针对医院数据中心的智能化数据上报与调数机制设计，需兼顾数据安全性、效率性、合规性及智能化能力。以下为系统性设计方案，分为核心模块、技术架构和关键流程三部分：
一、核心模块设计
1. 数据上报模块
| 子模块 | 功能描述 |
|---|---|
| 多源接入层 | 对接HIS/LIS/PACS/EMR等异构系统，支持API/ETL/物联网设备数据自动采集 |
| 智能清洗引擎 | 基于NLP+规则引擎自动识别异常值（如超出参考值的检验结果），触发人工复核 |
| 分级上报机制 | - 实时上报：传染病/危急值等触发式自动推送（卫健委接口） - 定时上报：DRG/医保数据每日凌晨批量处理 |
| 区块链存证 | 关键数据上链（如疫情上报记录），确保可追溯且不可篡改 |
2. 智能调数模块
| 子模块 | 技术实现 |
|---|---|
| 语义解析器 | 支持自然语言查询（如"2023年心内科支架使用量"）→ 自动转换为SQL查询语句 |
| 联邦学习网关 | 跨院区数据查询时，原始数据不出域，通过模型参数交互完成统计分析 |
| 动态脱敏引擎 | 根据角色实时脱敏（如实习医生仅见患者姓氏**某，住院医师可见全名） |
| 智能缓存池 | 利用时间序列预测模型，预加载高频查询数据（如当日急诊科接诊量趋势） |
二、技术架构
关键技术选型：
- 时序数据库：TDengine（处理监护仪等设备高频数据）
- 隐私计算：FATE框架（跨院科研数据联合分析）
- 智能路由：Apache Kafka + 强化学习算法（动态优化上报链路）
**三、医院数据中心数据上报与调数机制设计 (基于MCP协议)
系统架构概述
采用Model Context Protocol (MCP) 人工智能模式设计医院数据中心的数据上报与调数机制，强调模型与上下文交互、智能决策和自动化处理。
1. 数据分类与上下文存储设计
from typing import Dict, Any
class DataClassification:
"""
数据分类管理类，支持长久和临时数据的路径、保留期及标签信息查询。
"""
# 如果上下文固定且不随实例不同而变化，可直接作为类属性
CONTEXT: Dict[str, Dict[str, Dict[str, Any]]] = {
'long_term': {
'patient_records': {
'path': 'HDFS/LongTerm/Patient',
'retention': 'indefinite',
'context_tags':