Bitte benutzen Sie diese Kennung, um auf die Ressource zu verweisen: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/39558

Titel: The synchronization of medical systems databases: models and methods
Sonstige Titel: Моделі та методи синхронізації баз даних медичних інформаційних систем
Autor(en): Гаген, Валентин Андрійович
Hahen, Valentyn
Affiliation: Черкаський державний технологічний університет, Черкаси, Україна
Cherkasy State Technological University, Cherkasy, Ukraine
Bibliographic description (Ukraine): Hahen V. The synchronization of medical systems databases: models and methods / Valentyn Hahen // Scientific Journal of TNTU. — Tern. : TNTU, 2021. — Vol 104. — No 4. — P. 143–148.
Bibliographic description (International): Hahen V. (2021) The synchronization of medical systems databases: models and methods. Scientific Journal of TNTU (Tern.), vol. 104, no 4, pp. 143-148.
Is part of: Вісник Тернопільського національного технічного університету, 4 (104), 2021
Scientific Journal of the Ternopil National Technical University, 4 (104), 2021
Journal/Collection: Вісник Тернопільського національного технічного університету
Issue: 4
Volume: 104
Erscheinungsdatum: 25-Jan-2022
Submitted date: 4-Okt-2021
Date of entry: 25-Dez-2022
Herausgeber: ТНТУ
TNTU
Place of the edition/event: Тернопіль
Ternopil
DOI: https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2021.04.143
UDC: 004.03
Stichwörter: медична інформаційна система
база даних
синхронізація
EHR
medical information system
data exchange
database
Number of pages: 6
Page range: 143-148
Start page: 143
End page: 148
Zusammenfassung: Для побудови системи обміну медичною інформацією необхідно, щоб різні медичні системи були сумісними між собою. Якщо системи несумісні – необхідно досягти сумісності за допомогою досягнення семантичної та синтаксичної сумісностей систем. Якщо сумісність досягнена, виникає необхідність синхронізувати бази даних різних систем. Для досягнення даної мети проведено дослідження, в якому розглянуто найпопулярніші моделі та методи синхронізації медичних даних. Отже, існує кілька різних способів синхронізації медичної інформації між двома системами. Найпоширенішими є реплікація, ETL та двостороння синхронізація. У кожного є свої плюси та мінуси, які слід враховувати при виборі рішення.Реплікація – це процес копіювання даних з однієї системи в іншу. Зазвичай він використовується, коли дані необхідно синхронізувати в режимі реального часу, наприклад, для системи моніторингу пацієнта в реальному часі. Основна перевага реплікації полягає в тому, що її відносно просто налаштувати й обслуговувати. Основним недоліком є те, що це може бути ресурсомістким, оскільки кожній системі потрібно постійно перевіряти наявність змін, а потім копіювати ці зміни. ETL (extract, transform, load) – це процес, коли дані витягуються з однієї системи, перетворюються у формат, який може використовуватися іншою системою, а потім завантажуються в цю систему. ETL зазвичай використовується, коли є необхідність регулярного переміщення даних з однієї системи в іншу, наприклад, для нічного резервного копіювання. Перевага ETL полягає в тому, що його можна легко налаштувати відповідно до конкретних потреб задіяних систем. Недоліком є те, що його налаштування та обслуговування може зайняти багато часу, а також він може не впоратися з синхронізацією даних у реальному часі. Двостороння синхронізація – це процес, коли дані синхронізуються між двома системами в обох напрямках. Тобто зміни, зроблені в одній системі, реплікуються в іншу систему, і навпаки. Перевага двосторонньої синхронізації полягає в тому, що її відносно просто налаштувати й обслуговувати. Недоліком є те, що, як і реплікація, вона може бути ресурсомісткою. Вибір моделі та методу буде залежати від конкретних потреб організації. Наприклад, якщо точність даних важливіша за ефективність, модель моментального знімка може бути прийнятнішою. Якщо точність даних менш важлива, інкрементна модель може бути прийнятною. Якщо безпека даних викликає занепокоєння, реплікація може бути найкращим варіантом. Різні організації мають різні потреби, не існує єдиного «правильного» способу синхронізації медичних баз даних. Важливо вибрати модель і метод, які будуть добре працювати для конкретних потреб організації.
In order to build a system of medical information exchange, it is necessary that different medical systems are compatible with each other. If the systems are incompatible, compatibility must be achieved by achieving semantic and syntactic compatibility of systems. If compatibility is achieved, databases of different systems must be synchronized. To achieve this goal, a study was conducted to examine the most popular models and methods of synchronization of medical data. Thus, there are several different ways to synchronize medical information between two systems. The most common are replication, ETL, and two-way synchronization.
URI: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/39558
ISSN: 2522-4433
Copyright owner: © Ternopil Ivan Puluj National Technical University, 2021
URL for reference material: https://doi.org/10.4314/rjmhs.v2i3.12
https://doi.org/10.1007/BFb0029621
https://doi.org/10.6109/jkiice.2010.14.4.909
https://doi.org/10.14704/WEB/V19I1/WEB19329
https://doi.org/10.4018/978-1-60566-058-5.ch083
References (Ukraine): 1. Charite Niyitegeka, Thaoussi Uwera, Noel Korukire Synchronization of patient data among health facilities through electronic medical records system: a case study of Kabgayi District Hospital. Rwanda Journal of Medicine and Health Sciences. 2020. No.
2. P. 281. DOI: https://doi.org/10.4314/rjmhs.v2i3.12 2. Dainis Geidmanis. On possibilities of one-way synchronized and alternating automata. Mathematical Foundations of Computer Science. 2006. P. 292–299. DOI: https://doi.org/10.1007/BFb0029621
3. Hong-Ki Kim, Dong Hyun Kim, Dae-Soo Cho A Design and Implementation of a Two-Way Synchronization System of Spatio-Temporal Data Supporting Field Update in Mobile Environment. The Journal of the Korean Institute of Information and Communication Engineering. 2010. No. 14. P. 909–916. DOI: https://doi.org/10.6109/jkiice.2010.14.4.909
4. I Gusti Ngurah Agung. N ‐Way ANOVA Quantile Regressions. QUANTILE REGRESSION. 2021. P. 65–105.
5. Ahmed Mahdi, Raid Abd Alreda Shekan, Haitham Ali Hussain Application of Data Mining and Knowledge Discovery in Medical Databases. Webology. 2022. No. 19. P. 4912–4924. DOI: https://doi.org/10.14704/WEB/V19I1/WEB19329
6. John Erickson, Fatemeh Hosseinkhah, Hassan Ashktorab Challenges in Data Mining on Medical Databases. Database Technologies. 2009. P. 1393–1404. DOI: https://doi.org/10.4018/978-1-60566-058-5.ch083
References (International): 1. Charite Niyitegeka, Thaoussi Uwera, Noel Korukire Synchronization of patient data among health facilities through electronic medical records system: a case study of Kabgayi District Hospital. Rwanda Journal of Medicine and Health Sciences. 2020. No.
2. P. 281. DOI: https://doi.org/10.4314/rjmhs.v2i3.12 2. Dainis Geidmanis. On possibilities of one-way synchronized and alternating automata. Mathematical Foundations of Computer Science. 2006. P. 292–299. DOI: https://doi.org/10.1007/BFb0029621
3. Hong-Ki Kim, Dong Hyun Kim, Dae-Soo Cho A Design and Implementation of a Two-Way Synchronization System of Spatio-Temporal Data Supporting Field Update in Mobile Environment. The Journal of the Korean Institute of Information and Communication Engineering. 2010. No. 14. P. 909–916. DOI: https://doi.org/10.6109/jkiice.2010.14.4.909
4. I Gusti Ngurah Agung. N ‐Way ANOVA Quantile Regressions. QUANTILE REGRESSION. 2021. P. 65–105.
5. Ahmed Mahdi, Raid Abd Alreda Shekan, Haitham Ali Hussain Application of Data Mining and Knowledge Discovery in Medical Databases. Webology. 2022. No. 19. P. 4912–4924. DOI: https://doi.org/10.14704/WEB/V19I1/WEB19329
6. John Erickson, Fatemeh Hosseinkhah, Hassan Ashktorab Challenges in Data Mining on Medical Databases. Database Technologies. 2009. P. 1393–1404. DOI: https://doi.org/10.4018/978-1-60566-058-5.ch083
Content type: Article
Enthalten in den Sammlungen:Вісник ТНТУ, 2021, № 4 (104)



Alle Ressourcen in diesem Repository sind urheberrechtlich geschützt, soweit nicht anderweitig angezeigt.