手术患者围术期医疗专科数据资源库，通过物联网数据对接、临床数据对接，实现围术期设备监测数据、患者基本信息、临床表现、相关检查等领域的医学信息覆盖。同时采用AES加密方法，对患者身份证号、住院号、入出转时间等进行加密、脱敏处理，对各种不同来源的医学信息进行时序重组织，以多元信息图谱、医学信息模型两种方式实现数据物理存储，同时满足面向深度学习、机器学习、知识图谱等不同技术方向的数据支撑。

通过具有自主知识产权的临床智能数据采集终端采集患者围术期生命体征原始数据；通过院内统一的NTP服务，自动修正服务器系统时间，在临床数据采集终端与服务器建立握手连接时，自动同步采集终端时间，确保采集的患者生命体征数据时间戳精准；采集终端通过TCP长连接将生命体征数据实时上传至物联网采集服务；通过物联网服务，将生命体征数据转换为统一标准；通过与院内信息系统对接，采集患者相关诊疗数据；通过数据组织形式模型化处理，使物联网数据、临床数据形成多模态融合、时序对齐的手术患者围术期医疗专科数据资源库。采用AES加密方法，通过symmetric加密工具对患者身份证号、患者医疗卡号、病例号、住院流水号等敏感信息进行加密。

手术患者围术期医疗专科数据资源库，可支持术中并发症人工智能预警模型训练、麻醉科专家系统研发、回顾性研究数据统计分析、基于监护数据的人工智能医疗器械AI训练及优化、麻醉机器人等人工智能医疗器械的真实世界研究与技术预研工作；支持为人工智能医疗器械上市前评估提供真实世界证据评价基础；支持基于真实世界数据的多元事实知识图谱研发，用于开展基于知识图谱的临床辅助决策支持、医学推理、标准化虚拟病人的研究。

患者生命体征数据采用统一分区索引表模式存储，表结构（字段）为：DEPT_ID， 科室ID；DATASOURCE_ID，数据源ID；ITEM_ID，采集项ID；ITEM_DATE_TIME，采集时间；ITEM_RESULT，采集结果；ITEM_TYPE，采集项类型；DEVICE_TYPE，设备类型；IS_DELETE，是否删除；OPER_ID，序号；OPER_TIME，操作时间；MACHINE_ID，设备ID；PATIENT_ID，患者ID

临床诊疗数据结构：患者的自然人信息存储于Patient资源；患者诊断信息存储于Condition资源；患者入出转业务流程信息存储于Encounter资源；患者检查检验病理信息存储于Observation资源；患者申请单信息存储于Service request资源；患者医嘱信息存储于Medication request资源；患者手术信息存储于Procedure资源；患者用药信息存储于Medication administration资源；患者全部诊疗闭环节点存储于Task资源；患者主诉现病史既往史等存储于Condition资源；患者检查检验病理报告存储于Diagnostic report资源。 生命体征数据结构为：DEPT_ID， 科室ID；DATASOURCE_ID，数据源ID；ITEM_ID，采集项ID；ITEM_DATE_TIME，采集时间；ITEM_RESULT，采集结果；ITEM_TYPE，采集项类型；DEVICE_TYPE，设备类型；IS_DELETE，是否删除；OPER_ID，序号；OPER_TIME，操作时间；MACHINE_ID，设备ID；PATIENT_ID，患者ID