作者：胡亚萝
推荐理由
本方案利用集成平台，实现了全自动的病案信息管理和催办。
一、业务背景
在医疗行业中，需要在病人出院后的一定时间内完成病案并进行归档，否则就需要进行催办。然而，由于病人的入转出信息和病案信息通常存放在不同的数据系统中，数据的筛选和推送提醒都需要人工操作，非常繁琐。因此，本方案利用集成平台实现了全自动的病案信息管理和催办。
二、方案价值
- 第三方数据库由于筛选功能以及外部集成能力较弱，难以自动通知催办，而多维表格可以很好的完成这些功能，所以本方案定时将第三方系统数据库中的数据同步到飞书多维表格中
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- 具备强大的数据筛选能力
由于三方医疗系统也不具备工作日的判定，所以手动筛选难度较大，而使用多维表格共享数据源可以全自动的完成这一项工作。
- 自动化实现推送信息催办
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原方案需要病案管理员每日手动跨越四个系统（病人管理系统、病案系统、Excel、消息软件），并且只能在群中进行消息提醒，难以进行精准催办（私聊）。而使用集成平台后打通了这些系统，完成流程全自动，只需要维护检测即可。
三、方案部署
- 集成工作流部署
本集成方案包含四个工作流。分别是病人信息的新增与更新，病案信息的新增与同步。分别点击下方的链接，使用模板即可。
/*查询语句*/
SELECT
*
FROM
"arion_feishu_sync"."住院患者信息"
where
not ("arion_feishu_sync"."住院患者信息"."就诊id" in (select "visit_id" from "arion_feishu_sync"."hospital_patient_update_log"))
/*筛选出还未同步到多维表格的患者信息*/
ORDER BY
"就诊id" DESC
LIMIT :limit OFFSET :offset
在新增患者信息中，主要逻辑是先使用sql查询语句查询出新的患者（update_log表中不存在的患者id），之后通过多维表格组件（紫色的）将查询到的记录写入多维表格中，最后将已入库的患者信息写入到update_log表中。/*插入语句*/
INSERT INTO arion_feishu_sync.hospital_patient_update_log (visit_id, update_time, record_no, update_status)
VALUES (:visitid, :updatetime::TIMESTAMP, :recordno, :updatestate)
逻辑是类似于新增患者信息的。
/*查询语句*/
SELECT
a.*,b.record_no
FROM
"arion_feishu_sync"."住院患者信息"
A LEFT JOIN (
SELECT
*
FROM
( SELECT *, ROW_NUMBER ( ) OVER ( PARTITION BY visit_id ORDER BY update_time DESC ) AS rn FROM arion_feishu_sync.hospital_patient_update_log where not record_no is null) AS subquery
WHERE
subquery.rn = 1 /*取得update_log表中每一个患者最新的一条更新信息*/
) b ON A."就诊id" = b.visit_id
WHERE
((NOT ( A."状态" IN ( '取消', '结账' ) ))
or
(a.状态<>b.update_status)) and (not b.record is null)
ORDER BY
"就诊id" DESC
LIMIT :limit OFFSET :offset
在更新患者信息中，主要逻辑是先利用sql查询语句查询出数据库中状态与最后更新到多维表格的状态不同的患者记录，并且将记录更新到多维表格中，再利用插入语句将最新更新的状态写入到update_log表中。/*插入语句*/
INSERT INTO arion_feishu_sync.hospital_patient_update_log (visit_id, update_time, record_no, update_status)
VALUES (:visitid, :updatetime::TIMESTAMP, :recordno, :updatestate)
逻辑类似于患者信息更新同步。
- 多维表格部署
首先，新建一个多维表格，并将多维表格的字段与第三方数据库字段统一。然后，在集成流中的每个多维表格组件（紫色的）中，选择新建的多维表格和数据表作为数据源。
最后，逐一配置集成流中的具体字段。
四、Tips
本方案是将postgre sql数据库的数据同步到多维表格中，集成平台也支持同步MySQL、Oracle、Microsoft SQL。如有需要可以自行改进方案。
