsearch определяет несколько индексных структур, которые будут использоваться для хранения критически важных исходных данных, связанных данных, результатов операций и т. д. использовать функции Elasticsearch для анализа статистики;
3. Развертывание среды Flink. Программа вводит связанные с Flink зависимости и выполняет соответствующую настройку и функциональную интеграцию. Flink действует как связующее звено между верхней и нижней частями. С одной стороны, она используется для использования тематических сообщений, доставляемых Kafka. С другой стороны, через соответствующие API, после обработки данных выходные данные сохраняются в Elasticsearch;
1. Предоставьте интерфейс внешнего производителя сообщений.
Разработайте интерфейс производителя центра сообщений и откройте его для внешних систем. Этот интерфейс можно использовать в двух сценариях: «отправка критического значения» и «обратная связь по критическому значению».
Основная логика состоит в том, чтобы выполнить проверку рациональности, синтаксический анализ и обработку входных параметров сообщения, а затем отправить сообщение, вызвав API Kafka, и использовать синглтон производителя для завершения отправки сообщения.
Тема для отправки: «Отправка критического значения» или «Отзыв о критическом значении».
2. Используйте Flink, чтобы использовать Kafka
Используйте **Flink Source API от Flink, добавьте Kafka в качестве источника данных и подпишитесь на две темы «Отправка критического значения» и «Отзыв о критическом значении».
Для извлеченных сообщений добавьте блок кода для обработки потребления сообщений.
3. Используйте Flink для обработки данных потока.
3.1. Процесс отправки критического значения.
Выполните соответствующую обработку извлеченных данных темы «Отправка критического значения» из Kafka.
1) Используйте регулярные выражения для извлечения содержимого основного атрибута критического значения во входных параметрах сообщения, включая, помимо прочего, идентификатор критического значения, идентификатор отчета, идентификатор пациента, идентификатор посещения и т. д., идентифицируйте код и значение каждого ключевого атрибута, и собрать его в структуру Map;
2) Используйте приведенную выше ключевую информацию для извлечения информации о критически важных отчетах, связанных с бизнесом, информации о пациентах, информации о медицинских консультациях и исторической информации о вышеуказанном содержимом из Oracle, а также извлекайте информацию о распределении интервалов критических значений, распределении мер обработки критических значений и другую информацию. из Elasticsearch. Соберите это содержимое для вспомогательного анализа;
3) Используйте API Flink Transform для комплексной обработки данных карты и получения соответствующих результатов;
4) В процессе отправки критических значений соответствующие расчеты относительно калибровки диапазона и рекомендуемых мер следующие:
а. Получить базовую информацию о критическом значении проекта и определить, соответствует ли критическое значение верхнему и нижнему пределам текущего критического значения;
б. Получить интервальное распределение критического значения проекта, определить интервальное распределение, к которому принадлежит критическое значение, внести обновления и собрать результаты;
c. Получить распределение исторических показателей критической стоимости проекта, получить его путем расчета, упорядочить по частоте появления различных показателей в разных измерениях, а затем собрать результаты;
d. Получить другие элементы с такой же аномалией, когда в истории возникло критическое значение проекта, и рассчитать взаимосвязь между этими проектами и текущим элементом критического значения;
e. Получить историческую ценность проекта, соответствующую критической стоимости проекта, провести анализ тенденций и собрать результаты;
f. Получить другую связанную и расширенную информацию о критической ценности проекта для вспомогательного анализа и собрать результаты;
g. Сохраните исходные данные критических значений в Elasticsearch, соберите все результаты вычислений на шаге 3 и введите следующий шаг, чтобы действовать в качестве помощника по заполнению.
3.2. Процесс обработки критического значения.
Выполните соответствующую обработку извлеченных данных темы «Обработка критического значения» из Kafka.
1) Использовать регулярные выражения для извлечения содержимого атрибута обработки критического значения во входных параметрах сообщения, включая, помимо прочего, идентификатор критического значения, метод обработки, меры обработки, процессор и т. д., идентифицировать код и значение каждого ключевого атрибута и собрать его в структуру Map;
2) Отправьте критическое значение, используйте приведенную выше ключевую информацию для извлечения соответствующей информации из Oracle и Elasticsearch для вспомогательного анализа.
3) Используйте API Flink Transform для комплексной обработки данных карты и получения соответствующих результатов;
4) В процессе обработки критического значения соответствующие расчеты относительно калибровки диапазона и рекомендуемых мер следующие:
а. Если врач обеспечивает нормальные меры вмешательства для критического значения, это означает, что достоверность диапазона срабатывания критического значения увеличилась. Сначала обновите информацию о частоте записи критического значения, затем увеличьте значение элемента. групповое значение, и вы можете обновить его в это время. Данные интервала диапазона критических значений представляют собой более точный диапазон критических значений для определенного проекта. Если критическое значение в этом интервале находится в пределах исходного диапазона критических значений, число. Если критическое значение превышает исходное, данные интервала критического значения будут более точными. Для интервала критического значения добавляются новые данные интервала, расширяется диапазон и увеличивается количество вхождений интервала. время записывается; наконец, лечебные меры врача и значение критического значения связываются и сохраняются в индексе памяти измерений. Индексная запись включает, помимо прочего, следующее: лечебные мероприятия, используемые в различных проектах, включают в себя, к какому интервалу они принадлежат. , что включают в себя исторические триггерные значения, а также текущие и исторические отчеты соответствующих пациентов, визиты к врачу, критические значения и другую информацию.
б. Если врач выполняет неправильную обработку критического значения, например, нажимает кнопку вопроса обратной связи, это означает, что достоверность диапазона срабатывания критического значения снижается. Во-первых, вставьте ключевую информацию о критическом значении в указатель вопроса обратной связи. ; затем перейдите к диапазону критических значений. Соответствующие аномальные данные также будут вставлены в индекс интервала, наконец, индекс мер обработки также будет обновлен, и вопросы обратной связи также будут частью этих мер; соответствующую страницу статистического анализа, и окончательное решение будет принято вручную, чтобы определить, был ли изменен объем;
4. Используйте Flink для вывода в Elasticsearch.
Используя Flink Elasticsearch API, добавьте ElasticsearchSink в качестве выходных результатов и сохраните результаты, рассчитанные на предыдущем шаге, в разные структуры индексов ES в соответствии с разными измерениями.
Включая, но не менее, следующие индексы: индекс исходных данных критического значения, индекс расширенных данных критического значения, индекс распределения частоты интервала критического значения, индекс распределения меры обработки критического значения и т. д.
3.1. Процесс отправки критического значения.
После обработки данных основной службой можно вызвать внутренний интерфейс единого пользовательского портала, а затем использовать WebSocket для завершения передачи сообщений переднего и внутреннего интерфейса, или основная служба может напрямую интегрировать WebSocket в отвечать за взаимодействие с интерфейсом портала и, наконец, отображать критически важные значения на интерфейсе пользовательского портала, чтобы доминировать над всплывающим интерфейсом.
Во всплывающем окне, которое доминирует на экране, помимо просмотра основной информации, соответствующей критическим значениям, информации отчета и информации о пациенте, врачи также могут указать меры вмешательства для отправки или нажать кнопку вопроса обратной связи.
В доминирующем всплывающем окне будет отображена следующая информация помощника по заполнению:
а. Частота возникновения различных лечебных мер для критического значения проекта, врач может быстро нажать для повторного использования;
б. Частота критических значений в различных интервалах запуска проекта будет использоваться врачами в качестве ориентира для подтверждения критического значения;
c. График сравнительного анализа исторических тенденций проекта, а также частоты появления одной и той же аномальной информации о проекте, когда проект имеет критическое значение и когда возникают другие критические значения;
d. Другая историческая справочная информация, такая как история лечения, история отчетов, история критических значений и т. д.;
3.2. Процесс обработки критического значения.
Когда врач обрабатывает всплывающее окно критического значения, которое доминирует на экране, он вызывает единый внутренний интерфейс портала, запускает данные темы Kafka «Обработка критического значения» и вводит ссылку на обработку критического значения основной службы.
У врачей есть два режима обработки. Они могут заполнить данные о мерах вмешательства и отправить их или нажать кнопку вопроса обратной связи. Оба метода могут завершить процесс обработки.
6.1. Настройте службу синхронизации, используйте функцию агрегирования для выполнения вторичной обработки данных ES, и результаты обработки будут продолжать храниться в новом индексном пространстве.
6.2 Разработайте внешний интерфейс BI для отображения данных индекса критического значения до и после обработки и предоставления советов по анализу.
1) Предоставьте результаты анализа и оценки для эталонного диапазона, что позволит вручную окончательно подтвердить, был ли изменен диапазон калибровки.
2) Предоставьте рекомендуемый анализ мер лечения. Для различных мер лечения приведены различные статистические данные и рекомендации в зависимости от количества использований, путей обработки, соответствующих диапазонов значений, а также исторических тенденций проекта, связи с другими параллельными проектами, исторической диагностической информации. и т. д. , анализируем.
1) Определить показатели оценки критического значения. Медицинский отдел должен определить показатели оценки критического значения, такие как: скорость обработки %, среднее время обработки ч, скорость своевременной обработки/скорость 24-часовой обработки %, процент наблюдения за пациентом в течение шести часов %. , общее количество обработок критического значения и т. д. ;
2) Статистика критических значений: Медицинскому отделу необходимо регулярно контролировать, проверять, отслеживать и анализировать внедрение системы управления критическими значениями в каждом отделении, а также регулярно оценивать своевременность отчетности и обработки критических значений. В компоненте критического значения медицинского портала данные о критическом значении каждого отдела агрегируются и отображаются. Рейтинги и подробные данные различных показателей отображаются в соответствии с двумя измерениями: отделение и врач. Он также поддерживает экспорт отчетов для отображения данных. быстро и регулярно сравнивать различия в больнице. Сравнивать показатели в определенные моменты времени и формулировать план улучшения на критическом этапе работы больницы;
3) Обратная связь по критическим значениям: медицинскому отделу необходимо обновить и скорректировать элементы критических значений и критические значения в соответствии с фактическими клиническими условиями, включить управление критическими значениями отдела в оценку медицинского качества отделения, разработать компонент обратной связи по критическим значениям для медицинского персонала. портал, а также единообразно собирать, анализировать и рассматривать эти отзывы.
Процесс: LIS — Центр обработки данных — Производитель — Источник Kafka — Flink — Обработка — Elasticsearch
1. Когда медицинские техники обнаруживают критическую ситуацию, инспектор (инспектор) должен сначала подтвердить, что контрольные приборы, оборудование и процесс проверки являются нормальными, проверить правильность образцов, правильность работы и неправильную передачу инструментов. . После подтверждения клинических данных и осмотра. Если во всех аспектах процесса (обследования) нет отклонений, своевременно проведите повторное обследование (отделение визуализации может решить, необходимо ли повторное обследование, исходя из реальной ситуации). две повторные экспертизы одинаковы, можно ли выдать результаты экспертизы (освидетельствования).
2. После того, как система проверки (инспекции) отправит критическое значение, она инициирует вызов интерфейса отправки критического значения центра обработки данных через платформу интеграции больницы. Сначала критическое значение будет сохранено, а затем интерфейс производителя центра сообщений. в этом плане будет призвана доставить «Отправить критическое значение «Тема» в Kafka;
3. Основная служба этого решения будет использовать Flink для подписки на критическое значение Kafka для отправки темы и использовать Flink Transform API для обработки полученных данных для формирования необходимых данных, а затем использовать Flink Elasticsearch API для добавления ElasticsearchSink для вывода результатов. к индексу, связанному с Elasticsearch;
4. После обработки данных базовой службой можно вызвать внутренний интерфейс пользовательского единого портала, а затем использовать WebSocket для завершения передачи сообщений переднего и внутреннего интерфейса, или основная служба может напрямую интегрировать WebSocket будет отвечать за взаимодействие с интерфейсом портала. Наконец, всплывающий интерфейс критического значения отображается в передней части пользовательского портала;
5. На этом процесс отправки завершается.
Процесс: Портал — Центр обработки данных — Производитель — Источник Kafka — Flink — Обработка — Elasticsearch
1. Если во время ежедневного использования портальной системы пользователь-врач получает уведомление о критическом значении, оно будет отображаться в виде всплывающего окна, которое доминирует на экране;
2. Врач выносит суждение на основе информации о критическом значении пациента, а также информации отчета, информации медицинской консультации и т. д. Если будет подтверждено, что оно соответствует категории критического значения, он или она заполнит соответствующие меры вмешательства и активировать логику обработки критических значений центра обработки данных;
3. Центр обработки данных сначала обновляет информацию о критическом значении, затем инициирует вызов интерфейса отправки критического значения системы проверки (инспекции) через платформу интеграции больницы, а затем вызывает интерфейс производителя центра сообщений в этом решении для доставки « Тема «Обработка критических значений» для Кафки;
4. Основная служба этого решения будет использовать Flink для подписки на тему обработки критических значений Kafka и использовать API-интерфейс Flink Transform для обработки полученных данных для формирования необходимых данных, а затем использовать Flink Elasticsearch API для добавления ElasticsearchSink для вывода результаты в соответствующем индексе Elasticsearch;
5. Если на шаге 2 врач определит, что критическое значение является ложной тревогой, нажмите кнопку «Вопрос обратной связи», чтобы сообщить об ошибке в интерфейс «Модуля медицинского управления» для последующего анализа;
1. Основанный на сочетании Kafka + Flink, он использует преимущества технологии механизма потоковой передачи больших данных для достижения высоконадежной, эффективной, масштабируемой обработки данных в реальном времени для сценариев отправки и обработки критически важных значений и, наконец, достигает критической ценности. калибровка диапазона и цель рекомендуемых мер;
2. Используйте Elasticsearch для хранения результатов расчета диверсифицированных индексов, а затем используйте функцию агрегирования ES для выполнения вторичного анализа и обработки результатов. Масштабируемость и возможность повторного использования общего решения были значительно улучшены;
3. Примените механизм, управляемый событиями центра сообщений, к сценариям критических значений, установите события сообщений для ключевых узлов замкнутого процесса критического значения и укажите службы подписки для событий посредством динамической подписки. Этот процесс понятен и подключаем. Создать полный процесс обработки критически важных значений с центром сообщений в качестве узла, максимально охватывающий все аспекты реального бизнес-сценария и улучшающий охват бизнеса и участие персонала;
Выше представлен план компании блоггера «Рекомендуемые меры по обработке критических значений и калибровка диапазона на основе Kafka + Flink + ES».
💗 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。
Он посвятил себя исследованию технологий более 30 лет и владеет различными языками, такими как Java, Linux, Javascript, php, css и т. д. Он внес большой вклад в область открытого исходного кода. Станция документации для разработчиков, где можно поделиться некоторыми проблемами в разработке технологий для дальнейшего использования. Все ознакомьтесь.
Почтамезофия@protonmail.com