遲瑞娟

（上海交通大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬第九人民醫(yī)院，上海 200011）

1 引言

隨著醫(yī)院護(hù)理信息化管理水平的提升，在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下進(jìn)行醫(yī)院護(hù)理信息化管理系統(tǒng)的優(yōu)化設(shè)計(jì)受到人們的關(guān)注，需要構(gòu)建移動(dòng)護(hù)理信息綜合管理系統(tǒng)，結(jié)合信息化管理和自適應(yīng)調(diào)度方法，進(jìn)行移動(dòng)護(hù)理信息綜合管理的系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計(jì)，采用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，建立移動(dòng)護(hù)理信息綜合管理平臺(tái)，通過(guò)云計(jì)算資源調(diào)度實(shí)現(xiàn)移動(dòng)護(hù)理信息綜合管理。研究移動(dòng)護(hù)理信息綜合管理系統(tǒng)的優(yōu)化設(shè)計(jì)，在促進(jìn)醫(yī)院信息化建設(shè)方面具有重要意義[1]。因此，國(guó)內(nèi)外有很多研究學(xué)者對(duì)此進(jìn)行理論研究。在國(guó)外，一些發(fā)達(dá)國(guó)家的護(hù)理信息系統(tǒng)已趨于成熟，他們有系統(tǒng)的理論指導(dǎo)框架，在其指導(dǎo)框架之下進(jìn)行功能模塊的設(shè)計(jì)，隨著科技的智能化發(fā)展，護(hù)理人員通過(guò)無(wú)線設(shè)備就可以實(shí)現(xiàn)護(hù)理信息的綜合管理。而在我國(guó)，護(hù)理信息系統(tǒng)的建設(shè)起步較晚，但發(fā)展至今，已有臨床護(hù)士的計(jì)算機(jī)輔助訓(xùn)練系統(tǒng)、護(hù)理事故分析程序等系統(tǒng)得到廣泛應(yīng)用。此外，我國(guó)研究學(xué)者結(jié)合計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在系統(tǒng)設(shè)計(jì)中引用無(wú)線尋呼技術(shù)和個(gè)人數(shù)字助理技術(shù)，來(lái)實(shí)現(xiàn)護(hù)理信息管理系統(tǒng)的功能設(shè)計(jì)[2]。

在傳統(tǒng)方法中，對(duì)移動(dòng)護(hù)理信息綜合管理的方法主要有樣本統(tǒng)計(jì)分析方法、資源調(diào)度方法和模糊PID 控制方法，建立云計(jì)算環(huán)境下的移動(dòng)護(hù)理信息綜合管理模型，通過(guò)模糊綜合信息決策，實(shí)現(xiàn)移動(dòng)護(hù)理信息綜合管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)[3-4]，但傳統(tǒng)方法進(jìn)行移動(dòng)護(hù)理信息綜合管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)的自適應(yīng)性不好，輸出穩(wěn)定性不高。針對(duì)上述問(wèn)題，本文提出基于多源信息集成的移動(dòng)護(hù)理信息綜合管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案。首先采用傳感信息感知和物聯(lián)網(wǎng)拓?fù)湫畔⒉杉姆椒▽?shí)現(xiàn)對(duì)移動(dòng)護(hù)理信息綜合管理的多源信息采樣，然后采用物聯(lián)網(wǎng)、在線感知、數(shù)據(jù)融合聚類等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)移動(dòng)護(hù)理信息綜合管理過(guò)程中的信息融合和資源調(diào)度處理，提取移動(dòng)護(hù)理信息的多源信息特征量，采用大數(shù)據(jù)聚類和奇異特征點(diǎn)檢測(cè)，實(shí)現(xiàn)對(duì)移動(dòng)護(hù)理信息綜合管理和信息調(diào)度。最后進(jìn)行仿真測(cè)試分析，展示了本文方法在提高移動(dòng)護(hù)理信息綜合管理能力方面的優(yōu)越性能。

2 信息綜合管理系統(tǒng)總體構(gòu)架和大數(shù)據(jù)分析

2.1 移動(dòng)護(hù)理信息綜合管理系統(tǒng)總體構(gòu)架

為了實(shí)現(xiàn)移動(dòng)護(hù)理信息綜合管理系統(tǒng)的優(yōu)化設(shè)計(jì)，首先構(gòu)建移動(dòng)護(hù)理信息綜合管理的大數(shù)據(jù)分析模型，基于概率模型分析的方法，采用正則參數(shù)和概率模型分析的方法，進(jìn)行移動(dòng)護(hù)理信息綜合管理的物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)拓?fù)淇刂?，?gòu)建底層數(shù)據(jù)庫(kù)作為移動(dòng)護(hù)理信息綜合管理的數(shù)據(jù)處理中心模塊，得到移動(dòng)護(hù)理信息綜合管理的總體結(jié)構(gòu)模型如圖1所示。

在圖1所示的移動(dòng)護(hù)理信息綜合管理的總體結(jié)構(gòu)模型中，基于概率模型的貝葉斯估計(jì)的方法，固件移動(dòng)護(hù)理信息綜合管理的運(yùn)維參數(shù)融合模型，在多媒體場(chǎng)景下，智能運(yùn)維下移動(dòng)護(hù)理信息的自適應(yīng)調(diào)度中，基于多源信息集成的移動(dòng)護(hù)理信息綜合管理方法，得到每個(gè)維度的移動(dòng)護(hù)理信息合并集為：A1A2，…，Ak=A'，根據(jù)智能運(yùn)維下移動(dòng)護(hù)理信息的信息共享度水平，在高維輔助信息約束下，得到移動(dòng)護(hù)理信息綜合管理的線性回歸分析模型：

式中，σ為信息共享度，a 為常數(shù)，n為移動(dòng)護(hù)理信息數(shù)量。基于基本模型評(píng)估指標(biāo)分析，得到移動(dòng)護(hù)理信息綜合管理的關(guān)聯(lián)規(guī)則調(diào)度集：

式中，pi為第i個(gè)信息的特征量。設(shè)R為實(shí)概率空間(f，g，h)中的特征分量，建立關(guān)聯(lián)規(guī)則特征量，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)與模型收斂情況[5]，構(gòu)建移動(dòng)護(hù)理信息分布結(jié)構(gòu)的融合模型，得到移動(dòng)護(hù)理信息數(shù)據(jù)集X中的每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)分析模型為：

從數(shù)據(jù)集X中選取k個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)作為相關(guān)約束參量集，得到數(shù)據(jù)集的隨機(jī)分布特征量滿足：

為了避免陷入局部最優(yōu)解，采用模糊綜合調(diào)度的方法，構(gòu)建移動(dòng)護(hù)理信息綜合管理的大數(shù)據(jù)分析模型，提高數(shù)據(jù)可靠性融合分析能力。

2.2 移動(dòng)護(hù)理信息綜合管理的大數(shù)據(jù)分析

采用傳感信息感知和物聯(lián)網(wǎng)拓?fù)湫畔⒉杉姆椒▽?shí)現(xiàn)對(duì)移動(dòng)護(hù)理信息綜合管理的多源信息采樣，結(jié)合大數(shù)據(jù)融合調(diào)度模型實(shí)現(xiàn)對(duì)移動(dòng)護(hù)理信息綜合管理的信息管理和多源信息融合[6]，采用ZigBee 組網(wǎng)協(xié)議，構(gòu)建移動(dòng)護(hù)理信息管理的數(shù)據(jù)集均值統(tǒng)計(jì)分析模型，表示為：

式中，c為數(shù)據(jù)集均值。計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)P與X的歐式聚類，采用模糊質(zhì)心聚類分析的方法，得到移動(dòng)護(hù)理信息綜合管理的線性組合特征分布模型表達(dá)為：

式中，m為數(shù)據(jù)點(diǎn)分配給每個(gè)處理器的數(shù)據(jù)維數(shù)。確定K表示的初始質(zhì)心，得到移動(dòng)護(hù)理信息的多源信息聚類輸出為：

結(jié)合特征聚類和融合技術(shù)，將處理后的護(hù)理信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則調(diào)度，得到移動(dòng)護(hù)理信息綜合管理的大數(shù)據(jù)處理結(jié)構(gòu)模型如圖2所示。

3 移動(dòng)護(hù)理信息綜合管理優(yōu)化設(shè)計(jì)

3.1 數(shù)據(jù)挖掘和運(yùn)維分析

結(jié)合大數(shù)據(jù)融合調(diào)度模型實(shí)現(xiàn)對(duì)移動(dòng)護(hù)理信息綜合管理的信息管理和多源信息融合，提取移動(dòng)護(hù)理信息的自相關(guān)特征量，采用物聯(lián)網(wǎng)、在線感知、數(shù)據(jù)融合聚類等技術(shù)[7]，得到移動(dòng)護(hù)理信息分布的穩(wěn)定點(diǎn)滿足u=A'(0，1)，在閉頻繁項(xiàng)約束條件下，得到移動(dòng)護(hù)理信息的面板數(shù)據(jù)的線性組合二元規(guī)劃模型為：

結(jié)合不同節(jié)點(diǎn)的傳感識(shí)別結(jié)果，在Agent模式下，得到移動(dòng)護(hù)理信息關(guān)聯(lián)的集成特征量滿足x1，x2，…，xnCm，采用云設(shè)計(jì)和模糊信息聚類方法，得到運(yùn)維模式下移動(dòng)護(hù)理信息管理的多維參數(shù)統(tǒng)計(jì)序列d，則模糊信息映射輸出為：

式中，xi為第i個(gè)信息的集成特征量。構(gòu)建移動(dòng)護(hù)理信息綜合管理多源信息的負(fù)載均衡調(diào)度模型，得到移動(dòng)護(hù)理信息綜合管理多源特征分布的熵滿足：

式中，l為互信息熵，w為移動(dòng)護(hù)理信息的可支配收入集。根據(jù)上述分析，采用大數(shù)據(jù)挖掘和運(yùn)維分析技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)移動(dòng)護(hù)理信息關(guān)聯(lián)的多源信息集成處理。

3.2 移動(dòng)護(hù)理信息綜合管理

結(jié)合大數(shù)據(jù)融合調(diào)度模型實(shí)現(xiàn)對(duì)移動(dòng)護(hù)理信息綜合管理的信息管理和多源信息融合，進(jìn)行移動(dòng)護(hù)理信息的綜合管理，得到相關(guān)性參數(shù)滿足：

采用云組合服務(wù)模式，得到智能運(yùn)維下移動(dòng)護(hù)理信息管理和綜合調(diào)度的狀態(tài)集Q，則移動(dòng)護(hù)理信息管理的先驗(yàn)分布集為：

提取智能運(yùn)維下移動(dòng)護(hù)理信息的關(guān)聯(lián)規(guī)則項(xiàng)：

構(gòu)建空間聚類模型，進(jìn)行移動(dòng)護(hù)理信息的綜合管理調(diào)度。

3.3 移動(dòng)護(hù)理信息綜合管理優(yōu)化設(shè)計(jì)

結(jié)合大數(shù)據(jù)融合調(diào)度模型實(shí)現(xiàn)對(duì)移動(dòng)護(hù)理信息綜合管理的信息管理和多源信息融合，提取移動(dòng)護(hù)理信息的自相關(guān)特征量，采用物聯(lián)網(wǎng)、在線感知、數(shù)據(jù)融合聚類等技術(shù)[8]，得到移動(dòng)護(hù)理信息綜合管理的模糊度信息集合為η，對(duì)移動(dòng)護(hù)理信息進(jìn)行均值聚類，采用匹配數(shù)據(jù)分析方法，得到模糊信息傳遞函數(shù)為：

通過(guò)三維譜重構(gòu)，建立移動(dòng)護(hù)理信息綜合管理多源統(tǒng)計(jì)分析模型，得到模糊統(tǒng)計(jì)概率密度函數(shù)：

由此分析，構(gòu)建移動(dòng)護(hù)理信息綜合管理多源信息的可靠性隨機(jī)分布序列，提取移動(dòng)護(hù)理信息的多源信息特征量，采用任務(wù)并行化挖掘，得到移動(dòng)護(hù)理信息綜合管理的模糊狀態(tài)方程φ(t)。采用多維信息熵融合的方法，得到移動(dòng)護(hù)理信息綜合管理多源信息融合輸出結(jié)果為：

綜上分析，采用大數(shù)據(jù)聚類和奇異特征點(diǎn)檢測(cè)，實(shí)現(xiàn)對(duì)移動(dòng)護(hù)理信息綜合管理和信息調(diào)度。

4 仿真測(cè)試分析

為了驗(yàn)證本文方法在實(shí)現(xiàn)移動(dòng)護(hù)理信息綜合管理的應(yīng)用性能，進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測(cè)試分析，基于Matlab/Simulink仿真軟件搭建移動(dòng)護(hù)理信息綜合管理的數(shù)據(jù)處理平臺(tái)，設(shè)定移動(dòng)護(hù)理信息采樣的樣本數(shù)為2 000，關(guān)聯(lián)分布集為120，數(shù)據(jù)融合的迭代步長(zhǎng)為100，移動(dòng)護(hù)理信息的統(tǒng)計(jì)周期為1．38。根據(jù)上述參數(shù)設(shè)定，進(jìn)行移動(dòng)護(hù)理信息綜合管理，得到移動(dòng)護(hù)理信息綜合管理的輸出譜分布如圖3所示。

分析圖3得知，本文方法能有效實(shí)現(xiàn)對(duì)移動(dòng)護(hù)理信息綜合管理，由此實(shí)現(xiàn)對(duì)移動(dòng)護(hù)理信息的多源信息集成，得到數(shù)據(jù)集成結(jié)果如圖4所示。

分析圖4得知，本文方法進(jìn)行移動(dòng)護(hù)理信息綜合管理和多源信息集成的數(shù)據(jù)融合度水平較好。運(yùn)用本文方法、PID 方法和支持向量機(jī)方法測(cè)試移動(dòng)護(hù)理信息綜合管理的召回率，得到對(duì)比結(jié)果如圖5所示。

分析圖5得知，采用該方法進(jìn)行移動(dòng)護(hù)理信息綜合管理的輸出可靠性較好，數(shù)據(jù)融合聚類能力較強(qiáng)，召回率較高。

5 結(jié)束語(yǔ)

采用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，建立移動(dòng)護(hù)理信息綜合管理平臺(tái)，通過(guò)云計(jì)算資源調(diào)度實(shí)現(xiàn)移動(dòng)護(hù)理信息綜合管理。本文提出基于多源信息集成的移動(dòng)護(hù)理信息綜合管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案。構(gòu)建底層數(shù)據(jù)庫(kù)作為移動(dòng)護(hù)理信息綜合管理的數(shù)據(jù)處理中心模塊，結(jié)合大數(shù)據(jù)融合調(diào)度模型實(shí)現(xiàn)對(duì)移動(dòng)護(hù)理信息綜合管理的信息管理和多源信息融合，采用物聯(lián)網(wǎng)、在線感知、數(shù)據(jù)融合聚類等技術(shù)，構(gòu)建空間聚類模型，進(jìn)行移動(dòng)護(hù)理信息的綜合管理調(diào)度。研究得知，本文方法進(jìn)行移動(dòng)護(hù)理信息綜合管理的輸出可靠性較好，數(shù)據(jù)融合聚類能力較強(qiáng)，召回率較高，具有很好的應(yīng)用價(jià)值。