OpenEMR中FHIR LForms升级与表单样式优化实践
背景介绍
OpenEMR作为一款开源的电子病历系统,近期对其FHIR LForms组件进行了重要升级,从旧版本更新至v36.3.3。这次升级不仅解决了表单渲染中的竞态条件问题,还对表单的视觉呈现进行了全面优化,包括字体样式、大小调整以及支持深色/浅色主题切换。
技术升级要点
LForms版本升级
项目团队将FHIR LForms从原有版本升级至v36.3.3,这一版本带来了多项性能改进和功能增强。值得注意的是,在v33.3.0版本中,LForms对布尔类型组件的设计进行了变更,将其从滑动开关改为三个单选按钮(是/否/未回答),这一改动虽然影响了部分现有表单的交互方式,但为了保持与上游项目的同步,OpenEMR选择接受这一变更而非维护独立分支。
表单样式优化
-
主题支持:实现了深色和浅色主题的自动适配,当系统全局主题设置为深色时,LForms也会自动切换为深色主题,其他情况则默认使用浅色主题。
-
视觉改进:
- 调整了字体样式和大小,提高表单可读性
- 优化了表单元素的间距和布局
- 增加了表单引导线显示功能,帮助用户理解复杂的嵌套结构
-
响应式设计:考虑将表单容器从固定宽度(container-xl)改为流体宽度(container-fluid),以更好地利用屏幕空间,特别是对于内容丰富的长表单。
功能增强
-
表单验证:在患者门户中实施了强制完成验证,患者必须完成所有必填字段才能提交表单审阅,但仍可随时保存为草稿。
-
操作按钮布局:在长表单的顶部和底部都添加了保存/取消按钮,减少用户滚动操作。
-
配置管理:新增了Questionnaires配置模块,管理员可以在全局设置中控制表单样式选项。
技术实现细节
项目团队对LForms的样式表进行了重构,将自定义样式与核心样式分离,便于后续维护。样式表路径位于interface/forms/questionnaire_assessments/lform_webcomponents.php,开发者可以方便地扩展和修改。
对于表单构建工具,团队评估了NLM提供的最新Form Builder工具,考虑将其集成到系统中以简化表单创建流程。
用户体验改进
-
必填项提示:清晰地标记必填字段,帮助用户准确完成表单。
-
多级嵌套支持:优化了复杂表单的渲染,支持多达四级的嵌套结构。
-
表单摘要:改进了表单提交后的摘要显示,确保评分和关键信息正确呈现。
开发路线图
未来计划包括:
- 与临床决策支持系统(CDR)深度集成
- 增强表单数据分析能力
- 完善门户配置选项,优化工作流程
- 开发更智能的表单评估功能
总结
这次OpenEMR对FHIR LForms的升级和优化,不仅提升了系统性能,也显著改善了用户体验。通过支持响应式设计、主题切换和增强的表单功能,使OpenEMR在电子病历表单处理方面达到了新的水平。这些改进为后续的临床决策支持和智能分析功能奠定了坚实基础。
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
AI内容魔方AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。03
Spark-Scilit-X1-13BFLYTEK Spark Scilit-X1-13B is based on the latest generation of iFLYTEK Foundation Model, and has been trained on multiple core tasks derived from scientific literature. As a large language model tailored for academic research scenarios, it has shown excellent performance in Paper Assisted Reading, Academic Translation, English Polishing, and Review Generation, aiming to provide efficient and accurate intelligent assistance for researchers, faculty members, and students.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile013
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00