(Tóm tắt luận văn thạc sĩ) ứng dụng mô hình dữ liệu đồ thị trong phát triển mạng thông tin sức khỏe

HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG - Phan Anh Dũng ỨNG DỤNG MƠ HÌNH DỮ LIỆU ĐỒ THỊ TRONG PHÁT TRIỂN MẠNG THÔNG TIN SỨC KHỎE Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 8.48.01.01 TĨM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ HÀ NỘI – NĂM 2023 Luận văn hồn thành tại: HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG Người hướng dẫn khoa học: …………………………………………………………… (Ghi rõ học hàm, học vị) Phản biện 1: …………………………………………………………………………… Phản biện 2: …………………………………………………………………………… Luận văn bảo vệ trước Hội đồng chấm luận văn thạc sĩ Học viện Công nghệ Bưu Viễn thơng Vào lúc: ngày tháng năm MỞ ĐẦU Tính cấp thiết đề tài Trong năm gần đây, với phát triển kinh tế nhu cầu tư vấn khám chữa bệnh người dân gia tăng nhanh chóng Các cơng tác xã hội khuyến khích phát triển lĩnh vực y tế nhằm hỗ trợ y bác sĩ giảm bớt áp lực công việc, nâng cao hiệu điều trị Các mạng thông tin hành thiếu nội dung, công cụ cần thiết chuyên sâu để đáp ứng nhu cầu giao tiếp, kết nối y tế Vì vậy, nhu cầu có mạng thơng tin sức khỏe chuyên biệt để làm nơi giao lưu, trao đổi thông tin cấp thiết Tổng quan vấn đề nghiên cứu Vấn đề nghiên cứu đề tài: ứng dụng mơ hình liệu đồ thị khoa học liệu dựa đồ thị (graph data science) phát triển mạng thông tin sức khỏe Đầu tiên, cần nghiên cứu mạng thông tin Cần làm rõ mạng thông tin? Các đặc trưng riêng biệt cần có mạng thơng tin lĩnh vực y tế hay cịn gọi mạng thơng tin sức khỏe Xác định đối tượng, mục tiêu sử dụng mạng thông tin việc chia sẻ thông tin nhằm nâng cao chất lượng chăm sóc y tế Các vấn đề khó khăn thực tiễn đặt phát triển tin học y tế khối bệnh viện Việt Nam Sau đó, luận văn cần xây dựng sở lý luận việc sử dụng mơ hình liệu đồ thị cách nghiên cứu mơ hình, hướng tiếp cận nhằm giải tốn thiết lập mạng thơng tin Các mơ hình liệu quan hệ, hướng đối tượng đồ thị có ưu điểm, nhược điểm gì? Khả phát triển, mở rộng sau mơ hình có thuận lợi khơng, có phù hợp với nhu cầu đặt mạng thơng tin khơng? Sau q trình tiến hành, thử nghiệm có thuận lợi khơng? Luận văn cần đặt nghiên cứu hệ quản trị liệu đồ thị Việc tìm kiếm tảng liên quan đến liệu đồ thị với công cụ, cộng đồng hỗ trợ mạnh mẽ quan trọng Luận văn cần khảo sát số tảng hệ quản trị CSDL để lựa chọn tảng phù hợp với tiêu chí đặt (Neo4j, Jena, GraphDB…) Hệ quản trị CSDL cần lưu trữ mơ hình liệu đồ thị có công cụ truy vấn, trực quan mạnh để hỗ trợ phát triển ứng dụng Tiếp sau đó, luận văn nghiên cứu việc phát triển mạng thông tin sức khỏe cụ thể xây dựng website sở liệu để cung cấp truy xuất thông tin sức khỏe, gồm đối tượng thông tin liên kết với nhau: bác sĩ, phịng khám, hệ thống thơng tin ngành, chun ngành, cấp y tế dự phòng v.v Làm rõ hệ thống sử dụng mơ hình hệ thống liệu nào, có ưu điểm, hạn chế Phần luận văn phần áp dụng mô hình liệu đồ thị xây dựng nên hệ thống truy xuất thông tin sức khỏe Sau so sánh, đánh giá khả năng, tính phù hợp mơ hình liệu đồ thị với mơ hình liệu khác việc phát triển mạng thơng tin sức khỏe Mục đích nghiên cứu Về mặt lý luận: Nghiên cứu mơ hình liệu phổ biến: mơ hình liệu hướng đối tượng, mơ hình liệu quan hệ mơ hình liệu đồ thị Hiểu rõ sở lý thuyết mơ hình liệu đồ thị khoa học liệu đồ thị ứng dụng Về thực tiễn: Phân tích, so sánh, đánh giá, thử nghiệm mơ hình liệu với tập liệu đầu vào ban đầu Sử dụng, vận hành Neo4j, xây dựng ứng dụng linh hoạt, hoạt động với chức minh họa cho tính linh động mơ hình Xây dựng ứng dụng web CSDL cung cấp thông tin ngành y tế Đối tượng phạm vi nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu: Các mơ hình liệu đặc biết mơ hình liệu đồ thị, khoa học liệu Hệ quản trị CSDL đồ thị Neo4j Các cơng cụ để lập trình ứng dụng phát triển mạng thông tin Ứng dụng phát triển mạng thông tin y tế sức khỏe Phạm vi nghiên cứu: Nghiên cứu lý thuyết mơ hình liệu đồ thị, khoa học liệu đồ thị số hệ quản trị CSDL đồ thị (Neo4j, Jena, GraphDB…) Xây dựng mơ hình, kiểm thử phần mềm phạm vi quan y tế địa phương tuyến sở Phương pháp nghiên cứu Phương pháp nghiên cứu lý thuyết: Nghiên cứu sở lý thuyết mơ hình liệu Đọc phân tích tài liệu mơ hình liệu đồ thị nghiên cứu liên quan khoa học liệu đồ thị Nghiên cứu thuật toán, phương pháp luận việc phát triển mạng thông tin ứng dụng hệ thống quản trị liệu đồ thị Phương pháp thực nghiệm: Xây dựng, thử nghiệm đánh giá độ hiệu mơ hình liệu Xây dựng hệ thống mạng thông tin sức khỏe dựa mơ hình liệu đồ thị Kiểm thử tính năng, đánh giá chất lượng sản phẩm CHƯƠNG CƠ SỞ LÝ THUYẾT 1.1 Mơ hình khoa học liệu 1.1.1 Mơ hình liệu quan hệ a Khái niệm mơ hình liệu quan hệ: Mơ hình liệu (MHDL) quan hệ (RDM – Relational Data Model) biểu diễn sở liệu dạng tập hợp quan hệ, tương ứng với bảng giá trị quan hệ có thuộc tính (attributes) giá trị (tuples) tương ứng với cột hàng Mỗi giá trị tượng trưng cho thực thể mối quan hệ giới thực tên quan hệ thuộc tính cung cấp thông tin ý nghĩa giá trị Hình 1- 1: Minh họa mơ hình liệu quan hệ [11] b Cấu trúc thành phần mơ hình liệu quan hệ: Một MHDL quan hệ bao gồm thành phần sau: Bảng (Table), Cột (Column), Dịng (Row), Khóa (Primary key), Khóa ngoại (Foreign key), Ràng buộc (Constraint) c Các phương thức truy vấn liệu mơ hình liệu quan hệ: SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE, JOIN, DISTINCT d Ví dụ minh họa 1.1.2 Mơ hình liệu hướng đối tượng a Khái niệm mơ hình liệu hướng đối tượng GROUP BY, ORDER BY, Mơ hình liệu hướng đối tượng (Object-oriented data model) MHDL liệu biểu diễn dạng đối tượng (object), đối tượng thực thể lớp (class) cụ thể hệ thống MHDL hướng đối tượng đưa cách tiếp cận khác biệt so với MHDL quan hệ, thực thể mối quan hệ chúng biểu diễn đối tượng phương thức chúng Hình 1- 2: Minh họa mơ hình liệu hướng đối tượng Một số đặc điểm MHDL hướng đối tượng bao gồm: Đối tượng (Object), Lớp (Class), Kế thừa (Inheritance), Đa hình (Polymorphism), Trừu tượng (Abstraction) b Cấu trúc thành phần mơ hình liệu hướng đối tượng MHDL hướng đối tượng bao gồm thành phần sau: Lớp (Class), Đối tượng (Object), Thuộc tính (Attribute/Property), Phương thức (Method), Kế thừa (Inheritance), Đa hình (Polymorphism), Đóng gói (Encapsulation), c Mối quan hệ đối tượng mơ hình liệu hướng đối tượng Trong MHDL hướng đối tượng, đối tượng tương tác với thơng qua mối quan hệ  Mối quan hệ - nhiều (one-to-many)  Mối quan hệ nhiều - nhiều (many-to-many)  Mối quan hệ - (one-to-one) d Các phương thức truy vấn liệu mơ hình liệu hướng đối tượng Ngôn ngữ truy vấn đối tượng (Object Query Language - OQL), Ngôn ngữ truy vấn đối tượng dựa phương pháp (Method-based Object Query Language - MOQL), Ngôn ngữ truy vấn đối tượng phi cấu trúc (Object Query Language - Unstructured - OQLUS), Ngôn ngữ truy vấn đối tượng lồng (Nested Object Query Language - NOQL), Ngôn ngữ truy vấn đối tượng chủ động (Active Object Query Language - AOQL) e Ví dụ minh họa 1.1.3 Mơ hình liệu đồ thị a Khái niệm mơ hình liệu đồ thị Mơ hình liệu đồ thị kiểu MHDL sử dụng khoa học liệu để biểu diễn mô tả mối quan hệ đối tượng thông qua đỉnh (vertex) cạnh (edge) đồ thị Một đồ thị tập hợp đỉnh cạnh xếp theo số quy tắc Mỗi đỉnh đại diện cho đối tượng cạnh đại diện cho mối quan hệ đối tượng Các đối tượng mối quan hệ đặc trưng thuộc tính (property) trọng số (weight), tùy thuộc vào ứng dụng cụ thể Hình 1- 3: Minh họa mơ hình liệu đồ thị [12] b Cấu trúc thành phần mô hình liệu đồ thị MHDL đồ thị bao gồm thành phần sau: Đỉnh (Vertex), Cạnh (Edge), Đồ thị (Graph), Thuộc tính (Attribute), Đường (Path), Đồ thị (Subgraph), Độ dài đường (Path length) c Các loại đồ thị MHDL đồ thị có loại đồ thị sau: Đồ thị vô hướng (Undirected graph), Đồ thị có hướng (Directed graph), Đồ thị trọng số (Weighted graph), Đồ thị vơ hướng có trọng số (Undirected weighted graph) Đồ thị có hướng có trọng số (Directed weighted graph) d Các phương thức truy vấn liệu mô hình liệu đồ thị Trong MHDL đồ thị, có phương thức truy vấn liệu sau: DFS (Depth First Search), BFS (Breadth First Search), Shortest Path Algorithms, Traversal Algorithms, Matching Algorithms e Ví dụ minh họa 1.1.4 Phân tích, đánh giá mơ hình liệu Để phân tích đánh giá MHDL, ta cần xem xét yếu tố đây: Tính quán (Consistency), Hiệu suất (Performance), Khả mở rộng (Scalability), Khả bảo mật (Security), Tính linh hoạt (Flexibility) 1.1.5 Phương pháp mơ hình hóa liệu Mơ hình hóa liệu trình biến đổi liệu từ dạng phi cấu trúc dạng cấu trúc chưa phù hợp thành cấu trúc liệu phù hợp với MHDL chọn Để thực mơ hình hóa liệu, ta thực theo bước sau:  Bước - Thu thập khảo sát liệu: thu thập nguồn liệu  Bước - Chuẩn bị liệu  Bước - Thiết kế mơ hình liệu  Bước - Triển khai mơ hình liệu  Bước - Kiểm tra đánh giá mơ hình liệu  Bước - Duy trì cập nhật mơ hình liệu 15 Hệ thống quản lý thông tin bệnh án điện tử, Mạng xã hội y tế, Các ứng dụng di động liên quan đến sức khỏe, Công nghệ truyền thông thơng tin y tế Các tiêu chí để so sánh, đánh giá mơ hình Tính mở rộng, Tính linh hoạt, Tính tương thích, Tính dễ sử dụng, Hiệu năng, Tính bảo mật, Tính tương tác So sánh mơ hình tính mở rộng So sánh mơ hình tính linh hoạt So sánh mơ hình tính tương thích, tính dễ sử dụng So sánh mơ hình hiệu suất So sánh mơ hình tính bảo mật So sánh mơ hình liệu tính tương tác 2.1.4 Đề xuất giải pháp giải Với cách tiếp cận này, ta sử dụng mơ hình đồ thị để biểu diễn quan hệ đối tượng hệ thống sức khỏe, từ xây dựng mạng thơng tin sức khỏe hoàn chỉnh hiệu Để đưa giải pháp tối ưu, cần xem xét yếu tố sau:  Phù hợp với yêu cầu toán  Sử dụng mơ hình đồ thị  Sử dụng cơng nghệ  Thiết kế hệ thống tối ưu  Tối ưu hóa q trình truy vấn Dựa ưu nhược điểm mơ hình quan hệ, hướng đối tượng đồ thị, với yêu cầu tốn lập mạng thơng tin sức khỏe, mơ hình đồ thị đưa mơ hình tối ưu 2.2 Áp dụng phát triển mạng thông tin sức khỏe 2.2.1 Các bước xây dựng hệ thống liệu theo mơ hình liệu đồ thị Để xây dựng hệ thống liệu theo MHDL đồ thị cho mạng thông tin sức khỏe, bước bao gồm: 16  Thiết kế schema  Triển khai sở liệu  Nhập liệu  Tối ưu hóa tinh chỉnh  Phát triển ứng dụng web 2.2.2 Thiết kế CSDL đồ thị Neo4j a Xác định đối tượng mối quan hệ chúng mạng thông tin sức khỏe Mạng thơng tin sức khỏe có chức đặt mục 2.1.1 Bước đầu mạng thơng tin có chức “Thu thập thông tin sức khỏe”, chức “Chia sẻ thông tin sức khỏe” Vì luận văn đặt thiết kế đối tượng mạng sau: ST Đối tượng Mơ tả T AdminHeThong AdminHeThong có quyền điều khiển toàn hệ thống AdminBenhVien quản lý tài khoản đăng nhập vào hệ thống AdminBenhVien quản lý hoạt động bác sỹ BacSy phịng khám bệnh viện BacSy người chăm sóc sức khỏe cho bệnh nhân, có liên BenhNhan quan đến KhoaKhamBenh DichVuKhamBenh BenhNhan người bệnh khám chữa trị bệnh viện, có thơng tin HoSoBenhAn tạo bệnh nhân BenhVien đăng ký khám bệnh BenhVien nơi cung cấp dịch vụ y tế, có mối quan hệ với ChuyenMon đối tượng khác hệ thống ChuyenMon chuyên môn y khoa khác có liên DichVuKhamBenh quan đến KhoaKhamBenh DichVuKhamBenh dịch vụ khám bệnh mà bệnh viện cung cấp cho bệnh nhân, có liên quan đến HoSoBenhAn KhoaKhamBenh BacSy HoSoBenhAn tài liệu lưu trữ thông tin sức khỏe KhoaKhamBenh bệnh nhân KhoaKhamBenh khoa chuyên môn bệnh viện, có liên quan đến ChuyenMon, DichVuKhamBenh BacSy 17 10 11 12 13 14 LichSuCongViec LichSuCongViec lịch sử làm việc nhân viên TaiKhoan bệnh viện, bao gồm BacSy AdminBenhVien TaiKhoan thông tin đăng nhập đối tượng TinhHuyenXa hệ thống, quản lý AdminHeThong TinhHuyenXa đơn vị hành địa phương, BaseModel ThongTinNguoiDun liên kết đến địa điểm BenhVien Đối tượng dùng chung chứa thuộc tính ThongTinNguoiDung thông tin cá nhân đối g tượng hệ thống Bảng 2- 1: Các đối tượng mạng thông tin sức khỏe b Thiết kế schema cho CSDL đồ thị Dựa đối tượng mối quan hệ chúng, ta thiết kế schema cho CSDL đồ thị sau: Node: AdminHeThong, AdminBenhVien, BacSy, BenhNhan, BenhVien, ChuyenMon, DichVuKhamBenh, HoSoBenhAn, KhoaKhamBenh, LichSuCongViec, TaiKhoan, TinhHuyenXa Relationship:  CO_THONG_TIN: quan hệ node "AdminHeThong", "AdminBenhVien", "BacSy", "BenhNhan", "TaiKhoan" với node "ThongTinNguoiDung"  CO_BASE: quan hệ node "AdminHeThong", "AdminBenhVien", "BacSy", "BenhNhan", "BenhVien" "TaiKhoan" với node "BaseModel"  LAM_VIEC_TAI: quan hệ node "BacSy", "DichVuKhamBenh" "KhoaKhamBenh" với node "BenhVien"  CO_CHUYEN_MON: quan hệ node "BacSy" với node "ChuyenMon"  CO_DIA_CHI: quan hệ node "BenhVien" "TinhHuyenXa"  DUOC_KHAM_BENH: quan hệ node "BenhNhan", "DichVuKhamBenh" "BacSy"  CO_HO_SO: quan hệ node "BenhNhan" "HoSoBenhAn"  CO_CONG_VIEC: quan hệ node "BacSy" "LichSuCongViec" c Tạo nodes relationships CSDL đồ thị d Tối ưu hóa CSDL đồ thị để đạt hiệu suất cao