2. Используемые классификаторы

На текущий момент существует масса [16] международных систем, позволяющих эффективно классифицировать медицинские данные. Требования эффективности квалификации в данном контексте определяется как минимизация потерь или снижение значимой информации при передаче от одного участника системы к другому, инвариантность трактовки медицинских терминов, сокращение числа врачебных ошибок, использование единых форм (стандартов) представления медицинских данных.

3. Схема потоков данных

В процессе моделирования сведения об изучаемой системе получают с помощью испы­танной методики сбора информации - опросов или интервью. Для получения наиболее полной информации SADT [17] предлагает использовать раз­личные ее источники (например, читать доку­менты, опрашивать людей, наблюдать за работой системы). Независимо от конкретного источника информации методология SADT рекомендует ру­ководствоваться определенной целью при его использовании. Это означает, что вы должны определить свои потребности в информации прежде, чем выбрать очередной источник. Во время опроса графический язык SADT использу­ется как средство для заметок, которые служат основой для построения диаграмм. Потоки данных в системе представлены в виде DFD-диаграммы, разработанной в CASE средстве BP Win, которая представлена на рисунках 2.1 – 2.6.

Рисунок 2.1 - Автоматизированная система учета в ЛКМБ

2. Проектирование бд в ms Access

1. Понятие базы данных

Существует хорошо известное, но трудно реализуемое на практике понятие базы данных как большого по объему хранили­ща, в которое помещаются все необходимые данные и из которого различные пользователи могут эти данные получать [24]. Устройства памяти, в которых хранятся все данные, могут быть расположены в одном или нескольких местах; в последнем слу­чае они должны быть связаны средствами передачи данных. К дан­ным должны иметь доступ программы.

Действительно, большинство существующих на сегодняшний день баз данных предназначено для ограниченного ряда приложений. Часто на одной ЭВМ создается несколько баз данных. Базы данных, предназначенные для реализа­ции отдельных родственных функций, объединяют, если такое объединение способствует увеличению эффективности и интенсивности использования всей системы.

Базу данных можно определить как совокупность взаимосвя­занных хранящихся вместе данных при наличии такой минималь­ной избыточности, которая допускает их использование оптималь­ным образом для одного или нескольких приложений; данные за­поминаются так, чтобы они были независимы от программ, использующих эти данные; для добавления новых или модифика­ции существующих данных, а также для поиска данных в базе данных применяется общий управляемый способ.

.

2. Экономический анализ разрабатываемого проекта

1. Расчет трудоемкости проектирования

Для календарного планирования разработки составлен перечень работ, ожидаемая трудоемкость выполнения которых определена с использованием трехвероятностной формулы:

,

(3.1)

где t_min – минимальная продолжительность выполнения отдельной работы с точки зрения разработчика, дней;

t_нв – наиболее вероятная продолжительность выполнения отдельной работы с точки зрения разработчика, дней;

t_max – максимальная продолжительность выполнения отдельной работы с точки зрения разработчика, дней.

Расчет ожидаемой трудоемкости приведен в таблице 3.1.

Таблица 3.1 – Трудоемкость проектных работ.

Наименование работ	Оценка трудоемкости чел/дн
	tmin	tнв	tmax	tож
1. Ознакомление с деятельностью подразделения МУЗ «Городская больница № 1» ЛКМБ	4	6	9	6
2. Подбор и ознакомление с дополнительными материалами по разрабатываемому проекту	5	7	10	7
3. Изучение существующих проектов	15	22	26	22
4. Планирование основных этапов разработки проекта	1	2	3	2
5. Непосредственно сама разработка проекта	25	35	40	35
6. Анализ, проверка на «работоспособность» и корректировка проведенных работ	4	7	9	7
7. «Правильное » оформление проекта	5	7	10	7
Итого	59	86	107	86

При последовательном выполнении представленного перечня работ трудоемкость проектирования составляет 86 чел.-дн.