利用计算机电子工程技术开展医疗信息数据库系统设计

杜爽

摘要：随着医疗技术的不断进步，建立高效、安全、可靠的医疗信息数据库系统变得尤为重要。基于计算机电子工程技术进行医疗信息数据库系统的设计，介绍医疗信息数据库的系统框架设计思路，并结合硬件设计与软件设计体现该信息数据库系统的功能和优势，最后通过实验测试基于计算机电子工程技术所设计的医疗信息数据库系统的实用性和功能性。实验结果表明：此数据库系统在提高医疗信息管理效率和质量方面均有显著效果，对未来医疗发展提供了有力支持。

关键词：电子工程技术   医疗信息   数据库   系统设计

中图分类号：R197.324

Design of the Medical Information Database System by Computer and Electronic Engineering Technology

DU Shuang

（Handan First Hospital， Handan， Hebei Province， 056004 China）

Abstract：With the continuous advancement of medical technology， it has become particularly important to establish an efficient， safe and reliable medical information database system. Based on computer and electronic engineering technology， this paper designs the medical information database system， introduces the design ideas of the medical information database  system framework， combines hardware design and software design to reflect the functions and advantages of the information database system， and finally tests the practicability and functionality of the medical information database system designed based on computer and electronic engineering technology through experiments. The experimental results show that the database system has significant effects in improving the efficiency and quality of medical information management， which provides strong support for future medical development.

Keys Words：Electronic engineering technology; Medical information; Database; System design

醫疗信息数据库系统是医疗机构和医护人员管理和交流患者信息的核心平台，对于提高医疗服务的质量、安全性和效率至关重要[1]。随着医疗信息数据不断积累，传统的数据库系统逐渐暴露出容量不足、响应慢、数据保密性差等问题[2]。在这种背景下，计算机电子工程技术的应用为医疗信息数据库系统带来了新的解决方案[3]。本文基于计算机电子工程技术，设计一种医疗信息数据库系统，使得医疗数据得以高效地存储、检索和分析。医护人员可以更迅速地获取患者信息，及时做出诊断和治疗决策，为患者提供更优质的医疗服务。

1医疗信息数据库系统框架设计

医疗信息数据库系统的框架设计是一个复杂而重要的过程，需要考虑数据存储、隐私保护、安全性、数据访问和查询性能等诸多方面，本文是基于计算机电子工程技术设计的医疗信息数据库系统框架（如图1所示）。

系统运行的主要目标包括医疗信息数据的采集录入、数据分类和缓存、信息管理、医疗信息数据访问等。

2硬件设计

医疗机构中的医疗信息数据本身具有数据量庞大和数据类型复杂等特性[4]。因此系统需要具备足够的数据储存空间以及数据高并发处理能力，以满足医疗人员和外部人员的正常使用。为此，本文设计的医疗信息数据库系统主要包括：应用服务器（Dell Power Edge R740），其搭配2×Intel Xeon Gold 6240（18核心，2.6GHz）处理器，128GB DDR4 ECC内存，4×1GbE网络接口，Linux CentOS 8操作系统；存储设备（Synology DS2419）包含12个硬盘插槽，支持SATA/SSD，适用于12×18TB硬盘的总容量；数据库服务器（HP ProLiant DL380 Gen10）搭配2xIntel Xeon Silver 4210（10核心，2.2GHz）处理器，64GB DDR4 ECC内存，4×2TB SAS硬盘，4×10GbE网络接口，MySQL8数据库管理系统；輔助设备包含路由器（Cisco Catalyst 3850）、交换机（Cisco Nexus 9000）、医生工作站（Dell OptiPlex 7080）以及其他模拟患者设备。

3软件设计

3.1数据库系统信息录入

医疗信息录入主要由医疗内部人员通过医疗机构内部的录入设备完成操作。为了满足多个设备同时使用的需求，系统采用了现代化的UI设计工具Sketch，结合React前端框架，构建了一个功能强大且易用的客户端应用。在客户端中，用户验证是首要步骤，目的在于确保只有授权人员能够访问敏感医疗数据。用户验证环节借助JavaScript实现，能够有效验证用户输入的数据是否符合规定格式和要求，提高数据的准确性和完整性。

在数据录入方面，系统采用HTML表单元素创建数据录入表单。表单中涵盖了多种元素，如文本框、下拉框、复选框以及文件上传组件。通过这些不同类型的元素，系统能够收集各种关键数据，从患者基本信息到医学影像等内容[5]。

3.2数据表设计与关联

医疗信息数据种类繁多，包含但不局限于医疗患者信息、医生信息、诊断记录、药物处方信息等各种关键数据[6]。

在医疗信息数据表格的设计中，多种表格带有相同的检索词条，其中以医生字段和患者字段为主。以患者医疗信息为例，建立相关患者信息表和诊断记录表如表1和表2所示。

由表1可见，患者医疗信息表中主要包含患者自身的基本信息，其中以患者ID作为主键。在后续数据检索中，通过检索患者ID即可获取一系列如表中所示的患者基础信息，诊断记录表如表2所示。

诊断记录表中主要包含涉及患者的诊断记录，其中以记录ID作为主键，可通过不同的记录ID直接检索。考虑到诊断记录的多样性，设定患者ID以及医生ID作为外键辅助查询，由此可通过检索患者ID查询到同一患者不同时期不同类型的诊断记录，或通过医生ID查询同一医生开出的所有不同患者的诊断记录。对于患者与医生角色的不同，医疗信息数据库体现了更高的便利性。

3.3医疗信息管理

医疗信息管理主体体现在数据的安全与改动，数据表录入信息被完成后，应用服务器会将数据表分别缓存至云平台与HP ProLiant DL380 Gen10数据服务器中，其中云平台可附属于医疗机构官网，在官网中加入患者信息查询模块，此处采用MVC架构实现模块化和松耦合的设计，在官网与云平台数据库模块之间建立松耦合的关系，注册登录官网的患者可通过点击此模块，基于HTML跳转到信息查询页面根据需求查询信息。此过程不区分患者和医生的身份，为保证云平台的数据安全，在后台MySQL数据库中设定角色权限，通过云平台方式查询信息的角色未赋予增、删、改的权限，仅支持数据信息的浏览查询。

3.4医疗信息分析

医疗领域的数据非常复杂和庞大，通过可视化分析可以将这些复杂数据以直观的方式呈现给医生、研究人员和决策者，帮助他们更好地理解数据趋势、模式和关联。面对大量的医疗数据，需要搭配成熟的数据分析和挖掘技术，从而实现对医疗信息的明确分析。本文研究的系统采用数据分析工具Python和可视化工具Matplotlib与MySQL相配合，设计医疗信息分析模块。在应用服务器中，所有的信息表格可以文件（CSV、Excel等）格式存储，使用Pandas加载数据文件到DataFrame，计算数据的基本统计量，包括平均值、中位数和标准差。大量患者信息表上的共性数据是数据分析的基础，为此本文采用决策树算法构建医疗信息的数据模型，使用患者的医疗特征（年龄、性别、体征）作为特征值，将病情分类为不同的疾病类别。决策树的核心逻辑在于如何选择最佳的特征和分裂条件来划分数据，其中信息熵、基尼不纯度用于衡量不纯度的减少和分类效果的提升。信息熵Entropy的计算公式如式（1）。

式（1）中：是类别数，是第个类别在数据集D中的占比。基尼不纯度（Gini Impurity）用于度量数据集中随机选择的两个样本，其类别标签不一致的概率公式如式（2）。

将决策树可视化，展示每个节点的特征判定条件和分类结果，通过颜色、形状等方式区分不同的类别。医生通过交互式操作，输入患者的特征值，系统则根据决策树模型预测可能的病情。将不同的疾病类型、药物方案、治疗流程等作为决策树的分裂节点，从根节点开始，逐层判断每个节点的分裂条件，根据条件进入左子树或右子树，继续往下遍历，直到达到叶节点，得到最终的预测类别。医生需要为患者推荐适合的治疗方案，而决策树模型可以基于患者的症状和疾病类型进行分类，在每个节点根据患者的症状特征和医学知识，选择最佳的治疗方案。

4测试实验

4.1实验准备

此实验旨在评估医疗信息数据库系统在不同查询负载下的性能表现，根据本文研究的框架建立医疗信息系统，使用模拟数据生成工具模拟10 000名患者的医疗记录，包括患者基本信息（姓名、年龄、性别）、诊断记录（疾病编码、诊断日期、治疗方案）和医生信息（姓名、专业领域）。设计以下3种查询类型，模拟不同的实际使用情境。（1）根据患者姓名和日期范围查询诊断记录；（2）统计某种疾病的患者数量；（3）根据医生姓名查询其负责的患者列表。

4.2实验结果

将10 000名患者的医疗记录导入到应用服务器MySQL数据库中，医疗机构内部设备和外部移动设备分别执行3种查询类型，每种查询执行100次，记录每次查询的执行时间。同时，计算平均查询时间、最大查询时间和最小查询时间，实验结果如表3所示。

分析实验结果数据可知，内部设备在高负载查询的平均时间为18.76 ms，低负载查询的平均时间为5.22 ms；外部设备高负载查询的平均时间为22.13 ms，低负载查询的平均时间为5.7 6ms。由此可见，在当前硬件和数据规模下，外部查询和内部查询的流畅度几乎一致，系统能够满足基本医疗信息查询的性能要求。

5结语

基于计算机电子工程技术，设计一种综合性的医疗信息数据库系統，充分利用MySQL数据库的特性，设计出系统中医疗信息在数据查询、数据安全以及数据分析等多方面的实施方法，最终通过实验表明该系统可为医疗机构和专业人员提供高效、安全的数据存储、访问和分析，可更好地服务于医疗健康事业的发展。

参考文献

[1] 王维佳.医院计算机信息数据库系统设计方法[J].数字技术与应用，2022，40（7）：193-196.

[2] 王士泉，侯志国，陈忠民，等.新型医院信息系统设计[J].医疗卫生装备，2022，43（3）：38-45.

[3] 宗华，宇应涛，褚代芳，等.基于浏览器与服务器架构的药品管理系统设计与实现[J].中国医学装备，2022，19（1）：152-156.

[4] 张晋峰.计算机电子工程技术的有效应用与发展探析[J].现代工业经济和信息化，2021，11（11）：230-231.

[5] 黄晞.基于数据挖掘的医疗信息管理系统设计[J].微型电脑应用，2021，37（3）：35-38.

[6] 崔金广，窦一峰，蒙文涛，等.基于ETL技术的医院质控数据库系统设计与实现[J].医学信息，2021，34（4）：16-21.