时间:2023-08-03 16:09:21
导言:作为写作爱好者,不可错过为您精心挑选的10篇戏剧艺术的核心,它们将为您的写作提供全新的视角,我们衷心期待您的阅读,并希望这些内容能为您提供灵感和参考。
虽然所有最先进的信息技术已经在医院信息化中得到了应用,但我们感觉医院信息应用在易管理性、实时性、可靠性、安全性、易扩展性等方面仍然存在着诸多问题。
本文尝试通过对医院发展到现阶段所遇到的主要问题进行深入分析,并借鉴其他行业成熟IT建设经验,来探讨医院信息系统建设中应用数据中心架构来解决相关问题的可能性。
当前医院信息化遇到的主要问题
1. 应用集成问题凸显
在医院信息化建设初期,同一产品提供商构架为医院的信息化提供了一种很好的解决方案,回避了各个系统模块的集成问题,并在很大程度上提高了医院在采购相关模块时的性价比。
不过最近几年,随着医院信息系统的发展从第一阶段以财务、药品和管理为中心的相关模块建设,转向以患者信息为中心的临床业务模块的发展阶段,医院在进行信息化建设中仍然采用同一产品提供商构架已经不再具有现实的可行性,它已不再是医院信息系统的典型系统状态。
如图1所示,医院信息系统横向由管理信息系统、临床信息系统两大体系组成,每一体系纵向又各自分为基础业务层、知识管理层和决策支持层三大体系。可以这样说医院信息系统的模块这几年的发展趋势可以总结为细分、专业、深化这六个字。特别是在临床信息系统方面,专业化的发展趋势特别明显。近年来专业的检验信息系统(LIS) 提供商、医学影像存储和传输(PACS)系统提供商、电子病历(EMR)系统提供商在行业里都已经形成了主流的厂商。从统计结果来看,这些医疗信息系统提供商专注于相关领域,且它们基本上都不属于传统的HIS厂商。为了采用更好的产品,医院在选择提供商时可能不得不选择这些专业提供商提供的性价比好的专业产品。
医院信息系统由单一厂商模式转变成多厂商模式后,应用的集成问题就凸显出来了。从图1和图2中我们已经发现医院信息系统各个模块(或子系统)之间并不是独立系统,它们之间具有不同程度的互操作性需求。图2示意了医疗服务业务平台(门诊和住院)中各个模块的相互关系。
在这种情境下,医院必须通过应用集成的手段来满足应用之间互操作性的需求,如果这种集成仍采用传统点对点的集成方案,那么随着业务系统的增加,其复杂度将使集成工作成为一种不可能完成的任务。所以现在业界已经引入了应用集成平台(包括消息服务总线等技术)来解决应用集成的问题。但从集成的层面而言,一般来说采用数据集成、界面集成、流程集成的综合方案是比较合适的。从近年的实践来看,现在独立应用的架构并不能很好的支撑应用集成的实现,即便是在引入应用集成平台技术以后。
2.多应用系统及其支撑环境管理维护问题日益突出
传统上,医院的信息系统是从简单二层系统发展而来的,对于二层系统支撑环境而言,数据库服务器、存储、前端客户机三个层面对于应用开发商来说是独立并且透明的。简单来说,就是用户提供了独立的数据库服务器、存储、前端客户机后开发商就可以部署相关应用系统了。
随着信息化建设的逐步推进,医院按照应用要求购置并部署了几十甚至上百个这样的环境。现在一个典型的三甲医院运行超过100个PC级服务器的不在少数,由于应用规模的不断增加,系统(包括硬件、系统软件、应用软件)的维护工作量剧增,甚至在小规模系统时代不用过多考虑的电源、网络配置等内容都成为具有不小工作量的日常任务。
由于每个应用都具有一定的独立性,即每个应用有自己的应用运行环境,这样每一个应用环境都有专门的要求,且这些应用之间还具有交互性,这样系统维护的复杂度较之HIS早期时代的维护工作量而言已经不再是同一个数据级的(大型医院IT部门需要管理上百台服务器、上千台终端已经不再是个别现象了),这对医院的IT部门来说是个不小的挑战。
随着应用数量的增加以及系统连续运行的时间增加,系统的数据量规模急增,从十几年前的几百兆,到现在上百T的数据量。在这样的应用场景下,如何很好的进行系统备份,以及出现故障后如何及时准确的恢复系统,以保证对业务的影响减少到最小程度,在实践中也是一件极具挑战的工作。
3. 应用系统业务压力增加,系统性能问题严重
近几年,随着医院本身业务的快速发展,医院的日门诊量、年出院人数、年收入等指标都快速增长。这样,对于医院信息系统而言,核心业务模块的压力增加很快。当前大部门医院的核心模块均出现了性能下降的现象,特别是在业务高峰时,如挂号、收费等窗口模块性能的下降甚至导致业务运转出现问题。
在OLTP(联机事务处理)设计的基础上来完成大量的OLAP(联机分析处理)应用的开发,也给系统的性能带来了新的问题。随着OLAP系统在医院内应用的增加,整体的系统性能问题日益突出。传统的HIS构架是建立在处理OLTP的基础上的,相对重视交易处理能力,对于大量的后台数据处理方面的考虑是不足的。当前以成本核算、绩效考核、数据挖掘等OLAP业务加载后,对系统的整体性能影响是比较大的。
当前各个主流厂商,也针对性能问题提出了各种性能优化的方案,但从实践的情况来看,总体效果有限,并不能完全满足实际业务的需求。
4. 系统运行环境复杂,保证系统可靠运行困难
当前医院信息系统运行环境十分复杂,具体表现在:内部子系统众多,且是异构的。这种异构性体现在应用软件、系统运行支撑环境等多个层面。
与其它行业现存的复杂系统相比,医院信息系统的复杂性在于整个系统构建一般是在没有总体规划和设计的基础上进行的。这种复杂性产生的来源主要是因为医院的信息系统模块(包括支撑运行的设备、网络等要素)是随着医院的业务需求逐步增加的,前面的模块在部署和交付时并没有考虑到后续模块的相关约束。当新模块上线时,不仅要受到自身运行环境的约束,同时还要考虑已经存在的系统的约束。
5. 业务数据敏感性提高,系统安全保护困难
医院的信息系统中因为医疗业务的需求,包含了大量的患者个人信息。这些信息的泄漏给公民生活带来严重影响。随着电子病历系统等在医院的进一步普及,卫生部也已经了《电子病历规范》等法规性文件,对于电子病历应用中对于个人隐私信息等的保护进一步提出了要求。
坦率地说,在传统的医院信息系统的构建中,安全环节特别是隐私保护无论是在业务规范和技术规范方面均处于一个较低的层次。当前系统的应用环境十分复杂,系统涉及内网、公网多个网络环境,系统应用人员众多,如何保证个人信息的安全的确是一个不容忽视的问题。
数据中心架构如何解决相关的问题
从主流厂商的观点来看,现阶段数据中心的核心技术主要包括以下三个方面。
第一方面,数据中心技术立足于标准可扩展的系统平台。这一核心技术可以帮助解决医院的应用不断增长的现实需求。这一技术主要体现在服务器刀片、存储刀片和电源刀片等,它的优势就在于根据数据中心业务系统的发展,它可以在高密度的基础上按需求逐步增加服务器、存储和电源等资源,实现节能、便捷、应变和精简的目标。按照这一技术要求,在数据中心建设初期对于OLTP和OLAP两类应用都应该有标准化、可扩展的解决方案,并且在OLTP和OLAP两类应用的基础设施的设计上存在着有机联系。在这一技术的支持下,各个应用的性能问题可能通过增加计算资源等方法系统的解决(当然不排除应用自身调优来作为补充解决方案)。
第二方面,绿色节能与动态散热是数据中心的另一关键技术。基于数据中心构架的应用今天所占用的能耗已经不再是一个可以忽视的数字了。按照传统方案,大量的服务器、存储设备、安全设备、空调设备对电力的需求,已经使数据中心的能力扩展受到极大限制。因此当前的数据中心从两个方面来处理节能的问题:一是使用低功率处理器、低功耗内存,到服务器与存储设备,再到主动式散热风扇等机箱级节能技术等;二是动态智能散热等数据中心级节能技术,借助安装在机柜上热传感器实时收集与传输环境数据的技术以及与数据中心制冷设备的动态互动控制,动态智能散热技术可以将数据中心的散热成本降低15%~40%,减少了二氧化碳的排放量。这两种技术的使用使医院在电力能力一定的情况下,数据中心的计算能力扩展提高到一个新水平。
第三方面,虚拟化技术。虚拟化概念的提出,最重要的一个原因是要提高IT资源的利用率。因为用户当初采购系统的时候,都是按照最高负载来采购的,但据统计实际的资源利用率不超过 25%。通过虚拟化技术把资源都利用起来,可以大大节约成本。
数据中心架构的主要局限
通过对当前业界数据中心技术的研究,我们认为如果充分利用数据中心的关键技术,对于解决医院信息系统当前存在的大多数问题显然是有效的。但我们同时也认识到,当前数据中心关键技术离我们所谈的数据中心架构的需求还存在着一定的距离,主要体现在以下三个方面:
1. 当前的相关技术还是重点关注在硬件和系统软件层面。
从这一点上来看,这些技术是独立于应用构架的,没有在整体上考虑。所以当前必须从应用的视角,基于数据中心核心架构来重新架构应用,才能充分应用数据中心构架的优势,从根本上解决一系列传统医院信息系统面临的挑战。这一方面,业界还是缺少足够的研究的。
2. IT产业链的协同在这个领域是缺乏的。
比如在基于数据中心构架的新一代医院信息系统中,必须提供根据不同应用提供可靠的备份和恢复技术。而传统的这两个领域的技术厂商往往比较强调相对独立性,要很好地把备份技术和恢复技术应用于新一代医院信息系统中,必须要进行协同研究。其他诸如安全、系统管理、存储技术等方面也存在着类似的问题.
3. 健康信息技术行业(HIT)与其他行业存在着较大行业差异。
医院信息系统按业务特性分成了多个业务群,与其他行业的应用聚合在相对集中的单个群相比,其复杂度更为突出。支持多个业务群应用软件的数据中心无疑面临更多挑战。
孔夫子言,父母之年,不可不知也,一则喜,二则惧。毛爱莲老师已迈入耄耋之年,我们在庆幸老师身体健壮、精神矍铄地给我们传道授业解惑的同时,在欣喜之余,亦有一个“惧”字警示着我们,时间紧迫,时不待我,必须抓紧分分秒秒,学习、总结、发掘、整理、开拓创新。任何一派戏剧艺术怕的都是——“失传”,这是最大的损失,担忧的是“先翁已乘黄鹤去,此地空余黄鹤楼”的追悔莫及。
传承和创新毛派艺术需要持之以恒的多方努力
中图分类号:G273.5;TP393 文献标识码:A
21世纪是信息时代,置身于现代信息技术这个大环境中,医保档案管理的信息化网络化是科技与社会发展进步的必然要求,但是目前制约医保档案信息网络建设的因素主要有以下几点:一是技术因素,包括信息的组织技术、信息的安全与保密技术;二是资金和人才因素;三是高校档案人员的素质因素。建设档案信息网络需要解决的主要问题是:
第一,制定网络建设的总体规划。建立档案信息网络,是一个系统工程,首先要制定出医保档案信息网络建设的总体规划,使工程有计划、有步骤、有重点地进行。
第二,做好档案信息网络建设的标准化。建设医保档案信息网络的目的是保证用户能高效、快捷、简易的使用,为此我们必须找一些软件公司依据单位的具体情况进行调查,然后设计出适合本单位的信息化软件。然后根据国内的信息化的网络标准进行设置。
1做好医保档案信息化建设的措施与方法
医保档案管理现代化、信息化的核心是管理手段的现代化和保护技术的现代化。管理手段的现代化主要是指采用计算机及其配套设备;保护技术的现代化主要是指档案存储环境控制、档案存储载体更新改造的科学化。加快档案信息化建设,要有一定的财力投入,及时配置与档案管理现代化相适应的软、硬件设备,实现医保档案网络化管理。计算机是现代化管理手段不可缺少的工具。用计算机储存整个单位的各种业务、行政上的档案,方便利用者及时查找、阅读,既节省时间也节省人力、物力和财力,进一步提高工作效率。同时,利用计算机管理可以减少档案的储存空间,保存信息方便简单,也增加了其保密度。
实行医保电子档案标准化管理。实行电子档案标准化管理是档管理信息化的根本。医保档案管理现代化不仅是先进设备的配置,还包括管理方式的标准化。档案的标准化是指现代化档案管理要符合档案的各项标准化内容、分类、编号及案卷录,各个项目都要求标准化,符合各标准的规定。因此,现代单位档案管理必须有章可循、有法可依,在档案管理的各个节、各个步骤,从初步收集、整理到最后归档、存入计算机,都做到条理清晰、目的明确,保证档案完整,系统正确无误记录、存档。
医院要重视医保现代化档案管理人才的培养。现代化医保档案管理人才是实现医保档案信息化管理的保证。目前大部分医院的医保档案工作人员都是一兼多职,对医保档案管理知识比较缺乏,这对的医保档案管理现代化、信息化工作的开展十分不利。要改变这种状况,医院只有积极适应信息技术革命和医保档案事业发展的需要,“以人为本”,加快优化档案工作队伍素质结构。对有发展前途的年轻同志,加大医保档案业务培训。要制定信息化建设的中期规划和短期目标,争取政府和上级部门的支持,加大投入,多途径多层次吸引、培养档案管理专业型人才,做好人才储备工作,抓好档案管理工作基础,使档案管理水平迈上一个新台阶,创造更大的社会效益和经济效益。
2大数据与医保档案管理的融合的必要性
在大数据时代背景下,各行各业都面临着对庞大而复杂的数据进行有效管理的巨大挑战,人们越来越认识到对自身产生和拥有的大数据进行有效管理的重要性和迫切性,医保档案行业也不例外。
2.1新时代背景下档案管理引入大数据技术的必要性
医保档案作为永久保存的资料,并且提供医保档案为社会服务的媒介,储存有海量的信息资源,是信息资源的聚焦体,但是由于管理方式的落后、人才的欠缺等原因,这些信息资源并没有得到有效地开发和利用。第二,新时代背景下对电子文件的管理,迫切需要大数据技术。
2.2电子文件的鉴定问题需要大数据技术
大数据时代,电子文件以指数级的速度增长,给电子文件的管理带来了前所未有的挑战,虽然我们知道这些浩瀚的电子文件中蕴藏着巨大的“金矿”,但我们逐渐发现想要从这些电子文件中“淘金”比纸质文件还困难。
2.3处理非结构化电子文件需要大数据技术
大数据类型繁多,包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据,现代互联网应用呈现出非结构化数据大幅增长的特点,至2015年末,非结构化数据占有比例将达到整个数据量的75%以上,同时,由于数据显性的网络化存在,使得数据之间的复杂关联无所不在。
2.4新时代背景下医保档案数据的存储与备份需要大数据技术
单位要想完全地存储巨量的医保档案数据,不可能一味地盖大楼盖机房,再之,医保档案数据还面临着需要大量存储空间备份的问题,这就逼迫我们必须优化存储、提高效率和节约成本,其实比起其它诸如电信行业、通讯行业、电子商务、微博运营等行业而临的数据存储空间问题,医保档案的存储空间问题只是小巫见大巫,研究这些行业里的龙头公司,如中国移动、腾讯、百度、阿里巴巴等,可以知道这些公司都是大数据应用的巨头,这一方面说明大数据在应用层方而已经具有相当的成熟度,一方面也说明大数据技术对于解决存储海量数据问题的有用性,这些公司使用大数据的经验对档案行业解决数据的存储问题具有高度的借鉴意义。
2.5医保档案工作从实体管理上升到知识管理需要大数据技术
现今医保档案用户已不满足于仅限于数据或文件的利用,更希望能够获得数据背后的信息以及信息蕴藏的知识,因此,医保档案利用服务也应该提供数据、信息转变为提供知识资源。技术引擎是医保档案知识服务的技术核心,新型知识服务引擎包括资源及学术搜索引擎、资源及服务推荐引擎、知识服务社区实体泡括用户及资源、行为智能分析引擎、用户知识需求预测引擎、及多维度信息资源获取、组织、分析及决策引擎等,利用大数据技术可以构建医保档案管理运用大数据需注意的问题:
(1)要有明确的目标和标准,馆档案管理在运用大数据时必须要弄清楚到底想从大数据中得到什么,否则就要花费大量的时间来分析数据。
(2)要注意潜在的风险,医保档案信息资源的开发和利用会涉及到医保档案信息的泄密、医保档案信息的丢失和篡改、隐私权的侵犯、知识产权的纠纷问题,因此,医保档案管理在运用大数据技术时需要注意这些潜在的风险,通过制定法规、明确权限、责任关系等措施来控制和应对这些潜在风险的发生。
参考文献
中图分类号: TP391
文献标志码:A
Corner matching method of constraints of
distance combining local and global information
WU Ensheng, ZHU Minchen
College of Mathematics and Computer Science, Fuzhou University, Fuzhou Fujian 350002, China
)
Abstract: Image matching technology has important applications in many fields. A corner matching method of the constraints of distance was proposed to solve the rotation and translation problem between two images. Firstly the values of corners were utilized to achieve coarse matching election, and then the local and global distance between the corners was combined to select the matching corners. The experimental results show that the methods can achieve accurate matching of no unmatched conners with high accuracy, certain robustness to noise, and as a result of the main use of the distance relationship between two corners without complex calculations in the matching process, so it achieves a substantial reduction in matching time, and also has the practical value.
Key words: console point extraction; corner matching; rotation invariant; distance constrain; image mosaic
0 引言
图像匹配技术是将不同传感器在不同时间和成像条件下对同一景物获取的两幅或多幅图像在空间上进行校准。目前主要有基于区域的方法[1-2]和基于特征的方法[3-4]。基于区域的方法直接利用图像的灰度信息,不适合辐射失真较大和多源图像之间的配准,且计算量较大。而特征匹配对光照具有很好的鲁棒性,匹配精度高,速度快,在视觉导航、目标识别及图像拼接等方面具有十分重要的意义。目前研究的主要方向是基于特征的匹配方法。
基于特征匹配的方法中具有代表性的相关的匹配方法[5]对光强不敏感,一定条件下匹配精度高,但是运算量很大,对图像质量要求高,而且不能处理图像既有平移又有角度旋转。另外有采用3个特征点反复进行空间匹配以及插值的方法[6],但只能处理最多15°旋转。Lowe的SIFT匹配算法[7]有着优良的鲁棒性和准确性,且能得到大量的匹配点对,可以用于大旋转和平移的图像,但由于构造了128维特征进行匹配,匹配速度慢。文献[8]提出的基于旋转不变的角点匹配方法,将灰度相关法引入到旋转的匹配中,能实现较高的匹配率,但抗干扰能力有限,且匹配速度较SIFT方法没有明显改善。文献[9]提出的旋转不变的方法简单可行,匹配速度快,但匹配准确率不够,特别图像存在较多相似局部特征时,匹配容易失败。在匹配过程中,单纯使用局部特征进行匹配,它能够剔除部分误匹配点对(本文将错误匹配点对和角点定位偏差过大的正确匹配点对统称为误匹配点对),但由于局部特征的相似性,使得去除误匹配点对数有限,容易导致算法失败。故匹配算法需要利用全局信息与局部信息结合,才能获得令人满意的效果。
针对以上问题,本文提出的融合局部与全局信息的距离约束角点匹配方法,首先利用角点值进行匹配点对的粗选,然后利用局部角点间距离约束及全局角点间距离约束结合进行匹配点对的筛选,将局部信息与全局信息有机的相结合。本文方法能实现无误匹配的匹配点对,并具有一定的抗干扰性。且由于匹配过程中主要根据点到点的距离,计算简单,不需要进行相关性等复杂的运算,所以匹配速度快,可以满足要求速度快的既有平移又有旋转的拼接等领域的要求。另外本文基于全局距离约束匹配可以作为其他针对平移旋转的特征匹配算法的最后精匹配筛选,它快速准确,能实现匹配点对的无误匹配。例如在LOWE算法之后加入全局距离约束匹配过程。
1 候选点的选取[8]
基于特征点的匹配方法一般经过三个过程:1)特征点提取;2)对特征点进行描述;3)利用特征点描述进行特征匹配。特征点提取结果直接影响着后续特征匹配的过程,选择好的提取算法是实现匹配成功的保证。本文采用Harris[10]进行角点检测,并对两幅待拼接图像使用相同的特征阈值提取角点,特征阈值的选择要使得特征点分布相对均匀,而不至于分布过密或过稀疏,通常需要多次实验取得,本文取5B500。
在理想情况下,假设有一匹配点对(ai,a′r),则它们的角点值R(ai),R(a′r)相等。所以可以利用角点的角点值对特征点集进行粗匹配。但由于在图像获取过程中,经常可能受光线、噪声等因素影响,所以在粗匹配时需要设置一个允许的阈值。使用式(1)筛选候选点对:
|R(ai)-R(a′r)|≤ε(1)
其中Е弄为允许阈值,可根据图像质量和光照等进行适当调节。
г诘玫降暮蜓∑ヅ涞愣灾,参考图像点集A与配准图像点集A′中的角点绝大多数不是一对一的关系,而是多对多的关系。其中匹配点对中点集A的点有三部分:一部分是不在两张图像重叠区域中的点;另一部分是点在重叠区域,但是在A′中不存在相匹配的点;第三部分是可以在A′中找到匹配的点。匹配算法要解决的问题是找到第三部分的点,并找到A′中唯一匹配的点。经过粗匹配后含有数量庞大的误匹配点对,必须进行进一步的筛选。オ
2 基于距离约束的匹配
文献[8]匹配算法第三步利用基于局部距离约束的匹配,能剔除大量的误匹配点对,但由于该步骤将一对一的匹配点对当成候选匹配点对,需设置很小的向量阈值,否则匹配点对大部分是多对多的关系,会导致匹配失败,这样抗噪性能有限,且图像质量要求高。本文采用对向量的各维比较过程设置阈值,而不使用向量之间的欧氏距离,这样更能符合正确匹配点的特征,可以更好地剔除误匹配点对和保留正确的匹配点对。另外,文中第四步全局筛选不能很有效地将误匹配点剔除。文献[11]整体算法适用于图像间存在平移而不旋转的匹配,匹配速度快,该算法中用全局距离约束对候选点对进行筛选可以实现无误匹配点对,但要求前一步候选点对含有大多数的正确匹配点对,且候选点对要求是一对一的关系。由于这些问题使得该算法应用范围大大受限。本文提出的全局距离约束可以用于候选点对含有部分正确匹配点对,且候选点对是多对多的关系,并且能实现匹配点对的无误匹配,这样可以放宽前一步基于局部距离约束的匹配过程的向量约束条件,从而增强整个匹配算法的抗噪性。最后本文将基于局部距离约束与全局距离约束相结合实现匹配。
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图2 角点值范围阈值Е弄в肫ヅ涞闶、匹配时间关系
实验中Е弄У娜≈等【鲇诹秸磐枷竦闹柿,光照等因素,从图2可以得出,在一定范围内, Е弄У脑黾踊崾沟米钪盏玫降钠ヅ涞愣栽黾,随之匹配时间会有相应增加, 而匹配率不会发生变化,在增加到一定数量时达到稳定。而Е弄取太小将使大部分准确匹配点对在第一步骤就剔除,结果导致实验失败。在本文对比实验中Е弄全部取6B000。旋转15°的匹配结果如图3,4。
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图3 本文算法匹配结果
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图4 LOWE算法匹配结果
从实验匹配结果图可以看出,本文算法提取出的匹配点对分布合理,且无误匹配点对。而LOWE方法提取出的匹配点对含有部分的误匹配点对,主要分布在楼房左边,这是由于房间外部局部特征比较相似。另外LOWE提取出数量众多的匹配点对,而本文方法明显数量少。这是由于一方面LOWE方法提取了数量众多的精确度高的角点,另一方面是LOWE方法利用128维特征很好描述了角点特征,当然这也使得算法运算量增大;而本文方法利用Harris角点值和邻域距离约束描述角点特征,描述简单,使得获得的匹配点对数量少,相应的匹配过程时间大幅减少。虽然本文方法提取的匹配点对数量较LOWE方法略少,但在大多数情况下,特别针对大幅图像时,由于算法的高匹配率,提取的匹配点对可以满足需要。
4 结语
基于特征的图像拼接过程中,图像间特征点的准确配对是难点之一。本文解决了存在旋转平移关系的图像间的特征点匹配,并且对噪声具有一定鲁棒性,匹配速度快,具有一定的实用价值。算法首先利用角点值进行匹配点的粗选,然后利用局部角点间距离及全局角点间距离结合进行匹配点对的选取。实验结果表明,该方法可以实现匹配点对的无误匹配。不足之处在于不能像LOWE算法一样得到数量众多的匹配点对,这也是下一步要改进的地方。
另外本文提出的基于全局距离约束匹配过程可以单独作为其他针对平移旋转的特征匹配算法的最后精匹配筛选,它快速准确,能实现匹配点对的无误匹配。
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当前,医院在财务数据信息管理方面虽然取得一些成绩,不过缺乏整体规划,仍需优化改进。财务管理工作作为医院管理体系的中心任务,信息数据集中管理可促进医院财务的信息化、科学化发展,这就要求财务工作和现代化信息技术高度结合。要想实现医院财务信息数据的自动化、科学化和公开化,医院应成立专职部门对财务信息数据进行集中管理。
一、构建全新财务经营模式,降低财务风险
为实现医院财务信息数据的集中管理,首先应构建全新的财务经营模式降低风险。医院财务部门的主要工作任务是对本院财务数据信息进行整编,将分散的数据信息进行高度整合,建立统一标准的数据库,统一管理财务信息数据、集中存储与共同加工,建设整个医院财务部门共同办公的网络平台,实现财务工作和医院整体工作的系统对接和有机整合。所有数据由财务信息系统进行统一管理,提高信息数据管理的一体化和集中化水平,以及财务部门监督、核算、管理和决策水平,充分发挥各个科室和部门的工作职能,提高医院财务工作的整体效率。同时,由于医院财务工作人员在搜集和操作信息数据过程中都需严格遵守自身权限,数据管理岗位与界面业务操作也有严格区别,在采集信息数据过程中需从技术上规范考虑,提升财务信息数据的安全性、合理性和合法性。而且医院各个科室与财务部门之间的联系,能够通过财务信息数据的复查制度进行适当的内部牵制,以此降低财务风险事件的发生概率。另外,医院应积极研发财务分析与决策系统,目前财务会计工作正逐步实现信息化,可以将财务管理、核算、决策和分析等分散工作集中在一起,提高信息数据与其它管理信息之间的融合和交互,实现共享、开放的财务信息。而且信息中心在搜集与整理各种资源信息时,主动研发财务决策与分析系统,提供有效且及时的财务信息,从而制定正确决策。
二、实时监管财务信息数据,达成动态财务
在医院财务工作中实现信息数据的集中管理,可从实时监管财务信息数据着手,这是达成动态业务的关键途径。在网络环境下针对医院财务工作的会计核算,可以将事后的静态核算过渡至进行中的动态核算,在一定程度上提高会计信息数据的实用价值。财务报表实现动态化可以让医院财务部门领导在制定决策时,直观具体的了解到正确及时的财务信息。当医院财务信息数据网络平台建设完毕之后,各个科室的数据信息能够通过相关财务部门进行录入和确认,数据信息自动实现系统化,接着再来到信息中心对这些数据进行实时加工,让相关领导能够及时获取明确、有效的财务信息。同时,医院财务部门构建的信息数据网络运行环境应确保安全、稳定,这是保证财务信息数据安全的基础和关键前提。由于财务工作能够对医院的资金安全产生直接联系,出现任何问题都极有可能会导致资金损耗,所以说,构建稳定、安全的财务信息数据网络运行环境是实现集中管理和安全管理的工作重点。另外,网络安全作为医院财务信息数据中心的关键工作目标,应采用各种有效的管理方法与技术手段,促使网络系统能够在安全环境中正常运行,真正实现财务信息数据的可用性、保密性和完整性,安全保护整个数据系统,并避免出现计算机软件、硬件的受损或恶意破坏现象,以及信息数据的泄露、丢失等情况。只有保障数据信息的完整无误,才能够实现集中管理。
三、医院财务信息资源共享,实现工作透明
医院财务信息数据实现集中化管理之后,整个医院的财务信息系统能够实现工作设备与数据资源的共享,这在一定程度上可以有效降低设备的投资成本,节约系统运行费用,从而降低管理维护成本。医院各个部门的业绩情况和工作质量,能够通过相应的信息数据体现在信息管理中心上,这有利于实现各个部门与科室之间的相互监督,并方便各级领导考核各个部门的业绩,提升工作的透明化与公开化,确保也去考核的客观与公正。如此,能够从源头上解决因上下级造假出现的信息不吻合问题,在真正意义上实现医院财务信息数据的公开化,不仅有利于医院工作人员了解实际财务情况,还能够促使广大人民群众参与到医院财务管理监管中。同时,医院应借助现代化信息技术的优势,构建财务信息数据一体化管理机制,所占网络技术的迅速发展能够为医院财务集中管理提供便利,让获取的财务信息更加高效、及时,有利于集中监督和控制。其中构建统一的信息管理系统是基础,诸如:急诊、门诊的收费管理;病人住院、出院的管理、药房、药库的药品管理;库存物资的管理;医疗信息和经济核算的管理,以及优抚出院、新农合、医保等管理系统等。对这些不同的信息管理系统应做到接口统一,不断改进网络功能,尽量避免重复输入或数据遗漏,真正提升工作系列且确保数据共享,发挥网络技术在医院财务信息数据集中管理中的优势和作用。
四、结束语
总而言之,实现医院财务信息数据的集中管理是大势所趋,也是新时代的基本要求和特色。所以,医院可从构建全新财务经营模式、实时监督财务信息数据和共享财务信息资源等方面着手,真正实现集中管理提高财务工作效率。
参考文献:
2000年7月1日开始落实新会计法和会计从业资格管理方案,为了配合这两项规定的开展,贵州省的会计管理部门加强了会计持证人员的管理,并推动会计人员管理信息化进程,花费了大量的资源,组建庞大的工作队伍,并投入丰厚的资金,并从2011年4月7日开始,全面使用“贵州省会计从业人员综合管理信息系统”,来确保数据与全国保持一致,并实现全国会计人员信息系统和跨省调转平台的衔接。运用填写表格信息、填涂卡片等方式,有效利用国家财政部分配的会计人员管理软件,建立了以市为单位的所有会计从业人员的档案数据管理库,整个过程历时七个月。会计从业人员档案数据管理库共由31个数据文件组成,这些数据文件详细地体现了每个会计从业人员的个人基本信息、教育培训记录、各种奖惩情况、年度成绩考核等信息资料,这些数据对于会计管理部门来说是非常宝贵的信息来源,由于数据较多,造成统计难度非常大,若仅仅通过人工操作的手段是难以进行全面汇总的,这种新型软件不仅减少了会计管理部门的人员分配负担,还提高了管理工作效率。随着每年会计从业人员的个人资料不断变化,会计人员的行内调动、会计从业资格证的持证人员不断增长,数据库中的信息也要同步不断地更新。拥有了如此完整丰富的会计从业人员的信息库,会计管理部门对会计从业人员的管理也能够更轻松地展开,并随之展开其他的管理工作。现在,我们围绕会计从业人员的继续教育培训工作进行一个简单的思考。
(一)会计从业人员的继续教育管理
在最新出炉的“新会计法”及“会计从业资格管理方案”中,对很多方面提出了更高的要求,例如对会计从业资格进行了更详细的说明,并对会计从业资格证书的取得制定更加严格的规定。与此同时,国家财政部为了保证所有会计从业人员具备扎实的专业理论知识和强大的业务能力,还针对各种新出台的会计规定和法律法规制定了会计从业人员继续教育的相关规章制度,有助于会计从业人员对新制度及新法规进行更好的理解与执行。会计从业人员的继续教育的相关规定中,对所有取得会计从业资格证书的人员的继续教育进行了严格的要求,促使学员更主动地进行继续学习深造。其中对于会计管理部门开班的继续教育课程,要求每位会计从业人员每年达到所规定的学时,从而来保障会计从业人员的专业理论知识及业务能力达到一定的要求。据统计显示,在柳州市区内部,持有会计从业资格证书的人员早已经超过20000人。
(二)电算化的工作管理模式
贵州省会计人员管理相关部门大力开展并组织了会计相关的继续教育工作,并在工作开展前期,召集庞大人力资源,动员强大队伍,不仅召集了所有内部人员,还邀请了大批外部单位人员进行协助,虽然拥有了丰厚的工作团队,但还是出现了一些问题,大部分工作人员的时间都花在报名、名单记录、证书复印留底等书面工作上,导致一些正常工作人手不足,所以尽管召集了大量人员,继续教育活动还是陷入了人手不足的尴尬局面,从而导致一系列问题不断发生,例如:参与培训人员的姓名登记错误、身份证号码核对错误等等,如果选择人工操作方式,这一系列问题的发生,是无法避免的,要提高数据记录的正确性,改善工作的效率,唯一的办法只有借助计算机来进行操作。资格证书填写等文案工作,在使用人工操作的时期需要2人同时进行工作,并需要花费一整天时间。自从才有计算机操作模式之后,这些工作仅需要二十分钟即可完成。除此之外,在对培训参与学员的姓名进行电脑录入时,还是需要花费大量的人力资源和时间,尤其是在对一些大型机构组团培训的情况中尤为明显。例如柳州钢铁、工商银行中设有大批会计从业人员,在进行培训之前要对所有人员名单进行电脑录入,同样是一项非常棘手的工作。如何彻底地改善工作效率,提高工作速度,提高输入正确率,首先必须解决培训参与人员名单录入的问题。参加继续教育活动的会计从业人员,都必须持有会计从业资格证书,而根据前面所说到的地方性人员信息数据库,就可以很好地解决这个问题了。所有参与培训的会计人员的详细资料都已经被会计管理部门统计在计算机中,因此只要有效地利用已有的会计从业人员信息数据库,就可以解决人员名单计算机录入的问题。柳州市会计管理部门引领全国地方会计部门,在继续教育培训方面进行了一个初步的试验,将计算机网络系统与会计从业人员的信息数据库进行灵活的结合,有效地解决了名单录入这一难题,并取得了良好的效果。目前,只需要2名工作人员,即可轻松完成之前需要消耗大量人力物力的复杂工作,在会计历程中算是一大伟大的革新。
有关信息数据库共享的探讨
从以上案例中不难看出,贵州省的会计管理部门灵活运用会计从业人员信息资料库,并投入了大量的心血。通过这次实践工作,深知信息数据库的共享和信息数据的兼容是有待提高和发展的工作,并能起到实际的效果。下面我们从两个方面来探讨信息数据库的共享问题。
(一)会计从业资格证的年度检查
会计从业资格证的年检工作目前是每两年安排一次,截止目前六盘水地区持有会计从业资格证书的人员高达8000多人以上。由于会计从业人员的管理软件是从上级发往下级的单机软件,没有进行联网,导致整个年检审阅过程只能由于一台计算机完成。假设每人每天能审阅200本会计从业资格证书,那至少也需要100天来完成这项工作,可谓是工作量极大。而与此同时,还有很多新获取会计从业资格证书的人,工作人员在进行年检工作的同时,还要继续为他人办理新会计从业资格证。因此,如果会计从业人员管理软件能够实现网络共享,那所以会计从业人员的信息数据将可以在在网络上显示,可以由多台计算机同时进行年检工作,很大程度上提高了年度检查的工作效率。
(二)会计职称考试报名
六盘水地区2012年度会计从业资格考试分为上半年度和下半年度考试,12年度报名人数为2979人,13年度上半年报名人数为1760人。报名时间一般限制在10天之内,时间较为紧迫,工作量也非常大。为了能够顺利地完成报名工作,在这十天内会计所将所有精力都投入了这份工作。会计技术职称考试进行报名时涉及到两份表格,报考人员均是需要填写的:一份是报名表,一份是报名信息卡。报名信息卡中的个人信息将会送到区域财政厅会计处,并在读卡机上进行读取,随后即可以智能地录入计算机中,将来即可通过会计管理软件对这些报名者进行统一管理。在整个运行过程中,最容易出现错误的环节便是报名信息卡的填写,在填写过程中一旦出现任何错误,将会导致读卡机无法正确识别卡片,最后造成信息读取错误。而报名信息卡中的个人信息,其实已经存在会计人员信息数据库中,设想如果能通过会计人员信息数据库报名管理的话,将能极大地减少工作量,从而提高工作效率,并能明显地减少报名人员在报名现场的停留时间,避免堵塞。与此同时,地方会计管理部门也不再需要特意将几千张信息卡送到那宁进行读卡机读取,很大程度上提高了工作效率。而且报名信息卡上面的个人信息与考试管理软件中需要填写的信息是不兼容的,因此导致了信息资源的消耗,人力物力的资源浪费。
会计信息化数据库的安全要求
(一)数据保密性
保密性俗称机密性,主要是指确保公司的财务相关数据信息不被非合法使用,或者数据信息被泄露、修改、损坏,保证其被有权限者使用,不被无权限者非法获得。确保数据保密是保障数据信息库安全的首要因素。组织应对以下保密性破坏行为进行监督和惩治:数据信息库的非法访问、信息库数据暴漏、数据的非法拷贝及获得、非法监视等。
(二)数据完整性
数据完整性又包括数据的正确性、有效性、兼容性。其中数据的正确性是指数据与法律法规的相符性,例如数据中不能含有字母。有效性是指数据必须处于行业所定义的范围之内,并确认此范围是否有效。兼容性是指代表同样事物的几个数据应是相同的,不相同的话就代表不具备兼容性。数据的完整性主要是看数据数量是否完整、数据是否正确、数据排列顺序是否合理。以上任何一个因素收到破坏,都将会影响整个数据的完整性。以下几个方面均会导致数据的完整性收到破坏:人为因素、硬件因素、不可抗拒自然因素及计算机收到病毒侵入等等。
(三)数据可用性
数据库系统原理的教学既要注重理论也要注重实践,尤其是要让学员通过教学及实践加深对理论知识的理解,并指导实践[1]。为使学员更好地理解和掌握数据库系统原理的理论和技术,笔者提出在实际教学中以“关系模型组成及关系模式”为核心,以点成线、以线组面的教学方法,通过所构建的课程主干体系,呈现给学员一个脉络清晰、前后贯通、左右相连的知识结构。
1以关系模型组成引领基本性质、基本概念和基本操作的教学
关系模型组成是数据库系统原理开篇教学的核心。围绕其组成的三要素(单一的数据结构、数据操纵和完整性约束)并以此为始点,从三条线上展开结构的定义、数据的查询与更新、约束的内容及实现等的教学。这三条线可以构成一个面,既可以展示出相关的教学内容,也可以体现出教学内容之间的相互联系(如图1所示)。
1.1关系数据结构(二维表)――数据操纵的基础和完整性约束的对象
围绕关系数据结构可以展开关系数据结构的基本组成、基本概念、基本定义和基本性质的教学。关系数据结构(基本表)由元组构成,组成元组的是元组的分量,以此扩展到属性、码、维、基数、分量集合、象集笛卡儿积等概念。在了解关系的基本数据结构后,可以结合实例讲解关系的基本性质在后续讲授SQL语言知识时,将模式、基本表、视图、索引的定义给学员交待清楚;形成与关系数据结构相关联的知识信息。在与关系数据库组成的其他二个要素的联系上,重点强调关系数据结构为数据操纵奠定了数据基础并成为完整性约束的对象。
1.2数据操纵――数据集成和获取的基本途径
数据操纵这一结点可以从两方面展开,一是从专门的关系运算和传统的集合运算的角度介绍数据操纵的基本操作;二是从SQL语言的知识角度讲授数据操纵的具体实现。教师在教学中通过实例介绍专门的关系运算和传统的集合运算的基本概念,结合查询优化的理论比较不同查询方法的开销,使学员建立数据操纵的基本概念,掌握相关的理论知识。教师在讲授SQL语言的数据操纵时,介绍查询的分类和方法、数据更新(插入、修改和删除)的具体实现、完整性约束与数据操纵的联系及对数据操纵的影响。教师在教学方式上采用概念讲解、实例展现和现场操作的形式,使学员对所学的知识有更加清晰、直观的感受。
1.3完整性约束――保障数据正确性与安全性的重要手段
完整性约束是关系模型组成的第三个要素。该要素涵盖实体完整性、参照完整性和用户定义完整性三方面内容。教师在教学中重点突出两个规则(实体完整性规则和参照完整性规则)、两个定义(参照关系和被参照关系)和一个实现(用户定义的完整性);强调完整性约束的重要性和实际意义。在这条线上进一步延伸可以与数据库的安全性控制、在属性及元组上的约束条件检查和违约处理、触发器等相关知识联系起来,使之构成一个整体。
2以关系模式为核心展现关系数据理论的知识
关系数据库理论是数据库系统原理课程教学的重点和难点,其内容涉及的概念、定义、定理、推理较多,同时在教学中要求学员能够运用相关的理论知识解决在数据库应用设计中遇到的实际问题。为了在整体上建立关系数据理论的基本知识结构,在实际教学中,我们从关系数据结构出发,分析组成数据结构的属性、属性间的联系类型以及其间的内在关系,给出关系模式的基本形式和关系数据理论知识的联系结构(如图2所示),并由此引申出相应的定义、概念和方法。教师以分析关系模式的属性间的三种对应(一对一、一对多、多对多)关系为基础,探讨函数依赖,讲授其的概念和知识,并通过具体实例的分析将各种范式的内涵及运用方法呈现出来。以函数依赖集为基础,系统介绍公理系统、函数依赖集的闭包、属性集的闭包、最小覆盖等知识及其相关应用。以属性集和函数依赖集为基础,讲述模式分解的等价定义及其分解方法。教学探索的实践表明,围绕关系模式展开关系数据理论的教学能够使学员加深知识间的相互联系,有利于对知识的理解,为重点、难点知识的教学开辟了一条有效的途径[2-3]。
3以关系数据库的构造实践关系数据库的设计
以关系数据库的构造实践关系数据库的设计是数据库教学的重要实践环节。在数据库应用实践教学环节中,我们针对学员的具体情况采用构建基本模式、提出基本要求、分析潜在问题、寻找解决方案的方法,力求帮助学员在实践中运用所学理论知识,解决实际问题。
教学中我们以SQL Server2000作为实践平台,要求学员在几个侯选题目中任意选择其一进行设计实现。例如在学员信息管理系统题目中我们提出了该系统的基本模式(如表1-3所示)。
学员基本信息包括:学号、姓名、性别、出生日期、民族、籍贯、所属班级。
学员专业信息包括:专业、本学期所修课程。
学员成绩信息包括:课程、成绩。
要求系统具备以下基本功能:
① 设置专业及该专业对应的课程;
② 设置指定专业对应的班号;
③ 设置指定班号的学员记录;
④ 统计和查询学员成绩;
⑤ 查询学员成绩单。
在实践前,学员已经对关系数据的理论知识有了一定的了解,如何将课堂所学的知识真正地应用到实践中,则需要学员上机进行实践。实际情况是大部分学员根据题目要求设计了如表1、表2、表3所示的信息表(表中代表主码)。
在系统功能的实现时,学员会发现在连接查询过程中系统会报错。我们引导学员依据数据模式,从完整性角度分析产生错误原因。首先考察实体完整性。开始设计时学员大多采用学号、专业、课程作为三张表的主码,但在数据输入时发现对于学员专业信息表(表2)仅将“专业”作为主码并不能满足实体完整性约束,因为专业并不能唯一的确定元组,故设置“课程”同时为主码。同理,设置学员成绩信息表(表3)中的“成绩”也为主码。按照实体完整性规则的规定,这几个主码满足实体完整性的要求,均不为空;其次考察参照完整性,以上3个基本表在实体范畴内是存在联系的,每个学员都是学习某一确定专业,而且相同专业本学期所修课程都是一致的。在以学员基本信息表为主表的情况下,学员专业信息表并不能满足参照完整性的条件。进一步分析,假定同一个班的同学都是相同的专业方向,则学员所属班级和专业之间存在联系。为解决参照完整性的问题,我们引导学员对系统的基本模式进行补充和修改。在发现问题所在后,有的学员很快就提出了增加班级专业信息表(表4)并修改学员成绩信息(表5)的解决方案,构造出了如图3所示的参照关系图。
通过实践教学环节,学员对数据库的基本概念、基本要素等内容有了较深刻的理解,在设计数据库时能较为全面的考虑各基本表的定义以及它们之间的联系。通过数据库实例的练习,使学员也体会到了将数据库中的文件分散存储带来的好处,以及如何通过对不同硬盘读写提高数据库访问的速度[4]。
4结语
本文简要总结了在数据库系统原理课程教学中所采用的以“关系模型组成及关系模式”为核心的教学方法,并在实践教学环节中通过“构建基本模式、提出基本要求、分析潜在问题、寻找解决方案”开展教学实验,收到了较好的教学效果。随着数据库系统的不断发展变化,数据库系统原理课程的教学内容也会不断更新,这也会促使我们在教学工作中不断探索和改进教学方式、方法和手段,以适应新的发展变化的要求[5]。
参考文献:
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Investigation of the Database Systems Teaching Based on Model and Relationship of the Formation
LÜ Ming, WANG Ping
数字聚合酶链式反应(digital polymerase chain reaction, dPCR)技术能对核酸分子进行绝对定量,无需标准曲线和参照样本[1]。目前,dPCR可通过微滴、微流控芯片和微滴芯片3种方式形成反应单元[2-3]。生物芯片分析技术是利用微加工的方式,对一定数量的核酸片段或蛋白质实施处理,并将其放置于固定的芯片中进行检测的一种安全有效的检测技术,近年来发展迅速,被广泛应用于临床检验领域[4]。生物芯片分析仪是应用了生物芯片技术的设备,其通过生物芯片技术采集微滴荧光信号,对载有处理后核酸样本的生物芯片进行数据处理和分析,是目前dPCR研究的热点方向。该设备主要通过接收从主机传输过来的荧光电信号数据,提取其滤波和波形特征,计算反应单元中阴性和阳性微滴的比例,从而利用泊松分布原理计算出样本的目标基因浓度。相较于其他传统检测技术,生物芯片分析仪的优势在于操作简便、性能稳定。目前,市场上已有数款基于dPCR技术的生物芯片分析仪获准注册上市,如新羿、卡尤迪、永诺等。本研究结合生物芯片分析仪的特性,对基于dPCR技术的生物芯片分析仪注册时应关注的技术审评要点进行阐述,以期指导注册人对该类产品的设计开发、注册申报等。1 产品概述申报产品的管理类别为Ⅱ类。根据《医疗器械分类目录》(以下简称《目录》),其分类编码为22-10-08。产品名称可参考《目录》中的品名举例,命名为生物芯片分析仪[5]。
1.1 结构组成
生物芯片分析仪通常由主机模块、分析系统、计算机软件等模块组成,其中分析系统包括光学模块、机械运动模块、样品装载模块、电源模块、框架及外壳模块、软件等;申请人可采用图文结合的形式详述申报产品的具体特征,如主要功能及各模块功能等,并根据各模块及其功能进行划分,详细描述各模块的主要部件;同时,申请人应提供一份清单,其上含各关键元器件的名称及注册人名称等[5]。
1.2 工作原理
生物芯片分析仪的工作原理是在生物芯片中进行反应,主要分为进样和检测两个步骤。(1)进样:通过动态控制气压的方式,将微液滴样品驱动进入微液滴检测芯片,然后在微管道中形成液滴队列向前运动,并将不同波长的激光聚焦到微管道中,当微液滴队列经过激光聚焦区域时,每个液滴依次被激发产生荧光。(2)检测:通过显微物镜收集荧光,再通过光电倍增管,荧光信号被转化为电压信号;上位机通过信号采集电路,收集电压信号,从而计算出每一个液滴内的荧光信号。申请人应在申报资料中将产品特点、反应步骤及工作原理列明,详细描述产品的进样器及光电检测模块,并采用图文结合的方式描述其反应类型[6]。
1.3 注册单元和型号规格
原则上将等同的技术原理、结构组成、性能指标和适用范围应划分为同一注册单元[6];对于单一功能模块数量不同导致样本处理量不同的产品可以作为同一注册单元[6];对于划分在同一注册单元下却不同的型号规格,可以采用表格和图示进行说明,以区别各自的结构组成、性能指标等。
1.4 适用范围
应明确生物芯片分析仪的预期用途,如描述该产品与样本制备仪配套使用,通过采集微滴荧光信号,对载有处理后核酸样本的生物芯片进行数据处理和分析;同时应明确其适用人群为具备PCR实验技术的检验人员;此外,应写明其配套的试剂。2 相关研究资料2.1 性能研究
基于产品技术特征、临床要求的产品质量控制指标、功能性指标和安全性指标进行评价研究[7]。(1)产品的质量控制指标:应区分不同的被测物类型以及仪器的不同功能进行研究;研究项目一般包括准确度、重复性、线性范围、稳定性、携带污染等[8];可选取具有代表性的临床项目,针对产品的质量控制指标进行重复多次的确认与验证研究;如准确度研究,应纳入具有国家标准品的临床项目进行评价;同时,应根据产品的技术特点,参照YY/T 1173-2010《聚合酶链反应分析仪》、YY/T 1154-2009《激光共聚扫描仪》等标准设置荧光检测限、不同通道的荧光干扰、分辨力等指标;如涉及到携带污染等,可参考其他产品,如YY/T 0588-2017《流式细胞仪》中携带污染率的试验方法。(2)产品的功能性指标:应包括各模块的性能或主要元器件的功能性指标,应分为机械模块、气路模块、光电信号采集器模块等不同模块进行评价。(3)产品的安全性指标:该类产品属于临床检验分析仪器类设备,电气安全性能应满足GB 4793.1-2007《测量、控制和实验室用电气设备的安全要求 第1部分:通用要求》、GB 4793.9-2013《测量、控制和实验室用电气设备的安全要求 第9部分:实验室用分析和其他目的自动和半自动设备的特殊要求》、YY 0648-2008《测量、控制和实验室用电气设备的安全要求 第2-101部分:体外诊断(IVD)医用设备的专用要求》[7]及其他适用标准(如GB 7247.1-2012《激光产品的安全 第1部分:设备分类、要求》);电磁兼容性能应满足GB/T 18268.1-2010《测量、控制和实验室用的电设备 电磁兼容性要求 第1部分:通用要求》和GB/T 18268.26-2010《测量、控制和实验室用的电设备 电磁兼容性要求 第26部分:特殊要求体外诊断(IVD)医疗设备》等[7]。
2.2 软件与网络安全
该产品含嵌入式软件,应单独提供一份符合YY/T 0664-2008《医疗器械软件生存周期过程》及《医疗器械软件注册技术审评指导原则》要求的随机软件描述文档[9]。根据风险评估,该产品的安全等级一般建议不低于B级。对于核心算法部分,应重点对采集到的荧光电信号数据的处理方法进行描述。由于该产品一般需要连接到计算机上进行荧光电信号的读取和数据分析,数据传输涉及网络安全[7],因此应提交一份网络安全文档。
2.3 环境试验
该产品应满足GB/T 14710-2009《医用电器环境要求及试验方法》中的相关要求。
2.4 产品有效期和包装
应明确产品的使用期限或失效期,并提供依据以及验证方法;可结合环境试验进行货架有效期、模拟运输实验、包装完整性研究试验。3 相关临床评价3.1 列入《免于进行临床试验的医疗器械目录》产品
生物芯片分析仪已被列入国家药品监督管理局公布的《免于进行临床试验的医疗器械目录》。根据《医疗器械临床评价技术指导原则》,申请人需通过以下途径进行临床评价:(1)提交申报产品与免于进行临床试验目录所述内容的对比说明;(2)提交申报产品和国内已批准注册的同类产品的对比说明[8],应逐项针对其基本原理、结构构成、性能要求、适用范围、使用方法等进行比对,提交的上述资料可证明申报商品和“免临床目录”中记载的产品具有等同性[8],同时,应提供比对产品的性能指标的合法来源证明,如对比产品的说明书、产品技术要求等[10],如无法证明其等同性或差异性不影响其产品上市的安全有效性,则需选择其他临床评价渠道。
3.2 选择同品种进行比对
在与同品种医疗器械的临床比较中,应证明该申报产品的性能不低于对比产品;应将重点放在工作原理、性能指标、结构构成、软件核心功能、适用范围、使用说明上进行分析,如结构构成需要比较各组件的一致性,同时还需比较各关键元器件的参数是否一致,另外还需逐一比较产品的重复性、准确度等性能指标。对于软件的核心功能,则需分析其在临床功能上的等同性。针对企业提供的对比产品的未公开资料,如临床试验资料、数据库研究资料等,应得到授权[7]。
3.3 临床试验
如该产品无法通过以上2种途径进行临床评价,则应进行临床试验。申请人应选取具有医疗器械临床试验资质的临床机构取得其伦理批件,提交符合要求的临床方案以及临床报告。临床试验结果应能证明申报产品不劣于已获准注册器械,且临床患者的受益大于风险[7]。4 说明书应提交一份满足相关法规要求的产品说明书,并结合产品的特征针对以下问题进行阐述:(1)不同的检测通道,应对能检测的荧光通道进行详细说明,如FAM/HEX/VIC/CY5等;(2)适用的芯片类型,如配套使用的生物芯片试剂;(3)检测过程的设置,如根据试验需求选择不同的检测类型、检测结果的分析与判读等。5 小结生物芯片分析仪属于数字PCR系统的重要组成部分,在分子诊断的进展上有着重要的地位。本研究结合注册法规以及相关标准文件的要求,从技术审评的视角进行审视,力求在产品设计开发和注册申报方面为注册人提供指导意见。
参考文献
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关键词: 数据仓库;数据库系统;气象服务;决策服务;OLAP;DM
Key words: data warehouse;database system;meteorological service;decision service;OLAP;DM
1数据仓库概述
数据仓库(Data Warehouse)的概念是Inmon-1 J首先提出来的,将数据仓库定义为一个支持管理决策过程的、面向主题的、集成的、稳定的、随时间而变的数据集合[1]。数据仓库的产生是信息技术发展的必然结果,数据仓库是在数据库的基础上发展起来的,又不同于数据库:数据库用于事务处理,数据仓库用于决策分析,数据仓库往往还要包括相应的数据分析工具,比如联机分析处理(OLAP,On—Line Analysis Process)和数据挖掘(DM,Data Mining)系统等。联机分析处理(OLAP)是将决策支持功能与传统的联机事务处理功能(OLTP)明显区分开来,它从人类分析数据的一般规律出发,形成了基于多维分析的决策支持工具[1]。
综合对数据仓库的各种理解,可以认为数据仓库是一种体系结构、一种环境,最大的特点是它的主题性,将来自各种数据源的数据进行统一与综合按照主题进行组织,包含大量的历史数据,为管理决策活动提供支持。基于对数据仓库的理解,提出的地市级气象信息数据仓库简单结构图如图1所示。
2地市级气象资料数据存贮现状
地市级气象局担负着管理、收集和转发所管辖县市台站的观测资料的任务,同时也担负着管理、收集和转发来自省级气象局及中国气象局的气象资料(如全国观测数据、卫星云图等),这些资料在气象预报和气象服务中起到关键性的作用。地市级气象局一直很重视对这些资料的存档,长期以来积蓄了海量的气象资料数据,但这些资料的绝大部分仍然采用报文文件或普通文件的形式保存,只有小部分(如自动站)用数据库的形式保存。地市级气象局在这种数据库应用缺乏的状况下,对历史气象资料的查询比较繁杂,气象数据的开发应用较为艰难。针对当前地市级气象信息资料存储的现状,建设地市级气象信息数据仓库对推进气象事业的发展和提高气象服务水平以及丰富气象服务手段是非常必要和迫切的,同时对信息资料的共享应用会有很大的促进作用。
3建设地市级气象信息数据仓库的必要性
3.1 气象决策服务的迫切需要随着科技和经济的飞快发展,气象服务对各行各业的影响却越来越强烈,加上人类社会在现代化的过程中造成的环境破坏对气候的影响,使得天气气候环境越来越恶劣,极端天气越来越频繁,破坏力越来越大。基于气象灾害对经济社会造成的巨大损害,各级政府和相关部门对气象事业越来越重视,单一的天气预报服务明显已经不能满足政府及相关部门的决策要求。需要有一个气象防灾减灾决策平台,该平台要综合各种气象、水汶、地质、交通、农时等要素,要对每次天气过程都能进行分析推理出可能造成的灾害并提前预警,尽可能早的在灾害发生前为决策部门提供建议,预防和减少气象灾害造成的损害。而气象防灾减灾决策平台的建设必须要有气象信息数据仓库的支持。因此说气象信息数据仓库的建设是气象部门为地方决策部门提供气象决策服务的现实需要。
3.2 公众气象服务的需要我国经济的持续高速发展,正大步带领我们全面跨入小康社会,随着生活水平的提高,人们就越来越注重自己的生活质量。人们的生活水平越高,对天气气候的关注度就会越高,过去,通过电视或电台播出的《天气预报》节目作为公众获取天气信息的单一渠道,为公众气象服务做出了不可磨灭的贡献,但随着信息社会的到来,它早已不能满足公众对天气信息的需求,人们需要更多更方便的渠道获取更多的、更详细的、更准确的、更及时的天气气象信息。现代通信网络技术,使公众可以通过手机短信、气象网站,电子显示屏等多种渠道获取气象信息,但是,要为公众提供这些渠道必须要有数据仓库的支持才能实现。因此,气象信息数据仓库的建设是保障公众的生活质量,为公众气象服务提供多种渠道的需要。
3.3 多部门联动合作的需要气象科学数据是国家重要的基础性、公益性科学数据资源,是我国历史年代最长、保存最完整、最系统的地球信息资源之一。中国气象局宇如聪副局长2010年4月8日在京召开的气象信息共享(同城用户)座谈会表示:做好气象信息共享,是最大程度发挥信息资源使用效率,建立部门间紧密合作和有效联动机制的重要基础,是提高天气预报准确率和公共气象服务能力的关键所在。
在地市一级,政府、交通、农业、水利、水汶等各部门希望气象信息在防灾减灾、决策部署等方面发挥更重要作用,希望加强与气象部门联动合作,要达到上述目的,需要继续推进气象科学数据共享工作,进一步完善气象信息网络系统及基础信息支撑平台和部门间合作机制,针对不同的部门和不同的主题,加工共享数据,建设地市级气象信息数据仓库,开发建设防灾减灾决策平台和公众气象服务平台,以达到气象信息数据共享的目的,最大程度发挥信息资源使用效率。
4建设地市级气象信息数据仓库的可行性
4.1 数据源数据仓库的基本组成元素就是数据,因此要建设仓库就必须要有充足的数据源,数据仓库的数据存储系统任务就是将数据从各数据源抽取出来,转换为分析型数据,存储并提供数据检索和管理的界面。气象科学数据是国家重要的基础性、公益性科学数据资源,是我国历史年代最长、保存最完整、最系统的地球信息资源之一。气象产业属于高科技产业,要用先进科技进行分析预测,历来就非常注重对各种气象数据要素的开发应用和保存。只要有需要,我们就可以查询到历史上任何层开展过的气象业务的数据,从初期的简单的气温、气压、风向、风速资料到现在的卫星、自动站资料等等。对于决策平台需要的地理信息、水汶、交通等数据,我们可以通过部门联动、数据共享获取。因此,建设气象数据仓库的数据源非常丰富充足。
4.2 数据库系统建设数据仓库的出现,并不是要取代数据库。目前,大部分数据仓库还是用数据库管理系统来管理的。因此,建设数据仓库的主要是建设数据库管理系统,包括软件和硬件两部分,软件主要有MS SQL SERVER、Oracle、IBM、MySQL、Sybase等。综合数据、流量、用户等规模,地市级气象信息数据库系统应属于中小型,建议选择MS SQL SERVER,因为在WINDOWS上运行的数据库应用系统,微软的数据库是最好的选择,而且微软的数据库系统是最容易使用和掌握的产品之一,拥有中文界面和帮助系统,T-SQL也附有例子和中文解释,而且用户群庞大,交流很方便,能够在相对短的时间内上手。硬件方面就是就是一台计算机数据服务器。
4.3 人才需求数据仓库的构建是纯粹的技术工作,相关的技术人才的培养是是否能成功构建和构建质量好坏的关键。要建设数据仓库,首先至少要有一名能熟练掌握应用数据库系统的人才,他们负责数据库系统的构建和管理,包括按主题要求构建数据库及其数据结构,针对决策过程的要求对数据源中的操作型原始数据进行进一步加工处理并按主题(即在分析数据时经常用到的各种概念)重新组织,使它们成为便于分析的数据,即分析型数据,从而大大提高分析数据的效率。其次是需要开发服务平台的程序员。地市级气象部门在软件开发方面的人才水平是比较高的,在此基础上针对建设和管理数据仓库方面的人才需求加大在该面的人才培养力度,对于成功建设地市级气象信息数据仓库在人才方面提供保障。
5结束语
建设地市级气象数据仓库是建设现代气象服务系统平台(决策气象服务、公众气象服务、专业气象服务等)的需要,也是各部门数据共享、联动合作的需要,我们也有建设数据仓库所必须的充足的、丰富的气象数据资源,通过项目合作建设经费应该也不难解决。为了提高地市级气象服务水平,以适应现代化经济社会对气象服务的高要求,地市级气象部门有必要早日开始着手气象数据仓库建设的相关事宜,为防灾减灾提供更加丰富的服务手段。
参考文献
中图分类号:F124.3 文献标识码:A 文章编号:1003-7217(2009)06-0106-04
当人们关注空间经济的时候,总是把注意力集中于区域中产业的聚集现象,关注经济发展的基本要素诸如劳动、资本、技术和制度等对经济聚集的影响。经济发展的长期驱动力是技术进步,其中技术创新是一个研究的热点问题。技术创新需要知识的传播和溢出,需要新知识和创新活动的结合。那么,技术创新活动为什么具有空间聚集的倾向、为什么这种空间聚集会出现在某一地区而不是另一地区,这一聚集背后机理是什么。本文尝试从知识的构成来理解技术知识的溢出和创新活动的聚集。
一、技术知识溢出和创新聚集的两种研究视角
技术知识溢出对区域经济增长有着非常重要的作用,人们对技术知识的溢出机制有着不同的看法:
1 产业技术知识溢出。这一观点有三类:一是MAR外溢性(以Marshall 1890,Arrow 1962,Romer 1986,1990观点为代表),即技术知识主要来源于相同产业内。在特定区域内某些产业集中度越高,越有利于促进技术知识在同产业内所有公司间扩散和外溢,越有利于产业内公司的创新活动。二是Jacobs溢出(以Jacobs,1969为代表),她认为技术知识溢出主要来源于不同产业的公司,而并非源自相同产业内的公司。一个区域内产业越多样化,越有利于促进技术知识的传播及经济活动的联系,从而推动区域经济发展。MAR的观点认为,垄断更有利于技术知识创新和增长,而Jacobs(1969)认为高度竞争环境有利于激励公司不断创新保持竞争力。这种对竞争程度看法的不同产生了第三种外溢性,即Porter外溢性。Porter认同Jacobs有关竞争性有利技术知识创新与溢出的看法,但他同时也认为技术知识溢出主要发生于同一产业内[3]。Glaeser et alI处理了美国170个城市六个最大产业部门的相关数据(1956~1987年),研究结果表明技术知识溢出主要源于产业间。而Henderson etal.采用1970~1987年美国224个城市的八个具体制造业部门的数据,所得的结论则不同,结果发现在传统产业中技术知识存在MAR溢出性,在高新技术产业中同时存在Porter外溢性和MAR外溢性。
2 经济增长的空间溢出视角。Englmann,Walz(1995)和Kubo(1995)等认为经济增长具有地理(空间)溢出效应。地区内部和地区之间地理溢出的相对力量决定了区域增长非均衡或均衡模式的形成,产业在一个地区的集中将同时产生不同水平的局域地理溢出和全域地理溢出(Kubo,1995)。全域地理溢出(Global Geographical Spillover)指位于一个区域的企业的生产过程仅仅受益于该地区知识的积累和溢出,在这种情况下,将出现经济行为不平衡的空间分布及经济增长的发散趋势。局域地理溢出(Local Geographieal Spillover)意味着对于不管位于什么区位的企业,一个区域的知识积累和溢出将提高其生产力。比较起来看,全域地理溢出效应不会强化集聚过程,也不会促进经济增长的趋同。
以上两种视角都是从技术知识和创新之外的因素来研究技术知识溢出和创新活动的聚集行为的,并没有从技术知识本身的特性来阐述技术知识溢出的区域性和创新活动的区域性。要理解知识溢出和创新集中,就先要理解知识本身具有什么样的性质,对其最本质的看法是什么。
二、技术知识溢出和创新聚集的逻辑起点:知识构成的维度
从认识论的角度来看,知识可分为隐性知识和显性知识。关于它们的关系,有两种观点(Cowan,2000):一是可编码的绝对观点(认为所有的知识都可以编码化和显性化,包括认为不可能编码的隐性知识的一部分在付出了一定代价后也可以显性化);二是绝对隐性知识的观点(认为所有的编码知识都需要隐性知识才可以变得有用)。其实它们是知识的两个方面,是知识的两个不同的维度,隐性知识和显性知识是互补的,是可以转化的,每种知识的形式都可以用作获取另一种知识的工具。创新过程中这两种知识都起到了不容忽视的作用。隐性和显性知识之间的相互转换在生产创新过程中是一个关键的组成部分,科学活动总是涉及隐性知识(知道怎样做)和显性知识(知道为什么)的联合(Johnson等,2000)。显性知识可以看作是对重大技术和科学突破的反映,隐性知识则被描述为把显性知识应用于实践的可行的创新工具。这两者可被看作是互补的,但探索开发这种互补性需要隐性技能。
从本体论的视角看,知识分为个人知识和集体知识,即知识具有个人和集体维度。个人知识比较容易理解,集体知识很难获得并且分散于集体中的个人身上(Fallah和Ibrahim,2004),它仅仅可以在特定的环境中从它的整体性去理解,社会集体知识可以由个人隐性知识整合而成(Reber,1993)。集体知识不是个人经历的集合,而是一系列位于个人行为背后的“背景差别”的集合。集体知识是最可靠和有意义的组织知识类型(Spender,1993,1994),它不能穿过组织界限轻易地移动。个人是集体组织里主要的学习因素,组织知道怎样学习是因为组织中的人知道怎么学习。组织可以在某种程度上学习和获得知识,组织里的个人很敏感而且被组织的社会地位所影响,个人通过组织而获得自己的知识(Spender,1996)。集体维度的知识不同于机械共享的知识,它具有“有机的和相互作用的”性质,集体知识的来源在于人们把组织当成是一个知识分类的工具,同时把组织看成是决定某一群体的人员共享一种专业知识的方法。甚至也有学者认为没有单独的个人知识,个人知识根植于集体知识,两者同处于一个共同体中,不可分割。从这个视角看,知识构成便于从企业或者产业的层面去理解创新在空间的聚集。
根据知识的认识论和本体论,可将知识分为如下的矩阵方块:
根据上面的矩阵方块,知识可以从个人和集体两个方面分为隐性和显性,由于知识的隐性特征,知识在传播和溢出的过程中表现为粘性特点――知识的流动和获取需要成本。这种隐性知识根植于个人心灵深处和一个组织里,它使知识簇集且导致创新活动的簇集。显性的知识容易流动,成本较低。因此,我们可以在这样的框架内来理解知识的溢出和创新聚集的机制。
三、技术知识溢出和转移模式
在理解技术知识的溢出和转移模式之前,有必要了解显性知识和隐性知识是怎样转化的。Nonaka(1994)提出组织中的知识转化的SECI模型,见图1,它包括了知识转化的四种模式:(1)隐性知识转化为隐性知识的社会化模式(Socialization),这种模式能够使隐性知识通过组织中人们的相互作用而转化。(2)隐性知识到显性知识的外部化(externalization),它可以把隐性知识编码化和清晰化。(3)“联合(combination)”,即把显性知识转化成一系列复杂的显性知识体系。(4)“内部化(internalization)”,即把显性知识转化为隐性知识。社会化和联合一般被组织用来促进创新,而内部化和外部化仅仅发生在个人的水平上,因为后者交换的是个人的隐性知识。
当知识是显性的时候,它可以有效传播,他人的存取和使用也变得更加容易。一旦隐性知识变成显性形式,知识的创造者可能对那些接受者怎样使用知识失去控制。个人和实体组织之间的每次相互作用就有潜在的知识交换,如果知识交换有目的地发生在个人和组织中,就叫作知识转移,知识交换超越了有目的的交换则被称之为溢出。
公司水平上的技术知识溢出和转移有两种形式,即公司内部和公司之间的技术知识转移和溢出。前者是指公司内部不同区位的企业之间的技术知识的流动,交流成本的降低可以弱化距离影响,使总公司下属的各企业能更好地依市场关联而布局。外部技术知识溢出是指聚集于一地区的不同公司之间存在的技术知识流动。这种溢出常见的形式有两种:一是“研究中心”型,即聚集在某一地区的公司都是从事RD活动,同一公司既可能是技术知识溢出者,也可能是接受者,技术知识流动是双向的,例如硅谷;二是“技术源极”型,即技术知识的流动是单向的,从领导者向模仿者流动。某些公司可以接受一些来自其他公司的技术知识溢出来代替公司自身的研究,某公司的新技术是同在某地的竞争对手发明的。垄断竞争或者寡头垄断的公司都在某地建立企业,或者从事创新活动或者只从事生产活动,他们都希望从竞争对手那里学到些什么。地理的邻近性有利于相邻的消费者、供应商、竞争者以及教育和研究机构相互间直接作用。直接的相互作用有利于获得知识,尤其是隐性知识。
假设某人为A公司工作,他将外部化他的隐性技术知识,产生显性技术知识,这个新显性技术知识将成为A公司的一种财富。当B公司的人无意中获得了这种显性技术知识时,这时知识溢出发生。B可能是A的上游企业和下游企业或者是相关联的企业。A和B同处于某个区域内。A公司中的隐性技术知识和显性技术知识根植于A集体技术知识中,通过转移和外溢的方式流动到B公司。B公司也以同样的方式将技术知识外溢给A公司,其溢出和传播模式见图2。
某地区可以有很多公司簇集在一起,两两公司之间都可以进行知识的溢出和传播。某区域的公司聚集涉及其吸收技术知识的能力,公司对技术知识的吸收能力越强技术知识溢出的效果就越好。
四、基于技术知识溢出的创新聚集
国内外学者研究认为,显性技术可以传播,隐性知识多半是以溢出的方式流动。一家公司的创新发明因外部性而让其他公司受益,技术知识的传播与溢出受地理局限。
Jaffe et al.(1993),Jaffe和Trjtenberg(1998)通过比较专利引用的地区来研究技术传播发现,美国专利更多的是被美国本土引用而不是被外国引用。Eaton and Kortum(1998)利用专利的统计数据估计了国家水平上的技术扩散和生产率增长,结果表明,一国内部的技术扩散多于国际间的扩散。Coand Helpman(1995)估计了国内R&D溢出和外国的R&D溢出对生产率的影响,发现前者的影响强于后者,这也与技术传播的地域性观点是一致的。Keller(2000)选取了14个OECD国家数据来估计技术扩散和技术创新是否存在地域性,结果表明,从国外技术创新中获益的程度随着距离的增加而减少,且来自距离更远的外国的R&D对本国生产率影响的有效性小于距离较近的外国R&D。马歇尔第一次阐述了行业集聚与外部性的观点后,阿罗(1962)和罗默(1990)发展了他的观点:在某个特定的空间,某个行业的大量集中能促进该行业公司之间的技术知识溢出。
(一)技术创新活动因隐性技术而聚集
技术知识溢出的地理局限性使相关企业聚集,技术创新活动主要取决于技术知识的属性以及技术知识传递与交流的方式。由于交通通讯及信息技术的发展,编码化的显性知识更易于在广阔的地理空间中进行交流和扩散,所以,区位对依托这类知识进行的创新活动的影响并不大。然而,占技术知识中绝大部分、且对创新影响极为重要的是隐性技术知识,它们具有“粘性”的特征,新技术知识的“粘性”更大,包含着隐性知识和编码化的显性技术知识,高度根植于个人经验、人际关系交流渠道和组织惯例中具有难以模仿和复制的特点,因而难以编码化,也难以通过媒体进行转移或传递。因此,只有通过面对面的交流,缩短距离提高传递效率,才能获取“外溢”的信息与知识。
(二)技术创新活动因吸收能力而聚积
技术知识溢出效果受接受溢出企业吸收能力的限制,接受者所吸收的知识和怎样使用所吸收的知识直接导致知识的创新。吸收能力使得同行业的企业和具有互补知识的企业会聚集在一起。
(三)技术创新因非正式网络而聚集
许多研究表明,非正式的个人互动对技术创新产生了重要的影响,特别是隐性技术知识的获得是通过一些非正式的或个人之间的跨部门联系和互动来实现的。非正式网络具有明显的地方性特征,因此,隐性技术知识的获取具有地方性。同时,隐性技术知识的传播可以通过非正式网络快速有效地实现。