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系统架构师论文-论软件三层结构的设计(医院管理系统)

随着市场的建立和发展,卫生行业面临了很多问题,一些制约卫生事业发展的矛盾和问题日益显现,因此,国家卫生部要求各医院采用信息化管理。前不久,我所在的部门承担了了一个医院管理系统的设计和开发,医院希望以此来转变医院现有的运行机制,提高服务质量。该系统除了目前常见的结费系统、电子病历外,还包括门诊医生工作站、住院医生工作站、护士工作站等分系统。考虑到需要通过Intranet实现功能,并有部分的Internet功能, 本项目平台最后采用了 Java平台。我在项目中主要负责项目的的前期规划,即选择合适的开发方案,并建立部分的数据流,在系统实施过程中推动其顺利前进。此系统开发成功后投入运行,获得医院相关工作人员的好评。

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基于SSM的宠物医院预约系统的设计与实现

随着国内经济的发展,GDP的提高,人们的幸福指数的不断提高,越来越多的珍稀品种的猫狗成为家庭的一部分。宠物主人非常重视宠物的治疗,于是宠物医院应运而生。一家正规的宠物医院必须有一套功能齐全、操作方便的宠物医院管理系统,才能让顾客对宠物放心。 针对现在宠物医院行业存在的问题,我设计并开发了一个基于AjAx技术和SSM框架的宠物医院的信息管理系统,在分析比较宠物行业现状的基础上,对现有的宠物医院信息管理系统进行了研究。运行在集成开发环境为Eclipse的系统上,数据库采用MySQL,web服务器采用Tomcat。采用MVC的思想,通过Spring+MVC+mybatis+Ajax技术实现。本系统按照简单明了的思路,设计了一个及宠物医院诊疗、医疗、美容、淘购为一体的总和信息管理系统。本设计的实施可以大幅度的提高宠物医院的工作效率,操作的实用性强,比较切实宠物医院的日常生活,为宠物医院的日常事务管理提了一个方便的系统。此系统与市场上的相比之下运行起来比较具有稳定性,操作简单,通俗易懂,能够满足宠物院对宠物的日常要求以及医院日常事务的需求。

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智慧医疗管理系统解决方案:医药电商系统实现智能化改造

现在的互联网智慧医疗系统拥有强大的技术优势,支持连接政府、医疗服务机构、医药研发与流通、康养等,构建医疗大健康产业云生态,助力数字化升级。【数商云】医疗系统平台开发服务商依托基础设施能力、人才优势与大数据、人工智能等技术积累,助力医疗大健康产业智慧化升级。我们拥有丰富的产品及解决方案,整合各大互联网技术渠道、视频和支付等产品及合作伙伴的产品服务,为互联网全医疗医药行业提供全流程的医疗大健康解决方案。基于【数商云】公司互联网技术与服务,建立机构与机构之间、机构与用户之间的强连接,助力全方位、全生命周期的智慧医疗管理系统大健康产业发展。通过构建全链条产业生态来打造开放式远程医疗系统平台,构建覆盖医疗、康养、医药、器械、流通、保险、服务等全链条的医疗大健康生态。

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数字化医院科研信息化管理平台的设计

导读:为了实现医院科研工作的数字化管理,加速医院数字化发展进程。结合医院自身特点,整合科研工作所需要的各类资源,以信息共享为目标建设科研信息化管理平台。将先进的科研管理制度引入信息化管理流程,改变了传统的科研管理方式,为医院的科研管理奠定数字化基础。科研信息化管理平台规范了科研管理制度,理顺管理流程,提高管理效率。 1 序言 目前,国内外绝大多数科研管理系统从科研管理流程出发,对线下的科研流程采用信息化手段复制到线上,以管理为主要理念来完成科研相关工作。此类的管理信息系统虽然能完成科研管理的基本流程,但在实

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多维数据库概述之一---多维数据库的选择

1. 多维数据库简介 多维数据库(Multi Dimesional Database,MDD)可以简单地理解为:将数据存放在一个n维数组中,而不是像关系数据库那样以记录的形式存放。因此它存在大量稀疏矩阵,人们可以通过多维视图来观察数据。多维数据库增加了一个时间维,与关系数据库相比,它的优势在于可以提高数据处理速度,加快反应时间,提高查询效率。MDD的信息是以数组形式存放的,所以它可以在不影响索引的情况下更新数据。因此MDD非常适合于读写应用。 1.1. 关系数据库存在的问题 利用SQL进行关系数据库查询的局限性: 1) 查询因需要“join”多个表而变得比较烦琐 ,查询语句(SQL) 不好编程; 2) 数据处理的开销往往因关系型数据库要访问复杂数据而变得很大。 关系型数据库管理系统本身局限性: 1) 数据模型上的限制 关系数据库所采用的两维表数据模型,不能有效地处理在大多数事务处理应用中,典型存在的多维数据。其不可避免的结果是,在复杂方式下,相互作用表的数量激增,而且还不能很好地提供模拟现实数据关系的模型。关系数据库由于其所用数据模型较多,还可能造成存储空间的海量增加和大量浪费,并且会导致系统的响应性能不断下降。而且,在现实数据中,有许多类型是关系数据库不能较好地处理的 。 2) 性能上的限制 为静态应用例如报表生成,而设计的关系型数据库管理系统,并没有经过针对高效事务处理而进行的优化过程。其结果往往是某些关系型数据库产品,在对GUI和Web的事务处理过程中,没有达到预期的效果。除非增加更多的硬件投资,但这并不能从根本上解决问题。 用关系数据库的两维表数据模型,可以处理在大多数事务处理应用中的典型多维数据,但其结果往往是建立和使用大量的数据表格,仍很难建立起能模拟现实世界的数据模型。并且在数据需要作报表输出时,又要反过来将已分散设置的大量的两维数据表,再利用索引等技术进行表的连接后,才能找到全部所需的数据,而这又势必影响到应用系统的响应速度。 3) 扩展伸缩性上的限制 关系数据库技术在有效支持应用和数据复杂性上的能力是受限制的。关系数据库原先依据的规范化设计方法,对于复杂事务处理数据库系统的设计和性能优化来说,已经无能为力。此外,高昂的开发和维护费用也让企业难以承受。 4) 关系数据库的检索策略,如复合索引和并发锁定技术,在使用上会造成复杂性和局限性。 1.2. 多维数据库的相关定义 维(Dimension):是人们观察数据的特定角度,是考虑问题时的一类属性,属性集合构成一个维(时间维、地理维等)。 维的层次(Level):人们观察数据的某个特定角度(即某个维)还可以存在细节程度不同的各个描述方面(时间维:日期、月份、季度、年)。 维的成员(Member):维的一个取值,是数据项在某维中位置的描述。(“某年某月某日”是在时间维上位置的描述)。 度量(Measure):多维数组的取值。(2000年1月,上海,笔记本电脑,0000)。 OLAP的基本多维分析操作有钻取(Drill-up和Drill-down)、切片(Slice)和切块(Dice)、以及旋转(Pivot)等。 钻取:是改变维的层次,变换分析的粒度。它包括向下钻取(Drill-down)和向上钻取(Drill-up)/上卷(Roll-up)。Drill-up是在某一维上将低层次的细节数据概括到高层次的汇总数据,或者减少维数;而Drill-down则相反,它从汇总数据深入到细节数据进行观察或增加新维。 切片和切块:是在一部分维上选定值后,关心度量数据在剩余维上的分布。如果剩余的维只有两个,则是切片;如果有三个或以上,则是切块。 旋转:是变换维的方向,即在表格中重新安排维的放置(例如行列互换)。 1.3. 多维数据库的特点 后关系型数据库的主要特征是将多维处理和面向对象技术结合到关系数据库上。这种数据库使用强大而灵活的对象技术,将经过处理的多维数据模型的速度和可调整性结合起来。由于它独有的可兼容性,对于开发高性能的交换处理应用程序来说,后关系型数据库非常理想.在后关系型数据库管理系统中,采用了更现代化的多维模型,作为数据库引擎。并且,这种以稀疏数组 为基础的独特的多维数据库架构,是从已成为国际标准的数据库语言基础上继承和发展的,是已积累了实践经验的先进而可靠的技术。 多维数据模型能使数据建模更加简单,因为开发人员能够方便地用它来描述出复杂的现实世界结构,而不必忽略现实世界的问题,或把问题强行表现成技术上能够处理的形态,而且多维数据模型使执行复杂处理的时间大大缩短。例如开发一个服装连锁店信息管理系统时,如果用关系数据库,就需要建立许多表,一张表用来说明每种款式所具有的颜色和尺寸,另一张表用来建立服装和供应商之间的映射,并表示它是否已被卖出,此外还需要建一些表来表示价格变化、各店的库存等等。每成交一笔生意,所有这些表都需要修改,很快这些关系数据库就会变得笨重而

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2023爱分析·医院供应商协同系统市场厂商评估报告:隆道

伴随国家医疗数字化相关政策的密集出台、以及医院临床业务的迫切需求,全国各地掀起了智慧医院建设热潮。政策方面,国家在科技战略、建设落地层面均对医院智慧化建设做出了相应的规划布局,自2021年以来,国家卫健委等部门出台《公立医院高质量发展促进行动(2021-2025年)》、《公立医院运营管理信息化功能指引》、《关于印发公立医院高质量发展评价指标(试行)的通知》等一系列政策,将信息化作为医院基本建设的优先领域,加强电子病历、智慧服务、智慧管理“三位一体”的智慧医院信息系统建设,不断提升公立医院高质量发展新效能。需求方面,医院临床业务对数字化需求旺盛,加快建设智慧医院成为医疗机构提高工作效率、诊疗水平、运营效率的强有力手段。整体来看,智慧医院建设已经成为公立医院高质量发展的“硬指标”。

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