OpenEMR模块开发:如何在就诊表单菜单中添加自定义表单
2025-06-24 18:13:07作者:冯爽妲Honey
在OpenEMR信息系统的二次开发过程中,开发者经常需要为就诊(Encounter)功能添加自定义表单。本文将详细介绍如何通过模块开发的方式,实现在就诊表单菜单中集成自定义表单的技术方案。
背景需求
OpenEMR作为一款开源的病历系统,其就诊管理模块允许医护人员记录患者就诊过程中的各类信息。系统默认提供了一系列标准表单,但在实际场景中,不同机构往往需要根据自身业务特点添加专属表单。
传统做法是直接修改核心代码,但这会导致升级困难、维护成本高等问题。更好的解决方案是通过模块化开发实现功能扩展。
技术实现方案
表单加载机制分析
OpenEMR的表单加载流程主要涉及以下几个关键环节:
- 系统在渲染就诊页面时,会调用
load_form函数获取可用表单列表 - 默认情况下,系统只会加载核心表单目录中的表单定义
- 表单菜单的生成基于这些加载的表单定义
模块化集成方案
要实现模块表单的集成,需要在load_form逻辑中增加模块目录的扫描功能。具体实现要点包括:
- 钩子函数注册:在模块初始化时注册表单加载钩子
- 目录扫描扩展:修改表单加载逻辑,使其同时扫描模块目录下的表单定义
- 路径解析处理:正确处理模块表单的路径引用问题
实现示例代码
以下是实现这一功能的核心代码逻辑:
// 在模块初始化函数中注册钩子
function mymodule_init() {
$hooks = array(
'load_form' => 'mymodule_add_custom_forms'
);
return $hooks;
}
// 自定义表单加载处理函数
function mymodule_add_custom_forms($form_id, $form_dir) {
// 检查是否为模块表单
if (strpos($form_id, 'mymodule_') === 0) {
// 解析模块表单路径
$module_path = $GLOBALS['srcdir']."/../modules/mymodule/forms/";
$form_file = $module_path.$form_id.".php";
if (file_exists($form_file)) {
include_once($form_file);
return true;
}
}
return false;
}
注意事项
- 命名规范:建议为模块表单添加特定前缀,避免与核心表单冲突
- 权限控制:确保模块表单遵循OpenEMR的权限管理体系
- 数据存储:模块表单数据应存储在独立的数据库表中,或使用系统提供的扩展机制
- 多语言支持:如需国际化,应遵循OpenEMR的多语言实现规范
最佳实践建议
- 在模块目录下创建专门的
forms子目录存放表单定义 - 表单实现应继承OpenEMR的基础表单类,确保一致性
- 为每个表单添加详细的文档说明
- 在模块卸载时提供数据清理选项
总结
通过OpenEMR的模块机制扩展就诊表单功能,既能满足定制化需求,又能保持系统的可维护性和可升级性。开发者应充分利用系统的钩子机制,遵循模块开发规范,实现与核心系统的无缝集成。这种方案特别适合需要长期维护的信息化项目,能够有效降低技术债务,提高开发效率。
随着OpenEMR生态系统的不断完善,模块化开发将成为信息系统定制的主要方式,掌握相关技术对信息化开发者至关重要。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
暂无简介
Dart
671
155
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
660
309
Ascend Extension for PyTorch
Python
220
236
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.84 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322