【文档说明】第11章数据库技术在医学中的新发展课件.ppt，共(24)页，260.956 KB，由小橙橙上传

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第11章：数据库技术在医学中的新发展1.1Web数据库与传统方式相比，利用Web来访问数据库，具有以下优点。1）借用现成的浏览器软件，无需开发数据库前端：如果能够通过WWW来访问数据库，我们就不需要开发客户端的程序，使用的数据库应用都可以通过浏览器来实现，界面统一，也减少了批培训费用，能

使广大用户很方便地访问数据库信息。2）标准统一，开发过程简单：HTML是WWW信息地组织方式，是一种国际标准，使用的WWW服务器与HTML标准，开发者甚至只需学习HTML一种语言，使用者只需学习一种界面--浏览器界面。3）交叉平台支持：几乎在

各种操作系统上都有现成的浏览器可供使用，为一个WWW服务器书写的HTML文档，可以被所有平台的浏览器所浏览，实现了跨平台操作。1.2分布式数据库分布式数据库的体系结构相应的分成三种：客户/服务器系统、协同拂去其系统、中间件系统分布式数据库系统的目标：适应部门分布的组织结构，降低费用提高系

统的可靠性和可用性充分利用数据库资源，提高现有集中式数据库的利用率逐步扩展处理能力和系统规模1.2分布式数据库分布式数据库优势：更适合分布式的管理与控制具有灵活的体系结构系统经济、可靠性高、可用性好在一定条件下响应熟读加

快可扩展性好，易于集成现有系统，也易于扩展1.2分布式数据库分布式数据库的发展前景及应用：数据服务器分布式数据库分布式面向对象数据库11.3面向对象数据库技术面向对象数据库概述面向对象数据库的特点：具有数据库管理系统的基本功能（永久性、存储管理、并发控制、故障恢复能力

、交互式查询功能）面向对象的系统11.3面向对象数据库技术将面向对象技术应用到关系数据库中可以有两种方式：1.把面向对象技术中的对象作为关系数据库系统中的一种新的数据模型关系表中的属性值包含对象指针，对象数据的操作在关系数据库之外进行。把面向对象数据模型（ODM）和关

系数据模型（RDM）结合起来，对关系数据库管理系统进行扩充，但对象查询功能受到一定的限制。2.把面向对象接口添加在关系数据库中11.4XML数据库技术➢XML的基本内容总结如下：XML是一种描述性的标记语言，是在inte

rnet环境中跨平台的，依赖于内容的技术手段，是当前结构化文档信息的有力工具。它具有严谨而规范的数据格式,层次化、自描述的显示方式,使得跨平台数据交流得到更自如的实现,极大地简化了企业之间及业务之间的通信它存储的数据全部是文本，而且使用标记标示，利于网络传输。XML模式提供了很强的数据类型识别功能

，可正确处理各种数据类型。并且XML极其简单易于掌握和使用。11.4XML数据库技术关系数据库与XML之间的映射：基于模板驱动的映射和基于模型驱动的映射,这两种映射都可以在XML文档和数据库之间转换数据。XML数据库存取技术：基于关系数据库的存储策略基于结

构映射的策略：简化DTD并生成DTD图、DTD图到关系模式的映射基于模型映射的策略：Edge方法、XRel方法和XParent方法混合型XML数据库在医院信息系统中的应用11.5数据仓库与数据挖掘➢数据仓库，英文名称为DataWarehouse，可简写为DW

或DWH。数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程提供支持的所有类型数据的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持的目的而创建。为企业提供需要业务智能来指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。11

.5数据仓库与数据挖掘数据仓库的特点：面向主题、集成的、相对稳定的、反映历史变化数据仓库的组成：数据仓库数据库、数据抽取工具、元数据、访问工具、数据集市11.5数据仓库与数据挖掘数据挖掘指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信

息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。利用数据挖掘进行数据分析常用

的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等11.5数据仓库与数据挖掘数据挖掘的功能：自动预测趋势和行为关联分析聚类概念描述偏差检测11.5数据仓库与数据挖掘数据挖掘的流程：

确定业务对象数据准备数据挖掘结果分析知识的同化数据挖掘需要的人员（业务分析人员、数据分析人员、数据管理人员）11.5数据仓库与数据挖掘数据挖掘和数据仓库数据挖掘和在线分析处理数据挖掘，机器学习和统计数据挖掘技术在医学领域中的应用特

点及现状11.6大数据管理与云计算技术大数据需满足3个特点：规模性、多样性、高速性、（价值性）大数据处理模式：流处理和批处理11.6大数据管理与云计算技术云计算的基本原理是通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，企业数据中

心的运行将更与互联网相似．这使得企业能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问计算机和存储系统．11.6大数据管理与云计算技术云计算数据管理总体架构11.6大数据管理与云计算技术1）数据组织与管理：采用分布式的存储技术可用于大型

的、分布式的、对大量数据进行访问的应用，类似GFS．它运行于各种类似的普通硬件上，提供容错功能，为用户提供高可靠、高并发和高性能的数据并行存取访问。2）数据集成与管理：针对数据的非确定性、分布异构性、海量、动态变化等特点

，采用分布式数据管理技术，通过采用Bigtable，Hbase等分布式数据库技术对大数据集进行处理、分析，向用户提供高效的服务。3）分布式并行处理：为了高效地利用在分布式环境下的数据挖掘和处理，采用基于云计算的并行编程模式，如MapReduce，将任务自动

分成多个子任务，通过映射和化简两步实现任务在大规模计算节点中的调度与分配．后台复杂的并行执行和任务调度对用户和编程人员透明．4）数据分析：云计算的数据管理中最终需要对数据进行分析和挖掘以提供给各种应用使用，通过采用不同的数据挖掘引擎的布局

及多引擎的调度策略；通过基于浅层语义分析和深层语义分析的技术，在不确定知识条件下的高效的数据挖掘，从而从大量的结构化的关系数据库中的数据、半结构化的文本、图形和图像数据中提取潜在的、事先未知的、有用的、能被人理解的数据。案例一、某医疗联盟信息系统某医疗联盟信息系统功能模块图案例

一、某医疗联盟信息系统电子病案系统是包括电子病案信息的采集、存储、处理、传递、保密和表现服务的所有元素构成的熊。这一系统包括了构成电子电子档案信息的文字、图像、表格、音频、视频等。以多媒体的形式实现以患者

为中心的一站式存储，实现以临床电子病案为基础的临床科研一体化、临床教学一体化。医学影像信息管理系统以患者在住院期间的影像采集、传输、存储、诊断、报告书写为核心，主要功能是为了医学影像资源的共享。案例一、某医疗联盟信息系统检验室信息管理系统是医院临床的重要辅助系统，各种类型的检验室是医院的重

要科室，几乎所有患者的诊断都需要检验室中得到的数据信息。这一系统以目前国内医院检验室的操作和管理流程未涉及基础，综合了检验室手痒、送检、计费、送检样品标识、自动建立校验报告、自动鉴定、添加标准数值、生成数据库、标准库自动升级、设备管理、人员管理等全部的流程，通过数字接口技

术进行连接，实现了各类仪器数据结果的实时自动采集、自动报告及综合分析。临床数据分析系统是集临床数据收集、保存、综合分析。信息统计于一体的符合临床需求的系统。这一系统的特色是除了包含大量专业的临床数据以外，还存储了大量医学专家的临床经验。通过科学的数据和医疗专家的经验，系

统能够准确地把握临床数据在患者诊疗过程中的细微变化，为医护人员提供数据和病人之间准确的关联信息，为患者提供及时精准的治疗满足，并能够满足临床数据统计分析的需求。临床医疗与科研信息共享系统集成了医疗电子档案、研究信息获

取系统、科研项目管理系统、科研数据挖掘系统，实现了临床和科研的一体化设计。这就极大地改善了医疗工作的效率，确保了研究信息采集的完整性以及数据信息处理的深度和广度。案例一、某医院PACS医学影像系统检验室信息管理系统是医院临床的重要辅助系统

，各种类型的检验室是医院的重要科室，几乎所有患者的诊断都需要检验室中得到的数据信息。这一系统以目前国内医院检验室的操作和管理流程未涉及基础，综合了检验室手痒、送检、计费、送检样品标识、自动建立校验报告、自动鉴定、添加标准数值、生成数据库、标准库自动升级、设备管理、人

员管理等全部的流程，通过数字接口技术进行连接，实现了各类仪器数据结果的实时自动采集、自动报告及综合分析。临床数据分析系统是集临床数据收集、保存、综合分析。信息统计于一体的符合临床需求的系统。这一系统的特色是除了包含大量专业的临床数据以外，还存储了大量医学专家的临床经验。通过科学

的数据和医疗专家的经验，系统能够准确地把握临床数据在患者诊疗过程中的细微变化，为医护人员提供数据和病人之间准确的关联信息，为患者提供及时精准的治疗满足，并能够满足临床数据统计分析的需求。临床医疗与科研信息共享

系统集成了医疗电子档案、研究信息获取系统、科研项目管理系统、科研数据挖掘系统，实现了临床和科研的一体化设计。这就极大地改善了医疗工作的效率，确保了研究信息采集的完整性以及数据信息处理的深度和广度。汇报结束谢谢大家!请各位批评指正