分散社区医疗信息管理系统摘要：由于社区医疗数据资源具有分散、规模庞大等特点，在借鉴国内外相关研究成果和经验的基础上，引入了云计算的概念到社区医疗信息系统中，设计并实现了通用医疗信息管理系统来提高社区医疗服务的效率和水平，该系统实现了通用医疗数据的分布式存储和高效处理，并以B/S结构的形式为用户提供数据管理服务。在强大的云计算数据处理能力的帮助下，结合相应的医学数据分析算法，数据结果可为医疗决策提供重要依据。关键词：云计算；社区医疗；信息管理；B/S结构；通用医疗1系统结构与功能1.1通用医疗信息管理系统的结构体系通用医疗信息管理系统的设计目标是实现医疗资源的需求分配和海量医疗数据的高效管理。通过使用相关的安全认证来控制用户访问，并使患者和中小型医疗机构调用部署在云数据库中的医疗数据，同时将居民的医疗记录、检查报告和相关的医疗信息文件上传到云服务器。因此，通用医疗信息管理系统的总体架构主要包括云计算层、服务提供者层和用户访问层。1.2系统功能云计算层是系统的基础层，通过使用现有硬件和软件的基础来构建云计算环境，并为包括了分布式数据存储、大规模数据处理和非关系数据库技术的整个系统提供相关的存储和计算服务。分布式文件系统部署了大量的通用硬件，采用并行编程技术，可以提供高吞吐量的数据操作和容错的应用程序。数据库可以解决医疗领域因不同文件大小和类型引起的医疗数据存储问题。服务提供者层是云计算层和用户访问层之间的中间环节，它构建于云计算环境中，并充分利用云计算的高数据存储和计算能力，以减少对客户端硬件的配置需求。这一层不仅需要与云计算层和用户访问层交互，调用云计算的资源层，确保安全稳定的数据存储和数据处理的效率，并处理来自用户访问层的请求并反馈结果，还需要提供一些例如用户信息管理、健康管理服务的功能。用户访问层关注与服务提供者层的信息通信，作为系统的人机交互接口，它不执行实际的计算和数据处理操作，主要体现了为用户提供数据信息服务的用户界面。这层通过建立友好和方便的界面提供了与健康相关的医疗应用服务，其中包括用户认证、个人健康记录管理、生理数据监测、健康知识普及和专家咨询服务。2云计算层的设计和实现在现有的云计算技术中，作为开源分布式软件框架的Hadoop可以在大量的普通硬件设备上运行，并为开发应用程序提供云计算---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---的技术支持。在集群配置方面，Hadoop使用主从架构，并包含HDFS和MapReduce逻辑组件。云计算层的数据存储功能是由分布式文件系统HDFS实现的，HDFS集群由NameNode和多个DataN-ode组成，NameNode管理文件系统的元数据，DataNode存储实际的数据。客户端通过NameNode获取文件的元数据地址，而实际的文件I/O操作直接与DataNode交互。并行编程模型MapReduce可以很好地与HDFS结合来进行大规模数据集的并行计算，MapReduce包含Job-Tracker和TaskTracker服务，JobTracker是负责调度和管理TaskTracker的主要控制服务。3服务提供者层的设计和实现3.1基于MVC模型的中间件MVC是现代程序设计中的一种层次结构模型，其中典型的3层MVC架构，包含模型层、视图层和控制器层。模型层接受来自视图层的数据请求，包括数据处理、数据存储和与不同数据库的通信，然后返回最终结果；视图层为客户端提供用户交互界面，允许用户输入和编辑显示页面中的数据，并提供数据验证功能；控制器层负责处理用户请求，调用相应的组件模型来处理，并选择适当的视图来显示模型返回的数据。3.2数据可视化程序数据可视化技术可以使抽象数据成为可见的图形或图像，显示数据之间的链接、比较和趋势。此外，它有效地揭示了数据变化和发展的趋势，帮助用户更好地管理个人医疗数据信息，并对自己的健康有更直观的认识。数据可视化涵盖了一个相对广泛的范围，一般来说，数据可视化的过程被划分为数据预处理、映射、绘图和显示。4用户访问层的设计和实现4.1基于B/S结构的系统形式目前，大多数软件系统设计采用C/S结构，C/S结构可以充分利用两个终端的硬件环境优势，合理地将任务分配给客户...