Какие существуют сегменты и поля в сообщениях «HL7»?

Какие существуют сегменты и поля в сообщениях «HL7»? - коротко

Сообщения HL7 состоят из сегментов, которые представляют собой логические группы данных. Каждый сегмент содержит поля, которые представляют собой индивидуальные элементы данных. Сегменты и поля в сообщениях HL7 включают:

  • MSH (Message Header) - содержит информацию о сообщении, включая идентификаторы отправителя и получателя, тип сообщения и время отправки.
  • PID (Patient Identification) - содержит идентификационные данные пациента, такие как имя, дата рождения и идентификационный номер.
  • PV1 (Patient Visit) - содержит информацию о визите пациента, включая тип визита, дату и время начала и окончания визита.
  • OBR (Observation Request) - содержит информацию о запросе на наблюдение, включая идентификатор запроса и тип наблюдения.
  • OBX (Observation/Result) - содержит результаты наблюдений, включая идентификатор результата и значение.
  • NTE (Notes and Comments) - содержит примечания и комментарии, связанные с сообщением.
  • AL1 (Allergies) - содержит информацию об аллергиях пациента.
  • DX (Diagnosis) - содержит диагностические данные.
  • GT1 (Guarantor) - содержит информацию о гаранте.
  • IN1 (Insurance) - содержит информацию о страховании.
  • PR1 (Procedures) - содержит информацию о процедурах.
  • PV2 (Patient Visit - Additional Information) - содержит дополнительную информацию о визите пациента.

Какие существуют сегменты и поля в сообщениях «HL7»? - развернуто

Сообщения HL7 (Health Level Seven) представляют собой стандарт для обмена данными в сфере здравоохранения. Они состоят из сегментов, которые, в свою очередь, делятся на поля. Сегменты и поля являются основными строительными блоками сообщений HL7 и обеспечивают структурированное представление медицинских данных.

Сегменты сообщений HL7 представляют собой логические группы данных, каждая из которых начинается с трехбуквенного идентификатора. Примеры сегментов включают:

  • MSH (Message Header) - заголовок сообщения, содержащий информацию о типе сообщения, отправителе и получателе.
  • PID (Patient Identification) - идентификационные данные пациента, такие как имя, дата рождения и пол.
  • PV1 (Patient Visit) - информация о визите пациента, включая дату и время визита, а также статус визита.
  • OBX (Observation/Result) - результаты наблюдений или тестов, включая идентификатор теста, результат и единицы измерения.
  • AL1 (Allergies) - информация об аллергиях пациента, включая аллерген и реакцию.
  • RXA (Pharmacy/Treatment Administration) - информация о лечении или лекарствах, включая дату и время введения, а также дозировку.

Поля внутри сегментов представляют собой отдельные элементы данных, которые могут быть текстовыми, числовыми или кодированными. Каждое поле имеет свой номер и может содержать подполя. Например, поле PID.3 (Patient Identifier List) может содержать несколько идентификаторов пациента, каждый из которых представлен в виде подполя.

Структура сообщения HL7 позволяет легко добавлять или изменять сегменты и поля без необходимости изменения всего сообщения. Это делает HL7 гибким и масштабируемым стандартом для обмена медицинскими данными. Сообщения HL7 могут быть отправлены в различных форматах, включая XML и JSON, что позволяет интегрировать их с различными системами и приложениями.

Пример структуры сообщения HL7 может включать следующие сегменты:

  • MSH - заголовок сообщения.
  • EVN - событие.
  • PID - идентификационные данные пациента.
  • PV1 - информация о визите пациента.
  • OBX - результаты наблюдений или тестов.
  • AL1 - информация об аллергиях пациента.
  • RXA - информация о лечении или лекарствах.

Каждый сегмент содержит поля, которые могут быть обязательными или необязательными. Например, сегмент MSH содержит обязательные поля, такие как MSH.1 (Field Separator), MSH.2 (Encoding Characters), MSH.3 (Sending Application) и MSH.4 (Sending Facility), а также необязательные поля, такие как MSH.10 (Processing ID).

Таким образом, сообщения HL7 обеспечивают структурированное и стандартизированное представление медицинских данных, что облегчает их обмен между различными системами здравоохранения.

Как повысить эффективность обработки данных в 10 раз с помощью ИИ

Интеграция AI для анализа, структурирования и обогащения собранных данных. Доступ к более 50 моделям для решения бизнес-задач по самым низким ценам в РФ.