基于多源信息集成的移动护理信息综合管理系统设计

迟瑞娟

（上海交通大学医学院附属第九人民医院，上海 200011）

1 引言

随着医院护理信息化管理水平的提升，在移动互联网环境下进行医院护理信息化管理系统的优化设计受到人们的关注，需要构建移动护理信息综合管理系统，结合信息化管理和自适应调度方法，进行移动护理信息综合管理的系统优化设计，采用大数据分析技术，建立移动护理信息综合管理平台，通过云计算资源调度实现移动护理信息综合管理。研究移动护理信息综合管理系统的优化设计，在促进医院信息化建设方面具有重要意义[1]。因此，国内外有很多研究学者对此进行理论研究。在国外，一些发达国家的护理信息系统已趋于成熟，他们有系统的理论指导框架，在其指导框架之下进行功能模块的设计，随着科技的智能化发展，护理人员通过无线设备就可以实现护理信息的综合管理。而在我国，护理信息系统的建设起步较晚，但发展至今，已有临床护士的计算机辅助训练系统、护理事故分析程序等系统得到广泛应用。此外，我国研究学者结合计算机网络技术在系统设计中引用无线寻呼技术和个人数字助理技术，来实现护理信息管理系统的功能设计[2]。

在传统方法中，对移动护理信息综合管理的方法主要有样本统计分析方法、资源调度方法和模糊PID 控制方法，建立云计算环境下的移动护理信息综合管理模型，通过模糊综合信息决策，实现移动护理信息综合管理系统设计[3-4]，但传统方法进行移动护理信息综合管理系统设计的自适应性不好，输出稳定性不高。针对上述问题，本文提出基于多源信息集成的移动护理信息综合管理系统设计方案。首先采用传感信息感知和物联网拓扑信息采集的方法实现对移动护理信息综合管理的多源信息采样，然后采用物联网、在线感知、数据融合聚类等技术，实现对移动护理信息综合管理过程中的信息融合和资源调度处理，提取移动护理信息的多源信息特征量，采用大数据聚类和奇异特征点检测，实现对移动护理信息综合管理和信息调度。最后进行仿真测试分析，展示了本文方法在提高移动护理信息综合管理能力方面的优越性能。

2 信息综合管理系统总体构架和大数据分析

2.1 移动护理信息综合管理系统总体构架

为了实现移动护理信息综合管理系统的优化设计，首先构建移动护理信息综合管理的大数据分析模型，基于概率模型分析的方法，采用正则参数和概率模型分析的方法，进行移动护理信息综合管理的物联网节点拓扑控制，构建底层数据库作为移动护理信息综合管理的数据处理中心模块，得到移动护理信息综合管理的总体结构模型如图1所示。

在图1所示的移动护理信息综合管理的总体结构模型中，基于概率模型的贝叶斯估计的方法，固件移动护理信息综合管理的运维参数融合模型，在多媒体场景下，智能运维下移动护理信息的自适应调度中，基于多源信息集成的移动护理信息综合管理方法，得到每个维度的移动护理信息合并集为：A1A2，…，Ak=A'，根据智能运维下移动护理信息的信息共享度水平，在高维辅助信息约束下，得到移动护理信息综合管理的线性回归分析模型：

式中，σ为信息共享度，a 为常数，n为移动护理信息数量。基于基本模型评估指标分析，得到移动护理信息综合管理的关联规则调度集：

式中，pi为第i个信息的特征量。设R为实概率空间(f，g，h)中的特征分量，建立关联规则特征量，根据经验与模型收敛情况[5]，构建移动护理信息分布结构的融合模型，得到移动护理信息数据集X中的每个数据点的检验统计分析模型为：

从数据集X中选取k个数据点作为相关约束参量集，得到数据集的随机分布特征量满足：

为了避免陷入局部最优解，采用模糊综合调度的方法，构建移动护理信息综合管理的大数据分析模型，提高数据可靠性融合分析能力。

2.2 移动护理信息综合管理的大数据分析

采用传感信息感知和物联网拓扑信息采集的方法实现对移动护理信息综合管理的多源信息采样，结合大数据融合调度模型实现对移动护理信息综合管理的信息管理和多源信息融合[6]，采用ZigBee 组网协议，构建移动护理信息管理的数据集均值统计分析模型，表示为：

式中，c为数据集均值。计算数据点P与X的欧式聚类，采用模糊质心聚类分析的方法，得到移动护理信息综合管理的线性组合特征分布模型表达为：

式中，m为数据点分配给每个处理器的数据维数。确定K表示的初始质心，得到移动护理信息的多源信息聚类输出为：

结合特征聚类和融合技术，将处理后的护理信息进行关联规则调度，得到移动护理信息综合管理的大数据处理结构模型如图2所示。

3 移动护理信息综合管理优化设计

3.1 数据挖掘和运维分析

结合大数据融合调度模型实现对移动护理信息综合管理的信息管理和多源信息融合，提取移动护理信息的自相关特征量，采用物联网、在线感知、数据融合聚类等技术[7]，得到移动护理信息分布的稳定点满足u=A'(0，1)，在闭频繁项约束条件下，得到移动护理信息的面板数据的线性组合二元规划模型为：

结合不同节点的传感识别结果，在Agent模式下，得到移动护理信息关联的集成特征量满足x1，x2，…，xnCm，采用云设计和模糊信息聚类方法，得到运维模式下移动护理信息管理的多维参数统计序列d，则模糊信息映射输出为：

式中，xi为第i个信息的集成特征量。构建移动护理信息综合管理多源信息的负载均衡调度模型，得到移动护理信息综合管理多源特征分布的熵满足：

式中，l为互信息熵，w为移动护理信息的可支配收入集。根据上述分析，采用大数据挖掘和运维分析技术，实现对移动护理信息关联的多源信息集成处理。

3.2 移动护理信息综合管理

结合大数据融合调度模型实现对移动护理信息综合管理的信息管理和多源信息融合，进行移动护理信息的综合管理，得到相关性参数满足：

采用云组合服务模式，得到智能运维下移动护理信息管理和综合调度的状态集Q，则移动护理信息管理的先验分布集为：

提取智能运维下移动护理信息的关联规则项：

构建空间聚类模型，进行移动护理信息的综合管理调度。

3.3 移动护理信息综合管理优化设计

结合大数据融合调度模型实现对移动护理信息综合管理的信息管理和多源信息融合，提取移动护理信息的自相关特征量，采用物联网、在线感知、数据融合聚类等技术[8]，得到移动护理信息综合管理的模糊度信息集合为η，对移动护理信息进行均值聚类，采用匹配数据分析方法，得到模糊信息传递函数为：

通过三维谱重构，建立移动护理信息综合管理多源统计分析模型，得到模糊统计概率密度函数：

由此分析，构建移动护理信息综合管理多源信息的可靠性随机分布序列，提取移动护理信息的多源信息特征量，采用任务并行化挖掘，得到移动护理信息综合管理的模糊状态方程φ(t)。采用多维信息熵融合的方法，得到移动护理信息综合管理多源信息融合输出结果为：

综上分析，采用大数据聚类和奇异特征点检测，实现对移动护理信息综合管理和信息调度。

4 仿真测试分析

为了验证本文方法在实现移动护理信息综合管理的应用性能，进行实验测试分析，基于Matlab/Simulink仿真软件搭建移动护理信息综合管理的数据处理平台，设定移动护理信息采样的样本数为2 000，关联分布集为120，数据融合的迭代步长为100，移动护理信息的统计周期为1．38。根据上述参数设定，进行移动护理信息综合管理，得到移动护理信息综合管理的输出谱分布如图3所示。

分析图3得知，本文方法能有效实现对移动护理信息综合管理，由此实现对移动护理信息的多源信息集成，得到数据集成结果如图4所示。

分析图4得知，本文方法进行移动护理信息综合管理和多源信息集成的数据融合度水平较好。运用本文方法、PID 方法和支持向量机方法测试移动护理信息综合管理的召回率，得到对比结果如图5所示。

分析图5得知，采用该方法进行移动护理信息综合管理的输出可靠性较好，数据融合聚类能力较强，召回率较高。

5 结束语

采用大数据分析技术，建立移动护理信息综合管理平台，通过云计算资源调度实现移动护理信息综合管理。本文提出基于多源信息集成的移动护理信息综合管理系统设计方案。构建底层数据库作为移动护理信息综合管理的数据处理中心模块，结合大数据融合调度模型实现对移动护理信息综合管理的信息管理和多源信息融合，采用物联网、在线感知、数据融合聚类等技术，构建空间聚类模型，进行移动护理信息的综合管理调度。研究得知，本文方法进行移动护理信息综合管理的输出可靠性较好，数据融合聚类能力较强，召回率较高，具有很好的应用价值。