吳葦葦

(中國(guó)福利會(huì)國(guó)際和平婦幼保健院， 上海 200031)

0 引言

隨著衛(wèi)生醫(yī)療體系的改革，需要構(gòu)建衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析模型，結(jié)合統(tǒng)計(jì)信息分析方法，進(jìn)行衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)和系統(tǒng)設(shè)計(jì)，建立衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)采集和信息化管理系統(tǒng)模型，通過衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集和信息化處理，提高衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的智能信息化管理能力，目前與此相關(guān)的衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法研究受到人們的極大關(guān)注[1]。

衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集是實(shí)現(xiàn)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)智能分析的基礎(chǔ)，在進(jìn)行衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)設(shè)計(jì)中，結(jié)合Access數(shù)據(jù)庫(kù)處理工具，進(jìn)行衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的優(yōu)化設(shè)計(jì)，提高衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的輸出穩(wěn)定性和智慧化采集能力。采用ZigBee網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集，通過總線傳輸技術(shù)，進(jìn)行衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析。

本研究提出的基于 Access的衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法，采用了 Access建立衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)模型。在此基礎(chǔ)上進(jìn)行數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的總體構(gòu)架分析，通過交叉編譯和總線傳輸控制方法進(jìn)行衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集過程中的程序加載，在 Access 和DSP環(huán)境下實(shí)現(xiàn)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的模塊化設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，最后進(jìn)行仿真測(cè)試分析。本研究方法展示了提高衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集能力方面的優(yōu)越性能。

1 衛(wèi)生醫(yī)療數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)構(gòu)架

1.1 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)模型

為了實(shí)現(xiàn)對(duì)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)且準(zhǔn)確的采集，采用VXI總線技術(shù)進(jìn)行衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的總線傳輸和信息調(diào)度，建立衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集的底層數(shù)據(jù)庫(kù)模型，如圖1所示。

圖1 衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集的底層數(shù)據(jù)庫(kù)模型

根據(jù)圖1獲得的衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集結(jié)果，結(jié)合交叉編譯技術(shù)，進(jìn)行衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集和智能信息化處理，并在物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下，進(jìn)行數(shù)據(jù)總線傳輸調(diào)度和自適應(yīng)控制，通過輸出接口轉(zhuǎn)換控制的方法，進(jìn)行衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)開發(fā)設(shè)計(jì)，如圖2所示。

圖2 系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)構(gòu)架

在物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下進(jìn)行衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的交叉編譯，采用32位總線傳輸控制技術(shù)，建立衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的時(shí)鐘控制發(fā)射器，通過構(gòu)建專用集成總線，進(jìn)行衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的自動(dòng)化模塊監(jiān)測(cè)，通過異步傳感監(jiān)測(cè)的方法，進(jìn)行衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的自動(dòng)監(jiān)控和串行輸出[2]。通過自動(dòng)增益放大的方法，進(jìn)行衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的程序編譯和植入，在底層數(shù)據(jù)庫(kù)模塊中進(jìn)行衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的挖掘和特征提取[3]。結(jié)合上述分析，得到系統(tǒng)的開發(fā)實(shí)現(xiàn)流程，如圖3所示。

圖3 系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)流程

1.2 系統(tǒng)的功能模塊分析

在上述進(jìn)行了衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)構(gòu)架的基礎(chǔ)上，進(jìn)行衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的模塊化開發(fā)和功能結(jié)構(gòu)分析，采用16位DSP信息處理器，進(jìn)行衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的數(shù)據(jù)信息處理，在AD模塊中進(jìn)行衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集輸出后的AD轉(zhuǎn)換控制，在ARM Cortex-M3內(nèi)核中進(jìn)行衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的嵌入式開發(fā)設(shè)計(jì)，構(gòu)建衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的數(shù)據(jù)監(jiān)控模塊，通過底層數(shù)據(jù)挖掘的方法進(jìn)行衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)信息采樣和融合處理，提取衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)特征量，在MCU控制單元進(jìn)行衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集APP控制，采用如圖3所示的三層管理體系結(jié)構(gòu)，進(jìn)行衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的軟件開發(fā)和數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)造[4]，得到系統(tǒng)的三層體系結(jié)構(gòu)，如圖4所示。

根據(jù)圖4的三層體系結(jié)構(gòu)模型，進(jìn)行衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的同步、異步輸入和輸出的轉(zhuǎn)換控制，構(gòu)建衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的Access數(shù)據(jù)庫(kù)，采用D/A轉(zhuǎn)換器進(jìn)行系統(tǒng)的輸出的時(shí)鐘控制，根據(jù)上述功能模塊分析，進(jìn)行系統(tǒng)的開發(fā)設(shè)計(jì)[5]。

圖4 衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的三層體系結(jié)構(gòu)

2 數(shù)據(jù)采集處理的算法設(shè)計(jì)

在系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)構(gòu)架和功能模塊化分析的基礎(chǔ)上，進(jìn)

行衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集后的信息處理算法設(shè)計(jì)，建立衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的信息融合模塊，通過模糊信息調(diào)度方法，進(jìn)行衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集的輸出轉(zhuǎn)換控制，通過自適應(yīng)信息處理模塊，進(jìn)行衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)集構(gòu)造[6]，得到衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集輸出的有限數(shù)據(jù)集，如式(1)。

(1)

式中，衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的測(cè)試集中含有n個(gè)樣本；xi為交叉樣本i=1,2,…,n。采集自適應(yīng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，進(jìn)行衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集后的分類融合處理，得到機(jī)器學(xué)習(xí)模型，如式(2)。

(2)

式中，t為學(xué)習(xí)時(shí)間；a為采集后信息；δ為數(shù)據(jù)采集分類融合系數(shù)；TS為有限數(shù)據(jù)集中的交叉數(shù)據(jù)鏈。在信息處理的終端，通過總線編譯，進(jìn)行衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集輸出的模糊控制[7]。

在數(shù)據(jù)鏈路結(jié)構(gòu)模型中，進(jìn)行衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)融合處理，得到衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的輸出交叉數(shù)據(jù)鏈S={1,2,…,N}，衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集生成元數(shù)據(jù)γ=(rij)N，采用大數(shù)據(jù)信息融合的方法，建立衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集的穩(wěn)定性控制模型[8]，得到輸出特征量為式(3)。

(3)

式中，r為采集后生成數(shù)據(jù)；oΔ為輸出穩(wěn)定性特征變化值。如果其中Δ>0且rij>0，衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集輸出具有穩(wěn)定性，根據(jù)收斂性判斷條件，進(jìn)行輸出轉(zhuǎn)換控制[9]，得到交叉編譯特征量pg(t)，如式(4)。

(4)

式中，f(pj(t))為衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的模糊搜索域。在迭代搜索過程中，通過隨機(jī)信息調(diào)度的方法，進(jìn)行衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的特征融合，得到特征提取輸出，如式(5)。

a1=r1/c1

a2=r2/c2

(5)

式中，r1、r2為M維隨機(jī)向量；c1為衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集輸出的關(guān)聯(lián)規(guī)則向量集；c2為自適應(yīng)加權(quán)融合系數(shù)。根據(jù)上述分析，構(gòu)建衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集的智能信息處理平臺(tái)，結(jié)合關(guān)聯(lián)規(guī)則特征提取方法，進(jìn)行衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集和信息處理[10]。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和輸出的語(yǔ)法樹如圖5所示。

圖5 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)語(yǔ)法樹

3 基于 Access的衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)模塊化的實(shí)現(xiàn)

根據(jù)上述的數(shù)據(jù)采集算法處理結(jié)果，為了提高系統(tǒng)中數(shù)據(jù)采集與傳輸?shù)男剩诘谌?jié)中對(duì)系統(tǒng)模塊進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，通過總線傳輸，輸出指令數(shù)據(jù)，提升該數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的運(yùn)行質(zhì)量與結(jié)果的精確性。

采用16位的196.608KSa/Sec/Chan數(shù)字化儀HP E1433A進(jìn)行衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的上位機(jī)通信，進(jìn)行衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的功率因素調(diào)節(jié)，采用PCI總線技術(shù)進(jìn)行衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的總線傳輸，在DSP和FPGA集成處理環(huán)境中實(shí)現(xiàn)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的硬件模塊化設(shè)計(jì)，在程序加載模塊中實(shí)現(xiàn)對(duì)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的指令加載，在PLC邏輯可編程芯片控制下進(jìn)行衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，以ADSP21160作為核心處理器，結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和嵌入式技術(shù)進(jìn)行的衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)開發(fā)設(shè)計(jì)，得到系統(tǒng)的硬件模塊設(shè)計(jì)，如圖6所示。

圖6 系統(tǒng)的硬件模塊設(shè)計(jì)

綜上分析，結(jié)合衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的應(yīng)用環(huán)境，進(jìn)行衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集的自適應(yīng)信息處理，提高衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的信息化處理和控制能力。

4 系統(tǒng)測(cè)試分析

為了測(cè)試本研究設(shè)計(jì)系統(tǒng)在實(shí)現(xiàn)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集中的應(yīng)用性能，進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)分析，在HP E1433A軟件開發(fā)程序中，進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，并進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)模型設(shè)計(jì)，結(jié)合Delta-Sigma ADC數(shù)據(jù)采集芯片，在數(shù)據(jù)采集的輸出轉(zhuǎn)換通道中進(jìn)行信息融合處理，在ActiveX庫(kù)中進(jìn)行數(shù)據(jù)采集后的組件模塊設(shè)計(jì)。數(shù)據(jù)采集的轉(zhuǎn)換界面如圖7所示。

根據(jù)數(shù)據(jù)采集結(jié)果，進(jìn)行衛(wèi)生信息統(tǒng)計(jì)，測(cè)試統(tǒng)計(jì)的精度，得到測(cè)試結(jié)果如圖8所示。

圖8 精度測(cè)試

從圖8中可以看出，運(yùn)用本研究所提(設(shè)計(jì))方法測(cè)試衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集的輸出精度能夠達(dá)到80%以上的準(zhǔn)確率，由此可知，本研究所提(設(shè)計(jì))方法進(jìn)行的衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集的輸出精度較高，并且信息測(cè)試結(jié)果相對(duì)穩(wěn)定，能夠有效提高數(shù)據(jù)信息處理能力。

5 總結(jié)

建立衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)采集和信息化管理系統(tǒng)模型，通過衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集和信息化處理，提高衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的智能信息化管理能力，本研究提出基于 Access的衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法，構(gòu)建衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的數(shù)據(jù)監(jiān)控模塊，通過底層數(shù)據(jù)挖掘的方法進(jìn)行衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)信息采樣和融合處理，提取衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)特征量，通過自適應(yīng)信息處理模塊，進(jìn)行衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)集構(gòu)造，結(jié)合關(guān)聯(lián)規(guī)則特征提取方法，進(jìn)行衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集和信息處理，實(shí)現(xiàn)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集優(yōu)化。分析得知，本研究設(shè)計(jì)系統(tǒng)進(jìn)行衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集的精度相對(duì)較高，在后續(xù)研究與應(yīng)用中會(huì)精簡(jiǎn)設(shè)計(jì)模塊與算法設(shè)計(jì)，進(jìn)一步提升采集數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)度，增強(qiáng)系統(tǒng)測(cè)試結(jié)果的穩(wěn)定性，完善該系統(tǒng)的處理能力。