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随着生物医学和信息技术的不断发展，健康医疗大数据的发展和有效利用已经成为生物医学领域的研究热点[1]。健康医疗大数据主要包括临床诊疗数据、基因组学数据、体检数据、健康监测数据等与人体健康相关的数据。健康医疗大数据的有效利用可以为精准医疗研究提供基础，加速医学模式的变革，使其展现出预防性、预测性、个体化、参与性和精准性的“5P”医学特征[2]。然而，健康医疗大数据的有效利用仍存在诸多挑战，而支持大数据有效利用的医疗信息模型构建就是挑战之一。医疗信息建模不仅可以促进信息融合，而且有利于大数据的获取、存储、管理和有效应用。随着生物医学领域的不断发展，健康医疗大数据的类型、关联和规模正在以前所未有的速度增长，导致医疗信息模型需要具备灵活的扩展能力以适应领域的变化。与此同时，语义互操作也是影响健康医疗大数据融合、共享和利用的重要因素之一。因此，健康医疗大数据的有效利用要求医疗信息模型既要能够适应领域的变化，又要支持一定的语义互操作能力。

1 openEHR介绍

openEHR是国际标准组织认同的一系列用于促进健康数据的电子化和通用互操作的规范[3]。openEHR方法是一种两层建模方法，为了实现信息和知识分离将信息模型分为参考模型和原型模型。参考模型是一个稳定的对象模型，定义了领域内用于信息表达和交互的不变语义和通用属性，包括标识、数据类型、数据结构和设计模式等；……