基于霍尔三维模型的信息系统建设研究
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【摘要】现在信息系统越来越完善，但是仍有很多不足。此篇文章是在最近热门的智慧医疗系统的基础上，对智慧医疗的建设过程中仍然存在的一些问题，基于霍尔三维模型，从时间维、逻辑维和知识维三个方面对问题进行分析，希望能对智慧医疗系统的建设提供相关的参考，以此，对其他的信息系统，带来一些新的思考。
【关键词】霍尔三维模型；智慧医疗；物联网；大数据；云计算
伴随着信息技术的发展，国家对医疗领域不断进行深入研究，不仅医疗服务模式发生了变革，而且医疗卫生事业也因此得到了显著的发展。例如，在2015年3月的关于政府工作报告的研讨会上，总理李克强第一次提出了＂互联网+ ＂和健康中国的概念，而后衍生出的 ＂互联网+医疗＂这个概念，为医疗服务发展产生了新的契机。对智慧医疗的研究进展的大量关注也体现出目前人们对健康的强烈追求。因为相比欧美等发达国家而言，我国智慧医疗的建设仍处于初级水平，其建设过程中存在了不少的问题，而建设过程又缺乏系统的规划，因此本文从工程的角度，利用霍尔三维模型的理论知识，以此为智慧医疗的建设作出一些规划，为智慧医疗系统的建设带来一定的积极的影响。
一、智慧医疗的概念及现状
（一）智慧医疗的基本概念。智慧医疗的概念。来自于IBM公司第一次發表的关于＂智慧地球＂的观点。智慧医疗是指利用电子健康档案，并且综合使用建立在互联网之上的云计算和大数据等技术，创建一个医疗信息共享的交互平台。以此让病患、医疗组织、医务人员以及医疗设备等互相联网，以达到智能匹配生物圈的需求的目的。智慧医疗不仅是信息技术与生命科学的相互交错运用，也是对诊疗组织、健康、护理以及养老的一个庞大的健康系统，涉及范围包括医疗服务、医疗保障、卫生服务、药品保障、健康管理等多个方面。
（二）智慧医疗的研究现状。我国的智慧医疗系统起步比较晚，较于欧美等发达国家略有落后。但是经过近几年的努力已经有了很大的进步。例如张贝锋、陈顺利等主要研究智慧医疗的体系构架以及关键技术支撑的应用情况；邵星、王翠香等学者提出的基于物联网的智慧医疗系统的构想，将物联网技术有效的应用到医疗系统上；高汉松、肖凌等将医疗系统与云计算结合，提出一种基于生态环境搭建的医疗云数据挖掘平台架构；左秀然、杨国良等阐述了医疗信息化与智慧医疗之间的关系，提出一种以患者为中心的智慧医疗应用模式。对于目前的研究现状来看，未来发展空间仍有待挖掘。
二、智慧医疗建设中的问题
智慧医疗主要是建立在信息化之上，以此给人类提供一种更加智能化、更加人性化、更加方便的医疗服务措施。虽然国家已经提供了极大程度上的支持，并且智慧医疗的建设也因此取得了一定的进步。但是因为智慧医疗系统的构建在目前掌握的技术上还有不足，所以要达到一定程度的智能化、网络化、数字化，还需要很长一段时间。目前智慧医疗系统的建设还存在以下问题：
（一）所拥有的有关医疗卫生信息系统内的数据不具备完整性和一致性。因为医疗数据十分庞大且难以收集，收集标准未能得到统一，所以导致数据的类型不仅复杂，而且类目众多，在数据的提取分析以及存储上存在较大的问题。
（二）智慧医疗系统中还存在一些安全问题有待解决。例如，用户的信息不能被互联网妥善保管，导致用户的健康状况等数据不仅会被医护人员等卫生系统内部网络流传，还可直接被公共网络所窃取。存在被篡改和泄露的风险。因此建立一个有效的信息安全标准，迫在眉睫。
（三）智慧医疗系统之间的信息资源尚未得到充分的共享。各医疗机构之间的信息采集与利用状况，也未能得到相互交流沟通。采集到的有效数据资源也不能得到有效的利用。
（四）智慧医疗系统的评估系统存在问题。智慧医疗系统的研究者主要目光还只是放在医疗技术是否可行上，因此对智慧医疗的服务评价稍有疏忽。评价服务体系能够使智慧医疗变得更加多样化，满足用户需求。因此评价服务体系也需要进行研究。
为了解决上诉智慧医疗建设中存在的问题，对其进行更加有效的管理，有必要建立起全面系统的智慧医疗建设体系，用工程系统的方法来帮助智慧医疗建设的顺利实施。因此本文借鉴霍尔三维模型的思想，尝试构建智慧医疗建设的三维体系，希望能对智慧医疗建设提出建设性意见。
三、霍尔三维结构理论对信息系统分析的作用
1969年，美国系统工程专家霍尔第一次提出霍尔三维模型的理论。它是一种系统工程方法论。霍尔三维模型将系统工程分为前后紧密衔接的七个阶段和七个步骤，对其中任何一阶段和任一步骤又可以进一步展开，形成了分层次的立体结构体系。霍尔三维模型主要是发挥出领导性的作用，通过发挥框架式指引对系统进行辨认、分析、评价等。
（一）技术维分析。因为信息系统是由极其杂乱的体系结构所构成，所以它是一个十分庞大的系统工程。而且在专业性技术上，系统组建工作的规范性极其重要，不仅涉及到所有信息化建设的IT设备、服务器、存储、数据库等，还与IT技术领域有关。涉及到的方面不仅包括应用系统、数据库和网络等。而且还包括容灾技术、数据备份、信息安全等。此外，除了IT技术领域的专业技术知识外，可能还会关联其它科学领域的知识，例如建筑、管理、金融、生物，甚至艺术和法律等。
（二）知识维分析。在知识管理层面，系统组件工作包括人员配置、机构管理、战略管理、运转维护管理和应急灾难维护管理等。各个类别知识的交错，协调配置在这样一个庞大的体系中，需在知识维上实施整体规划，才能顺利完成整个信息系统的构建。
（三）时间维分析。信息系统的组建是一个从确定目标计划的设计，再向拟定方案、实行方案、更改方案的演变过程。这个建设生命周期包括分析评估阶段、开发设计阶段、实施阶段、运维管理阶段和持续更新阶段，是一个多层次多周期的周而复始、持续改进的过程。
（四）逻辑维分析。信息系统就像一个整体的系统工程。从标准化的设计，到建设的实施过程，最后运行维护和更新，这整个过程都符合霍尔三维结构分析法。该维度可以大致分为：明确问题、设计评价指标体系、提出建设候选方案、方案比较分析、系统方案选择或最优化、选定方案和建设实施等六个步骤。endprint
四、基于霍尔模型的智慧医疗实施
智慧医疗的霍尔三维模型如下图所示：
（一）霍尔三维模型在时间维度对智慧医疗的优化。霍尔三维模型的时间维度是指从智慧医疗建设从开始到结束的全过程，我国的智慧医疗建设在时间维上共分为四个阶段：医疗数据开放共享阶段、医疗数据处理与分析阶段、智慧医疗服务阶段和服务评估反馈阶段。（1）医疗数据开放共享阶段：这一阶段的重点以政府和医院为主体，政府需要充分发挥统筹作用，加强宏观引导，建立规范的法律与法规，综合社会各界的力量，共同推进智慧医疗事业的发展。医院作为医疗数据的主要来源，不能各自为政，要建立统一的电子病历，医疗数据共享，做到最大程度地利用医疗资源和最小程度地重复采集数据。（2）医疗数据分析与处理阶段：这一阶段的重点以高校以及研究机构为主体。在努力实现医疗数据开放共享后，就需要对数据进行相应的分析与处理。智慧医疗在感知层、网络层以及平台层等均涉及多种关键技术，如物联网、云计算、大数据无线定位技术、智能感知等，技术专业性较强，单靠企业的力量无法进行如此深层次和专业的研究，这就需要高校以及研究机构建立系统性的大数据存储、管理、分析处理以及安全技术体系或平台，实现对医疗数据的充分利用。（3）智慧医疗服务阶段：这一阶段的重点以企业为主，企业需要将智慧医疗的成果推向大眾。例如：百度开发出的＂百度医生＂，能够快速预约医生看病，降低时间成本；阿里巴巴的＂医蝶谷＂上线，整合了医疗体系，打破孤岛；＂云上安心＂的推出，达到了医疗数据轻松整合的效果，能够使病患达到更精准的治疗；北京春雨天下软件有限公司开发出的＂春雨医生＂APP，利用移动互联网的科技手段来帮助人们快速找到医生，帮助病患解除病痛，获得健康；文康集团创造的网页版＂寻医问药网＂，为人们提供更加科学、方便的快捷服务；微医集团开发出＂挂号网（微医）＂，不仅实现挂号预约免去了病人排队的时间，还提供了病人更加专业的医疗咨询等服务。智慧医疗的最终目的是服务大众，这一阶段企业将以各种形式为大众呈现智慧医疗的成果，使人们的生活更加智能、便利和高效。（4）服务评估反馈阶段：这一阶段的重点以大众使用者为主体。智慧医疗的建设是不断进步和加强的，因此对服务的评估是非常重要的，用户对智慧医疗的服务进行反馈，提出相关意见，这样可以及时发现环境需求的变化，纠正服务过程中出现的问题，有利于智慧医疗的改进和完善，更好地服务于民。
（二）霍尔三维模型在逻辑维度对智慧医疗的优化。逻辑维度是时间维度中的每一个阶段所要进行的工作内容和应遵循的思维程序，共分为明确问题、确定目标、制定方案、方案综合与分析、方案实施和评价与优化6个步骤，这些步骤在时间维的各个阶段不断循环来达到各个阶段的目标。（1）明确问题：不同的逻辑过程有着不同的问题，而如何能明确问题则是将智慧医疗建设好的基础。智慧医疗建设目前存在着数据缺乏一致性、安全问题、不能及时共享、服务评价体系不完善以及一些其他的问题。（2）确定目标：在明确了问题之后，就可以针对这些问题来制定目标。以最终目标为大方向，来分别制定各个阶段的小目标，如数据共享阶段的目标就是打破信息壁垒，实现信息的即时交互。（3）制定方案：目标确定后，具体如何实施就需要制定相应的方案，企业、政府、研究人员、医院都可以从不同的角度提出自己的方案，从各个方面完善智慧医疗的建设。（4）方案综合与分析：来自不同背景的方案对于智慧医疗的建设有着不同的见解，因此提出的方案也各有优缺点，经过综合与分析，最终确定符合我国国情的，符合各个城市特点的智慧医疗建设方案。（5）方案实施：各个城市的智慧医疗实施不能一概而论，应该结合各个城市特点来打造具有自身特色的智慧医疗，例如：上海市制定了一种保险可以覆盖到医疗、公共卫生服务、医疗服务、药品安全保障等；苏州市推出了＂智慧医疗手机挂号系统＂；北京市创建了急救指挥中心、救护车、急救医护人员以及接诊医院的医疗协同平台，可以全方位应对突发事件救护。（6）评价与优化：智慧医疗每一个阶段都应该有相应的评价体系，对阶段性的成果和不足进行及时的评估、分析并加以改进，每一个阶段都取得了高质量的成果才能保证下一阶段的顺利实施。
（三）霍尔三维模型在知识维度对智慧医疗的优化。知识维是指为完成各阶段、各步骤所需要的各种知识和技术的总和，为了完成上述智慧医疗的建设，需要掌握物联网、云计算和大数据相关知识和技术。（1）物联网技术。充分使用物联网技术，能够做到普通技术所达不到对用户的身体体征数据进行追踪与传递的功能。2010年中国政府工作报告将物联网定义为：＂通过信息传感设备，按照约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。它是互联网基础上的延伸和扩展的网络。＂物联网技术包括能够有效采集人员（包括健康民众、医护人员和病患）的RFID技术和传感器技术，具有终端灵活轻便的特点的定位技术，能够使信息采集自动化的纳米技术，能对数据进行处理的体征感知和存储或共享技术，能有效提高医疗管理效率并保障医疗安全的视频识别技术，能够将药品、器械等管理并存储相关信息的智能嵌入技术。但是如果要想能够永久性、精准地采集人体各个特定的数据，将会面临着巨大的挑战。（2）大数据技术。使用大数据技术，能够对数据进行挖掘与分析。利用大数据的分布式数据库、云存储、虚拟化等技术，对大量的医疗数据进行统计分析。大数据的开发能够为医疗数据资源的深度挖掘提供有力的帮助，并且对医疗数据资源的配置进行规划和调整以及对实施医疗过程中所产生的一些费用、疾病变化情况等进行量化分析，以达到监督和提升卫生部门的决策水平、医疗资源的有效利用率等目的。利用大数据存储等处理平台，从大数据信息中挖掘关键生理特征，能更可靠、更快速、更高效地发现早期疾病，还能更加准确地预测亚健康风险，应用数据挖掘等知识探讨出新的理论，对医疗历史数据进行建模与分析，也是一个巨大挑战。（3）云计算技术。使用云计算技术，能够用于追踪结果并且进行分析，最终提供服务。云计算能够提供传统技术所不能提供的一些功能，例如，通过虚拟化的服务器来实现数据的云集合。这种方式不仅能够更加高效、更加智能、更加全面地提升安全信息，还可以解决智慧医疗集成平台中运维成本高、信息安全风险大等问题，从而实现真正的移动医疗，达到更好地促进智慧医疗发展的目的。endprint
五、总结
因为智慧医疗不仅与生命科学技术相结合，也通过信息技术为用户提供了医疗健康互动服务的保障，所以它已经逐渐成为了未来生活中不可或缺的重要组成部分。本文通过霍尔三维模型，为目前的智慧医疗建设在医疗数据、系统安全、资源共享、评价体系等方面存在的问题进行了探讨。希望可以通过此例子给其他信息系统做一个小的参考，建立起系统与系统之间的联系。
【参考文献】
[1]唐晓波，魏巍.工程化视角下的情报工作方法论研究：理论模型的构建[J].图书情报工作，2016（07）：5-10.
[2]李信.基于霍尔模型的大数据战略实施体系构建[J].数字图书馆论坛，2016（06）：28-33.
[3]唐晓波，朱娟.基于霍尔模型的情报工程知识体系构建[J].数字图书馆论坛，2016（02）：27-32.
[4]邵星，王翠香，孟海涛，刘其明，韩立毛，徐秀芳.基于物联网的社区智慧医疗系统研究[J].软件，2015（12）：45-48.
[5]张贝锋，陈顺利.＂e＂带＂医＂路智慧医疗体系架构研究与关键支撑技术应用[J].信息化建设，2016（01）：205.
[6]魏丽娜，樊光辉，肖飞.基于智慧医疗体系的数字化病区的设计应用[J].中国现代医学杂志，2014（16）：109-112.
[7]冯鑫，张以善，李伟，王士泉，何晓刚.智慧城市框架下的区域医疗卫生解决方案[J].医疗卫生装备，2013（04）：38-41+61.
[8]高汉松，肖凌，许德玮，桑梓勤.基于云计算的医疗大数据挖掘平台[J].医学信息学杂志，2013（05）：7-12.
[9]左秀然，杨国良.以患者为中心的智慧医疗应用模式研究与实践[J].医学信息学杂志，2014（12）：13-18.
[10]李岳峰.卫生大数据的分析框架与技术[J].科学通报，2015（25）：2396-2403.
[11]倪明选，张黔，谭浩宇，罗吴蔓，汤小溪.智慧医疗——从物联网到云计算[J].中国科学：信息科学，2013（04）：515-528.
[12]郭巍，王佳，荆伟龙，钱慧.智慧医疗发展应用及其对策[J].医学信息学杂志，2016（08）：2-8.
[13]项高悦，曾智，沈永健.我國智慧医疗建设的现状及发展趋势探究[J].中国全科医学，2016（24）：2998-3000.
[14]方媛，林德南.智慧医疗研究综述[J].新经济，2014（19）：70-72.
[15]茹文，忻展红.基于霍尔三维结构的信息系统灾难恢复预案评价研究[J].信息系统工程， 2015 （10）：125-128.