Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Обзор информационных систем применяемых в здравоохранении 10
1.1. Общее состояние развития информационных технологий в системе здравоохранения Российской Федерации 10
1.2. Обзор медицинских информационных систем 18
1.3. Обзор специализированных медицинских информационных систем для учета больных злокачественными новообразованиями 23
1.4 Основные технологии, применяемые для разработки ИС 30
1.5 Подходы к реализации трансформации моделей, в рамках MDA 32
Выводы к главе 1 34
Глава 2. Автоматизация ведения популяционного ракового регистра 36
2.1. Назначение и требования к ведению популяционного ракового регистра 36
2.2. Методика формирования данных по больным ЗНО 38
Выводы к главе 2 55
Глава 3. Информационное обеспечение, разработка и сопровождение ИС "Популяционный раковый регистр" 57
3.1. Методика разработки ИС ПРР на основе MDA 57
3.2. Процесс порождения каркаса ИС ПРР 60
3.3. Архитектура интерпретатора диаграммы и генератора каркаса 61
3.4. База знаний программной системы и сценарии трансформации моделей ИС 62
3.5. Адаптация технологии разработки ИС «Популяционный раковый регистр» 66
3.6. Реализация транслятора ХМІ-файлов PIM 68
3.7. OCL-ограничения 71
Выводы к главе 3 77
Глава 4. Информационная система популяционный раковый регистр 79
4.1 Платформа реализации ИС 79
4.3. Информационное и программное обеспечение ИС 89
4.3.1. База данных 89
4.3.2 Подсистема ввода и редактирования данных 95
4.3.3. Подсистема конвертации данных 98
4.3.4. Подсистема порождения документов 104
4.3.5. Подсистема порождения отчетов 107
4.3.6. Подсистема авторизации 110
4.4 Эксплуатация и сопровождение ресурса 111
Выводы к главе 4 112
Заключение 114
Список использованных источников 116
Приложение
- Обзор специализированных медицинских информационных систем для учета больных злокачественными новообразованиями
- Подходы к реализации трансформации моделей, в рамках MDA
- Методика формирования данных по больным ЗНО
- База знаний программной системы и сценарии трансформации моделей ИС
Введение к работе
Актуальность проблемы
Внедрение современных информационных технологий в организационную и лечебную деятельность учреждений системы здравоохранения Российской Федерации является одним из важнейших инструментов по реализации государственной политики обеспечения населения качественной медицинской помощью . Информационные системы (ИС) мониторинга и учёта фактов заболеваемости, диагностики, поддержки проведения курсов лечения, построения различных тематических аналитических отчётов повышают оперативность анализа данных, эффективность методов диагностики, что необходимо для проведения качественного лечения больных злокачественными новообразованиями (ЗНО) и контроля за их состоянием.
Используемые в лечебно-профилактических учреждениях (ЛПУ) ИС
требуют постоянной модификации, а в ряде случаев - переработки. Закрытый
режим их разработки и жесткая привязка к моделям предметной области, на
основе которых реализованы большинство ИС, осложняют их модификацию,
особенно если при этом требуется обеспечить непрерывность ввода и
обработки информации. Существующие ИС, такие как «Авиценна», «Малая
клиника», «Популяционный раковый регистр «ArteONCO»,
«Автоматизированная информационно-аналитическая система популяционного ракового регистра на территориальном уровне», «Белорусский канцер-регистр» созданы для решения узкого спектра задач, в частности в них не реализованы функции интеграции со сторонними программными комплексами.
Таким образом, актуальна разработка ИС «Популяционный раковый регистр» (ПРР), обеспечивающей интеграцию данных и знаний о ЗНО, а также осуществляющей информационное сопровождение и поддержку курсов лечения больных, в том числе регистрацию, обследование, диагностику, лечение, автоматическое порождение отчётных и статистических форм. В процессе сопровождения разработанной системы необходимо обеспечить возможность быстрой модификации и адаптации ИС к динамично
Концепция информатизации Федерального агентства по здравоохранению и социальному развитию // Приказ № 240 от 30.12.2004г.
изменяющимся требованиям к информационному и математическому обеспечению, для чего в рамках диссертации адаптирован подход генерирующего программирования на основе визуального моделирования ИС.
Существенный вклад в разработку методов визуального моделирования программного обеспечения, генерирующего программирования внесли Г. Буч, Дж. Рамбо, К. Грибачев, Д. Франкель, А. Клеппе, Б. Кокс, Э. Уитни, Д. Холл, М.Б. Кузнецов и др.
Открытость программных интерфейсов ИС, ее масштабируемость позволяют развивать функциональные возможности в зависимости от решаемых задач. Таким образом, созданная в рамках диссертационного исследования информационная система является информационным ядром инфраструктуры региональной онкологической службы.
Объект и предмет исследования
Объектом исследования является популяционный раковый регистр (ПРР).
Предметом исследования являются структура, объекты популяционного ракового регистра, информационные процессы формирования его данных.
Цель работы
Исследование информационных объектов и потоков, определяющих деятельность ПРР. Определение функциональных, структурных требований для ИС, автоматизирующей деятельность ПРР, обеспечивающей высокий уровень масштабируемости, возможность быстрой модификации, обладающей открытым интерфейсом для комплексирования, формирования, обработки и анализа данных регистра, а также осуществляющей информационное сопровождение, в т.ч. удаленное, и поддержку диагностики, курсов лечения больных на всех этапах - от постановки на учет до снятия с учета.
Основные задачи работы
В диссертации поставлены и решены следующие задачи: 1. Определение структурных и функциональных требований к ПРР на основе исследования объектов и процессов ведения популяционного ракового
регистра в ЛПУ регионального уровня.
Адаптация программной технологии генерирующего программирования для синтеза каркаса (база данных, приложение, интерфейс пользователя) [1, 2] оперативно модифицируемой, кроссплатформенной ИС, автоматизирующей деятельность ПРР.
Создание информационной модели ПРР и модели программной платформы для порождения программного кода ИС ПРР в соответствии с выбранной технологией генерирующего программирования.
Методы исследования
При выполнении работы использовались методы информационного моделирования, математической логики, построения концептуальных баз данных (БД), теории программирования, логического программирования.
Основные защищаемые положения
Перечень функциональных требований ИС для автоматизации деятельности ПРР [10, 13].
Информационная и структурная модели ПРР [13 - 17], ориентированные на использование инструментальных средств генерирующего программирования.
Адаптация технологии генерирующего программирования под полученную модель ПРР и используемую вычислительную платформу для обеспечения оперативной модификации ИС ПРР [1, 2, 6, 8, 15-17].
Прикладная автоматизированная информационная система для онкологической службы региона, реализующая новый подход в области информационного обеспечения профилактики и лечения злокачественных новообразований [1, 2, 13, 15, 18].
Научная новизна
Получен полный перечень функциональных требований к ИС, автоматизирующей деятельность ПРР.
Впервые представлена информационная модель ИС ПРР в рамках подхода к разработке на основе генерирующего программирования. Установлены и заданы связи между спецификацией программного
обеспечения, заданного в виде UML-диаграммы, и описанием платформы реализации ИС в виде продукционных правил и шаблонов программного кода. Создана база знаний (модель программной платформы), для которой сгенерирован каркас ИС ПРР.
3. Разработана оригинальная система логических модулей анализа структуры исходной UML-модели и шаблонов программного кода для программной реализации каркаса ИС в виде интернет-приложения.
Практическая значимость и ценность
По результатам диссертационной работы создана ИС ПРР, которая в полной мере соответствует предъявляемым к ней требованиям. Она является ядром, аккумулирующим всю информацию о ЗНО для онкологической службы региона и обеспечивающим единое информационное пространство.
Для создания ИС ПРР адаптирована технология разработки информационных систем на основе генерирующего программирования, предложенная в работах [1, 2, 4, 7, 14-16]. Предложенная технология разработки может быть применена для создания других информационных систем с динамически меняющимися структурой информационных процессов и требованиями к их реализации.
Работы и исследования по составлению информационных и структурных моделей, разработка и адаптаця технологии синтеза программного кода, проведенные в диссертационном исследовании, выполнены в Институте динамики систем и теории управления СО РАН в рамках базового проекта «Интеллектные методы и инструментальные средства создания и анализа интегрированных распределённых информационно-аналитических и вычислительных систем для междисциплинарных исследований с применением ГИС, GRID- и WEB- технологий» (№ гос.регистрации 01.2.007 08582), междисциплинарной программы 4.5.2 СО РАН «Разработка научных основ распределённой информационно-аналитической системы на основе ГИС и WEB -технологий для междисциплинарных исследований», а также поддержаны РФФИ: гранты № 09-07-12017-офи_м, 04-07-90227-в, 08-07-00163-
а, 08-07-98005-р_сибирь_а, президентской программой «Ведущие научные школы РФ», грант № НШ-1676.2008.1.
Результаты диссертационной работы внедрены в ГУЗ «Иркутский областной онкологический диспансер». Принципы разработки ИС, представленные в диссертации, являются частью учебного курса «Технологии программирования» в Институте математики, экономики и информатики Иркутского государственного университета.
Личный вклад автора
Все результаты, приведённые в диссертации, получены автором лично или в неделимом соавторстве с Е.А. Черкашиным и Р.К. Федоровым. Автором лично разработаны:
новый подход в информационном обеспечении процессов в области профилактики и лечения злокачественных новообразований [11, 12, 13];
информационная модель сбора и обработки информации о больных злокачественными новообразованиями [13, 15];
информационная модель объектов и процессов ИС «Популяционный раковый регистр» [12-14];
модель описания деятельности популяционного ракового регистра после ввода ИС в эксплуатацию [13];
способ адаптации инструментальных средств генерирующего программирования, базирующегося на MDA (Model Driven Architecture -архитектура, управляемая моделью), для синтеза каркаса ИС «Популяционный раковый регистр» [1-2, 6-8, 14-16].
Из печатных работ, опубликованных диссертантом в соавторстве, в текст диссертации вошли только те результаты, которые содержат непосредственный творческий вклад автора диссертации на всех этапах - от постановки задач и проектирования до разработки программного обеспечения. В перечисленных публикациях все результаты, связанные с разработкой технологии конвертации данных, алгоритмов обработки ограничений, задаваемых в модели,
программной реализации модели ИС «Популяционный раковый регистр», получены автором лично.
Представление работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на конференциях по математике и информатике: V Школа-семинар молодых ученых «Математическое моделирование и информационные технологии», г. Иркутск, 2004; VII Школа-семинар молодых ученых «Математическое моделирование и информационные технологии», г. Иркутск, 2005; MIPRO 2005, XXVIII. International Convention, 2005, Opatija, Croatia; VI Всероссийская конференция молодых ученых по математическому моделированию и информационным технологиям, г. Кемерово, 2005; XXXVII Региональная молодежная конференция «Проблемы теоретической и прикладной математики», г. Екатеринбург, 2006; VIII школа-семинар молодых ученых «Математическое моделирование и информационные технологии», Республика Бурятия, п. Энхалук, 2006; Международная конференция «Молодежь в науке - 2006», Республика Беларусь, г. Минск, 2006; XII Байкальская Всероссийская конференция «Информационные и математические технологии в науке и управлении», г. Иркутск, 2007; IX Школа-семинар «Математическое моделирование и информационные технологии», г. Иркутск, 2007; IX Всероссийская конференция молодых ученых по математическому моделированию и информационным технологиям, г. Кемерово, 2008; X Всероссийская конференция молодых ученых по математическому моделированию и информационным технологиям, Монголия, п. Ханх, 2009; Информационные и математические технологии в науки и управлении, г. Иркутск, 2009; Проблемы информатизации региона-2009, г. Красноярск, XI Всероссийская конференция молодых ученых по математическому моделированию и информационным технологиям, г. Иркутск 15-21.03.2010, г. Красноярск, 26-27.10.2010 и на семинарах ИДСТУ СО РАН, ИВТ СО РАН, ИВМ СО РАН.
Публикации
Основное содержание диссертации достаточно полно отражено в 17 печатных работах [1-17], куда входят 2 статьи в журналах, рекомендуемых ВАК
[1-2], получено свидетельство РОСАПО об официальной регистрации программы для ЭВМ [18].
Структура и объем работы
Обзор специализированных медицинских информационных систем для учета больных злокачественными новообразованиями
Изначально рассматриваемая ИС разрабатывалась для использования нескольких структурных подразделениях ИООД. Она включает в себя АРМы для отдела кадров, аптеки, регистратуры, рабочих мест врачей, модули для учета дорогостоящих препаратов. Однако в настоящее время можно отметить отсутствие дальнейшего развития ИС со стороны производителя и нецелесообразность ее дальнейшего использования в ИООД. Использование данной ИС нецелесообразно также ввиду того, что ряд подразделений ИООД (такие как аптека, регистратура, отдел кадров, бухгалтерия) используют для работы более современные программные комплексы, интеграция которых с данной ИС на прикладном уровне значительно затруднена.
В связи с этим все данные о больных, подлежащих учету в ПРР, заносятся только сотрудниками ОМК. Это влечет за собой обязательный повторный ввод данных (система не интегрирована в современные подсистемы регистрации и приема пациентов), что увеличивает время ввода информации, вероятность возникновения ошибок при перепечатке (повторном вводе) данных, загрузку сотрудников ОМК.
Также одним из наиболее существенных недостатков при работе с данной ИС является то, что она жестко привязана к пакету Microsoft Access 97 [59]. Поддержка данного программного пакета не осуществляется компанией-производителем Microsoft. Программа не представляет возможности выгрузки данных для дальнейшего переноса в другую БД. Единственной формой экспорта является генерация печатной формы отчета в виде документа формата Microsoft Word.
В соответствии с приложением 2 приказа МЗ РФ от 23.12.96 N 420 [28] разработка и внедрение популяционного ракового регистра на территории Иркутской области поручена НИИ Онкологии, г. Томск. По состоянию на настоящее время НИИ разработана большая научно-методическая база, но отсутствуют практические реализации информационных систем по ведению популяционного ракового регистра, удовлетворяющие программно-аппаратным возможностям ИООД.
Перечисленные данные обосновывают важность задачи разработки качественно новой ИС для ведения популяционного ракового регистра. Новая ИС должна учитывать разнородность программных, аппаратных и технических платформ в учреждениях здравоохранения, допускать возможности комплексирования [52] и масштабирования, соответствовать критериям эффективности.
Рассмотрим некоторые медицинские информационные системы, связанные с учетом больных ЗНО и обработки данных, полученных по результатам диагностики и лечения. Основной задачей рассматриваемых ИС является поддержка ведения ПРР.
Автоматизированная информационно-аналитическая система популяционного ракового регистра на территориальном уровне [11] программный продукт, являющейся совместной разработкой Московского научно-исследовательского онкологического института им. П.А. Герцена, Научно-исследовательского института онкологии им. Н.Н. Петрова, Российского Центра информационных технологий и эпидемиологических исследований в области онкологии.
Краткое описание программного продукта. Популяционный раковый регистр создается и функционирует на базе организационно-методического кабинета (отделения) республиканского, краевого, областного, городского, районного (больших городов) онкологического диспансера, медицинского информационного центра данной территории или самостоятельного учреждения местного комитета здравоохранения.
Популяционный раковый регистр регионального уровня целесообразно создавать при численности контингентов онкологических больных превышающей 25000 и более человек (в Иркутской области этот показатель порядка 35000 больных) с обязательным условием формирования полной базы данных умерших и проведения всего комплекса работ для расчета всех видов показателей выживаемости.
Данная автоматизированная информационная система (АИС) предназначается для использования на территориальном уровне, где проводится сбор, накопление и хранение информации на основе формализованных специальных медицинских документов.
Головным учреждением федерального уровня ракового регистра по созданию и внедрению системы регистров является МНИОИ им. П.А. Герцена. Головное учреждение федерального уровня совместно с региональными центрами обеспечивает научно-методическое руководство раковыми регистрами, координацию их работы, разработку пакета инструктивно-методических документов, регламентирующих их деятельность, в том числе соответствующих учетных форм и выходных данных регистра, единого унифицированного программного обеспечения. Головное учреждение ежегодно осуществляет свод и анализ заложенной в регистры информации, подготовку аналитических материалов с представлением их в Минздрав РФ. Системные требования для ПРР, разработки МНИОИ им. П.А. Герцена представлены в Таблица 2
Подходы к реализации трансформации моделей, в рамках MDA
Существует несколько способов описания и выполнения трансформаций UML-моделей [70]. Простейшим способом является императивное описание процесса трансформации с использованием алгоритмического языка. При этом в среду разработки на этапе её создания встраивается набор модулей трансформаций, которые, позднее, могут быть задействованы разработчиком для генерирования программного кода. Однако у такого подхода имеется ряд недостатков, которые делают его малопригодным для использования в рассматриваемой методике синтеза программного кода. Прежде всего у разработчика отсутствует возможность добавлять новые описания трансформаций или изменять существующие; он вынужден использовать то, что сделано разработчиками инструмента. Кроме того, из-за отсутствия единого стандарта описания трансформаций разные среды разработки неминуемо будут выполнять трансформации по-разному даже для одной и той же технологической платформы, что может привести к возникновению случаев несовместимости и затруднит смену сред разработки: вместо зависимости от технологической платформы программист окажется в зависимости от выбранной им среды разработки. И наконец, подобный подход означает, что для каждой среды разработки придётся писать полный набор описаний трансформаций для всех популярных технологий, вместо того чтобы использовать стандартные описания трансформаций, созданные независимыми разработчиками.
Другой подход - использование уже разработанных механизмов трансформаций и преобразований. В частности, можно представить UML-модель в виде графа и использовать математический аппарат трансформации графов [34]. Главный недостаток такого подхода состоит в том, что в нем используется собственный понятийный аппарат, не имеющий отношения к UML-моделированию. Это значит, что от пользователей такой системы требуется знание не только UML-моделирования, но и теории графов и принципов их трансформации. Кроме того, поскольку UML-модель несёт семантическую нагрузку, отличную от формального графа [70], правила трансформации, сформулированные для графа, будут трудны для понимания с точки зрения UML-модели: для понимания трансформации придётся мысленно совершать переход от графа к породившей его UML-модели, а для внесения изменений в описание трансформации - от UML к графу.
Ещё один вариант заключается в использовании методик трансформации XML-документов [19] и стандарта XMI [9]. Этот формат предназначен, главным образом, для хранения UML-данных, а также любых других данных, метамодель которых задана с помощью MOF (Meta Object Facility) [5]. ХМІ обеспечивает обмен данными (моделями) между различными инструментами и средами разработки.
Для XML существует несколько хорошо развитых методик трансформации, в частности XSLT [9] и XQuery [36]. Для трансформации UML-модели можно преобразовать её в XMI-представление, выполнить трансформацию средствами работы с XML, и, затем, преобразовать результат обратно в UML. Но XMI разрабатывался прежде всего как стандарт хранения и обмена UML-данными, он сложен для чтения и понимания пользователем. Из-за того, что трансформация описывается в терминах XML, а не UML, большая часть описания трансформации оказывается направленной на то, чтобы в результате получить XML-документ, соответствующий стандарту XMI, а не на собственно описание трансформации UML.
Язык моделирования UML считается универсальным - это графический язык моделирования общего назначения, предназначенный для спецификации, визуализации, проектирования и документирования всех артефактов, создаваемых при разработке программных систем. Он содержит средства описания трансформаций. В частности стандарт CWM (Common Warehouse Metamodel) [48] позволяет описывать трансформации и преобразования [2]. CWM даёт возможность только описывать сам факт того, что между определёнными элементами модели существует отображение, но не содержит развитых средств для задания трансформаций в общем виде (декларативно или императивно).
Методика формирования данных по больным ЗНО
Проанализируем процесс сбора и обработки данных ПРР на примере ИООД, являющимся лечебно-профилактическим учреждением, обеспечивающим население квалифицированной и специализированной стационарной и поликлинической онкологической помощью [26]. Рассмотрим структуру ИООД и схему прохождения лечения для больных с онкологическими заболеваниями.
Объектом автоматизации являются процессы сбора, обработки информации о больных ЗНО, проведенных исследованиях, курсах лечения и систематизированного свода документированных сведений о наблюдении за больными в ИООД. Структура лечебных подразделений ИООД приведена на Рис. 2. В соответствии с уставом ИООД выделяют три группы подразделений. Технические подразделения не включены в схему и не рассматриваются из-за того, что они не принимают прямого участия в задачи формирования ПРР и не участвуют в информационном обмене.
Подразделения группы 1 (стационар) назначают различного рода обследования с целью подтверждения или исключения ЗНО, проводят лечение ЗНО и формируют историю болезни пациента. На основе данных, получаемых в подразделениях данной группы, формируются контрольные (регистрационные) карты. Данный вид документов позволяет проводить анализ эффективности лечения.
Входящие в группу 2 (вспомогательные службы) подразделения относятся к клинико-исследовательским лабораториям. Основная задача лабораторий - подтверждение или опровержение диагноза, на основе проведенных исследований. Деятельность отделений неразрывно связана с подразделениями групп 1,3.
Группа 3 представлена поликлиниками, назначение которых -первичное выявление признаков заболевания, назначение исследований. Подразделения данной группы ведут прием амбулаторных больных. В случае обнаружения признаков ЗНО пациенты, как правило, направляются в подразделения группы 1. В некоторых случаях, для уточнения поставленного диагноза, пациент направляется в подразделения группы 2.
В процесс формирования данных популяционного ракового регистра вовлечены практический все структурные подразделения ИООД, а также некоторые внешние субъекты (Министерство здравоохранения региона, органы местного самоуправления, органы ЗАГС и государственной статистики, территориальные ЛПУ), являющиеся участниками информационного обмена. Взаимодействие с внешними субъектами регламентировано нормативными документами Минздравсоцразвития и уставом ИООД.
Информационная система ПРР является ядром онкологической службы и обеспечивает взаимодействие всех участников информационного обмена (Рис. 3) и тем самым формируя единое информационное пространство. Подобный подход позволяет обеспечить оперативность ввода, редактирования, обработки, анализа данных и, как следствие повышение уровня качества специализированного лечения и профилактики заболеваемости. Единое информационное пространство формируется за счет возможностей удаленного доступа к сервисам ИС, использования распределенных баз данных, реализации механизмов обмена информации со сторонними ИС, используемых в субъектах, участниках информационного обмена.
Рассмотрим общую схему (Рис. 4), по которой проводится обследование и лечение пациента в рамках организационной структуры ИООД, приведенной на рис. 2.
Пациент попадает в Поликлинику ИООД по направлению ЛПУ по месту жительства (территориальный уровень) в случае подозрения на ЗНО или его обнаружения. Для проведения диагностических исследований и, возможно, некоторых видов специализированного лечения пациент направляется в диагностические службы. В случае если результаты исследований позволяют проводить амбулаторное лечение, пациент получает его в поликлинике. В дальнейшем службами "поликлиники" формируется информация для внесения в БД ПРР. В случае если у пациента обнаруживается ЗНО, требующее стационарного лечения, то он переводится в стационар. Так же в стационар возможно поступление, если в ЛПУ по месту жительства больного установили ЗНО, а состояние больного не является удовлетворительным и требуется госпитализация.
В соответствии с законодательством РФ в области здравоохранения, лечением тяжелых форм ЗНО [26], требующих обязательного госпитального лечения могут заниматься лишь онкологические клиники, имеющие специальный тип лицензии. В случае необходимости госпитализации пациенты направляются в подразделения группы 2 для проведения диагностики и подразделения группы 1 для специализированного лечения. Рассмотрим методику формирования данных популяционного ракового регистра. Основа этой методики использована для проектирования моделей информационного обмена.
Первичным документом для постановки пациента со злокачественным новообразованием на учет является «Извещение о впервые установленном злокачественном новообразовании» (форма № 090/у). В случае если у больного устанавливается IV стадия заболевания, или III стадия, но с визуально доступной локализацией (правила приведены в дополнении к приказу [27]), то кроме документа «Извещение о впервые установленном злокачественном новообразовании» заполняется документ «Протокол запущенности» (форма № 030-6/у). Эти документы являются первичными источниками поставляющими данные в ПРР. В большинстве случаев эти документы заполняются на территориальном уровне и поступают в ИООД на бумажных носителях. И требуют дополнительной обработки для внесения в БД ПРР. На основе данных, содержащихся в формах 090/у, 030-6/у формируются статистические отчеты по уровню заболеваемости ЗНО в регионе.
Основным источником информации, представляющим всю информацию о лечении больного, его состоянии, проведенных анализах и обследованиях является документ "Выписка из медицинской карты стационарного больного злокачественным новообразованием" (форма № 027 1/У). Заполнение "Выписки" обязательно по окончании каждой госпитализации лечащим врачом специализированного или неспециализированного лечебного учреждения, имеющего лицензию на лечение онкологических больных, независимо от продолжительности, дальнейших планов и эффективности лечения. В случае применения информационных технологий для ведения ПРР информация, содержащаяся в выписке, также является основной для формирования электронной БД регистра. В случае, если все структурные подразделения имеют доступ к ИС ПРР, то возможно внесение формирование информации в историю болезни в электронном виде, а на ее основе - автоматическое создание документа "Выписка".
Больной, чьи первичные учетные документы были получены и занесены в БД ПРР, должен явиться для осмотра и, возможно, лечения в ИООД. Если больной не прибывает, то по месту жительства ему отправляется уведомление о необходимости прибыть в ИООД. Если больной, у которого выявлено ЗНО, находится на лечении в территориальном ЛПУ то осуществляется его перевод в ИООД.
База знаний программной системы и сценарии трансформации моделей ИС
Для идентификации объектов, представленных в PIM и определения отношений между ними используется БЗ. В БЗ формализуются отношения между элементами диаграммы классов в контексте [105] модели платформы и дополнительной информации, задаваемой специальными элементами UML-диаграммы классов стереотипами и теговыми значениями. Например, для класса, помеченного стереотипом abstract (класс, который не может иметь экземпляров), при создании SQL-скрипта базы данных не имеет смысла создавать специальную таблицу. Однако атрибуты этого класса наследуются потомками, т.е. попадают в соответствующие таблицы в виде атрибутов. Генерируется производный SQL-запрос (SQL View), выбирающий все экземпляры всех потомков абстрактного класса. Этот запрос становится методом соответствующего абстрактного класса на уровне приложений, т.е. по формализованному на UML-диаграмме абстрактному классу порождается абстрактный класс на уровне приложений, но соответствующей таблицы в базах данных не создается. Таким образом, семантика стереотипа abstract (представление абстрактного класса в PSM) в контексте представления данных в виде SQL-таблиц соответствует SQL-запросу (программному коду), реализованному как View, а на уровне приложений - программному коду, определяющему этот абстрактный класс.
Приведем пример левой части правила трансформации, используемое в контексте создания SQL таблиц баз данных (БД) для распознавания атрибутов, которые должны быть представлены в БД. В этом примере под атрибутом понимается как атрибуты классов PIM, так и дополнительные атрибуты, появившиеся в PSM в результате анализа отношений между классами в PIM. Левая часть правила записывается в виде пролог-подпрограммы в комментарии к методу некоторого класса Python. Если в сценарии произведен запрос generating_attribute и при этом найдены класс и атрибут, удовлетворяющие запросу, то запускается метод rule_generating_at tribute с соответствующими параметрами (классом и атрибутом). В правой части правила может находится любой программный код Python. В данном примере программный код добавляет в рабочую память факт о существовании в PSM у класса найденного атрибута. Если правило не возвращает значения, то результаты запроса можно использовать в циклах-итераторах или присваивать другим переменным в Python (см. примеры сценариев далее по тексту диссертации). В приведенном примере правило интерпретируется в виде следующего текста: "Таблице принадлежит атрибут, если он принадлежит соответствующему неабстрактному классу UML-диаграммы, либо одному из его непосредственных абстрактных классов-предков". Название класса и атрибута запрашиваются в рабочей памяти при помощи вспомогательных правил, например таких как: Набор фактов, распознанных в рабочей памяти левой частью правила, используется в правой частью правила для осуществления синтеза новых высказываний.
Получаемый набор новых высказываний (новых фактов в рабочей памяти) дополняет модель PIM, формируя, в конечном счете, требуемую PSMHC [82]. Рассмотрим пример синтеза программного кода [90]. На Рис. 14 приведена объектная модель фрагмента PIM (класса, реализуемого в виде таблицы БД). Сгенерированный согласно этим требованиям SQL-запрос создания таблицы БД имеет следующий вид: Create Table Diagnosis ( Т.е., в приведенном примере в составе БД ИС создается таблица Diagnosis, которая содержит 3 поля: Туре - код диагноза, в соответствии с классификатором. Поле типа integer; Date - дата установки диагноза. Поле типа DateTime; Confirm - подтверждение диагноза. Поле типа Boolean.