O’zbekiston milliy universiteti qo’lyozma huquqida udk

Model tavsifi
RAKN modeli asosida tibbiyot sohasidagi bilim va foydalanuvchi maqsadi yangi modelga jalb qilingan.
1) umumiy model
BCH-RAKN ro‘llar va ruxsatnomalar o‘rtasidagi xaritalash aloqalarini aniqlash uchun tibbiy ma’lumotlarga va MDga oid ma’lumotlarning xulosalari va semantik tahlillari bilan ruxsatnomani aniqroq nazoratini olish uchun murojaat qilish orqali aniqlanadi. MD poliklinikaning axborot tizimlaridan foydalanish maqsadlarini tavsiflovchi daraxtlar ierarxiyasi bo‘lib xizmat qiladi.
p
oliklinikalardagi ro‘l ierarxiyasi statik bo‘lsada, yuqorida aytib o‘tilganidek, ro‘l uchun ruxsatlar dinamik va foydalanuvchi MD tomonidan belgilanadi. An’anaviy RAKN modelining asosiy tuzilishidan so‘ng, bizning 3.4-rasmda keltirilgan BCH-RAKN modelimiz.
3.4-rasm. RAKN modeliga amal qiladigan bilimlarni cheklaydigan ro‘lga asoslangan ruhsat(dostup)ni boshqarish modeli (BCH-RAKN).
RAKN modelidan farqli o‘laroq, foydalanuvchilarning haqiqiy ruhsat(dostup)ni maqsadlarini aniqlash uchun 3.4-rasmdagi bilim moduli kiritilgan.
Ushbu dissertatsiyada kirish maqsadi poliklinikadagi tizim foydalanuvchilarining haqiqiy ehtiyojlarini ifodalovchi tushunchadir. Masalan, agar shifokor o‘z bemorlariga tibbiy maslahat berishni xohlasa, tizim shifokorga faqat tegishli bemor ma’lumotlariga kirish huquqini taqdim etishi kerak. Shu bilan birga, shifokorga aslida nimani kerakligini aniqlash uchun kalit, bilimga asoslangan foydalanuvchi niyatini tahlil qiladigan BCH-RAKN model kerak. Olingan bemor ma’lumotlari doirasiga tegishli bilimga shifoxona faoliyati, ro‘li va tibbiy sohadagi domen ma’lumotlari kiradi. Shunday qilib, kirishni boshqarish modeli poliklinika xodimlarining tibbiy diagnostika va davolash jarayonida keraksiz bo‘lgan boshqa ma’lumotlarga kirishini cheklashi mumkin. Bunday yondashuv imkon qadar bemorlarning shaxsiy hayotini himoya qiladi.
2) bilim moduli
Bilimlar Moduli bemorlarning shaxsiy hayotini himoya qilish uchun tizim foydalanuvchilarining kirish huquqlarini aniqlash uchun BCH-RAKN-ning asosiy komponentidir. ICD-10 va SNOMED CT kabi asosiy bilimlar BCH-RAKN-da bilimlarni xulosa qilish qobiliyatini ta’minlaydi.
RAKN-da ro‘l ierarxiyasi tibbiy ma’lumot tizimidagi dastlabki bilimdir modulidir. Poliklinikada turli xil maqsadlarga ega bo‘lgan turli xil ro‘llar mavjud, chunki tibbiy bo‘limlarda turli jarayonlar mavjud. Shunday qilib, bilimga asoslangan tizimning asosiy qismi sifatida ro‘llar ierarxiyasi juda muhimdir. Odatda tibbiyot muassasalarida ko‘plab xodimlar mavjud, shuning uchun kontekst yordamida ham tizimdagi ro‘l huquqlarini farqlash qiyin. Poliklinikadagi axborot tizimlarida bemorlarning shaxsiy hayotini qat’iy himoya qilish uchun 3.4-rasmdagi ro‘llar ierarxiyasining ruxsatnomalari ikki turga bo‘linishi kerak, ya’ni davlat va xususiy ruxsatnomalar.
B
ilim modulining mantiqi 3.5-rasmda ko'rsatilgan. 3.5-rasmda ma’lumot modulining asosiy qismi bilimlarni mulohaza qilish mexanizmi ekanligi ko‘rsatilgan. U foydalanuvchiga tibbiy bilimlarni hisoblash asosida foydalanuvchiga aslida zarur bo‘lgan bemor haqida ma’lumotni beradi. Yuqorida aytib o‘tilgan asosiy bilimlardan tashqari, tibbiy ma’lumot tizimidagi asosiy bilim manbalari SNOMED KT kabi bilimlar bazalariga mos keladigan bemorlarning tibbiy yozuvlarida mavjud bo‘lgan bilimlar modelidir. Poliklinikada tibbiy yozuvlar soni tez o‘sib boradi. Shunday qilib, tibbiy yozuvlar biz taklif qilgan modelda qayta ishlatilishi foydalidir.
3.5-rasm. BCH-RAKNda bilim modulining kiritilishi va chiqishi
3) Maqsadli daraxtlar moduli
Maqsadli daraxt (MD) moduli - bu tizimni daraxtlar ierarxik tarkibida ko‘rish maqsadlarini aks ettiruvchi yana bir muhim tarkibiy qismidir. Poliklinikaning turli xil jarayonlarida shifokorlar va boshqa kasalxonalar xodimlari kasalxonada turli xil ma’lumotlarni so‘rashlari mumkin, biz ularni tashrif buyurish motivatsiyasi deb ataymiz. Tashrif maqsadini tavsiflash uchun ushbu modelga MD kiritilgan. 3.2- jadvalda PATning odatdagi MD-ni beradi. 1-darajali ustun PATda paydo bo’lishi mumkin bo‘lgan bir nechta umumiy maqsadlarni taklif qiladi.
Shunga asoslanib, bosqich-2 va bosqich-3 da tizimga aniqroq kirish maqsadlari joriy qilingan. Ushbu maqsadlarning aloqalari daraxtlar ierarxiyasida uchta darajali grafitlangan bo‘lishi mumkin.
3.2-Jadval. Poliklinikaga mo‘ljallangan maqsad axborot tizimi

	Bosqich 1	Bosqich 2	Bosqich 3
Kasalxona axborot tizimi (KAT) Maqsadli daraxt (MD)	Qaror qabul qilish	Tahlilni rejalashtirish	Rivojlanish, hukm strategiyasi
	Boshqaruv (Menejment)	Oqim	Inson resursi Xizmat, teskari aloqa Tashkilot Video, rasmlar, hisobot
		Sifat
		statistika
		Monitor
	Tibbiy yordam	Narxni maslahat berish Inspektorning ishlash tartibi Qayta ishlash tizimi Menejment	Ambulatoriya, Statsionar Jismoniy tekshiruv Kirish / chiqish, o'tkazish Klinik, parvarishlash, sog’liqni saqlash X-nurlari Tibbiy sug'urta, ish
	Ilmiy tadqiqotlar	Tibbiy tadqiqotlar bo'yicha amaliy tadqiqotlar	Ma’lumotlarni tahlil qilish, ma’lumotlarni qazib olish Amaliyot, o'qitish

Biroq, turli shifoxonalarning operatsiyalari bir-biridan farq qiladi va shu sababli tizimni rivojlantirishda qo'shimcha ish kerak.

Bilimga cheklangan ro‘llarga asoslangan kirishni boshqarish modelining tavsifiga (BCH-RAKN) asoslab, beramiz. Bilimga cheklangan ro‘llarga asoslangan kirishni boshqarish uchun quyidagi rasmiy ta’riflar mavjud.
tarifi (BCH-RAKN da ramzlar va modul aloqalari):

• 
  U, R, RH, P, S, PM, I, va K o‘z navbatida foydalanuvchilarni, ro‘llarni, ro‘llar ierarxiyasini, maqsadlarini, mashg‘ulotlarini, ruxsatnomalarini, ma’lumotlarini va bilimlarini aks ettiradi;
  
• 
  U-R, U-S, S-R, R-P va P-P mos ravishda foydalanuvchi-ro’l, foydalanuvchi-sessiya, sessiya-ro’l, ro’l-maqsad va maqsad-ruxsat munosabatlarini aks ettiradi;
  
• 
  , , , , bu yerda × ko'pdan ko'pgacha munosabatlarni bildiradi va ,
  
• 
  , , bu yerda ro’l ierarxiyasi RAKN modeli asosida aniqlanadi va MD- bu maqsadlarning yuqoridan pastga bog‘liqligini ko‘rsatadigan daraxt tuzilishi;
  
• 
  domen ontologiyasi, Vaqt o‘tishi bilan K o‘zini yangilaydi;
  
• 
  . R uchun PM soni K va P bilan cheklangan, , , , PT_u joriy foydalanuvchilarning maqsadlarini anglatadi;
  

I_u (R, K, P va PM) - bu modelning kutilgan chiqishi. Tizimdan tashqarida modelning kiritilishi maqsadlar to‘plamidir (PT_u). Xulosa qilib aytganda,
Yuqoridagi ta’rif modeldagi modullar o‘rtasidagi munosabatni beradi. Ro‘llar, seanslar va ruxsatnomalar moduli hali ham an’anaviy RAKN modelidagi qoidalarga amal qiladi. I ta’rifiga asoslanib, quyidagi ta’rif tavsiya etilgan MD moduli tuzilishi bo‘yicha aniqroq tavsif beradi.
tarifi (MD):

• 
  P, PT, UI va OU (maqsad, maqsad daraxti, foydalanuvchi niyati va tashqi foydalanuvchi);
  
• 
  ,
  
• 
  F_p - bu UI va MD ni aniqlash asosida ular qanday maqsadni xohlashlarini olish funktsiyasi. fu - foydalanuvchi niyatlari to‘g‘risida xulosa chiqarishga yordam beradigan funktsiya;
  
• 
  Pu - foydalanuvchi u uchun MDni umumiy hisoblash natijasi.
  

tarif (Ontologiya bilimlari): AT, DE, RE va P (mos ravishda atributlar, tavsif, munosabatlar va maqsad):

• 
  - bu P-ning oxirgi qismi, bu ushbu maqoladagi bilim va maqsadlarni bog‘lashning asosiy qismidir. Boshqa qismlar domen ontologiyasining an’anaviy aloqalari;
  
• 
  - bu ro‘llar tomonidan cheklangan bilimlar to‘plami, K_PM - ruxsat bilan cheklangan bilimlar to‘plami va K_p - bularning barchasi p maqsadga muvofiq bilimlardir.
  

UI shifoxona xodimlari kabi maqsadlar to‘plamini ko‘rsatadi. OU shaxsiy hayotini iloji boricha himoya qilishni istagan odamlarni (masalan, bemorlarni) anglatadi. Bu erda biz f_p funktsiyani quyidagicha aniqlaymiz:
(1)

(2)
(1) tenglamada f_p natijasi (2) tenglamadagi kabi diff (p, iu) funktsiya bilan elementlar aniqlanadigan to‘plam sifatida aniqlanadi. Diff funktsiyasi foydalanuvchi maqsadi va foydalanuvchi niyati o‘rtasidagi o‘xshashlikni hisoblashga qaratilgan. Sim (x, y) funktsiyasi x va y o‘rtasidagi o‘xshashlikni hisoblab chiqadi. Funktsiya farqini hisoblashning barcha natijalari foydalanuvchilarga tegishli bo‘lgan maqsadlar to‘plami sifatida ko‘rib chiqilishi kerak. UIni hisoblash mumkin
(3)
Shunday qilib, II-ta’rifga ko‘ra, aniq foydalanuvchilarning maqsadlar to‘plamini hisoblash mumkin. Yuqorida aytib o‘tilganidek, tibbiy sohadagi bilimlarning ontologiyasi, masalan, SNOMED CT, tizimga III-ta’rifida maxfiylikni yaxshiroq himoya qilish uchun bemor ma’lumotidagi eng bilimdon munosabatlarni topishga yordam beradi.

Yuqoridagi rasmiy model tavsifida BCH-RAKN ning asosiy tarkibiy qismlari va ularning o‘zaro aloqalari ko‘rsatilgan. BCH-RAKNda uchta usul taklif etiladi: Maqsadni aniqlash algoritmi (MAA), ruxsatni aniqlash algoritmi (RAA) va bilimga oid ma’lumotlarni filtrlash algoritmi (BOMFA).

1.