[发明专利]一种对医院挂号数据进行实时治理和统计的方法

说明书

本发明公开了一种对医院挂号数据进行实时治理和统计的方法，涉及健康医疗挂号监控技术领域，该方法将原始挂号数据进行实时采集，再经过暂存缓冲，通过接入Flink流式处理程序实施治理归一并进行统计计算，最后将计算结果推送至前端页面进行展示。本发明能够有效降低挂号数据从产生到统计分析完成中间的延迟，得到实时的挂号数据统计结果，提供给卫健委实时的指标数据，帮助卫健委提早发现问题，提早处理解决。

技术领域

本发明涉及健康医疗挂号监控技术领域，具体地说是一种对医院挂号数据进行实时治理和统计的方法。

背景技术

医院挂号数据是衡量医院接诊拥堵情况的重要指标。根据医院的挂号数据可以统计出各种指标，主要的指标有：每日挂号人次，当前候诊人数，平均候诊时长，当前出诊医师数，候诊人数与出诊医师比(拥堵情况)。这些指标可以是全市的，也可以是某个地区的，也可以是具体某家医院的，这些指标可以帮助卫健委分析全市医院的运行情况，及时发现问题并下达指令。传统的统计方式为基于历史数据的统计，数据需要先治理归一成标准主题数据，再对标准主题数据进行统计分析，数据实时性不高，并且因为数据量大查询效率比较低。

发明内容

本发明的技术任务是针对以上不足之处，提供一种对医院挂号数据进行实时治理和统计的方法，能够有效降低挂号数据从产生到统计分析完成中间的延迟，得到实时的挂号数据统计结果，提供给卫健委实时的指标数据，帮助卫健委提早发现问题，提早处理解决。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种对医院挂号数据进行实时治理和统计的方法，将原始挂号数据进行实时采集，再经过暂存缓冲，通过接入Flink流式处理程序实施治理归一并进行统计计算，最后将计算结果推送至前端页面进行展示。

传统的挂号数据治理是基于批量的定期治理，原始数据从产生到治理完成需要经过漫长的时间，因此统计分析结果有很高的延迟性，通过该方法，能够尽可能的降低挂号数据从产生到统计分析完成中间的延迟，得到实时的的挂号数据统计结果，提供给卫健委实时的指标数据，帮助卫健委提早发现问题，提早处理解决。

优选的，使用CMSP系统进行数据采集，原始挂号数据通过CMSP实时抽取，再经过数据格式处理，推送至暂存缓冲部分。

CMSP是云和大数据时代的一种高性能消息中间件，以云服务和集群方式对外提供高性能和高可靠的消息队列服务，支撑大数据采集、汇聚和交换，大数据实时处理和微服务处理架构，能够保证低延迟的采集数量。

优选的，使用OGG方式进行数据采集，OGG时一种基于日志的结构化数据复制bai软件，通过捕获源数据库online redo log(在线重做日志)或archive log(归档日志)获得数据变化，形成tail(队列文件)，再将这些tail推送至暂存缓冲部分。

优选的，通过kafka进行暂存缓冲。Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，通常用于大数据处理环境，可以及时的接收挂号的实时数据流，并及时的发送给kafka的消费者，处理延迟非常低。

进一步的，在kafka中一张表一个主题，Flink实时计算框架消费kafka每个主题中的数据，转化成flink中的流处理表，Flink消费kafka主题中的挂号实时数据，并进行流式计算，Flink的处理过程是流式的实时的。

优选的，Flink中数据处理过程如下：

Flink获取到数据之后，先转化成flink中的表，然后对各个表进行链接查询操作形成主题表；

然后对主题表进行分组查询，产生页面上的各种指标；

最后将计算出的指标进行推送。

优选的，通过websocket将数据实时推送到前端页面。