那个网站做宝贝主图好,河源建设局网站,哪些网站可以做招商广告语,wordpress工具栏移到底部#x1f4e2; 大家好#xff0c;我是 【战神刘玉栋】#xff0c;有10多年的研发经验#xff0c;致力于前后端技术栈的知识沉淀和传播。 #x1f497; #x1f33b; 近期刚转战 CSDN#xff0c;会严格把控文章质量#xff0c;绝不滥竽充数#xff0c;欢迎多多交流。 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。 文章目录 写在前面的话背景技术发明目的具体方案一、前置环境准备二、核心服务实现三、与用户门户的交互实现四、开发危急值分析模块五、开发危急值医务管理模块 危急值发送流程**危急值处理流程**方案特征总结陈词 写在前面的话
本篇文章分享一下博主所在公司的危急值处理措施推荐和范围校准的实现方案。 主要是基于 Kafka Flink Elasticsearch 实现由于涉及安全问题内容以方案介绍为主有需要探讨的可以留言。 好让我们开始。 背景技术
危急值是指当这种检验、检查结果出现时表明患者可能正处于生命危险的边缘状态临床医生需要及时得到检验、检查信息迅速给予患者有效的干预措施或治疗就可能挽救患者生命。危急值信息可供临床医生对生命处于危险边缘状态患者采取及时、有效的治疗避免病人因意外发生出现严重后果失去最佳抢救机会。 危急值报告制度的制定与实施能有效增强医技工作人员的主动性和责任心提高医技工作人员的理论水平增强医技人员主动参与临床诊断的服务意识促进临床、医技科室之间的有效沟通与合作。危急值管理是医院管理的重要组成部分危急值的快速甄别、确认、发布、及时接收以及对该流程监控、分析等是系统信息化管理的目标与方向。 现目前大多危急值管理系统存在如下问题 1、各类危急值检验项目按照固定的参考范围进行危急值判定不支持动态调整项目范围的上限和下限往往只是简单粗暴的进行数值比对缺乏科学的范围判定和校准方式造成了不符合临床实际的“假”危急值频繁通知对临床医护人员工作产生较大影响 2、医护人员针对危急值做出的干预措施只是单纯的填写措施并反馈医技部门没有与病程和护理记录产生交互处理过程也没有形成记忆和管理针对相同的情形的工作往往需要花费重复工作和时间也容易产生偏差 3、危急值涉及环节较广没有统一的流程化管理容易产生环节缺失未形成完整闭环同时整个过程缺少环节监控、日志跟踪、和异常处理方案也缺少全院统计汇总页面无法提供整体改善医院危急值的方案 发明目的
本专利发明的目的是基于 Kafka Flink Elasticsearch 等技术在危急值全流程管理过程中实现一种科学校准危急值判定范围、以及对危急值处理措施进行智能推荐的方案以解决现目前危急值流程管理中存在的诸如危急值判定标准不准确、处理措施数据未利用、全院危急值优化机制不完善等问题进而优化危急值流程、提升危急值处理效率、形成完整闭环追踪最终建设完善的危急值全流程管理系统。 1、建设“假”危急值处理方案防止提醒过于频繁不断校准危急值项目的合理范围 2、针对日常危急值的处理措施进行存储形成记忆在危急值到来时可以给予医护人员多样化提示充当填写助手的作用 3、基于消息中心事件驱动机制建设完整危急值处理流程尽可能包含临床业务场景的各个环节由数据中心负责完整危急值信息存储提供闭环展示和数据查询接口收集各科室的危急值闭环数据生成定向指标数据方便定期追踪、分析、评价危急值指标督导各科室发现并完善自身危急值处理提升全院危急值处理效率 具体方案
本方案是基于 Kafka Flink Elasticsearch 实现危急值范围校准和措施推荐具体技术方案实现如下。
一、前置环境准备
1、部署 Kafka 环境程序引入 Kafka 相关依赖并进行相关配置与功能集成定义“危急值发送”和“危急值反馈”事件同时配置事件的消息入参格式与XSD校验文本这两个事件将作为 Kafka 的两个主题 Topic其中Kafka 用于充当消息中间件负责提供生产者和消费者的协作模式 2、部署 Elasticsearch 环境程序引入 Elasticsearch 相关依赖并进行相关配置与功能集成Elasticsearch 定义若干索引结构将作为危急值原始数据、关联数据、运算结果等内容的存储并利用 Elasticsearch 特性进行统计分析 3、部署 Flink 环境程序引入 Flink 相关依赖并进行相关配置与功能集成Flink 充当呈上启下的衔接角色一方面用于消费 Kafka 投递的主题消息另一方面通过相关 API将数据运算后输出存储到 Elasticsearch 当中
二、核心服务实现
1、提供对外的消息生产者接口 开发消息中心生产者接口并对外部系统开放该接口可以用于“危急值发送”和“危急值反馈”这两个场景。 主要逻辑是针对消息入参进行合理性校验、解析和处理再通过调用 Kafka API 进行消息发送利用生产者单例去完成消息发送。 发送的主题 Topic 为“危急值发送”或“危急值反馈”。
2、利用 Flink 消费 Kafka 利用 Flink 的** **Flink Source API添加 Kafka 作为数据来源并订阅“危急值发送”和“危急值反馈”这两个 Topic。 针对拉取到的消息添加消息消费处理的代码块。
3、利用 Flink 加工流数据 3.1、危急值发送流程 针对拉取到的 Kafka 的“危急值发送”Topic 主题数据进行相应加工处理。 1利用正则表达式提取消息入参中危急值核心属性内容包含但不限于危急值ID、报告ID、患者ID、就诊ID等识别出各关键属性的code和value并组装为 Map 结构 2利用上述关键信息从 Oracle 中提取危急值业务关联的报告信息、患者信息、就诊信息以及上述内容的历史信息从 Elasticsearch 中提取危急值区间分布信息、危急值处理措施分布等信息将这些内容组装用于辅助分析 3利用 Flink Transform API 对 Map 数据进行综合加工处理得到相关结果 4危急值发送过程中关于范围校准和措施推荐的相关运算如下 a、获取该项目危急值的基本信息判断该危急值是否符合当前危急值的上限和下限 b、获取该项目危急值的区间分布情况判断该危急值所属的区间分布做出更新并将结果组装 c、获取该项目危急值的历史处理措施分布情况并通过运算得出按不同维度的不同措施出现的频次排列再将结果组装 d、获取该项目危急值历史出现时其他同样异常的项目并通过运算得出这些项目和当前危急值项目之间存在的联动关系 e、获取该项目危急值对应项目的历史值做出趋势分析并将结果组装 f、获取该项目危急值的其他关联和扩展信息用于辅助分析并将结果组装 g、将原始危急值数据存入Elasticsearch再将第3步的所有运算结果进行组装进入下一环节充当填写助手的作用。
3.2、危急值处理流程 针对拉取到的 Kafka 的“危急值处理”Topic 主题数据进行相应加工处理。 1利用正则表达式提取消息入参中危急值处理的属性内容包含但不限于危急值ID、处理方式、处理措施、处理人等识别出各关键属性的code和value并组装为 Map 结构 2同危急值发送利用上述关键信息从 Oracle 和 Elasticsearch 中提取关联信息用于辅助分析 3利用 Flink Transform API 对 Map 数据进行综合加工处理得到相关结果 4危急值处理过程中关于范围校准和措施推荐的相关运算如下 a、若医生针对该危急值给予了正常的干预措施则代表危急值触发范围的可信度增加首先更新该项目危急值出现的频次记录信息然后增加该项目组值此时可以更新危急值范围区间数据代表某项目出现危急值的范围区间更加精准本区间如果本次危急值属于原有出现危急值的区间内则增加区间出现次数若本次危急值超出原有出现危急值的区间则新增区间数据扩大区间范围并进行次数记录最后将医生的处理措施和危急值数值关联存储到措施记忆索引中该索引记录包含但不限于如下内容不同项目所使用的处理措施属于哪个区间历史触发数值包含哪些关联患者的当前和历史的报告、就诊、危急值等信息。 b、若医生针对该危急值给予了异常处理例如点击了反馈疑问按钮则代表危急值触发范围的可信度降低首先插入危急值关键信息到反馈疑问索引中然后往危急值范围区间索引中也插入相关异常数据最后也将更新处理措施索引反馈疑问也属于处理措施的一个环节这些疑问内容都将在提供相应统计分析页面人工进行最后裁定范围是否变更
4、利用 Flink 输出到 Elasticsearch 利用 Flink Elasticsearch API添加 ElasticsearchSink 作为结果输出将上一步计算得出的结果按照不同维度存储到ES的不同索引结构。 包含但不下于如下索引危急值原始数据索引、危急值扩展数据索引、危急值区间频次分布索引、危急值处理措施分布索引等。
三、与用户门户的交互实现
3.1、危急值发送流程 经过核心服务的数据处理可以调用用户统一门户的后端接口再利用 WebSocket 完成前后端消息推送或由核心服务直接集成 WebSocket 负责与门户前端交互最终在用户门户前端展示出危急值霸屏弹窗界面。 霸屏弹窗上医生除了看到危急值对应基本信息、报告信息、患者信息外还可以填写干预措施提交或点击反馈疑问按钮。 霸屏弹窗上将展示如下填报助手信息 a、该项目危急值的各项处理措施出现的频次医生可以快速点击复用 b、该项目不同触发区间出现危急值的频次作为医生确认危急值的参考依据 c、该项目的历史趋势对比分析图以及该项目出现危急值时其他产生危急值时同样异常的项目信息出现的频次 d、其他历史参考信息例如就诊历史、报告历史、危急值历史等 3.2、危急值处理流程 医生针对危急值霸屏弹窗做出处理将调用统一门户后端接口触发 Kafka 的“危急值处理”Topic 主题数据进入核心服务的危急值处理环节。 医生有两种处理模式可以填写干预措施提交或点击反馈疑问按钮两种方式都可以结束处理流程。
四、开发危急值分析模块
6.1、设置定时服务利用聚合函数对ES的数据进行二次加工处理处理结果继续存储在新的索引空间下。 6.2、开发前端BI界面将加工前后的危急值指标数据进行展示并给出分析提示。 1针对参考范围给出分析判定结果允许人工最后确认校准范围是否改动。 2针对处理措施给出推荐分析针对不同处理措施按照使用次数、处理路径、对应值范围以及历史项目趋势、关联其他并发项目、历史诊病信息等内容给出各项统计、指引、分析。
五、开发危急值医务管理模块
1定义危急值评价指标医务科应定义危急值评价指标如处理率%平均处理时常h及时处理率/24小时处理率%患者六小时复诊率%危急值处理总数等 2危急值统计医务科需要定期对各科室危急值管理制度执行情况进行督导检查、追踪、分析定期评价危急值报告、处置的及时性。在医务门户的危急值组件汇聚展示各科室的危急值数据按科室和医生两个维度展示各类指标的排行榜和详情数据并支持导出报表一览展示数据定期比对全院不同时间点的指标对比制定全院危急值阶段改善计划 3危急值反馈医务科需要根据临床实际情况对危急值项目及危急值进行更新调整将科室危急值管理纳入科室医疗质量考核在医务人员门户开发危急值反馈组件统一收集、分析和处理这些反馈。 危急值发送流程
流程LIS - 数据中心 - 生产者 - Kafka Source - Flink - 加工处理 - Elasticsearch 1、医技人员发现危急值情况时检查验者首先要确认检查仪器、设备和检验过程是否正常核查标本是否有错操作是否正确仪器传输是否有误在确认临床及检查验过程各环节无异常的情况下及时复查影像科室可根据实际情况决定是否需要复查如两次复查结果相同 才可以将检查验结果发出。 2、检查验系统发出危急值后将通过院内集成平台发起对数据中心危急值发送接口的调用首先将进行危急值的存储接着调用本方案中的消息中心生产者接口投递“危急值发送”Topic 至 Kafka 3、本方案的核心服务将利用 Flink 订阅 Kafka 的危急值发送 Topic并利用 Flink Transform API 对接收到的数据进行加工处理形成需要的数据再利用 Flink Elasticsearch API添加 ElasticsearchSink 将结果输出到 Elasticsearch 相关索引中 4、经过核心服务的数据处理可以调用用户统一门户的后端接口再利用 WebSocket 完成前后端消息推送或由核心服务直接集成 WebSocket 负责与门户前端交互。最终在用户门户前端展示出危急值霸屏弹窗界面 5、至此发送流程结束。 危急值处理流程
流程门户 - 数据中心 - 生产者 - Kafka Source - Flink - 加工处理 - Elasticsearch 1、医生用户在日常使用门户系统过程中若收到危急值发送通知则会以霸屏弹窗的形式进行展示 2、医生根据患者的危急值信息以及报告信息、就诊信息等内容进行判断若确认符合危急值范畴则填写相应干预措施触发数据中心的危急值处理逻辑 3、数据中心首先更新危急值信息然后将通过院内集成平台发起对检查验系统危急值发送接口的调用紧接着调用本方案中的消息中心生产者接口投递“危急值处理”Topic 至 Kafka 4、本方案的核心服务将利用 Flink 订阅 Kafka 的危急值处理 Topic并利用 Flink Transform API 对接收到的数据进行加工处理形成需要的数据再利用 Flink Elasticsearch API添加 ElasticsearchSink 将结果输出到 Elasticsearch 的相关索引中 5、若第2步医生判断该危急值属于误报则点击“反馈疑问”按钮将调用“医务管理模块”的错误问题上报接口以便后续分析 方案特征
1、基于 Kafka Flink 组合实现利用了大数据流式引擎技术的优势针对危急值的发送和处理场景实现高可靠、高效实时、高扩展性的数据加工最终实现危急值范围校准和措施推荐的目的 2、利用 Elasticsearch 存储多样化的指标运算结果再利用 ES 的聚合函数功能对结果二次分析处理整体方案扩展性和可重用性都获得较大的提升 3、将消息中心事件驱动机制应用于危急值场景为危急值闭环流程的关键节点建立消息事件通过动态订阅的方式为事件指定订阅服务流程清晰可插拔。以消息中心为枢纽建立完整危急值处理流程尽可能覆盖实际业务场景的各个环节提升业务覆盖面和人员参与度 总结陈词
上文介绍了博主所在公司的《基于 Kafka Flink ES 实现危急值处理措施推荐和范围校准》方案。 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。
