健康信息学概念数据模型标准

"卫生与人口信息概念数据模型.pdf" 是一份关于健康信息学的标准文档，主要涉及卫生领域信息的特征，定义了健康相关领域的对象类、属性和它们之间的关系，适用于标准制定和信息系统开发。 本标准引用了重要的国际和国内标准，如ISO/HL7 21731:2006和HL7 Version 3 Standard，以及GB/T30107-2013和GB/T18391-2009，这些都是在健康信息学领域中构建数据模型时的重要参考。 文档中定义了一系列关键术语和缩略语，这些术语对于理解和实施卫生与人口信息概念数据模型至关重要： 1. 模型（model）：这是对特定应用领域的抽象表示，用于描述相关概念。 2. 概念数据模型（conceptual data model）：这种模型是对现实世界的抽象见解，用于描绘数据的组织和结构。 3. 类（class）：在特定应用域中，类是对某一时间或概念的抽象，可以被看作是数据模型的基本构建块。 4. 超类（superclass）：超类是对一个或多个子类的泛化，提供了共享属性和行为的基础。 5. 子类（subclass）：子类是超类的具体化，继承超类的属性、关系和状态，并可能添加新的特性。 6. 属性（attribute）：属性是类的特征，描述了类的某些方面。 7. 数据类型（datatype）：数据类型规定了属性中数据的结构格式和可接受的值。 8. 泛化（generalization）：泛化是超类和子类之间的关系，子类继承并可能扩展超类的特性。 9. 具体化（specialization）：与泛化类似，具体化也是超类和子类之间的关联，但更侧重于子类是超类的具体实例。 10. 编码系统（coding system）：这是一种用于表示概念的系统，通常使用唯一的代码集来标识和定义概念。 该文档的目的是为了指导健康信息系统的标准化，确保数据的一致性和互操作性。通过使用这样的概念数据模型，开发者可以创建更加高效和精确的系统，支持医疗保健领域的数据管理和分析。编码系统在此过程中起着关键作用，它允许以一致的方式捕获、存储和交换信息，从而促进跨机构的信息共享。