Subsystem of information interaction in the system of collecting medical statistical data


Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

The purpose of the study is describing the configuration and topology of a message broker for asynchronous and reliable data transmission in the information interaction subsystem as part of the modernization of the system for collecting and processing medical statistical data. Information from regulatory and legal acts, federal law, as well as data on current research in the field of data transmission were used. Medical statistics is a branch of statistics that includes data on medicine, public health, and the activities of medical organizations. Medical statistics allow the most efficient allocation of limited health resources. The introduction of digital technologies contributes to the effective collection of medical statistics. As part of the digital transformation of the healthcare system, the process of collecting medical statistics is being optimized. One of the optimization tools is the introduction of electronic medical document management, where each document is presented in the form of a structured electronic medical document. An example of structuring an electronic document for medical statistics is documents structured in accordance with the international standard for the exchange of statistical data and metadata - Statistical data and metadata exchange. The main advantages of optimization are the ability to receive information in real time, the asynchrony of the messaging process and the ordering of the flow of medical data over time. To ensure the operation of the information system, it is necessary to configure the subsystem of information interaction between medical data sources and their processing centers. As such a subsystem, we suggest using an intermediary program for asynchronous message transmission. A program that implements the message broker design pattern. The study describes the advantages of the Apache Kafka message broker. The introduction of such a subsystem makes it possible to change the system of information interaction between administrative levels, so that the upper levels can directly receive the initial raw data from the lower levels. At the same time, the number of Apache Kafka clusters depends on the number of administrative units that medical institutions are assigned to.

Авторлар туралы

Alexander Lisnenko

I.M. Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)

Email: lisnenko_a_a@staff.sechenov.ru
ORCID iD: 0000-0003-3625-3715

Lecturer at the Department of Information and Internet Technologies

8 Trubetskaya st., bldg. 2, Moscow, 119048, Russian Federation

Veronica Asmus

I.M. Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: asmus.veronika.a@mail.ru
4rd Year Student of the Faculty of Medicine 8 Trubetskaya st., bldg. 2, Moscow, 119048, Russian Federation

Timofey Asmus

RUDN University

Email: asmus.tim.a@gmail.com
ORCID iD: 0009-0009-1642-4135

Master Student of the Academy of Engineering

6 Miklukho-Maklaya st., Moscow, 117198, Russian Federation

Әдебиет тізімі

  1. Bashina O, Komkova N, Matraeva L, Kosolapova V. The future of international statistical data sharing and new issues of interaction. Voprosy statistiki. 2019;26(7):55–66. (In Russ). https://doi.org/10.34023/2313-6383-2019-26-7-55-66 EDN: IMYRTT
  2. Zarubina T, Shvyrev S, Solovyev V, Rauzina S, Rodionov V, Penzin O, Surin M. Integrated electronic health record: status and prospects. Medical Doctor and IT. 2016;(2):35–44. (In Russ.). EDN: WMOTPH
  3. Blum VS. Innovative System State Medical Statistics. Aktual’nye problemy ekonomiki i upravleniya. 2015;(2):80–88. (In Russ.). EDN: TWTVMB
  4. Samtani G, Sadhwani D. Integration brokers and Web services. Web Services Business Strategies and Architectures. Birmingham: Apress; 2013:71–84. https://doi.org/10.1007/978-1-4302-5356-3
  5. Scott D, Gamow V, Klein D. Kafka in Action. Moscow: DMK Press; 2022. (In Russ.).
  6. Rakhmatulin TG. Comparative analysis of Apache Kafka and RabbitMQ. Aktual’nye issledovaniya. 2022;(49):35–40. (In Russ.). https://doi.org/10.51635/27131513_2022_49-1_35 EDN: ESRFWG
  7. Linev FA. Obzor sistem obmena soobshcheniyami [Review of messaging systems]. Young Scientist. 2017;(19):29–32. (In Russ.). EDN: YNVUHT

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML


Creative Commons License
Бұл мақала лицензия бойынша қол жетімді Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».