摘要:常规的医院信息管理系统由于编程接口的限制，增加系统内信息存储和采集的成本。为此，提出基于云平台与MVC架构的医院信息化综合管理系统。针对人工输入信息和非人工输入信息，设置分时采样方式，使用AT24C64D芯片作为主存储芯片保存采样数据；基于云平台的使用原理，将云服务器搭载到MVC架构上，作为管理系统的基础架构，在此架构的支持下，规划管理任务，实现对医院信息化的综合管理。实验结果表明，系统硬件负载率在30%以下，工作效率高，其使用价值优于常规的管理系统。
关键词:云平台；MVC架构；医院信息化；管理系统
1引言
人们对自身和身边人身体健康重视程度逐渐加深，并增加体检及相关身体检查的次数，这给医院带来较大的挑战[1]。近些年，各地医院规模不断扩大，业务范围和数量也在不断增加，对医疗信息的管理也提出了更高的要求，由此造成的劳动力成本和服务效率等一系列问题给医院造成了很大的困扰[2-4]。面对这种情况，医院信息化管理系统的出现极大地缓解了此类问题，自上个世纪90年代开始，医院信息化建设经过几十年的发展已经逐渐从手工机械式的管理，进化为自动化、电子化，在管理系统的辅助下，实现了便捷、高效的信息管理[5-7]。但是，随着信息技术的不断更新以及人们对高效率生活的追求，常规的医院信息化管理系统已经很难满足现阶段的业务需求。如文献[8]中提到的基于信息集成平台的管理系统，该系统更多地是针对信息的采集与汇总，随着待处理数据量的增多，其相应的成本和资源也在不断增多，长此以往，系统使用寿命将会大大缩减，使用价值极低。文献[9]中提到的基于SOA的管理系统存在同样的问题，SOA是一个组件模型，该系统利用这一模型将系统内部的各个模块很好地连接在一起，实现了信息的统一管理，虽然进一步提高了系统的管理效率，但是远远不够，组件模型的使用限制了编程接口和通讯模型，在实际开发过程中需要消耗更多的成本，工作效率并没有得到保证。因此，提出基于云平台与MVC架构的医院信息化综合管理系统设计，解决上述常规管理系统中存在的问题。
2基于云平台与MVC架构的医院信息化综合管理系统硬件设计
医院信息化管理系统内部管理的信息类型繁杂，来源各不相同，对信息化管理干扰比较大，在实际应用中很难实现统一的管理。因此，在系统设计中，将信息分为两大类，一种是来自人工输入的信息，包括人员信息、病例信息等，另一种是非人工输入的信息，多数是设备或医疗器械自动产生的信息。对于人工输入的数据更多的是依赖软件部分实现各种信息的管理，对于非人工输入的信息，利用系统硬件实现自动管理，首先对系统的数据采集方式进行统一。信息化的建设使得医院内部数据越来越庞大，且非人工数据的来源多为传感器，因此设置系统采样方式为分时采样[10]。具体方式如图1所示。在分时采样形式的支持下，采集到多源信息，在信息处理前，需要将多源信息存储到系统内的存储单元中，以便实时查阅和处理分析。考虑到医院信息数据的处理需求，采用AT24C64D芯片作为主存储器，该芯片具有两种接口，可以在进行编程时同时接收数据，不需要额外的编程电压，在系统工作状态下，只需要2.7V～3.6V的单电压就可以支持其工作。该存储器的结构如图2所示。对于存储单元内信号链路的控制，使用模拟开关芯片SGM84782控制，该芯片具有较低的关断泄漏电流，是一个独立的4通道数据选择器。其使用的真值表如表1所示。在系统运行时，可通过对A/B的控制来选择相对应的通道，实现对系统的支持。
3基于云平台与MVC架构的医院信息化综合管理系统软件设计
3.1搭建系统架构
利用云平台和MVC架构搭建管理系统架构，以MVC架构作为基础，在其上搭载云服务器，作为管理系统的架构，支撑系统各项功能的实现。MVC架构包括模型、视图和控制器，将系统的内部业务逻辑与数据、界面分离，提高了程序的重用性，大大减轻了系统开发所需的工作量。搭建的系统框架如图3所示。从图3中可以看出，结合云平台和MVC架构的系统框架分为五层，其中通信接口层是实现系统通信功能的支撑基础；数据预处理层，主要负责处理采集到的原始数据，以及在处理完成后，将数据提交到下一层；业务逻辑层的设计主要针对系统用户的操作需求，用户将请求提交到逻辑层后，通过调用全局管理器中的方法处理请求，并给予回应；全局管理层是系统的核心，可直接调用云服务器中的所有业务功能和操作对象方法，并对其进行管理；数据存储与共享层包含两个模块。在系统框架的支持下，规划管理任务，实现对医院信息的综合管理。
3.2规划管理任务
假设管理任务的宽和高分别是w和h，每个任务具有四条边界，在管理过程中，对于任一管理任务c，均有一个有效候选调度区域，在该区域边界存在一个边a，如果该边与任务的边相等，则它是一条邻接边，通过这一邻接边即可确定下一任务。假设任务创建后，任务c的一个有效调度区域的邻接边总数为v，所有空闲区域的边界长度之和为b，将任务放置该调度区域，则新的区域边界长度之和为：(1)在得到新的边界总长度后，判断区域大小和任务大小，当区域面积大于任务面积时，将新任务放置在空白区域，同时保证每个新到的任务的有效调度区域具有最大的邻接变数，以便后续的任务调度，从而实现任务调度效率最大化。
4基于云平台与MVC架构的医院信息化综合管理系统实验研究
4.1实验方案设计及数据准备
医院信息化综合管理系统实验研究中，以某医院数据为例，构建实验所需的数据库，数据库内部分数据表如表2所示。实验方案设计中，引入常规的信息化管理系统，设计多项对比实验，实验中从数据库中随机生成任务集，针对常规管理系统中的管理任务调度效率差的问题，选择系统硬件负载率、任务的到达间隔和任务的通信时间作为实验指标。在生成任务集之后，定义系统硬件负载率，其计算公式为：公式中Lr表示系统硬件负载率，t表示任务集合中最后一个任务的截止时间，i表示任务数，αi表示每个任务占用资源，W表示任务的宽度，H表示任务的高度，hi和wi表示每个任务的宽度和高度。实验中通过对硬件负载率的计算，可进一步计算出任务的到达间隔时间，对于医院信息化综合管理系统，其任务到达间隔时间越短，说明管理工作效率越高，反之，工作效率越低。任务到达间隔时间指标的计算公式为：公式中T0表示实验目标任务的平均大小，tin表示任务到达间隔时间。公式中任务的大小均在一定区间内，每个任务的配置时间均为0.34ms，在部分参数配置相同的情况下，利用公式计算系统任务的有效通信时间。计算公式如下：公式中lm表示任务间的距离，si表示任务的面积，ε表示根据实验需求自定义的系数，取lm得对数。实验前，每次测试程序运行时，都会随机产生1000个任务，将各组任务实验结果的平均值作为实验结果，对比分析各个管理系统的实际应用性能。
4.2管理系统任务调度效率实验结果及分析
按照上述内容使用不同的管理系统，处理实验任务集合，使用第三方软件监控管理西欧通处理任务的整个过程，同时输出上述中的各项实验指标结果，其中系统硬件负载率和任务间隔时间实验结果如图4所示，系统任务有效通信时间实验结果单独分析。图a中显示常规的两种管理系统，达到顶峰的时间较长，负载率最高达到了50%，在达到顶峰后，负载率下降趋势缓慢，下降不明显；提出的基于云平台的管理系统负载率在30%以下，在达到顶峰后，负载率下降快速且稳定，说明其自我调整能力更好。图b中显示，提出的管理系统任务到达间隔时间变化稳定，工作效率稳定。经过计算，得到各个系统的系统任务通信有效时间，常规管理系统1的有效时间为74.5s，常规管理系统2的系统任务通信有效时间为69.4s，提出的管理系统任务通信有效时间为102.6s。综上所述，设计的基于云平台与MVC架构的医院信息化综合管理系统自我调节能力强，工作效率高。
5结束语
本文以医院信息化综合管理系统的设计与开发为目的，展开大量研究与分析，设计基于云平台与MVC架构的医院信息化综合管理系统，从硬件部分与软件部分两方面完成了整体设计。实验结果中系统硬件负载率始终在30%以下，任务达到间隔时间变化稳定，证明了设计的管理系统具有非常高的应用价值，有效地解决了常规管理系统中存在的问题，该系统能够更好地支持医院信息管理工作。但是医院信息化涉及的数据过于庞大，设计的管理系统内部一些细节之处存在一些小问题，如医院相关人员的隐私安全问题，如何减轻系统定期维护所消耗的时间成本与人力成本等，在未来研究中，将从上述两个方面展开研究，进一步完善医院管理系统，为医院信息的智能管理提供更加科学完善的功能。
作者：吕猛 张巍 单位：吉林大学第二医院
