公共卫生信息学的概念 公共卫生信息概念的模型

概念模型提供了一个易于理解的公共卫生信息的整体框架，是公共卫生数据字典的基础框架。 概念模型的作用 概念模型是对某一领域信息高度抽象化的静态描述，它包括类、类关联和类属性等模型基本元素的定义，是进一步细化应用系统模型的基础。

1994年，国际标准化组织第215技术委员会提出了“卫生信息建模框架”。该框架说明了信息模型应当是由概念模型到逻辑模型，最后细化到物理模型。2002年美国CDC在“公共卫生概念数据模型”一文中提出信息模型可划分为主题域模型、类关系模型、概念数据模型、逻辑数据模型、数据库设计模型和物理数据库模型，它们分别处于上、中、下三个层级，这种层级关系与ISO提出的层级结构一致，只是美国CDC的层级划分更加细致。

因此，概念模型是连接高层模型和低层模型的桥梁和纽带。对于一个具体信息的开发过程而言，上层模型在某个领域内是高度抽象和概括的，它们不涉及过多的细节，独立于具体的信息系统; 对整个领域的信息化建设都具有指导意义，它是信息标准化的基础。

公共卫生信息领域具有多领域跨学科的特点。概念模型提供了一个易于理解的公共卫生信息的整体框架，是公共卫生数据字典的基础框架。在概念模型的指导下，对公共卫生数据元的理解和应用变得更加方便和容易。因此，概念模型将为公共卫生信息系统的开发提供一个整体框架和数据应用指南。

在公共卫生信息领域内，该概念模型可以支持多个信息系统的开发，减少重复性工作，降低开发成本，加快系统的开发速度。在同一个概念模型指导下开发的多个系统间具有良好的一致性，同时也为系统间的数据交换与共享奠定良好基础。

概念模型的构建方法

对于一个具体系统而言，建立一个模型不是很困难，但建立一个抽象的元模型――概念模型则要困难得多。建立国家公共卫生概念模型需要经历从具体到抽象这样一个反复的过程。HL7（Health Level 7）推荐的建立概念模型的技术路线与方法是从用例分析到信息分析，最后到建立概念信息模型。

类、类关联、类属性和数据类型是概念模型的重要组成部分。概念模型中的类属性同样具有较高的抽象性和一般性，发现这些属性也需要经过从具体实例分析――领域信息分析――概念信息模型分析这样一个抽象与泛化的过程。

我国公共卫生信息概念模型的构建主要是通过以下步骤实现的:

1 主题域的确定

信息是对于活动、活动关联方以及它们之间关系的抽象与描述。在公共卫生领域，参照美国CDC提出的公共卫生概念数据模型（PHCDM），将我国公共卫生划分为卫生相关活动、参与者、材料和位置4个主题域。其中卫生相关活动是卫生信息来源的主体，是四个主题域中最重要、最活跃的一个，而其余三个均为活动的关联方，位置说明活动发生的地点，参与者为活动的参与方如卫生服务的提供方或接受方，材料是活动中所涉及的物质，比如标本、菌株等等。这些构成了公共卫生信息概念模型的四个主题域。

2 类

具有相同属性的同类事物、概念组成类。以上四个主题域各为一类，每个主题域下又可以分成若干主类。以卫生相关活动为例，结合我国公共卫生信息的分类框架，可以将卫生相关活动抽象为四个主类――疾病预防控制、公共卫生服务、公共卫生管理及卫生监督。

3 类关联与属性设置

类之间存在一定的联系，称为类关联，其作用在于使不同的类形成一个完整、联系的结构。在公共卫生信息概念模型的建模中，主要涉及父子类关联，关系关联和参与关联三种类关联。

父子类关联指的是每个类（主类或子类）下面还可以根据实际划分为若干更小的类。上位类（通称为父类）与下位类（通称为子类）关联称为父子类关联。很显然，子类对于父类的属性有继承的关系。

关系关联描述的是在同一主类内部各个类或者是实例之间的关联关系，如疾病预防控制主类的不同活动之间（疫情暴发与检测之间）的关系。

参与关联则是指不同主类的类之间发生的关系。例如疫情监测类（属于卫生相关活动主题域的某个类）与调查者（属于参与者主题域的某个类），或者与标本（属于材料主题域中的某个类）之间存在参与的关系等。

属性是对类以及类关联所具有的特性的描述，是描述类的特征的元数据，改变属性的值可以改变类的行为和外观。概念模型类属性设置应遵循HL7 RIM所规范的属性格式及内容，在此基础上按照自身的需求精化、修饰属性，形成模型独特的属性。

4 概念模型的建模技术与方法

首先是应用UML的用例分析方法进行业务分析。这是指对业务过程中所有参与元素的拆解、对比、描述、再定义与组合。然后在用例分析的基础上，进行泛化分析。即对各组成元素进行分析、判别、抽象，并归纳成不同的类。下图1为在卫生检测中的几个用例分析过程。图2为泛化与抽象过程。经过泛化与抽象，对卫生检测相关活动，可提炼出5个子类: 申请、受理、检测、报告、质量控制。用例分析与泛化是公共卫生信息概念模型建模的重要阶段和技术，要应用于公共卫生信息概念模型建模的全过程中。

公共卫生概念模型框架与内容

我国公共卫生信息的概念模型包括了4个主题域及35个类。其核心为4个主题域（卫生相关活动，参与者、材料及位置）。在模型的建立中，公共卫生相关活动主题域及各级子类的确定采用了公共卫生信息分类框架的结果。作为模型，还对其他3个主题域进行了详细的分类，并增加了关联类的内容及对于类属性描述的要求。在这里要区分信息分类与模型之间的关系及区别。信息分类框架关心的是对信息的分类，确定信息所在的位置以便用户存放、查找及使用，因此并不涉及对于主题域、类之间的关联以及类属性的描述。而建立模型的目的是为了理解信息，描述信息。理解信息包括了解信息的来源（借助于信息框架）及关联，描述信息包括对数据元这个信息的基本单元属性及关联的描述，以便在统一的规范下查询、使用信息。

概念模型的应用

概念模型可以辅助系统设计者分析所需要采集的数据及属性，建立相应的逻辑数据模型（Logical Data Model），从而规范信息系统的建设。下面以伤害监测为例说明模型的应用。

伤害监测系统需要采集如下信息: 受伤害者姓名、性别、年龄、文化程度、伤害发生时间、伤害原因、伤害意图、发生地点、就诊时间、伤害部位，伤害结局，临床诊断，监测医院代码等信息。应用概念模型，开发人员首先找到伤害监测活动在模型中所对应的位置，即疾病预防控制类的子类监测类; 然后，引入上述信息，作为模型类的不同属性; 最后，对类关系和属性数据类型和值域进行调整精化，即可形成伤害监测的逻辑模型，如图3。

综上所述，公共卫生概念模型在公共卫生信息标准化工作中起着重要基础作用，对促进我国公共卫生信息系统规范化系统化建设有着重要的意义。目前我国公共卫生信息概念模型研究还处在起步阶段,还需要更多的专家、学者、业务和IT人员的坚持不懈地努力,在实践中不断加以充实、改进和完善。

概念模型也称为信息模型，是按用户的观点对数据和信息建模。

属于现实世界到信息世界第一层抽象，强调其语义表达功能，容易理解，是用户和数据库设计人员交流的语言，主要用于数据库设计

。最典型的例子是实体联系模型，简称为E-R模型

。基本数据模型是按计算机系统的观点对数据建模，是现实世界数据特征的抽象，用于DBMS的实现。不同的数据模型具有不同的数据结构形式，最常用的数据结构模型有层次模型、网状模型、关系模型、面向对象数据模型。

我国的SDH的网络结构分为4个层面，　第一层面为省际干线网,在主要省会城市装有DXC4/4,其间由高速光纤链路STM-16/STM-64连接,形成一个大容量、高可靠的网状骨干网结构,并辅以少量的线性网。这一层面能实施大容量业务调配和监控,对一些质量要求很高的业务量,可以在网状网基础上组建一些可靠性更好、恢复时间更快的SDH自愈环。第二层面为省内干线网,在主要汇接点装有DXC4/4、DXC4/1、ADM,其间由高速光纤链路STM-16/STM-64连接,形成省内网状网或环形网,并辅以少量的线性网。对于业务量很大且分布均匀的地区,可以在省内干线网上形成一个以VC4为基础的DXC网状网,但多数地区可以以环形网 为基本结构。省内干线网层面与省际干线网层面一般应保证有二个网关连接点。第三层面为中继网,可以按区域划分为若干个环,由ADM组成STM-4/STM-16/STM-64的自愈环,这些环具有很高的生存性,又具有业务疏导能力。环形网主要采用复用段保护环方式。如果业务量足够大可以使用DXC4/1沟通,同时DXC4/1还可以作为长途网与中继网及中继网与接入网的网关或接口。第四层面为接入网,接入网处于网络的边界,业务量较底,而且大部分业务量汇接于一个节点上,因此通道环和星形网都十分适合于该应用环境。

信息建模也就是数据建模。

数据建模指的是对现实世界各类数据的抽象组织，确定数据库需管辖的范围、数据的组织形式等直至转化成现实的数据库。 将经过系统分析后抽象出来的概念模型转化为物理模型后，在visio或erwin等工具建立数据库实体以及各实体之间关系的过程·（实体一般是表）。

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