长期以来
医学论文帮写网http://www.51lunwen.org/medicalscience/,我国公共卫生系统的不同业务领域运行着众多相互独立的信息系统。虽然它们为我国各级政府的决策提供了许多重要依据,但由于存在严重的信息孤岛现象,其作用受到极大限制。信息孤岛现象的主要表现为不同系统之间的数据难以交换、共享,管理部门难以对来自不同地区、不同部门的资源进行有效的整合,从而导致了资源的巨大浪费。从数据表达的角度看信息孤岛现象的原因主要是各地、各部门的信息系统建设缺乏标准化体系的支撑。从总体上说,公共卫生信息系统的建设缺乏整体规划和统一的标准,多以“单兵作战”为主。有人将它形象地表述为处于信息系统开发的“春秋战国”时代,属于小作坊“烟筒”式开发。就全国看,国家尚未建立公共卫生最小数据集,各个业务领域、各个地方对数据的收集需求主要出自本地、本部门的需要,加上小农经济式的经费筹集论文代发网方式,更难以顾及全体;另外对于收集的每一个具体的数据单元(数据项),大多缺乏全国统一的标准定义与规范。2003年SARS初期曾经一度出现医院与疾病预防控制机构在交换SARS病例信息中的不畅,就是信息孤岛的典型反映,但也为公共卫生数据的标准化提供了契机,使公共卫生信息系统的信息孤岛问题有了彻底解决的可能。
1 数据元的定义和结构
解决公共卫生系统中信息孤岛的一个有效方法就是进行公共卫生基本数据集标准化的研究,统一数据收集的标准与规范,创建国家公共卫生数据字典,使信息元素在表达上实现标准化。公共卫生数据元标准化的研究是公共卫生数据集标准化研究的核心内容,是构建最小数据集的基本单元。具体研究内容包括:①进行公共卫生事务层数据元标准研究,规范公共卫生信息系统的开发;②制订公共卫生交换层数据元标准,实现公共卫生数据在系统内及系统之间的有效交换和广泛共享;③提交公共卫生信息系统决策层数据元标准,发挥公共卫生信息在管理评价中的支持作用。数据元不是一般的数据概念,它是可以用一组属性描述其定义、标识、表示和允许值的数据单元〔1-4〕,它由对象类词、特性类词及表示类词(值域)3部分组成。①对象是人们希望研究、搜集和存储其相关数据的事物,表达了人们需要予以描述的人、机构、事物或事件。如:人、家庭、医疗机构、观察与干预等。②特性是某个对象的一个特征。例如,人这个对象类可以具有许多特征,如性别、出生日期、身高、职业或患病情况等。数据元概念则是一个具体对象与该对象的一个特定的特性的结合。对象往往有多个特性,对象与其任何一个有意义的特性的结合就组成一个数据元概念。如人可以有性别、身高、出生日期等许多有意义的特性。将它与它的某个特性结合在一起就组成一个数据元概念。如:人——性别、人——身高和人——出生日期等都是数据元概念的例子。但数据元概念还不是数据元。数据元概念与表示类词结合才能组成一个数据元。表示是值域、数据类型的组合,必要时也包括度量单位或字符集。它所表达的是数据元概念的数据类型及可能的取值范围。表示类词可以是一个编码,如国际疾病分类(ICD),也可能是一个取值范围,如身高的取值及单位(厘米)。它应该包含数据类型。数据元是可标识与定义的信息的基本单元,是数据元概念与值域的结合。换言之,一个特定的数据元概念与一个特定的值域结合创建一个数据元。例如在儿童营养监测中,定义的一个数据元概念为‘儿童身高’,与身高的表示值域结合,构成数据元“儿童身高的测量值”;而与儿童身高的平均水平值域结合,则构成“儿童身高的平均值”这个数据元。当然后者是指一个群体,如5岁年龄的儿童。很明显,数据元概念与数据元之间存在一对多的关系。即一个数据元概念在与不同的值域结合后可以产生不同是数据元。
2 信息系统数据元的标准化技术路线
如前所述,信息孤岛首先是从人们对于以往所开发的不同信息系统之间的信息难以交换而被认识的。对于信息孤岛的解决人们也试图首先从解决信息系统之间的信息交换开始。信息系统数据元的标准化就是为了从数据表达开始来规范国家范围内数据的收集,规范公共卫生信息系统的建设,为公共卫生信息系统提供标准化的数据元。下面以传染病监测为例来说明数据元标准化的技术路线。2.1 业务需求分析业务需求分析的目的是了解系统的主要任务,为进行数据采集的分析提供依据。传染病疫情监测系统是面向基层传染病疫情信息采集报告部门、疾控中心疾病监测业务部门、各级疾病预防控制行政管理部门的信息需求,满足传染病疫情及其相关信息的实时采集、报告、查询、分析和信论文代发网息管理,满足对突发传染病事件的及时预警,满足对传染病控制预防以及与其他信息系统(例如与医疗机构)进行数据交换的需求。2.2 基本数据采集内容分析信息系统的建设首先关心的是数据的收集,即要收集什么样的数据。在完成业务需求分析的基础上,对要收集的数据进行具体分析。但要注意的是,对拟收集的数据进行分析时必须同时考虑需要与实际可能,收集最基本的数据。同时应该根据业务分析,将必需收集的数据按照特性分成不同模块。在传染病疫情监测系统中,必须收集的基本信息模块有病人人口学特征及联系的基本信息,医院/医疗机构的基本信息,病人症状的基本信息,病人诊断与治疗的基本信息,实验室的检验信息,流行病学调查的基本信息以及审核的信息等。对信息采集的每个模块进行分析,确定每个模块中的基本数据项。这些数据项必须满足在上述1中的业务需求。例如在上面提到的病人人口学特征基本信息模块中(表1),要考虑满足对传染病进行分析的基本需要(出生日期、性别、地区等信息)、寻找病人进行流行病学调查的需要(如病人的身份证号码、必要的联系信息等)。2.3 数据元的提取及标准化对抽取的数据项,增加对象类词及表示类词,就成为了数据元。如性别、年龄等,在这里,其对象均为患者。对象列词则与数据元概念相关。如患者性别这个数据元概念的表示类词为编码,患者年龄的表示类词则表示为一个值域,单位为岁。确定了数据元,就要按照国家有关数据元的要求进行数据元的规范化的描述〔1-4〕,再上报有关部门批准发布。数据元一经国家有关单位批准确认,就成为大家在信息系统的建设、数据的收集、分析、报告以及项目评价中共同遵守的标准。
3 结束语
目前世界上许多国家都在进行数据元标准化的研究。澳大利亚的国家卫生数据字典已经发展到了第12版〔6,7〕。英国、马来西亚、美国等也都在进行数据元标准的研究〔8-10〕。国内电子政务数据元标准已经发布多年。许多行业都在进行各自的数据元标准研究,一些已经试行,如今年5月份我国交通部正式推出的交通信息基础数据元管理系统〔11〕。石油部门也在紧锣密鼓地开发自己的数据元标准〔12,13〕。公共卫生系统是一个十分庞大的系统,就数据的收集而言,就包含有对各种疾病及病原的监测(如传染性疾病、非传染性疾病、意外伤害)、各种突发公共卫生事件的报告处理、健康危险因素监测(如环境、食品、职业及各种行为危险因素等)、死亡监测等,随着对其信息需求的不断扩展,在各个不同的业务领域都对信息系统的开发提出了极高的要求。数据标准化只有走在信息系统的开发之前,才能避免出现新的信息孤岛现象。从去年起开始的公共卫生信息系统基本数据集数据元标准的研究虽然已经取得了很大的成绩,但还只是开始,还有大量的工作需要继续进行。
【参考文献】
〔1〕 刘丽华,金水高,公共卫生基本数据集数据元标准研究的内容与方法.中国卫生信息管理杂志,2005,2.
〔2〕 GB/T18391.1-2002/ISO/IEClll79-1:1999:信息技术矿数据元的规范与标准化,第1部分:数据元的规范与标准化框架.
〔3〕 科学数据共享元数据标准〔S〕.中华人民共和国科学技术部、科学数据共享工程技术标准〔S〕.2005.
〔4〕 GB/T 18391.5-2001 idt ISO/IEClll79-5∶1995:信息技术—数据元的规范与标准化〔S〕.第6部分:数据的注册.
〔5〕 http://www, h17. org/Library/data-model/RIM/C30204/rim, htm#datyp2introovw.〔EB〕.
〔6〕 http://meteor, aihw. gov. au/content/index, phtml/itemId/268284〔EB〕.
