随着计算机技术与大数据技术的飞速发展,世界各国医疗行业信息化的建设不断加速,各类医疗监护设备采集的医疗数据也不断增加,然而传统的以单一节点数据仓库为主要信息系统的医院由于受到硬件能力的限制,在处理大量监护数据时容易遇到性能的上限,很难做到存储能力和计算能力的双向扩展。另外,需要对医疗监护数据进行统计分析,充分挖掘数据价值,用于医疗的质量控制、科学研究和辅助诊疗等。本文针对目前医疗监护数据信息化建设的需求,研究了医疗监护数据分布式存储技术和统计分析算法,设计与实现了监护数据统计及分析系统。论文的主要工作和成果如下:1、分析了当前医护人员对于麻醉教学和医疗监护报表的具体需求,设计了针对患者手术麻醉监护数据的特点的数据统计及分析系统的系统架构。该架构承载了存储和备份数据文件的数据仓库和分布式文件系统、为医护人员提供的系统网页服务器以及支撑业务实现的相关模块。2、研究了分布式存储和处理技术,设计了系统的数据模型和数据仓库。采用分布式存储实现了医疗监护数据的有效存储和管理,使医疗机构采集的海量监护数据得到妥善地存储。在数据存储之后使用并行计算模型对监护数据进行初步的归纳,为后续对监护数据进一步挖掘工作提供规范格式的数据。3、研究了医疗监护数据统计分析方法,实现了根据监护数据生理指标阈值区分患者术中症状的智能辅诊功能。智能辅诊功能基于关联规则算法的原理,能够利用过往手术麻醉过程中产生的监护数据,挖掘患者生理指标与对应术中症状的关系,并在之后的手术麻醉过程中帮助医护人员快速发现术中患者的症状。也能在手术回溯流程中监护记录未填写情况下,辅助学员完成对患者症状的判断。目前智能辅诊功能的处理结果能够为麻醉学员提供参考。4、实现了医疗监护数据统计分析系统并进行了容器化部署。系统实现了符合医护人员使用习惯的查看麻醉记录信息和读写报表电子医疗监护报表生成功能;供医护人员生成、查看和保存监护报表的功能和供麻醉学员学习了解手术麻醉业务的回溯功能,达到了医护人员和麻醉学员预期的功能和使用要求。分析了系统容器化部署与系统监控技术,设计了采用Docker虚拟容器部署项目的方法,简化了系统部署流程,并加强了系统监控。