广州医科大学附属医院专科平台信息化建设项目.docx
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广州医科大学附属医院专科平台信息化建设项目
广州医科大学附属医院专科平台信息化建设项目
采购需求
一、项目背景
建设高水平医科大学离不开高水平附属医院的建设，高水平附属医院的建设离不开特色重点临床学科的建设，本项目主要加强附属第一医院的呼吸类疾病和附属脑科医院的精神类疾病科研信息化建设。
目前广州医科大学附属第一医院的临床诊疗系统有HIS+EMR（12TB）、LIS（2TB）、PACS（60TB），但各个系统间未进行集成，各临床信息分散。
在呼吸疾病方面，仅有肺癌、慢性阻塞性肺疾病电子结构化科研住院病历，专科信息化不足，表现在呼吸重症、呼吸病理、呼吸内窥镜、肺功能、支气管扩张症、慢性咳嗽、生物资源等方面。
尽管有优势病种（慢性阻塞性肺疾病）规范化管理规范及国家呼吸疾病临床研究中心体系，但配套的全国多中心信息化平台缺乏。
“BigData”大数据时代的到来已经毋庸置疑，国办发〔2016〕47号《国务院办公厅关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》，明确提出：
推进健康医疗临床和科研大数据应用，培育健康医疗大数据应用新业态；加强健康医疗海量数据存储清洗、分析挖掘、安全隐私保护等关键技术攻关；积极鼓励社会力量创新发展健康医疗业务，促进健康医疗业务与大数据技术深度融合，加快构建健康医疗大数据产业链，不断推进健康医疗与养生、养老、家政等服务业协同发展。
在呼吸专科领域，广州医科大学附属第一医院已连续6年全国排名第一。
此外，广州医科大学附属第一医院国家呼吸系统疾病临床医学研究中心于2013年8月获批成立，联合浙江大学医学院附属第二医院、复旦大学附属中山医院、四川大学华西医院、华中科技大学同济医学院附属同济医院、贵州省人民医院、中南大学湘雅医院、中国人民解放军第三军医大学附属新桥医院等核心单位以及覆盖全国的网络单位，建立了包括中心、核心成员和网络成员的三级临床研究协同创新网络，覆盖1000多家医疗机构和单位。
广州医科大学附属第一医院将肩负时代重任，积极发挥重点学科优势，开展及完善呼吸领域的信息化建设。
广州医科大学附属脑科医院是华南地区精神疾病诊疗与研究中心，广州市公共精神卫生服务指导单位。
科研方面，目前承担了14项国家级科研项目，15项省部级科研项目以及30余项其他科研项目。
随着脑科医院就诊患者日益增多，在日常医疗和科研工作中，临床科室医生每天会经手大量患者的治疗工作，而这些治疗，会涉及大量的临床和影像资料。
收集、整理这些资料，需要耗费大量的精力和事件，目前如能做到资料收集标准化已经非常困难，尚不说后期的分析和统计工作，这一情况对这些资料的长期积累和研究工作的延续造成了很大的困难。
二、建设目标
长期以来，医院的临床诊疗数据整合转化成大数据平台建设欠缺，临床数据资源没有得到有效的规范化管理和深层分析，导致研究成果产出率和临床应用转化率低。
针对此情况，广州医科大学附属第一医院拟集成现有医疗信息化系统（HIS、EMR、LIS、PACS），建立大容量、高通量、可扩展、易维护的大数据中心，并完善呼吸疾病专科数据（呼吸重症、呼吸内镜、呼吸病理、肺功能、慢性咳嗽、支气管扩张、生物资源等），以满足医院工作人员对临床医疗、科学研究、教学交流的实际需要。
利用呼吸领域国家级临床医学研究中心及龙头学科的优势，筹划以慢性阻塞性肺疾病为切入点，构建全国呼吸慢性病规范化管理平台，也为后继其他呼吸系统疾病（支气管哮喘、肺癌、间质性肺疾病等）的规范化管理平台建设提供借鉴。
广州医科大学附属脑科医院在精神类疾病方面，实现精神疾病临床数据的自动采集，提高临床研究数据收集效率，促进精神疾病临床研究成果的产出，以便更好的指导临床诊疗，同时建立专科专病的数据体系，实现科研数据的结构化、标准化、规范化。
三、建设原则
1.安全性原则
系统以完全脱敏的形式存储数据，对外展示及系统内容处理都应基于脱敏数据层次之上进一步封装的数据。
除此之外，系统在部署和集成方面也应进行加密的处理。
保证系统数据处理的一致性，保证病人隐私信息和临床试验数据不被非法侵用和修改伪造，保证数据不因意外情况丢失和损坏。
确保系统不被非授权用户侵入，数据不丢失，传输时数据不被非法获取、篡改，确认对使用者、发送和接收者的身份等。
系统中所有的重要操作应留有痕迹，以规范管理。
按照每个用户所在的岗位和所需完成的业务，由系统管理员分配权限，每个用户只能看到本人所允许和应该看到的信息。
同时，系统的集成也应采用加密的技术，保证当前系统与其他系统之间业务不干涉，保障代码安全性。
2.准确性原则
在项目前期，通过周密的系统调研和分析，确保对业务要求的正确理解；通过规范的项目管理和严密的系统测试，保证系统业务处理的准确性。
同时，在应用系统的设计和实现中，应提供多种核查、审计手段，进一步保证系统处理的准确性。
支持一致性数据模型，保证数据的一致性，完整性。
3.可靠性原则
本系统在设计时应充分考虑对可靠性的要求，采用多种高可靠、高可用性技术以使系统能够保证高可靠性，尤其是保证关键业务的连续不间断运作和对非正常情况的可靠处理。
系统应支持提供7*24小时的连续运行。
4.可扩展性原则
为适应医院频繁的业务流程重组以及医疗政策和市场的变化，系统的设计应具备灵活、快速、便捷的构建技术和能力。
系统应有很好的可扩展性，在对整体框架不变的情况下，变得更加定制化，对于功能上的调整能做到“随心所欲”，适应医院未来业务要求。
在设计上，既满足界面上的可扩展性，也满足实现逻辑的可扩展性，保证接口的未来可对接。
5.易操作性原则
系统人机界面友好、直观、清楚、统一，提供筛选条件工具供用户选择，免去繁琐费时的手工输入，既简化操作，提高软件的可用性，又保证数据的一致性。
四、建设内容一览表
序号
系统名称
数量、单位
定制开发参数简要说明
呼吸类平台
1
呼吸疾病数据仓库
1套
汇集广州医科大学附属第一医院的呼吸系统疾病临床数据（HIS、LIS、PACS、EMR等），构建带有疾病特点的专科数据仓库
2
呼吸重症临床信息系统
1套
系统平台性升级，新增呼吸重症疾病规范化管理模块、呼吸重症诊疗监测与疗效评估模块、临床科研与统计分析模块
3
呼吸内镜影像信息系统
1套
基于云存储架构，建立呼吸内镜云存储、中心网络系统、结构化的内镜检查报告单、支气管各病种结构化的病历和病种知识库（
4
呼吸病理信息管理系统
1套
针对广医一院的广州呼吸健康研究院开展呼吸病理的流程管理、质控管理、图文分析等
5
肺功能规范化管理及质控系统
1套
建立肺功能规范化管理系统及多中心肺功能质控系统，对接医院临床诊疗系统
6
慢性咳嗽信息管理系统
1套
在平台统一架构下，构建慢性咳嗽患者临床科研信息的创建、存储、导出、分析、筛选等功能
7
支气管扩张患者登记数据系统
1套
为支气管扩张症临床数据采集提供标准化管理模式，可充分利用平台数据仓库已有的支气管扩张症临床数据
8
生物资源临床信息系统
1套
实现生物样本资源库跟临床信息资源的对接
9
呼吸慢性病规范化管理平台
1套
建立以规范化数据和规范化业务流程为基础的慢性阻塞性肺疾管理规范体系和业务平台。
10
呼吸慢性病临床科研数据挖掘系统
1套
针对呼吸慢性病临床科研开发专门的大数据分析及展示工具
11
多中心呼吸慢性病管理门户
1套
针对国家呼吸系统疾病临床医学研究中心的核心单位及网络单位等慢阻肺示范的多中心呼吸慢性病规范化管理
12
呼吸慢性病多中心非结构化信息处理系统
1套
开发慢阻肺示范的呼吸慢性病数据分析工具，处理病历中主诉、现病史、检查报告等相关非结构化文本数据
精神类平台
1
精神疾病数据仓库
1套
汇集附属脑科医院的精神统疾病临床数据，包括患者基本信息（姓名、年龄、性别等），诊断信息（术前、术后），治疗信息，检验信息（验血、标本等），随访信息、诊断量表、影像资料等，构建带有疾病特点的专科数据仓库。
2
精神疾病临床研究数据挖掘系统
1套
针对精神疾病临床科研数据开发专门的数据检索工具，进行多条件交叉检索、二次检索，数据库内所有已定义的医学变量都可以成为检索条件，并可以将检索结果导出至SPSS或者SAS等统计分析软件。
3
精神疾病临床研究数据统计分析系统
1套
针对精神疾病临床科研数据开发专门的统计分析工具，实现数据库内数据的图形化统计与分析，生成柱状图、饼状图、曲线图等。
并可以将相关统计图形下载。
便于进行数据挖掘
4
精神疾病智能随访系统
1套
实现数据库进行科研随访的日程安排、记录与自动提醒功能，实现随访信息记录数据化，智能化.
5
精神疾病短信提醒同步系统
1套
数据库根据记录的患者手机号码，可以根据事先设定好的条件与短信内容，自动给患者发出短信，并将患者回复的内容存入数据库内。
6
精神疾病自动报告系统
1套
实现自动生成word格式检测报告，方便数据汇总，及生成患者电子病历，可定制报告模板。
五、具体需求
（一）对系统设计要求
Ø总体架构设计要求
整个系统应具备可扩展性，在系统投入运行后，可按照实施效果，方便地更改系统架构，集成和去除组件服务，即可达到扩展平台的存储空间、扩展平台处理数据的吞吐量、增加平台的功能模块的目的。
整个架构应能承载TB级数据处理，实现大容量、高通量、可扩展、易维护的大数据系统，支撑对海量病历数据的快速分析以及增量病历数据的实时分析，挖掘出症状、疾病、检验检查、诊疗方案等的相关性和特异性。
利用大数据技术在数据底层完成多源、结构和非结构数据的清洗、脱敏、结构化、标准化，使得医院能够一统原先分裂的医疗数据，形成数据的互联互通。
Ø信息系统安全要求
按照国标GB-T22240-2008《信息系统安全等级保护定级指南》和卫生部《卫生行业信息安全等级保护工作的指导意见》（卫办发（2011）85号）文件精神和等级划分的原则，参照国家信息安全等级保护二级技术标准制定信息系统安全方案。
Ø接口要求
要求关联广州医科大学附属第一医院中存储及处理医疗数据的业务系统，包括HIS、LIS、PACS、EMR,从上述系统中读取患者基本信息、电子病历、医嘱、检查、检验及医疗费用等医疗数据，以标准形式存储或进行交互操作；
要求在设定的抽取计划中规定的时间，通过上述系统的数据库视图读取数据，不影响医院原有业务系统运作；抽取数据为与给定临床应用、教学和科学研究课题相关的医疗数据，包括文本数据及图像、声音、视频等多媒体数据。
Ø标准的遵从
系统应支持ICD10疾病诊断字典、SNOMED医疗术语字典、支持XML输出标准、HL7接口、DICOM等，参考CDISC，可自定义相关医学变量的标准，使之可以兼容未来医疗大数据的国内或国际标准。
Ø性能要求
1.用户使用类性能需求:
用户业务操作互动类，响应时间应在1-3秒
用户普通查询统计类，响应时间应在5-10秒，
复杂报表及大数据量分析类，响应时间应在15-30分钟
2.数据交换类性能需求
实时数据交换类，响应时间应在1-3秒，
小时级间隔数据交换类，响应时间应在5-15分钟，
每天/每月数据交换类，响应时间应在3-5小时
（二）呼吸类平台建设功能需求
1.呼吸疾病数据仓库
搭建呼吸疾病数据仓库，集成医院现有业务系统，包括HIS、EMR、LIS、PACS中的临床诊疗信息，构建与疾病相关的科研数据仓库（或数据集市），同时开发可灵活自定义的数据表单定制化工具，供临床或基础科研人员采集科研所需的随访记录数据。
1.1.基础大数据中心
（1）数据采集
创建基础大数据中心与医院现有各个业务系统，包括HIS、EMR、LIS、PACS等业务系统之间的多种接口方式（网口、串口等），要求数据采集准确、及时、可靠。
支持多种异质数据来源的数据抽取，包括SQL、Oracle、XML、Excel、Text,使用.NET、OLEDB、ODBC等；
支持通过Webservice方式对数据进行抽取；
支持通过XML方式对数据进行抽取；
支持通过视图方式对数据进行抽取；
支持每天定期对业务系统中新增数据进行自动抽取；
要求对数据的自动抽取不影响医院其他业务系统的正常运行；
预留与未来系统的接口，保障系统的可扩展性；
支持对自动抽取和数据录入的数据进行清洗操作，保证数据的准确性；
支持对清洗后的数据进行转换操作，保证数据的一致性；
支持在数据清洗过程中设置数据有效值检验机制与重复值检查机制；
提供数据衍生功能。
即可根据业务系统中已有的信息，或者人工录入的信息，平台可自动根据计算规则计算出新的信息；
提供基础的转换规则，包括数据类型转换、数据表示方法转换、命令转换、数据筛选等，根据这些规则指导对抽取的数据进行转换；
支持数据成批进行转换处理，提高数据转换的高效率；
支持对增量更新数据进行封包设计；
支持利用数据源中数据库的日志文件判别要更新的数据；
支持内置内存库，可进行数据备份，为平台提供有效的数据安全存储策略；
提供存储数据检索功能，有利于对数据采集与交换的分析。
（2）数据抽取过程监控
对每个数据从业务系统中进行抽取，并经过数据处理最终进行存储的整个环节进行监控（需提供所投产品软件厂家的软件著作权证书），应满足：
支持记录每次数据采集与处理程序，包括该程序的名称、程序包文件、状态等；
支持对所有的数据采集与处理程序进行查询；
支持对数据采集与处理程序进行各种编辑，包括修改、删除等；
支持自定义设置采集程序实施的运行，包括运行有效时间、周期，或者制定日期等；
支持查看近期的数据采集与处理程序目录；
（3）数据录入
提供数据补录界面，支持人工采集数据方式进行数据采集，保证数据的健全性；
制定相关的数据录入模板，减少开发人员参与；
数据录入模板可自定义配置，提高模板设置的灵活性；（需提供所投产品软件厂家的相应软件界面截图）
对数据录入模板进行管理，包括各种编辑功能，且对模板版本进行管理；
数据的录入、修改和删除，保留有日志记录，提供审计和复原；
（4）患者主索引（EMPI）
支持在特定域范围内为每个患者分配身份标识并保持其唯一性编码；
支持个人身份识别匹配方法，如UID、生物特征识别或PID匹配和合并；
支持以窗口标识信息匹配，可进行人工检验和匹配，对来源不同业务系统的患者信息进行匹配；
（5）★数据集成
支持异构数据源定义，指定异构数据资源的规范，各类业务数据的结构、类型，以及业务数据的来源；
支持数据的校验、来源追溯、日志追踪等功能，确保数据的完整性和一致性；
支持在数据清洗过程中，利用脱敏技术保证患者的隐私安全；
支持对抽取的数据进行数据校验和数据监控；
支持数据的审核，防止脏数据和重复数据的产生；
支持数据的日志查看，方便管理员追踪并保障数据的准确和安全；
（6）数据元/数据集的公共属性管理
数据元为组成表结构的基础字段；数据集为一堆数据元组成的表，数据元和数据集是最基础的数据规范准绳，对数据元/数据集的公共属性进行管理，可避免数据元、数据集的字段重复。
要求：
支持对数据元或数据集的公共属性管理；
支持对数据元或数据集的公共属性维护，如进行信息增加、修改、删除等；
提供数据查询操作，支持提供单条件或多条件组合查询；
要求数据元/数据集的公共属性应遵循国家、广东省、广州市的标准；
（7）元数据管理
元数据是数据管理功能的基本，是提供数据追溯的最基本单位，数据中心的建立均依赖标准的元数据（需提供所投产品软件厂家的软件著作权证书），要求：
提供对元数据基本信息录入；
支持对元数据的信息维护，如元数据的创建、审核、状态等；
在创建元数据时，支持对关联公共属性、关联数据集的设置；
支持对数据元分类的维护；
支持对元数据进行CRUD操作；
要求只有经过审核后的元数据才能进行批量操作；
提供元数据查询，支持单条件或多条件组合的方式查询元数据详细信息；
支持审核人在登录元数据管理模块后，即能查看到需审核的元数据信息请求；
支持上传EXCEL、PDF等格式文件；
要求元数据应遵循国家、广东省、广州市的标准；
（8）值域代码管理
值域代码的管理即标准字典表，应满足：
提供对值域代码基本信息的录入，包括类别、元数据类型、标准号、标准名称、标准出处等；
支持对至于代码基本的信息维护，如对信息进行修改、删除、增加等；
支持对字段数据进行CRUD操作；
支持标准对照功能；
（9）数据集管理
数据集管理为对搭建的表结构进行管理，是提供数据追溯的最基本单位。
要求：
支持对数据集的基本信息录入，包括数据集标识符、数据集名称、特征数据源等；
支持对数据集的信息维护，包括数据集的基本信息维护、创建人信息、审核人信息、审核状态等；
要求只有经过审核的数据集才能对其进行利用；
支持以勾选的方式，通过对数据元、表字段、业务系统来源等多条件组合的选择结果，自动生成关联数据元；（需提供所投产品软件厂家的相应软件界面截图）
支持对字段数据进行CRUD操作；
当创建的字段与数据元管理进行关联时，要求关联的元数据必须是标准的，否则将予以报错；
支持将数据集的创建与元数据进行管理；
提供数据集查询，支持单条件或多条件组合的方式对查询数据集的基本信息。
（10）数据质量校验
支持数据监控功能，对数据集成的结果进行监控，如可对数据数量和内容进行分析，检验数据记录是否正常；
支持数据集成日志记录和查看功能，通过日志可查看数据是否异常等信息；（需提供所投产品软件厂家的相应软件界面截图）
支持日志的分析功能，统计生成日志概要信息；
支持日志分级提醒功能，发生异常日志可主动通过短信、邮件等推送；
支持错误数据处理程序，对出现问题的数据进行重新采集和汇总。
（11）数据展示
应利用可视化工具提供丰富的图表展示，提高结果的可读性（需提供所投产品软件厂家的软件著作权证书），要求：
基于已有数据表和设定的条件，能快速建立分析图。
包含常用图形，如柱形图，横条图，折线图，圆饼图，区域图，点图，泡泡图，XY散布图，XY散布泡泡图，雷达图等。
有常用统计分析公式：
如同比，环比，占比，基于时间序列的递移加总、递移平均等，可供医院使用部门进行对比分析。
能任意交换行列轴上的角度，可供多维分析。
（12）数据安全管理
提供数据审核机制，数据提交后需进行审核的流程，并生成审核日志，以作为审计的证据；
支持历史数据的查看和管理功能；
提供数据安全管理工具；
支持防火墙，定义严格的网络通信规则，杜绝网络攻击和越权操作；
支持加密压缩组件，对密码等敏感信息进行加密，采用特有算法对数据进行压缩；
支持安全审计功能；
支持远程监管功能。
（13）标准数据中心
提供标准资源库，包括各个业务系统（HIS、EMR、LIS、PACS）中各类标准信息，如病人基础信息、诊疗、检验检查、影像等信息；
支持标准数据字典管理，为数据提供医疗信息的统一标准；
支持标准数据库的对照，与标准化数据进行对照匹配；
支持数据检索功能，提供灵活并以良好的访问界面进行数据检索操作；
（14）数据门户
提供统一的数据管理门户，实现数据统一的入口；
支持用户权限设置、用户认证等功能；
支持用户类型的定义功能，实现对各类型用户进行管理；
提供用户日志功能，方便管理人员对访问日志进行管理；
需提供所投产品软件厂家的软件著作权证书。
1.2.自然语言智能处理
（1）自然语言处理
支持将非结构化文本数据通过分词等方式，映射到通用数据模型中，与数据建立映射管理，解决将非结构化文本数据转换成标准的结构化数据难题；
支持基于机器学习和深度学习算法的医学实体名识别，精度应>=90%；
提供人工标注功能，为学习模型提供测试和训练途径，提高模型准确性；
提供实体管理功能，并可将各实体进行关联。
（2）医学术语库
支持医学本体库以及术语库的建立和管理功能；
支持各种医学术语的相互整合统一；
提供术语库接口，实现不同系统之间的术语共享；
支持国内外已颁发的相关医学标准，如ICD9/10、SNOMED、DICOM等；
支持从各类文献、数字医学库中提取相关信息，通过自然语言处理，抽取术语名实体；
提供审核程序，需经过审核后收录入术语库中；
支持同义词和子概念的管理功能。
（3）统一抽取模型
提供统一的抽取模型，对医院病历包括文本病例、结构化、半结构化病历进行统一模型的抽取；
支持基于统一模型，结合术语库，对非结构化临床数据中关键信息进行自动抽取；
支持抽取后的数据存储为结构化信息统一存储至数据中心。
1.3.智能电子病历检索
（1）智能电子病历检索
基于国际先进的全文检索、分词程序和思想，实现对与医院信息化应用系统的快速交互；
基于医学术语库中同义词对语义检索功能扩展；
支持灵活的关键字、表达式等进行智能检索服务；
支持全库检索，在整个系统范围内，建立搜索的索引；
支持快速而准确的定位到搜索关键字对应的内容中；
支持包括结构化、非结构化数据的检索；
支持展现病人脱敏后的基本信息、疾病、用药、就诊等相关信息；
（2）数据交互与共享平台
支持统一结构化、半结构化和非结构化的数据访问接口，实现数据交互与共享；
支持通过中间库或Webservice等方式与其它系统（如呼吸重症临床信息平台、呼吸内窥影像平台、慢性咳嗽信息管理平台、呼吸病理信息管理平台等）进行数据交互；
支持统一数据标准转换服务，确保数据的统一标准；
2.呼吸重症临床信息系统
2.1.数据采集
系统可以通过多种接口方式（网口、串口等）自动采集重症医学科监护仪、呼吸机、血气分析仪、输液泵、CRRT等床边设备数据，要求数据采集准确、及时、可靠。
对无法提供数据接口的设备可以采取手工输入。
支持实时采集并同屏显示多个床的病人生命体征、支持实时采集监护仪心电、血氧等波形数据。
支持集成迈瑞监护中央站的功能、支持采集迈瑞监护仪、呼吸机的波形数据，支持采集MaquetServo-I呼吸机的波形数据、支持采集哈密尔顿G系列呼吸机的波形数据。
支持对迈瑞输液泵系统的中央站集成和医嘱的下发。
2.2.护理模块
护理门户：
系统分类显示整个病区或登录人分管病区的患者信息，显示内容包括患者基本信息、床位、主要监测与特殊治疗等信息。
支持界面显示信息按照科室特性进行配置。
系统可查询患者在本次入院期间的科室流转信息。
患者宣教：
系统能够提供不同种类的宣教单包括入院告知书、疾病指导、药物指导、检查检验指导、术前术后指导、出院康复指导等。
选择不同宣教单自动弹出对应内容。
护理计划：
根据专科患者常见症状和护理目标配置相应的护理计划，同时能自动根据计划内容设置提醒。
护理交接班：
对当班护士工作进行交接和确认，包括患者基本信息、病情、主要治疗、护理要点等内容，系统可对特殊情况患者进行备注和描述，便于接班人员进行查看。
可通过甘特图的方式，显示微量泵和输液泵的泵速变化、暂停、快推和结束全过程。
医嘱处理：
提取医嘱、医嘱处理、观察项维护、医嘱交接。
形成电子医嘱执行单，客观记录治疗过程，全程跟踪医嘱的执行情况。
支持PDA执行、审核用药
护理相关记录单：
电子化ICU各类常用护理记录单，记录单上的患者生命体征数据可实时自动采集，对于无法提供数据接口的设备可以采取手工输入，表单可汇总和打印。
护理评估单：
电子化ICU各类常用护理评估单，ICU常用护理评估项包括皮肤、镇静、GCS、CPOT、跌倒评估、压疮评估等；系统可评估患者皮肤、压疮等护理状况，支持评估参数自动提取、自动计算功能并提供多次评分趋势图；在护理模块可以查询医生对同一患者所做的患者评估。
护理措施：
系统支持按ICU排班表来记录和生成各类护理记
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