信息化技术在慢病管理中研究进展

（中国移动通信集团上海有限公司，上海市，200333）徐 晨

自医疗卫生体制改革进程深入推进以来，相关医疗服务分级诊疗机构对于解决当前医疗资源存在的不均衡以及看病贵和看病难等问题具有十分重要的意义，是优化和完善医疗卫生服务体系的重要手段。慢病又称之为慢性传染性疾病，是一种针对感染性疾病和急性病相区分的又一概念。

1 基于信息化技术的慢病管理方法设计

1.1 基于信息化技术的慢病管理平台搭建

在对慢病患者信息进行管理时，本文通过因素信息化技术搭建慢病管理平台以此为管理服务提供全新的虚拟环境，并为海量慢病信息数据提供更大的存储空间。对慢病管理平台搭建时，采用Centos5.8，在intell IDEA当中使用Scala语言对平台运行环境进行开发。在平台当中主要包含了6台支持其运行的设备，其中两台为平台的执行任务提供相应的条件，两台为平台的信息集群资源管理提供相应的条件，两台为平台提交管理任务提供条件。信息集群资源管理设备的内存大小为128G，磁盘为1.25T，网络环境可传输数据大小为25Gbit，CPU大小为22核。执行任务设备的内存大小为64G，磁盘为500G，网络环境可传输数据大小为150Mbit，CPU大小为12核。除此之外，由于慢病管理平台需要在网络环境下进行运行，因此为保证平台的正常运行还需要对网络配置进行相应的设置，其设置如表1所示。

表1 慢病管理平台网络配置表

针对慢病管理平台不同模块的功能进行划分，包括慢病信息数据存储模块、分布式计算模块、数据仓库模块、列存储数据库模块、提供协调服务模块等。图1为基于信息化技术的慢病管理平台集群拓扑结构示意图。

图1 基于信息化技术慢病管理平台集群拓扑结构图

图1中平台上位机与各个服务器通过1000M以太网交换机进行连接，其中一台服务器作为客户端阶段，一台服务器作为管理节点，其余服务器作为数据与计算节点，多个服务器之间的交互通过10G光交换进行连接[5]。以此，通过图1中的连接方式完成对基于信息化技术的慢病管理平台搭建。

1.2 慢病管理信息数据处理

按照上述论述，完成对基于信息化技术的慢病管理平台搭建后，还需要对慢病患者信息数据进行处理，以此完成基于信息化技术的慢病管理实现。针对不同的信息数据类型，可划分为两种不同方式，一种为存储在结构型数据库当中的MgSQL，另一种为存储在非结构型数据库当中的Hive。根据不同管理项目的需要，及数据量的大小，本文选择通过第二种方式完成对慢病患者信息数据的管理。慢病患者的信息来源主要包括医院、社康中心等机构相应的体检、门诊、住院等历史数据信息，同时还包含患者对应门户上产生的数据。针对历史数据本文采用批量的数据处理工具，将海量数据抽取到本文上述构建的平台当中，并结合医学统计学、流行病学等对数据进行描述和分析，再利用全量计算的方式，对描述和分析结果进行评估，从而确保管理信息的准确性。在抽取信息数据时，采用分字段的方式进行，将不同字段的数据类型、允许空值以及相应的说明内容进行描述。同时，在对下一阶段的信息数据进行抽取时，只需要将上一次抽取时间最近的时间点进行抽取即可，以此能够有效减轻平台的工作量负担，完成对慢病管理信息数据的处理。

2 对比实验

本文通过上述论述提出了一种全新的慢病管理方法，为实现该方法的实际应用，需要在确保其稳定性、可用性和高容错性的基础上，才能将其具体实施。因此，为进一步证明该管理方法是否满足上述要求，将该方法与传统慢病管理方法进行对比实验。本文实验主要针对面向医疗健康大数据分析处理的医疗诊疗集群体系，选择某城市慢病诊疗医院作为实验环境，选择5组数据大小均为7.58G的慢病患者信息作为实验对象，分别要求五组数据完成对5.0G、5.5G、6.0G、6.5G和7.0G慢病患者信息数据的增加。分别利用本文管理方法完成一次管理，利用传统管理方法完成一次管理，对比两种管理方法下慢病管理的存量数据和增量数据大小。完成两种管理方法，将实验结果进行记录，并绘制成如表2所示的实验结果对比表。

表2 两种慢病管理方法实验结果对比表

根据表2中的数据可以看出，在增量数据大小相同的情况下，本文管理方法能够将所有增量数据进行存储，而传统管理方法无法将所有增量数据进行存储。从表2中记录结果也能够看出，本文管理方法与传统管理方法相比存量数据明显更多。存量数据越多，说明该方法对慢病患者信息管理效率越高。因此，通过对比实验进一步证明，本文提出的基于信息化技术的慢病管理方法在实际应用中能够有效提高对慢病患者各类信息的管理效率，进一步提升慢病诊疗医院对慢病患者的管理服务水平。

3 结语

通过本文开展对信息化技术在慢病管理中的研究进展分析，提出了一种全新的慢病管理方法，并通过实验证明了该方法的实际应用效果。但由于研究水平有限，在对管理方法进行设计的过程中并未对搭建的管理平台维护方面进行深入研究，因此本文管理方法中的平台在实际运行过程中的性能会受到诸多方面的影响。