高效医疗软件开发是一个复杂且多维的任务，需要综合考虑技术、业务需求、用户体验和合规性等多个方面。以下是一些建议，可以帮助您选择最适合您需求的医疗软件开发技术：
1. 选择合适的开发框架：
（1） 对于小型项目，可以选择如django或flask等轻量级框架，它们易于学习且快速部署。
（2） 对于中大型项目，可以考虑使用spring boot或node.js配合express框架，这些框架提供了更好的性能和可扩展性。
2. 考虑云服务与本地部署：
（1） 云服务如aws、azure和google cloud platform提供了弹性的计算资源和全球分布的数据存储，非常适合处理大规模数据和高并发请求。
（2） 本地部署则适合对性能要求极高的应用，如实时数据处理和高速交易系统。
3. 数据库选择：
（1） 根据数据类型和查询需求选择合适的关系型数据库，如mysql、postgresql或mongodb。
（2） 对于非结构化数据，可以采用nosql数据库，如mongodb或cassandra。
4. 微服务架构：
（1） 微服务架构可以将应用程序分解为独立的服务，每个服务负责一个特定的功能，这样有助于提高系统的可维护性和可扩展性。
（2） 但同时也要注意服务的通信问题，比如消息队列和事件总线的使用。
5. 安全性：
（1） 确保应用符合hipaa、gdpr等法规的要求，实施加密、访问控制等安全措施。
（2） 使用oauth 2.0等协议来管理用户认证和授权。
6. 数据集成与迁移：
（1） 使用etl工具如informatica或talend进行数据的抽取、转换和加载。
（2） 考虑使用api gateway来简化不同系统间的集成。
7. 人工智能与机器学习：
（1） 利用ai和ml模型来分析大数据，提供预测性分析和辅助决策支持。
（2） 注意隐私保护和数据治理，确保遵守相关的法律法规。
8. 测试与监控：
（1） 实施自动化测试，包括单元测试、集成测试和端到端测试。
（2） 使用监控工具来跟踪应用的性能和健康状况。
9. 持续集成/持续部署（ci/cd）：
（1） 使用ci/cd流程来自动化构建、测试和部署过程，提高开发效率。
（2） 考虑使用容器化技术，如docker，来提高部署的一致性和可移植性。
10. 文档与知识共享：
（1） 编写清晰的技术文档，帮助团队成员理解系统结构和代码。
（2） 使用版本控制系统如git来管理代码变更，并实现代码审查。
总之，在选择技术和工具时，重要的是要考虑到您的具体需求、团队的技能水平、预算限制以及长期发展规划。此外，与医疗行业的专家合作，了解他们的特定需求和最佳实践，也是至关重要的。
