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在复杂的医疗IT环境中，异构信息系统的集成一直是医学信息学领域公认的技术难题。医疗信息集成引擎在系统接口间建立消息通道，并通过消息转换和路由来解决异构性导致的互操作问题，已经成为医疗信息系统集成的主流技术。 为了驱动集成引擎运行，需要针对具体的集成场景，设计开发出集成配置方案。在这个集成配置过程中，集成工程师需要准确理解系统间复杂的集成需求，并针对不同接口在交换的数据和行为特征方面的差异，利用集成知识设计出实现需求并解决异构性问题的配置方案。现有的集成配置方法将这些关键信息和知识硬编码在配置中，不仅限制了集成参与角色间的充分沟通，也使计算机难以提供自动化辅助。因此，集成配置仍然是费时费力的人工过程。随着系统数量的增加和集成复杂度的上升，迫切需要更高效的集成配置方法。 本论文研究模型驱动的自动化集成配置方法，通过将集成需求和接口特征等关键信息进行模型化明确表达，设计出由计算机利用领域知识进行自动化集成配置的方法和系统工具，从而提升系统集成效率。主要内容包括: 1、建立了模型驱动的集成配置方法框架，将集成配置过程划分为包含不同抽象层次的建模步骤的模型驱动架构。该架构提供表达业务集成需求和设计集成逻辑的建模元素，并通过模型转换衔接从业务级别需求表达到代码级别配置开发的过程，为集成配置提供了工程化的方法框架。 2、提出了一种医疗信息系统集成接口建模方法，以统一的模型抽象表达服务和消息两种接口结构，并通过本体标注和流程建模以计算机可理解的方式明确表达接口的数据语义和行为特征。 3、设计了一种基于领域知识的自动化集成配置方法，通过归纳基于行为异构模式的路由设计知识，并利用本体映射表达异构系统间的数据语义对应知识，使计算机可以利用这些知识，根据集成需求和接口特征模型自动生成配置方案。 4、设计并实现了一种语义集成引擎，基于领域知识库在语义级别执行消息转换和路由，并通过模型驱动的集成配置工具支持从需求定义和接口建模到自动化集成配置的整个方法框架。 利用上述的方法和系统，针对某大型数字化医院建设项目中的集成场景进行了模拟实践，验证了本论文提出的自动化集成配置方法的可行性，并对语义集成引擎进行了实际应用。在自动化能力之外，模型驱动的集成配置方法框架通过充分、准确的信息表达，有效促进了集成参与角色间的沟通和协作，而语义集成引擎通过在语义级别执行消息转换和路由，进一步降低了集成复杂度。