帮助使用严格且结构化的临床数据子集进行数据库设计

Question

我正在开发一个应用程序来保存一些慢性病人的数据，这些数据来自非常严格的数据，生命体征，检查，ecc。

乍一看，我想在has_many遇到的情况下创建一个病人模型，并将每一个信息放在一个不同的领域，比如(年龄、身高、体重、ecc)，但是它会产生一个大模型。所以我想知道，如果几个月后我需要注册一次新的考试，那么嵌入可以让它更容易维护和扩展，现在我一直在想这样的事情：

患者

name: string,
address: string,
phone: integer,
diagnose: string,
etc...

计数器

patient_id: ObjectID,
age: Integer,
vital_signs: [ { height, weight, bmi, systolic_pressure, diastolic_pressure } ],
exams: [ { creatinine, total cholesterol... } ],
next_encounter: Date

例如，如果我想了解社区中有多少人肥胖(提示:非常多)，我仍然需要访问bmi，因此嵌入可能不是一个很好的主意。无论如何，所有的“分析”只能每月(或更少)进行。

我选择了mongodb，因为我担心这个数据库的要求会不时变化，所以灵活性很重要。

也许在这种情况下，由于数据是结构化的，每个文档都有相同类型的字段，那么关系数据库可能更好吗？我认为以sql的方式使用nosql数据库是没有意义的，对吗？

PS.-我从mongodb博客上读到了这篇文章，我更不明白这是否真的是最好的方法。

Answer 1

也许在这种情况下，由于数据是结构化的，每个文档都有相同类型的字段，那么关系数据库可能更好吗？

很有可能。

我认为以sql的方式使用nosql数据库是没有意义的，对吗？

不是的。如果猜不出答案，人们就会开始问你这样的问题：

• 鲍勃·史密斯第三次考试是几岁？
• 约翰·多伊的体重什么时候降到90公斤以下？
• 我们对高血压患者做了多少次检查？

因此，阅读数据建模，看看其他几个示例模式，然后继续进行。

Answer 2

思想-

1. 在RDBMS中绝对更好。
2. 检查现有医疗数据的标准架构。(HL7)
3. 对建议的表格结构的评论：-

患者

name: string,
address: string,
phone: integer,
diagnose: string,
DOB Date (Date of Birth)
etc...

计数器

patient_id: ObjectID,
Date_of_Examination: Date, 

(与患者道布一起，患者的年龄可以计算出来)

vital_signs: [ { height, weight, bmi, systolic_pressure, diastolic_pressure } ],

(最好把它分成两个表:生命符号类型，相遇-万一添加了新的观察类型)

exams: [ { creatinine, total cholesterol... } ],

(明确地将其分为考试类型、相遇-考试)

next_encounter: Date

Answer 3

数据、报告或仅提供应用程序功能的用例是什么？

关系数据库可以很好地构造用于报告的数据，但是您可以使用NoSQL进行更快的开发，因为如果缺乏模式约束的话。