以下是对各个主题域的进一步说明：
1．活动
活动是从数据角度定义健康档案信息模型的基础。在健康档案平台中共享的各种数据通常都关联到生成它的主要卫生服务活动（或干预措施）。活动域表示发生在与健康档案平台相关的各个系统中的不同活动类型。它的范围仅限于有值的活动类型，这些值用于居民电子健康记录的共享。
通过活动，可以记录在特定时间（或时刻）对所感兴趣的特定对象的状态所发生的变化。这里所说的时间概念可能是一个时间点（时刻），也可能是一个由开始时间和结束时间所定义的时间段。
2．活动关联
活动关联描述的是活动之间的关联关系。活动在发生时就会被记录在健康档案的信息平台之中。
根据那些向健康档案信息平台提供活动数据的医疗机构内部信息系统应用程序的能力的不同，用于确定某个特定活动如何与早已记录在某一个人的健康档案之中的其他活动相关联的数据，可能存在关联，也可能不存在关联。例如，当产生出一项检验结果并将其录入到实验室机构信息系统之中时，该系统就会将该结果发布到健康档案信息平台。对于这样的一个结果，它可能包含或不包含足够的信息，用于确定究竟是什么实验室医嘱导致了此项实验室检验项目的执行。与此类似，它也可能包含或不包含足够的信息，用于确定为该实验室检验申请时所处的就医背景。
不过，健康档案信息平台预期支持的是将不同活动彼此关联起来的能力，而活动关联则用于表达支持这一能力。健康档案信息平台需要识别的是活动之间不同类型的关联关系。例如，历史型活动关系，组成型活动关系，依赖型链接关系和相关型链接关系。
3．实体
实体包括人、地点、环境、资源、资料等。
人包括用于表示参与医疗保健系统的人员、组织机构或其他类型群体的所有实体或信息类。基本来说，人旨在表示的是在健康档案信息模型之中，要使我们能够确定出一个医疗活动是关于谁的，即患者；谁参与了与该活动相关联的医疗服务提供过程，即医疗服务提供者以及他们所属的组织机构。人的定义中所包括的一个关键概念就是分组的概念。此概念可表示一组正在作为医疗活动对象的患者。关于这个概念的一个具体例子就是，在公共卫生服务域中，传染病暴发所涉及到的一群患者。
地点概括为描述健康档案信息模型之中位置概念的信息。地点用于回答个人健康档案之中关于医疗活动“在何处”或者说“在哪”发生的问题。在信息模型中采用地点，就可以让健康档案信息模型包含医疗活动在哪发生，机构位于何处，某个设施位于何处，事故发生在何处，患者在哪接受家庭护理服务，等等之类的信息。
环境描述健康档案信息模型之中位置概念的所处的环境信息。
“环境”是指特定时刻表现在地点上的理化特性。当环境因素影响个人健康时，或者当需要对传染病的媒介或携带者加以隔离时，与地点相关联的这个概念，就是众多健康监测需求的关键。
在健康档案信息模型中，医疗活动表示为活动。资源保存的是那些用于完成医疗活动的不同类型资源的有关信息。资源之中所保存的这些信息用于回答关于“在提供特定医疗服务的过程中，究竟涉及到了哪些资源”的问题。资源的范围包括人力资源，设备资源，信息资源，物质资源和供应品资源。
在健康档案信息模型中，资源的能力是运用政策和业务规则时所需的一个关键信息。比如，资源能力可能会声明，“医生”类型的某人力资源不能在某个时间段内开展医疗活动。
4．角色
角色中保存的是关于特定类型实体在其参与医疗服务提供或获取时表现出来的那些职能信息。通常将角色分配给人员。角色的类包括服务提供者、服务接受者或客户、支持人员、经授权的信息接收者、经授权的系统用户、经授权的应用程序、管理者或管理员等。
（二）数据概念模型图
数据概念模型的主类（包括子类）的UML图如图3-5所示。该图来源于HL7。
图3-4 数据概念模型的UML图（略）
二、数据逻辑模型
健康档案的数据逻辑模型是通过继承数据概念模型并对数据概念模型进行细化（演绎）而产生的。健康档案的概念数据模型采用HL7 RIM，健康档案的逻辑数据模型也 可采用HL7的信息模型建立方法，并最大程度地遵循已有的HL7标准的内容。由于HL7到目前为止并没有提出一个完整的健康档案的信息模型，加上我国健康档案信息有着一些特殊性，当采用HL7 RIM和HL7的方法论建立健康档案的数据模型时，必然存在着对HL7的扩充工作。因此，我国标准的、完善的健康档案数据模型的建立也必然要经历一定的发展历程。
（一）数据逻辑模型概述
RIM是一个最抽象的数据概念模型，本身并无法用于表述具体的数据或含义。要实现对某域中具体健康档案数据的描述，要在RIM的基础上派生和细化（演绎）为域信息模型D-MIM（Domain Message Information Model）和精细化消息模型R-MIM（Refined Message Information Model）。R-MIM是对一个具体业务活动的数据进行规范表述的模型，例如，“注射单”具体应包含哪些项目，每个项目用什么方式表述。 D-MIM是一个业务域的数据逻辑模型，该域中所有R-MIN都继承和依从D-RIM模型，而D-MIM模型又完全继承和依从RIM模型。
目前HL7已经开发出常用的D-MIM和R-MIM模型，提供给应用开发者直接使用。在数据模型的层次上，RIM属于数据概念模型，而D-MIM和R-MIM都对应于数据逻辑模型，HL7的RIM、D-MIM、R-MIM与数据模型的层次关系如图3-6所示。
图3-5 数据模型与HL7模型之间的层次对应关系（略）
HL7域信息模型D-MIM
D-MIM 是RIM的派生，它包括在特殊域（Domain）中适用的经过充分扩充的类克隆（Class Clone）、属性和关系。类克隆是用来满足特定目的而设计的精细化的RIM基础类。精细化的过程可以约束RIM类的属性和关系，但不能添加RIM基础类中未出现的任何属性。D-MIM 是构建域中所有精细化消息信息模型（R-MIM）的共同基础。
对应于健康档案的数据模型来说，D-MIM侧重于描述健康档案所涉及的某个域的数据模型，这个数据模型反映了某个域的数据模型全貌（如：类克隆、属性和类关系），但还不包含健康档案逻辑数据模型所需要的一些信息内容细节。
HL7精细化消息信息模型R-MIM
R-MIM是带有注释的一个或一组消息的信息内容细节，是D-MIM的一个子集。R-MIM表达了一个或多个层次消息描述的信息内容，它源自由R-MIM入口点标示的根类。R-MIM是所有其它HL7消息制品的源，这些制品可以是一组XML Schema或者其他格式的消息制品。
对应于健康档案的数据模型来说，R-MIM描述了具体的健康档案信息，R-MIM所描述的逻辑模型可以用于指导进一步的数据库设计。
（二）数据模型域
通过继承数据概念模型建立相应的数据逻辑模型时，需要根据健康档案的信息内容划分出不同的域，先建立反映一个域的信息模型D-MIM，然后再细化并生成描述具体信息内容的信息模型R-MIM。
对应于健康档案的信息内容，将健康档案数据模型对应的域划分成五大业务域组和31个子域，如表3-1所示。
表3-1 健康档案的数据模型对应的子域
域分组
| 各子域
|
1 儿童保健
| 01 出生医学登记
|
02 新生儿疾病筛查
|
03儿童健康体检
|
04体弱儿童管理
|
2 妇女保健
| 01 婚前保健服务
|
02 妇女病普查
|
03 计划生育技术服务
|
04 孕产期保健服务与高危管理
|
05 产前筛查与诊断
|
06 出生缺陷监测
|
3 疾病控制
| 01 预防接种
|
02 传染病报告
|
03 结核病防治
|
04 艾滋病综合防治
|
05血吸虫病病人管理
|
06 寄生虫病病人管理
|
07 职业病报告
|
08 职业性健康监护
|
09 伤害监测报告
|
10 中毒报告
|
11 行为危险因素监测
|
12死亡医学证明
|
4 疾病管理
| 01 高血压病例管理
|
02 糖尿病病例管理
|
03 肿瘤病例管理
|
04 精神分裂症病例管理
|
05 老年人健康管理
|
5 医疗服务
| 01门诊诊疗
|
02 住院诊疗
|
03 住院病案首页
|
04 成人健康体检
|
数据模型的域在整个健康管理过程中并不是独立的，之间存在着一定的关系。如“出生医学登记”将产生“预防接种”服务；“传染病报告”的信息可来源于“医疗服务域组”、“疾病管理域组”、“儿童保健域组”或“妇女保健域组”的卫生服务活动所产生的信息。数据模型域如图3-6所示。
图3-6 数据模型的域示意图（略）
1. 儿童保健域组
儿童保健工作是卫生工作的重要组成部分，属于专业公共卫生的范畴。
各级卫生行政部门是儿童保健工作的主管部门，负责制订儿童保健工作方针政策、发展规划、技术规范与标准，并组织实施。妇幼保健机构作为辖区妇幼保健的技术指导中心，根据职责分工，对社区卫生服务机构、乡镇卫生院和其他医疗机构的儿童保健工作进行技术指导和业务培训，推广适宜技术。
儿童保健服务的对象为0-18岁儿童。儿童保健管理包括散居儿童保健管理、托幼机构卫生保健管理、儿童保健信息管理等。根据不同年龄儿童生理和心理发育特点，为胎儿期、新生儿期、婴幼儿期、学龄前期、学龄期及青春期儿童提供基本保健服务，具体内容包括生长发育监测、喂养与营养指导、儿童早期发展促进、心理行为发育评估与指导、免疫接种、常见疾病防治、健康安全保护、健康教育与健康促进等内容。
2. 妇女保健域组
做好妇女卫生保健工作、保障妇女儿童的身心健康，关系到每个家庭的幸福，关系到整个中华民族素质的提高，关系到计划生育国策的贯彻落实。
各级卫生行政管理部门设立相应的机构如妇幼卫生处等，负责分管妇幼卫生工作。各级妇幼卫生专业机构、综合医院妇产科、儿科、保健科等科室和厂矿企业等有关部门具体负责妇女保健工作的执行。
妇女保健工作内容主要包括：推广科学接生，实行孕产妇系统管理；积极防治妇女常见病、多发病；妇女经、孕、产、哺乳、更年期的卫生保健工作；进行卫生学调查，提出妇女劳动保护和卫生保健的建议，并督促实施以及出生缺陷筛查与管理（含新生儿疾病筛查与治疗）。
3. 疾病控制域组
疾病预防控制工作是提高全民健康水平的重要内容。各级卫生行政管理部门都设置了疾病预防控制中心作为疾病预防控制工作的直接管理部门。
疾病控制的主要工作内容包括：传染病防治（如艾滋病、结核病、霍乱、乙肝等）；预防免疫接种服务；慢性病防治（如糖尿病、高血压等）；职业病防治；地方病防治；职业健康监护；疾病预警预测等。
4. 疾病管理域组
疾病管理是公共卫生服务的重点内容之一。
疾病管理工作主要通过疾病预防控制机构、社区卫生服务机构、乡镇卫生院及相关医疗机构等开展。
疾病管理的主要工作内容包括：以社区或乡镇为中心开展的高血压病例管理、糖尿病病例管理、肿瘤及精神病病例管理等。
5. 医疗服务域组
医疗服务以门诊诊疗服务和住院诊疗服务为主，同时还包括家庭病床、门诊下地段服务以及健康体检等方式。
各级各类医疗机构为国民提供医疗服务，包括医院、妇幼保健院、乡镇卫生院、社区卫生服务机构、疗养院、诊所和医务室等。
（三）数据模型的词汇
HL7的词汇域用于表示类的属性。词汇域分“不可扩展”和“可扩展”两种类型。“可扩展”意味着在建立信息模型时，可以通过扩展已有的编码集来满足本地化的需求。
健康档案的数据元和数据集标准为建立健康档案的数据模型提供了重要的参考，大多数数据元可以直接映射到HL7标准中。
1．健康档案相关卫生服务基本数据集
基本数据集是指构成某个卫生事件（或活动）记录所必需的基本数据元集合。与健康档案相关的每一个卫生服务活动（或干预措施）均对应一个基本数据集。基本数据集标准规定了数据集中所有数据元的唯一标识符、名称、定义、数据类型、取值范围、值域代码表等数据元标准，以及数据集名称、唯一标识符、发布方等元数据标准。
针对健康档案的主要信息来源，目前已制定出健康档案相关卫生服务基本数据集标准共32个。按照业务领域（主题）分为3个一级类目：基本信息、公共卫生、医疗服务。其中“公共卫生”包含4个二级类目：儿童保健、妇女保健、疾病控制、疾病管理。32个卫生服务基本数据集的具体标准文本见附件。
表3-2 列出了健康档案相关卫生服务基本数据集标准目录。如：《出生医学证明基本数据集》的数据集标识符为“HRB01.01_V1.0”，表示该数据集标准属于“健康档案领域（HR）”中的一级类目“公共卫生（B）”下的二级类目“儿童保健（01）”，数据集顺序号为“01”，数据集版本号为“1.0”。
表3-2 健康档案相关卫生服务基本数据集标准目录
序号
| 一级类目
| 二级类目
| 数据集标准名称
| 数据集标识符
|
1
| A基本信息
|
| 个人信息基本数据集
| HRA00.01_V1.0
|
2
| B公共卫生
| 01儿童保健
| 出生医学证明基本数据集
| HRB01.01_V1.0
|
3
| 新生儿疾病筛查基本数据集
| HRB01.02_V1.0
|
4
| 儿童健康体检基本数据集
| HRB01.03_V1.0
|
5
| 体弱儿童管理基本数据集
| HRB01.04_V1.0
|
6
| 02妇女保健
| 婚前保健服务基本数据集
| HRB02.01_V1.0
|
7
| 妇女病普查基本数据集
| HRB02.02_V1.0
|
8
| 计划生育技术服务基本数据集
| HRB02.03_V1.0
|
9
| 孕产期保健服务与高危管理基本数据集
| HRB02.04_V1.0
|
10
| 产前筛查与诊断基本数据集
| HRB02.05_V1.0
|
11
| 出生缺陷监测基本数据集
| HRB02.06_V1.0
|
12
| 03疾病控制
| 预防接种基本数据集
| HRB03.01_V1.0
|
13
| 传染病报告基本数据集
| HRB03.02_V1.0
|
14
| 结核病防治基本数据集
| HRB03.03_V1.0
|
15
| 艾滋病防治基本数据集
| HRB03.04_V1.0
|
16
| 血吸虫病病人管理基本数据集
| HRB03.05_V1.0
|
17
| 慢性丝虫病病人管理基本数据集
| HRB03.06_V1.0
|
18
| 职业病报告基本数据集
| HRB03.07_V1.0
|
19
| 职业性健康监护基本数据集
| HRB03.08_V1.0
|
20
| 伤害监测报告基本数据集
| HRB03.09_V1.0
|
21
| 中毒报告基本数据集
| HRB03.10_V1.0
|
22
| 行为危险因素监测基本数据集
| HRB03.11_V1.0
|
23
| 死亡医学证明基本数据集
| HRB03.12_V1.0
|
24
| 04疾病管理
| 高血压病例管理基本数据集
| HRB04.01_V1.0
|
25
| 糖尿病病例管理基本数据集
| HRB04.02_V1.0
|
26
| 肿瘤病例管理基本数据集
| HRB04.03_V1.0
|
27
| 精神分裂症病例管理基本数据集
| HRB04.04_V1.0
|
28
| 老年人健康管理基本数据集
| HRB04.05_V1.0
|
29
| C医疗服务
|
| 门诊诊疗基本数据集
| HRC00.01_V1.0
|
30
| 住院诊疗基本数据集
| HRC00.02_V1.0
|
31
| 住院病案首页基本数据集
| HRC00.03_V1.0
|
32
| 成人健康体检基本数据集
| HRC00.04_V1.0
|
2. 健康档案数据元
健康档案32个相关卫生服务基本数据集中共包含2252个数据元。其中两个或两个以上数据集中都包含的数据元，称为公用数据元。公用数据元是不同业务领域之间进行无歧义信息交换和数据共享的基础。健康档案公用数据元标准规定了健康档案所必须收集记录的公用数据元最小范围及数据元标准，目的是规范和统一健康档案的信息内涵和外延，指导健康档案数据库的规划设计。
健康档案公用数据元标准中共包含公用数据元1163个，191个数据元值域代码表。
制定健康档案数据元字典的主要作用是：统一和规范健康档案的信息内涵；指导健康档案数据库及相关健康管理信息系统的开发设计；支持健康档案与相关卫生服务活动以及其它信息资源库相互间的数据交换与共享；为相关卫生服务活动的信息管理规范化与标准化提供依据；为构建整体的卫生信息模型和国家卫生数据字典提供基础信息资源。
3．健康档案数据元字典
（1）基本概念
数据元字典是列举并定义了特定的语义环境中所有相关数据元的一种信息资源。健康档案数据元字典的特定语义环境是指健康档案，健康档案数据元字典中包含的是健康档案记录内容所涉及的所有数据元。健康档案的内涵和信息来源特征，决定了健康档案数据元字典中的数据元来源于与健康档案相关的各个卫生服务信息基本数据元集，是从各个业务数据元集中抽取的与个人健康管理相关的数据元。健康档案数据元的纳入原则主要有：
一是公用数据元，即在2个或2个以上业务数据元集中都包含的数据元。公用数据元体现了相关卫生服务活动对基于健康档案的数据交换和共享的需要。
二是健康档案信息利用者所需要使用的非公用数据元，如某些居民健康管理和健康监测的需要、卫生管理统计指标的需要、与外部卫生相关部门进行数据交换的需要等。
（2）数据元字典的特性
业务无关性。当所有从各个业务数据元集中抽取的数据元组成健康档案数据元字典后，即表现出与业务的无关性，即健康档案数据元字典中的数据元是独立于任何具体的卫生服务活动（业务应用系统）的，虽来源于相关业务，但已不再隶属于某个特定的业务环境。
灵活性。健康档案数据元字典中数据元的业务无关性，为卫生服务模式的改革发展及业务流程的再造与不断优化，提供了灵活的指导框架。譬如：根据某个新开展的卫生服务活动的需求，可以从健康档案数据元字典中，提取任意一组所需要的数据元来组装成一个新的卫生服务基本数据元集，并指导重新设计一个或一组能适应新的卫生服务活动要求的卫生服务记录表单。而且这些新的数据集和记录表单将自然符合既往的相关规范和标准，满足信息资源整合的需要。
可扩展性。随着卫生改革的发展进步，根据各项卫生服务活动在广度和深度上不断调整和完善的实际需求，健康档案相关卫生服务基本数据集的内容也将相应变化，不断推出新的标准版本，而且健康档案数据元字典的数据元纳入原则也会根据实际情况适时调整。因此，健康档案数据元字典是可扩展的。
第四节 数据模型实例
一、数据建模方法
（一）技术路线
对于基于健康档案的区域卫生信息平台，建立数据概念模型的方法如下图所示，接下来的内容对建立数据概念模型的方法进行了进一步的描述。
图3-7 建立信息模型的技术路线（略）
（二）场景分析
场景（Scenarios），就是指某域所发生的或可能发生的事件的描述，可以理解为现实活动的实例。完整的场景体现了事件的触发、发展、结局的过程。在概念模型建模场景分析里，对信息从医疗机构内部信息系统到健康档案平台存储过程的描述就是一个场景。而场景分析则是对这些场景进行重现、域的定义、归纳提取类、类关联、类属性的过程。
（三）信息域分析
在信息域分析中主要考虑要存储信息的域的范围，以及与其它域的信息之间的关系，如“新生儿出生证明”信息域与“计划免疫接种卡”信息域之间存在着一定的关系。
（四）主题域的确定
在信息域分析的基础上再对信息拆解、对比、描述、再定义、组合等分析，即对各组成元素进行分析、判别、抽象，并归纳。根据数据概念模型，将信息泛化到实体、角色、活动、参与、活动关联、角色关系）6个主题域中，活动作为信息的主体，其余5个均为事件的关联方，要深刻理解各个主题域内容以及主题域之间的关系，将分析抽象的结果与数据概念模型主题域结合。
（五）类的确定
确定信息在主题域中确定使用的类对象。如新生儿信息使用实体表达，登记事件信息使用活动表达等等。
（六）类关联
按照数据概念关系，描述出泛化后的实体、角色、活动、参与、活动关联、角色关系等对象之间的关系，有HL7相关标准的要使用HL7标准。
（七）类属性
将要保存的信息元素与信息模型的对象属性做对应关系映射。首先需要了解信息模型的数据类型的概念及其之间的关系，如LIST
与List类型、AD类型之间的关系，AD类型的属性及属性取值范围，其所涉及的概念。
（八）数据库设计
对应数据库具体实现，考虑使用对象数据库模型设计方式。
二、数据建模实例
