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        基于深度哈希的醫(yī)院信息庫數(shù)據(jù)批量無損遷移方法

        2024-12-31 00:00:00王明龍
        電腦知識與技術 2024年33期

        關鍵詞:醫(yī)院信息庫;數(shù)據(jù)遷移;無損遷移;深度哈希技術

        0 引言

        隨著信息技術和醫(yī)療行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的不斷發(fā)展,醫(yī)院信息化建設日益受到重視,醫(yī)院信息系統(tǒng)已廣泛應用于各個管理環(huán)節(jié)[1]。然而,隨著醫(yī)院業(yè)務的擴展和信息系統(tǒng)使用時間的增加,原有系統(tǒng)可能無法滿足當前需求,需要進行升級或改造。醫(yī)院信息庫中的醫(yī)療和財務歷史數(shù)據(jù)對于運營管理至關重要,數(shù)據(jù)遷移在系統(tǒng)升級改造過程中不可或缺[2]。數(shù)據(jù)遷移是一項復雜且關鍵的任務,涉及需求分析、數(shù)據(jù)清洗轉(zhuǎn)換、遷移測試等多個環(huán)節(jié),同時也為優(yōu)化數(shù)據(jù)結構等提供了機遇。在當前數(shù)據(jù)遷移方法的研究中,文獻[3] 通過參數(shù)核查等手段提升了遷移成功率,采用批量數(shù)據(jù)同步處理、觸發(fā)器提取特征構建無損遷移模型;文獻[4]則利用混合云架構設計并行遷移系統(tǒng),實現(xiàn)了從數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到并行遷移的流程。但傳統(tǒng)方法在遷移丟包率和數(shù)據(jù)一致性方面仍存在不足。

        本研究的目的明確:一是確保在醫(yī)院系統(tǒng)升級改造時數(shù)據(jù)能夠順利遷移,為海量數(shù)據(jù)提供可靠的遷移方案;二是改進傳統(tǒng)方法的不足,降低丟包率、提高一致性,從而保障遷移質(zhì)量;三是提升遷移效率與可靠性,優(yōu)化遷移流程以減少時間消耗、增強可靠性;四是為數(shù)據(jù)的后續(xù)利用奠定基礎,優(yōu)化數(shù)據(jù)結構、提高數(shù)據(jù)訪問效率。本研究的創(chuàng)新點獨特:一是引入深度哈希技術,將高維數(shù)據(jù)映射到低維空間,構建神經(jīng)網(wǎng)絡模型以處理數(shù)據(jù)的復雜性和異構性,從而提高效率;二是實現(xiàn)批量無損遷移,利用技術特性精確定位傳輸數(shù)據(jù)并通過校驗確保無損,解決了傳統(tǒng)方法存在的問題,確保了數(shù)據(jù)的準確性和完整性;三是優(yōu)化遷移流程以適應醫(yī)院業(yè)務需求,注重業(yè)務連續(xù)性,滿足時效性要求;四是提供全面的遷移解決方案,涵蓋多個環(huán)節(jié),全面提升遷移質(zhì)量?;诖耍狙芯恳肷疃裙<夹g,設計了醫(yī)院信息庫數(shù)據(jù)批量無損遷移的新方法。

        1 方法設計

        本研究所應用的深度哈希技術是一種將輸入數(shù)據(jù)通過哈希函數(shù)映射到固定大小的哈希值的技術。在數(shù)據(jù)無損遷移過程中,可以利用深度哈希技術對數(shù)據(jù)進行預處理,生成唯一且穩(wěn)定的哈希值。這些哈希值可以作為數(shù)據(jù)的唯一標識,用于在遷移過程中進行數(shù)據(jù)校驗和完整性驗證。

        1.f/7Wdkj1ZFzq3v9D0BiUI0i4FYbEK5UTbHCN/mthvIs=1 醫(yī)院信息庫數(shù)據(jù)預處理

        本研究首先對醫(yī)院信息庫中的原始數(shù)據(jù)進行如下預處理:

        步驟1:數(shù)據(jù)清洗的目的是消除原始醫(yī)院信息庫中的缺失、重復以及異常個體。

        1) 缺失值處理:本研究使用均值填充的方式填補缺失數(shù)據(jù)值。假設原始的醫(yī)院信息庫數(shù)據(jù)集為x = {x1,x2,…,x } n ,這里,n 為數(shù)據(jù)集中非缺失值的個數(shù),則數(shù)據(jù)均值的計算方式如下:

        將-x置于數(shù)據(jù)值缺失處,即可完成缺失值處理。

        2) 數(shù)據(jù)過濾:根據(jù)特定條件刪除不符合要求的數(shù)據(jù)[5]。例如:刪除超出某個范圍的值、出現(xiàn)頻率過低的數(shù)據(jù)或與目標變量相關性較低的變量等。

        3) 異常值處理:異常值是數(shù)據(jù)采集或記錄的錯誤,也包括真實數(shù)據(jù)中的異常情況。本研究首先計算數(shù)據(jù)集的標準差s,過程如下:

        然后,將距離均值超過標準差3倍的值視為異常值,即滿足| x | i - -x > 3s 的數(shù)據(jù)視為異常值,再將異常值替換為均值。

        步驟2:數(shù)據(jù)標準化的目的是將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為正態(tài)分布,以便后續(xù)分析和處理。標準化的方式如下:

        其中,z 表示標準化處理后的數(shù)據(jù)。

        1.2 生成深度哈希值

        本研究利用深度哈希技術,為預處理后的數(shù)據(jù)生成唯一且穩(wěn)定的哈希值,以作為數(shù)據(jù)遷移過程中的校驗標識。實際采用的是基于位運算的哈希算法,該算法利用位操作來生成哈希值,特別適用于快速哈希計算的場景。關于哈希算法的安全性分析如下:在抗碰撞性方面,位運算哈希算法相對較弱。然而,在醫(yī)院數(shù)據(jù)遷移的場景中,通過對數(shù)據(jù)進行預處理,如限定醫(yī)療數(shù)據(jù)的數(shù)值范圍、規(guī)范財務數(shù)據(jù)的格式等,可以有效降低碰撞的風險。在不可逆性方面,該算法的表現(xiàn)相對有限,理論上存在逆向推導的可能性。但考慮到醫(yī)院數(shù)據(jù)的復雜性和多樣性,實際逆向推導極為困難。況且,本研究主要應用于數(shù)據(jù)校驗,而非加密存儲,因此對不可逆性的要求相對較低。為了進一步提高安全性,可以采取加鹽處理的方法,例如對醫(yī)院財務數(shù)據(jù)在每次遷移校驗時使用不同的鹽值。此外,還可以結合數(shù)字簽名技術,確保哈希值在傳輸過程中不被篡改,從而全面提升數(shù)據(jù)遷移的安全性。

        1.3 數(shù)據(jù)遷移處理與校驗

        本研究利用深度卷積生成對抗網(wǎng)絡,將預處理后的數(shù)據(jù)z 及其哈希值H 一起遷移到目標信息庫中。在遷移完成后,利用哈希值對遷移后的數(shù)據(jù)進行校驗,從而確保數(shù)據(jù)無損遷移。

        假設N 表示隨機噪聲,將N、z、H 輸入深度卷積生成對抗網(wǎng)絡的卷積層中,得到的數(shù)據(jù)z、隨機噪聲N 的第v 個特征czv、cNv 如下(哈希值H 并不直接參與卷積層的計算):

        其中:f (?)表示卷積層的激活函數(shù),ω表示卷積核的權重,b 表示偏差,λ 表示窗口長度,zv 和Nv 分別表示第v個輸入卷積層的數(shù)據(jù)和隨機噪聲。

        深度卷積生成對抗網(wǎng)絡的各個卷積層均含有多個卷積核,利用這些卷積核對醫(yī)院信息庫數(shù)據(jù)展開卷積處理,即可獲取全部數(shù)據(jù)的特征[6]。然后,匯總各卷積核得到的特征,作為生成器的輸出數(shù)據(jù)d:

        其中,δ表示特征拼接函數(shù)。

        利用多層卷積處理對z、N 的特征展開細化,使得輸出數(shù)據(jù)d 中包含遷移后的真實醫(yī)院信息庫數(shù)據(jù)和隨機噪聲數(shù)據(jù)。為了辨別數(shù)據(jù)真?zhèn)?,將d 的特征輸入判別器中,得到數(shù)據(jù)d的第v個特征cdv如下:

        判別結果D 反映了生成器數(shù)據(jù)屬于遷移后的真實醫(yī)院信息庫數(shù)據(jù)的概率。設置一個判別閾值η。如果存在D > η,表明數(shù)據(jù)d 是遷移后的醫(yī)院信息庫數(shù)據(jù);否則,d為虛假數(shù)據(jù),需將其刪除。

        為了確保數(shù)據(jù)無損遷移,需要根據(jù)哈希值H 來驗證數(shù)據(jù)的一致性,即利用生成深度哈希值的方式,計算遷移后數(shù)據(jù)的哈希值。若遷移后數(shù)據(jù)的哈希值與H 相同,表明遷移前后的數(shù)據(jù)一致;若不同,則表明數(shù)據(jù)在遷移過程中存在錯誤,需重新遷移,直到哈希值相同為止。

        2 實驗與結果分析

        2.1 實驗環(huán)境

        實驗采集某醫(yī)院信息庫數(shù)據(jù)5 000條,數(shù)據(jù)相似度為0.15,實驗環(huán)境網(wǎng)絡帶寬為300 Mbps,數(shù)據(jù)塊大小為1 024 KB,批量遷移任務數(shù)為7個。遷移過程中,哈希值的取值范圍為[0.1,100]。

        為避免實驗結果的單一性,將文獻[3]和文獻[4]中的數(shù)據(jù)遷移方法作為對比,與本文方法一起完成同期驗證。

        2.2 結果分析

        實驗分別以遷移丟包率、遷移前后數(shù)據(jù)的一致性為指標展開驗證。

        1) 遷移丟包率是指在數(shù)據(jù)從源醫(yī)院信息庫遷移到目標信息庫的過程中,丟失的數(shù)據(jù)量與原始數(shù)據(jù)總量的比值。該指標反映了在遷移過程中有多少數(shù)據(jù)沒有成功遷移到目標位置。低丟包率表明遷移方法在數(shù)據(jù)傳輸過程中能夠較好地保證數(shù)據(jù)的完整性。對于醫(yī)院信息庫來說,這意味著重要的患者病歷、醫(yī)療記錄、藥品庫存等信息不會在遷移過程中大量丟失,從而保證醫(yī)院的正常運營。

        不同方法的遷移丟包率如圖1所示。

        由圖1可知,不同方法的丟包率總體上呈現(xiàn)出一定的差異。但本文方法的丟包率最大值僅為0.257%,明顯低于兩種對比方法,表明本文方法在數(shù)據(jù)傳輸過程中能夠較好地保證數(shù)據(jù)的完整性。

        2) 以遷移丟包率、遷移前后數(shù)據(jù)的一致性為指標的實驗結果分析:如果實驗得到的遷移丟包率較低,例如低于1%,這表明在數(shù)據(jù)從源醫(yī)院信息庫遷移到目標信息庫過程中,遷移方法在數(shù)據(jù)傳輸方面表現(xiàn)良好,能較好地保證數(shù)據(jù)完整性,意味著醫(yī)院重要的患者病歷、醫(yī)療記錄、藥品庫存等信息不會在遷移中大量丟失,從而確保醫(yī)院正常運營;若遷移丟包率較高,則可能會對醫(yī)院運營產(chǎn)生嚴重影響,比如丟失患者關鍵病歷可能導致誤診,藥品庫存數(shù)據(jù)丟失會造成管理混亂,而遷移前后數(shù)據(jù)的一致性結果若顯示高度一致,說明遷移過程準確可靠,若一致性差則需要深入分析是遷移算法、數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換還是其他因素導致的問題。應用不同方法遷移前后數(shù)據(jù)的一致性如表1 所示。

        分析表1可知,在遷移數(shù)據(jù)量為400 Mb時,本文方法的一致性為99.2%,而文獻[3]和文獻[4]方法的一致性分別為96.7% 和97.0%。當遷移數(shù)據(jù)量增加到4 000 Mb時,本文方法的一致性為99.1%,文獻[3]和文獻[4]方法的一致性分別為92.9%和91.9%。通過整體對比可以看出,本文方法遷移前后數(shù)據(jù)的一致性最小值也可以達到98.6%,說明本文方法可以使數(shù)據(jù)在遷移前后保持較高的一致性。

        3 結束語

        本研究針對醫(yī)院信息庫數(shù)據(jù)遷移過程中數(shù)據(jù)完整性和一致性的挑戰(zhàn),引入深度哈希技術,設計了一種新的數(shù)據(jù)批量無損遷移方法。該方法通過數(shù)據(jù)預處理、深度哈希值生成、數(shù)據(jù)遷移處理與校驗等步驟,確保數(shù)據(jù)在遷移過程中的完整性和一致性。實驗結果表明,該方法在遷移丟包率和數(shù)據(jù)一致性方面均優(yōu)于傳統(tǒng)方法。

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