BDSS1．0基本体系结构:人的身体结构图上全身

BDSS在制订过程中所遵循的原则，决定了它的基本体系结构。 遵循三条原则 BDSS在制订过程中，始终遵循如下三条基本原则:

第一，优先考虑HIS在医院与院外机构（卫生局、医院、医疗保险等）及院内各个应用系统进行信息交换的需求。BDSS要优先考虑那些通用的、有国内或国际常用分类编码的基本数据元。

第二，BDSS是相关信息系统应用模块的最小数据集。所谓最小数据，是当医院和供应商组织开发相应系统时，至少应该包含在内的那些基本数据元。BDSS不应该包括那些仅仅是支持各子系统中特定功能的不重要的数据元。

第三，公平表决，少数服从多数。最小数据集的概念不够清晰，非常具有d性，因而某一特定数据元素是否应该选入，不同的立场、视角、环境和应用水平会导致不同的意见。这是BDSS制订过程中的第一个难点，实际解决的办法是: 当对于是否应该将某个数据元素选入BDSS出现意见分歧，并且无法经过讨论获得一致意见时，进行投票表决。所有基本数据集制订小组成员均有平等投票权，投票结果遵从少数服从多数的原则。

子域的划分

为了便于各标准制订小组任务分工与数据元的抽取，BDSS按HIS应用的不同领域，划分为11个子域。为了解决各子域之间数据元概念的共享与交叉引用问题，避免重复与冲突，又增加了一个共享数据元素域，共12个子域、603个基本元素。

（1）共享数据元素。域号为00，项目数为38。包括从其他11个子域抽取出来的共享数据元素。

（2）患者ADT及挂号与转诊。域号为01，项目数为40。主要针对病人挂号、就诊、入院、出院、专科、转院等事务的处理。

（3）门急诊、住院医嘱处理与医生工作站。域号为02，项目数为38。主要针对门急诊、住院医生（护士）工作站所涵盖的业务，医嘱录入与处理。

（4）财务与病人账务管理。域号为03，项目数为61。主要针对医院财务管理及病人费用、账单的管理。

（5）药品管理。域号为04，项目数为55。主要针对药品库存与流通的管理，包括各级各类药库、房（局）及制剂、试剂、药剂科的管理业务。

（6）医技科室管理。域号为05，项目数为38。针对除影像检查之外的所有功能检查的信息管理，含手术、麻醉、ICU、CCU等。

（7）实验室。域号为06，项目数为53。针对所有实验室，包括检验科、中心实验室及各专业化实验室的信息处理。

（8）医学影像。域号为07，项目数为91。针对医疗影像（PACS）和可视影像类管理（RIS）。

（9）后勤与物资。域号为08，项目数为60。针对物流和资产的信息管理，但不包括药物的信息管理。

（10）病案管理与电子病历。域号为09，项目数为76。

（11）人力资源与办公自动化。域号为10，项目数为41。

（12）医疗保险与社区保健。域号为11，项目数为12。

实际上，BDSS子域划分的合理性会受到两方面的质疑，一个是它的完整性，即12个子域是否能覆盖医院信息系统所涉及的所有基本数据元; 二是它的合理性，即是否可以有更好的分法，使其具有更明确的边界和有更少的重叠。答案都是不肯定的。一个自底向上分析、抽取的数据集只能基于当前医院信息系统的应用实践，但随着应用的扩展与深入，必定会有不间断的完善与改进。也许会与HL7的发展过程类似，最终走向自顶向下的方法。

数据元的提取

为数据元提取提供一个方法论指南，是确保提取数据元具有科学性和互 *** 作性的关键。数据元的提取方法有两种: 自上而下（top-down）提取法、自下而上（down-top）提取法。

李包罗

北京协和医院信息中心教授，现任中国医院协会信息管理专业委员会主任委员、中国卫生信息学会标准化专业委员会副主任委员、中国卫生信息学会卫生信息技术应用专业委员会副主任委员、卫生部信息化领导小组专家组成员。

1． 自上而下的数据元提取法

对于新建系统的数据元的提取，一般适用自上而下的提取法。基本步骤是，在流程和功能分析的基础上，通过建模分析、确立关心“对象”，从信息模型的角度看，数据元主要解决数据的概念和组成。在概念信息模式和逻辑数据模式的基础上，分析提取数据元及其属性。一般步骤为: 域建模、流程建模、信息建模、数据元的提取、数据元的提交。HL7 30及其参考信息模型（Reference Information Model，RIM）是典型的依据自上而下的方法设计出来的。

2． 自下而上的数据元提取法

对于已有的信息系统，可根据其自身数据库系统的实体关系图（ERD）进行数据元的提取。也可以对于医院信息系统业已存在的信息模型、数据模型、数据流程图、数据库设计（模式、文件、格式）以及接口规范和计算机程序中数据元进行抽取。对这些系统中的已存在的数据元要依据本标准，结合BDSS的基本目标，逐应用域、逐系统收集、筛选、梳理、重排，找出共性，在协调的基础上定义、分类、整理和提交。

BDSS是自下向上选取出的基本数据集，依据的是多年来我国医院信息系统开发与实现的丰富经验以及医院医、教、研、管工作的实际需要。

无论采用哪种方法学来研制基本数据集，我们面对的是同一个客观世界，就特定的数据元概念而言，并没有什么不同。自顶向下的方法更容易表达数据元概念之间的关系，而自底向上的方法实现起来更简单，避免了复杂的分析抽象过程，因而只需要较少的资源。

3． 数据元的相互关系

数据元形式上是彼此平等的、不可再分的基本数据元素（Data Element）,但数据元概念实际上会隐含着层次的含义，BDSS定义了两种与层次有关的机制:

（1）共享数据元: 是指多个HIS应用子域均含有的，具有共同实质性内涵与属性的项目。例如: 姓名。ADT中的病人姓名，人事管理中的职工姓名，病案管理中的主治医生姓名等，其属性都来源于姓名，所以姓名是一个共享数据元。所有这些与姓名相关的数据元，都可拥有自己独立的数据元标识符，但是交叉参照中应填入姓名的数据元标识符。共享数据元中相应数据元素的属性应该继承。

（2）交叉引用数据元: 有些数据元在本子域范围内应该列出，但本质上是其他系统已经产生并定义的，无论其内涵、外延、名称均没有不同，例如RIS与PACS中使用的病人姓名其实就是在病人主索引（PMI）中产生并使用的，此类项目不应付给独立的数据元标识符，或者说,其数据元标识符应该与产生该项目的系统所赋予的标识符号相同，但可以在各子域中列出，并在交叉索引中标明其引用的数据元标识符(此时与自己的标识符号相同)。

数据元属性及属性的分类

数据元属性分为5大类共21项。其中:（1）标识类属性包括: 标识符、版本、注册机构、中文简称、中文名称、英文名称、英文缩写。（2）定义类属性包括: 定义。（3）表示类属性包括: 数据类型、数据类型（参考HL7）、数据长度、合法值域。（4）关系类属性包括: 域号、系统、依据、列表编号、列表名称等。（5）管理类属性包括: 主管机构、注册状态、提交机构、备注等。

各项数据元属性的简要说明请参考附表，也就是BDSS的元数据说明。

・链接一・

1．制订BDSS遵循的主要规范性文件

下列文件中的条款通过本标准的引用而成为BDSS遵循的条款:

（1）《GB/T 52714―2000》，信息技术词汇第4部分: 数据的组织（ISO/IEC 2382-4: 1987）; （2）《GB/T 10112―1999》术语工作，原则与方法（ISO/DIS 704:1997）; （3）《GB/T 152371―2000》术语工作，词汇第1部分: 理论与应用（ISO 1087: 1-2000）; （4）《GB/T 18391》，信息技术: 数据元的规范与标准化; （5）《GB/T 200011―2001》，标准编写规则第1部分: 术语（ISO 10241: 1992）; （6）《军队卫生信息分类代码表汇编》（一）。

2．制订BDSS参考的主要国际标准

（1）Health Level 7（HL7）: 医疗卫生信息交换标准; （2）Reference Information Model（RIM）医疗卫生信息交换标准（HL7）参考信息模型; （3）Systematized Nomenclature of Human and Veterinary Medicine（SNOMED）国际系统医学术语; （4）Logical Observation Identifiers Names and Codes，（LOINC）观测指标标识符逻辑命名与编码系统。

・链接二・

BDSS 10实例

例1: ABO血型 H-0000029

标识类属性:

版本: BDSS10

注册机构: 中华人民共和国卫生部

中文简称: ABO血型

英文名称: ABO Blood Type

英文缩写: ABO

定义类属性:

定义: 按照ABO血型系统规定人的血型代码

表示类属性:

数据类型: C

数据类型_参考HL7: CE

数据长度: 1

合法值域: 1，2，3，4，9

关系类属性:

域名: 共享组

系统: 个人基本信息

依据: 军队卫生信息分类代码表汇编(一)

列表编号: 021

列表名称: ABO血型分类代码

代码简称 名称

1AA型血

2BB型血

3OO型血

4ABAB型血

9不详血型不详

管理类属性:

主管机构: 中华人民共和国卫生部

注册状态: 注册

提交机构: 中国医院协会信息管理专业委员会

备注:

例2: 检验结果类型 H-0603007

标识类属性:

版本: BDSS10

注册机构: 中华人民共和国卫生部

中文简称: 检验结果类型

英文名称: Observation Result Type

英文缩写: Observation_Result_Type

定义类属性:

定义: 说明检验项目结果的类型，不同的类型有不同的表

达方法。

表示类属性:

数据类型: C

数据类型_参考HL7: ST

数据长度: 10

合法值域: QN，ORD，ORDQN，NOM，NAR，MULTI，SET

关系类属性:

域名: 实验室系统（LIS，含血库系统）

系统: 检验结果

依据: LOINC第五部分 标尺类型

列表编号: LOINC 表12

列表名称: 标尺类型

代码检验结果类型

QN定量型(Quantitative)

ORD 序数型（或称等级型）(Ordinal)

ORDQN定量型或序数型(Quantitative or Ordinal)

NOM名义型(Nominal)名义型或分类型

NAR叙述型(Narrative)即文本叙述型

MULTI多样型(“Multi”)

SET集(Set)

管理类属性:

主管机构: 中华人民共和国卫生部

注册状态: 注册

提交机构: 中国医院协会信息管理专业委员会

备注:

观测指标标识符逻辑命名与编码系统(logical observation identifiers names and codes，

LOINC(1994))旨在促进临床观测指标结果的交换与共享。为实验室和临床检查提供了一套统一的名称和标识码，从语义和逻辑上支持医学检验、检查结果的交换。

LOINC数据库实验室部分所收录的术语涵盖了化学、血液学、血清学、微生物学(包括寄生虫学和病毒学)以及毒理学等常见类别或领域;还有与药物相关的检测指标，以及在全血计数或脑脊髓液细胞计数中的细胞计数指标等类别的术语。

LOINC数据库临床部分的术语则包括生命体征、血液动力学、液体的摄入与排出、心电图、产科超声、心脏回波、泌尿道成像、胃镜检查、呼吸机管理、精选调查问卷及其他领域的多类临床观测指标。

Regenstrief 研究院(Regenstrief Institute)一直负责并承担着LOINC数据库及其支持文档的维护工作。

LOINC分为四个部分：(1)实验室LOINC(LaboratoryLOINC);(2)临床LOINC(Clinical

LOINC)负责非实验室诊断检查、重症医学、医疗护理指征、病史及体格检查方面的内容;(3)调查问卷;(4)信息附件;

LOINC概念的核心部分主要由一条代码、六个概念定义轴(或者说，由六个数据库字段的取值所共同组成的全称，也就是LOINC概念的定义)以及简称等组成。

(1)成分(component，或称为分析物)：如钾、血红蛋白、丙型肝炎抗原。

(2)受检属性(property)：如质量浓度、酶的催化活性。

(3)时间特征(timing)：也就是说，一项检测指标是某个时刻或短时间的观测结果，还是在更长时间段内的观测结果，如24小时尿标本。

(4)样本类型(sample)：如尿、静脉血。

(5)标尺类型(scale)：即结果属于定量型、等级型、名义型(如金**葡萄球菌)，还是叙述型(如显微镜检查的诊断意见)。

(6)方法(method)：是指在获得试验结果或其他观测结果时所采用的方法。

SMOMED CT是当前国际上广为使用的一种临床医学术语标准。它对于临床医学信息的标准化和电子化起着十分重要的作用。 截至2005年6月，国际系统医学术语临床术语(The Systematized Nomenclature of Human and Veterinary Medicine Clinical Terms, 以下简称SNOMED CT）核心术语包括了366170条卫生保健的概念，而用于描述这些概念则使用超过993万条记录，近146万条语义关联令数据的获取充分可靠。

SNOMED发展历程

1974年，SNOMED第一版问世，由44587个词条、6个模块构成。SNOMED的范畴包括解剖学、形态学、正常与非正常的功能、症状及疾病体症、化学制品、药品、酶及其他体蛋白、活有机体、物理因素、空间关系、职业、社会环境、疾病/诊断和 *** 作。SNOMED的每一个术语(词条)均有一个编码与之对应，在疾病/诊断轴内，很多疾病概念还提供了与其他术语的交叉参照关系。1998年，SNOMED演进到35版，包括156965个词条和压缩过的12个模块。

近年来，美国国家医学图书馆与美国病理学会（CAP）签署了关于使用SNOMED CT的协议书，允许在美国推广使用SNOMED CT，并且允许一些组织在国内免费使用SNOMED CT。

英国国民健康保险制度（NHS）也与美国病理学会共同成立了SNOMED CT标准发展组织 (SNOMED CT SDO)用于推动并规范SNOMED CT的使用。

1997年发行的34版是中文译本的原版。中文SNOMED电子版是中文SNOMED 34版的电子化产品，含145856个词条，并且建立起32万个词条与ICD-9-CM的对照关系。之所以与英文版的词条数目（146217）不同，是因为两种语言本身存在的差异（例如同义词）。它分为11个模块，其层次结构通过该词条代码的树型构造表达。每个词条的内容包括: 编码、中文名、英文名、类别符、层次、与该词条相关的外部编码、ICD-9-CM码、药品编码、药厂编码、酶编码及SNOMED相关词条的交叉参照列表。

SNOMED CT 的概念与构成

SNOMED RT (Systematized Nomenclature of Human and Veterinary Medicine

reference Terminology) 是为了满足医学信息处理的广泛要求，在SNOMED 36版基础上加入了新的设计理念，于2000年面世的。SNOMED RT定义了概念（Concepts）和关系（Relationships）的集合，提供了通用的参考标准，用于全面的医疗保健信息的比较与聚合处理。

SNOMED CT是SNOMED RT的衍生物，于2002年面世。它在SNOMED RT定义的概念中加入了编码、关系、描述、层面等内容，使之更加清晰完备。SNOMED CT所包含的概念并没有大幅度增长，大量增长的是描述与关系。其中，描述由2002年1月发布时的40万条发展到如今的90余万条，关系则由近80万条发展到近146万条。

因此，SNOMED CT由概念（Concepts）、概念ID、描述（Descriptions）、属性（Attributes）、层面（Hierarchies）、关系（Relationships）（关系又分为IS-A关系与属性关系）构成。其中，概念、描述、关系是SNOMED CT的核心构件。

1 概念、描述与层面

SMOMED CT不再使用词条表的方式对术语进行表示，而是采用概念的形式。概念以理解为医学中标准的临床术语，每个概念都有惟一的概念码，但每一个概念都可能有多个描述，并且由993420条描述形成了庞大的描述表――我们可以理解成同义词表。如“Pain in throat”（咽喉痛），在SMOMED CT中是概念，而在实际应用中，它将会有多种不同的术语表达，如“Sore throat”、“Throat pain”、“Pain in pharynx”、“Throat discomfort”、“Pharyngeal pain”、“Throat soreness”，但它们并不是概念，而只作为描述被收集在描述表中。每一条概念有若干描述与之对应，描述表中的每一条描述也有与之相对应的概念存在。

SMOMED CT不再使用“轴”或“模块”来划分术语,而是定义了18个层面（Hiera-rchies），用18个层面区分366170条概念。

实际应用中，上述18个层面中还有细分，如“人体结构”这一层面中又有细分为“形态学上的反常结构”，下面的列表所示为以一组解剖病理学中所使用的概念与概念所在层次举例。

2 关系

SMOMED CT中的概念与概念间是有一定“关系”存在的。概念有36万条，但关系有近146万条。这种基于概念间的语义关系令数据的获取充分可靠。在SNOMED CT中，关系分为两种: IS-A关系与属性关系。

IS-A在同一个层面中，表示某些概念间的关系。如关节炎属于关节系统疾病，而关节系统疾病属于骨科疾病，这样关节炎→关节系统疾病→骨科疾病就形成了一种IS-A关系;

属性关系表示跨层面的概念间的关系，如“阑尾炎”是一种疾病，但从形态学上看，“阑尾炎”属于炎症的一种，在属性关联中，可由“阑尾炎”引导出“炎症”。

3 属性

在SNOMED CT中，每一条概念都有若干种属性用于准确具体表示概念。同一层面中的概念的属性类型是相同的。以临床表现为例，在临床表现中的概念的属性为: 发现部位、联合词（如: 之后、导致、因为）、形态学、严重程度、发作情况、过程、情景、解释、病理学、事件等。

SNOMED与本体论

本体（Ontology）是关于概念和概念之间关系的形式化描述系统，在此指形式化的（即可以被机器所处理的）、对共享概念的精确详细的说明和描述，一般包括概念的使用类型及约束条件。本体提供了信息交互各方在特定领域的共同知识背景，常用于作为特定领域中可被计算机理解、应用的知识模型，包括领域中的概念、属性及其相互关系。

SNOMED 是从术语表演进而来,仍然处于不断的发展与变化之中。当前SNOMED的发展方向和方法学正在走向医学本体研究与表达，RIM的框架和复杂关系的表达，加上SNOMED多年来在临床应用受控词表的经验，预示着医学知识本体研究将会有重大进展，而UML（Unified Modeling Language，统一建模语言）将是重要工具。

SNOMED CT已经成为美国最重要的医学受控词表，36万条的概念与146万条关系形成了医学领域本体，反映的是医学领域理论与本质上的事实。

应用现状与前景

1．在临床信息系统中的应用

目前，受控词表（CMV）在医学信息交换中位于数据处理的核心地位，它紧紧包裹在临床数据库外，临床信息系统将通过一系列引擎与受控词表相连接，从而形成可交互的、能够保障病人安全协作医疗服务与监控的突发公卫事件系统、电子病历（EMR）系统、ICU监测系统、临床诊断支持系统、用药观察研究、临床试验系统、医嘱处理系统、疾病监测系统、影像学及社区人群健康服务等系统，方便数据挖掘与决策分析。

2SMOMED CT与UMLS

SNOMED为UMLS（Unified Medical Language System，统一医学语言系统）提供医学术语词条开始于2004年1月。UMLS是医学术语研究的重要课题。SNOMED为UMLS提供了最为广泛和最为重要的医学术语，是UMLS所包含的多个术语集之一。UMLS的主要角色是提供多用途的电子化医学词典，它使得许多不同源术语集中的相同语义拥有标准格式成为可能。

3SMOMED CT在医药学中的作用

在美国国家医学图书馆编制的临床药学标准术语RxNorm 中，SNOMED CT在公众领域可以提供一些特殊的药品概念与编码信息。SMOMED CT与RxNorm都可以应用于药品信息系统。

4SMOMED CT与英国国民健康信息基础架构（NHII）

英国制订的国民健康信息基础架构（NHII）的目标之一是: 无论何时何地，让需要且有权使用电子病历的人能够使用，并且以保障其隐私权为前提。为了实现这个目标，NHII参考并采用了一系列现有卫生信息标准。在消息标准方面，采用了如HL7、DICOM、IEEE、X12N、NCPDP等; 在术语标准中，有LOINC、ICD-9CM、UMLS、SNOMED等。

5SMOMED CT与其他标准间的映射

SMOMED CT与其他标准间的映射是非常重要的。无论是在美国或英国，SNOMED CT 均在努力完成与其他标准的映射，如ICD-9-CM、ICD-10、ICF等。最初的映射一般是简单易行，但后期的基于规则的映射则更显重要。这些映射的合理性将在实践中加以检验。可以看到，SNOMED CT已经成为国际上使用广泛的临床术语标准，更多的研究将涉及其在医学信息系统中的使用以及与其他医学标准的映射。(作者单位: 北京协和医院信息中心)

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