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招标文件

郑州大学第二附属医院

疑难提升大数据平台建设项目

数据中心ODS

1 合格的投标商

合格的投标商除具备政府采购法第二十二条规定的条件外还应具备以下资格条件：

1）投标商必须是公司总部在中华人民共和国注册的非中外合资的企业、具有独立承担民事责任的能力；投标商必须提供完整的“企业三证”（包括营业执照、机构代码证和税务登记证）；

2）投标商必须以诚信为原则参加本次招标活动，保证所提供应标材料的真实性，参加政府采购活动前三年内，在经营活动中没有重大违法记录；

3）投标商须提供最近一期的审计报告或企业财务年报复印件；

4）投标商须提供企业近期依法缴纳税收的财务入账凭证复印件；

5）投标人须提供企业近期依法为员工缴纳社会保障资金的财务入账凭证复印件。

2 项目名称

郑州大学第二附属医院疑难提升大数据平台建设项目

3 单位基本情况

郑州大学第二附属医院创建于1952年，是一所学科设置齐全、技术力量雄厚、医疗设备先进的三级甲等综合医院，是河南省首批博士生培养点和博士后流动站，是医学人才培养的重要摇篮和基地之一。

医院为全年“无假日医院”，是国家药物临床试验机构；河南省医保、河南省新农村合作医疗、河南省大病救助、河南省异地就医、河南省直干部保健及郑州市医保等定点医疗机构。

医院位于郑州市中心位置，现有经八路综合院区、南阳路郑州大学眼耳鼻喉医院院区和郑州国际物流园区门诊部。位于郑州国际物流园区占地426亩的一个现代化、规模化、综合化的新院区正在加紧筹备中。开放床位2000张，职工2600余人，享受国务院特殊津贴专家、河南省优秀专家10余名，有包括河南省特聘教授、郑州大学特聘教授在内的教授、副教授300余人，博士生导师、硕士生导师140多人。医院所有临床专业均为硕士生培养点，内科、外科、妇产科、神经内科等学科为博士培养点。

医院具有明显的临床特色。重症医学入选国家疑难病症诊治能力提升工程；有泌尿外科学、精准医学、脑血管病学三个院士工作站。重症医学、心血管学、神经病学、内分泌病学、老年医学、呼吸病学、妇产科学入选河南省直机构医疗服务能力提升工程；产科学、生殖医学、妇科学、脑血管病学、神经病学、泌尿外科学、心血管外科学、重症肌无力、胸外科学、心电诊断学、心血管病学、消化病学、麻醉学、护理管理学、专科护理学等15个学科被河南省卫计委评为河南省医学重点学科;康复医学、肿瘤治疗学被评为河南省医学重点培育学科;脑血管病转化医学为河南省重点实验室，重点学科的数量在全省省级综合性医院中排名第三。胸外科、妇科、产科、神经外科、脑血管病、肿瘤内科、心血管内科、麻醉疼痛、内分泌、呼吸内科十个专业入选国家药物临床试验机构资格认定。重症医学、生殖医学、微创医学和介入治疗等均居省内领先水平。医院开展的多项医疗技术在省内、甚至国内独具优势，如无痛胃镜和无痛肠镜诊疗技术，电子宫腔镜和3D电子腹腔镜治疗妇科疾病，重症监护ECMO技术，消化内镜隧道技术切除肿瘤，微创手术治疗食管癌、颅脑疾病，心脏不停跳冠脉搭桥，心脏和肿瘤的介入治疗，非体外循环下全胸腹主动脉置换技术，主动脉夹层诊治技术，产科的无保护接生技术，手术治疗重症肌无力和癫痫，等离子汽化电切治疗前列腺疾病，输尿管软镜技术治疗泌尿系结石，产瘫的手术治疗，心血管康复体外反搏治疗，脊柱外科、人工髋膝关节置换，FFR指导下的支架置入技术，气道硅酮支架植入，纤维支气管镜和胸腔镜诊治肺部疾病，超声乳化治疗白内障等。

医院拥有雄厚的科研及教学实力。是国家全科医生临床培养基地、国家卫计委临床药理实验研究基地、全国首批四级妇科内镜手术培训基地、中国初级创伤救治国家级培训基地、中国食管心脏电生理技术中心，中国残联康复人才培养基地等，并当选为中国临床营养联盟副秘书长单位、中国妇产科联盟常务理事单位等。设有河南省卫生厅肝病防治重点实验室、河南省子宫颈癌防治中心、河南省泌尿系结石诊治中心、河南省高血压研究会以及郑州大学消化疾病、胸腔疾病、脑血管病、神经疾病、神经生物学、医学微生态学、医学生物工程、泌尿外科等科研诊疗研究所。一些在省内甚至国内颇有影响的医学期刊，如国家级《中国实用神经疾病杂志》、省级《胃肠病学和肝病学杂志》、《河南外科学杂志》以及SCIE期刊——《生命科学学报》（系郑州大学学报海外版）等编辑部均设在我院。是我省内为数不多的获准开展辅助生殖技术的医疗单位。

在社会各界的广泛关注和大力支持下，医院坚持“以病人为中心”的办院宗旨和“厚德博学精医济世”的医院院训，以“特色突出国内知名”为愿景，加快改革步伐，实行科学管理，注重行风教育，开展优质服务，积极引进国内外新技术、新项目，不断增强服务能力和水平，取得了丰硕的成果。近年来，医院先后获得全国“群众满意的卫生计生机构”、全国优质服务示范医院、全国卫生系统先进集体、全国医改创新奖、全国优质服务岗、河南省医改创新示范医院等荣誉称号，得到了社会各界的广泛认可与高度评价。

4 ‛项目需求4.1 数据整合利用需求4.1.1 数据统一管理需求

为了满足医院对数据应用的迫切需求，必须从数据存储的设计思路上进行改变。通过调研分析后认识到，完全依靠厂商按照医院实际需求调整数据结构和统一数据标准的想法是不切实际的，需要将当前“数出多源”向“数出一源”转变。所以当前数据应用的最基本前提既是：按照医院认可的一套数据标准，将需要的数据从各个业务系统中抽取出来，进行数据统一存储与应用。

在数据应用中，为了避免发生统计结果不准确的情况，医院需要统一数据统计口径和数据来源，临床数据中心应能够支持存储结构化数据和非结构化数据。

临床数据中心集成各业务系统数据（包括但不限于EMR、HMIS、PACS、LIS、输血管理等），实现符合国际和国内医疗行业标准、可扩展的临床数据中心。至少要能够具备如下功能：

1　数据中心存储临床数据，如：医护人员、患者、临床诊疗数据等信息，这些信息按不同内容不同方式存储于数据库内，以供上层应用调用，因此需要建立不同的多个数据库，临床数据中心应建成基础信息库、临床信息存储库、电子病历共享文档库等。

2　基础信息库将患者、医疗服务人员、机构、字典和术语进行注册，实现标准化管理。

3　信息数据库是针对患者诊疗信息的结构化数据并存储于数据库中，其数据标准遵循电子病历基本数据集标准。

4　共享文档库是符合卫生部电子病历共享文档规范和电子病历基本数据集标准的XML文档，应用于区域医疗信息共享与协同。

5　通过临床数据中心建设，形成医院的数据标准，包括数据共享接口规范、临床数据集规范、数据对外发布规范等等，使得未来引进和建设新的信息系统变得有章可依。

6　临床数据中心平台应具有高度的可扩展性，支撑医院业务向区域的延伸，实现跟各级各类区域卫生信息服务平台的接口整合和数据共享等。

4.1.2 便捷数据分析的需求

目前我们的数据分析的模式比较传统，主要依赖于各应用系统提供的报表，缺乏灵活可靠的工具支持各部门对数据“自助式”分析和利用。而且现有的各应用系统的查询报表工具无法处理海量的历史数据，也无法对数据进行多角度展现。医院数据中心决策支持平台是以医院已有信息系统为数据源，通过对已有数据的诊断、分析、报告，既提升了原有系统的效用，又为决策活动提供有力信息支持的软件系统，也是针对管理决策层应用需求的信息系统。

4.1.3 运营决策的业务需求

为了解决医院决策管理者当前获取数据支持困难，所看到的数据面狭窄，数据指标滞后的情况，医院希望建设运营决策支持系统，将成熟的报表工具体系引入医院。各个业务系统提供传统固定报表已经无法满足医院决策者和管理人员的工作需求，医院迫切需要能够准确、及时、可挖掘分析的决策支持系统，辅助医院的管理工作。数据汇总时存在不同系统科室名称、人员对应不上。诊断ICD 10编码、手术ICD 9编码不规范，病案统计、医疗质量分析无从下手。制作报表费时费力，工作量大。统计科、质控科等医疗管理部门大量使用数据，但是存在人工手动合并报表的情况，月末、季度末工作量大。

医院希望运营决策支持系统能够与数据中心进行对接，在技术允许的范畴内，将一些重要指标的统计速度和频率提高，为决策和管理者提供有力支持。医院希望应用移动、微信等新技术，将决策指标向手机端推送，为管理人员提供便利。

运营决策支持系统服务于院领导等决策层、职能科室和临床科室，细分为多角色驾驶舱，站在不同角色关注的管理指标和运营指标的角度，进行详细的数据分析展示。从医院数据中心获得应用系统数据，利用分析引擎对数据进行建模分析，利用数据仓库进行多维度、多形式的展示。系统应提高对医院信息大数据的综合利用,向医院不同管理部门提供运营管理、医疗管理所需要的关键数据分析，有效提高医院管理质量和服务质量,提高医院的决策水平和管理效率。

4.1.4 临床使用的需求

医院希望为临床工作者提供患者全信息展现，让工作在第一线的工作人员享受到信息化带来的便利，希望至少要集成患者基本信息、费用信息、医嘱信息、检验信息、检查信息、病历信息等内容。

临床医务人员需要在同一的界面中看到患者在门诊和住院的全量数据，这些数据来自目前院内的所有业务系统中，而且随着医院信息化的进程还在不断增加。

患者统一视图应提供可查询、浏览各医护文书、特护记录、辅诊检查资料的快捷方式，且界面以直观方式显示患者当前各生命体症（体温、脉搏、血压、呼吸）、检查检验、医嘱等患者重要的观察指标，并能以时间方式查询此前任意上述指标的情况、相互关系和趋势。在该集成视图中，各种电子病历数据的前后、因果关系一目了然，医护人员不仅可以观察患者的上述各类指标，从整体上把握其病情发展情况，还可以直观地查阅在病情不断变化的情况下，对患者所进行的各种处置护理情况，诊疗计划的制定、执行情况及其临床效果等等，同时也可以轻松地翻阅患者的历史病历数据，为下一阶段的诊疗工作提供参考信息。

4.1.5 科研的需求

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，并挖掘整理医疗知识图谱，分析症状、疾病、检验、检查、诊疗方案等的相关性和特异性，用以支撑大数据临床经验模型构建和指导医学实践，提高临床科研能力和学科建设水平，并实现智能鉴别诊断，智能推荐治疗方案。

利用大数据技术，从底层打通医院内多源异构系统，进而打通医联体各医院之间系统，实现海量数据管理；平台需要具有基于自然语言的病历数据搜索的功能。

平台要能够检索结构化数据，还需要对病历中非结构化文本信息进行标注和分析，对存在于病历文本中的大量非结构化信息的全文搜索操作，为医疗工作者的临床医疗和科研工作都提供便利。

4.1.6 医疗质量管理集成门户

医院质量管理是医院管理的核心，根据原卫生部《三级综合医院医疗质量管理与控制指标体系（2011 年版）》以及相关细则等规范，同时参照了国外JCI 评审要求，利用信息技术探索高效管理环节质量的手段，能全面、实施、全程监管环节质量中的关键性指标。系统通过事前预警、缺陷记录、修正反馈以及统计分析，可以准确、及时、客观地管理和量化环节质量的关键指标，实现事前控制。事后反馈、规范医疗行为，提高环节质量，从而促进整体医疗服务质量的提高。

5 项目建设内容

说明：以下各采购内容及功能要求，依据国家卫生健康委办公厅于2018年12月3日发布的《电子病历系统应用水平分级评价管理办法（试行）》和《电子病历系统应用水平分级评价标准（试行）》中的相关要求；同时依据国家卫生健康委员会规划与信息司及国家卫生健康委员会统计信息中心于2018年4月发布的《全国医院信息化建设标准与规范(试行)》中关于大数据治理、大数据挖掘分析等相关要求；还依据国家卫生计生委统计信息中心及国家卫生标准委员会信息标准专业委员会发布的《国家医疗健康信息医院信息互联互通标准化成熟度(医院信息互联互通)测评方案 (2017 年版)》中的有关要求编制。

项目清单及功能规格要求单位：套

序号

大类

小类

功能要求

数量

1.

医院医疗大数据中心

临床数据中心(CDR)

参考国际HL7 标准、《电子病历基本数据集》、《国家医疗健康信息医院卫生信息互联互通标准化成熟度测评方案》等标准与规范，将临床活动产生的所有数据进行通过ETL技术进行抽取、转换、清洗并转存到标准化的CDR数据模型中，形成按领域组织的、方便利用的临床数据集。通过开放服务提供外部系统调用和数据访问。

1

2.

运营数据中心(ODR)

参考国际HL7 标准、《卫生信息数据元目录》、《电子病历共享文档规范》、《国家医疗健康信息医院卫生信息互联互通标准化成熟度测评方案》等标准与规范，将管理活动产生的所有数据进行通过ETL技术进行抽取、转换、清洗并转存到标准化的ODR数据模型中，形成按领域组织的、方便利用的管理数据集。通过开放服务提供外部系统调用和数据访问。

1

3.

科研数据中心（RDR）

建设研究型科研专病数据库，数据涵盖科研各领域的数据，涉及领域包括基线数据、随访数据、研究对象、研究人员、课题数据、样本库数据、教学数据等，并以此数据库来支撑多中心研究工作的开展。通过开放服务提供外部系统调用和数据访问。

1

4.

重症医学病种库

重症医学病种库要求涵盖的数据领域包括但不限于：重症医学患者信息、检验信息、检查信息、病理信息、现病史、既往史、医嘱、生存质量表、预后情况及随访信息等。

1

5.

心血管病种库

心血管病种库要求涵盖的数据领域包括但不限于：心血管患者信息、检验信息、检查信息、病理信息、现病史、既往史、医嘱、生存质量表、预后情况及随访信息等。

1

6.

内分泌病种库

内分泌病种库要求涵盖的数据领域包括但不限于：内分泌患者信息、检验信息、检查信息、病理信息、现病史、既往史、医嘱、生存质量表、预后情况及随访信息等。

1

7.

呼吸病种库

呼吸病病种库要求涵盖的数据领域包括但不限于：呼吸病患者信息、检验信息、检查信息、病理信息、现病史、既往史、医嘱、生存质量表、预后情况及随访信息等。

1

8.

妇科病种库

妇科病病种库要求涵盖的数据领域包括但不限于：妇科病患者信息、检验信息、检查信息、病理信息、现病史、既往史、医嘱、生存质量表、预后情况及随访信息等。

1

9.

产科病种库

产科病病种库要求涵盖的数据领域包括但不限于：妇科病患者信息、检验信息、检查信息、病理信息、现病史、既往史、医嘱、生存质量表、预后情况及随访信息等。

1

10.

泌尿外科病种库

泌尿外科病种库要求涵盖的数据领域包括但不限于：泌尿外科患者信息、检验信息、检查信息、病理信息、现病史、既往史、医嘱、生存质量表、预后情况及随访信息等。

1

11.

脑血管病种库

脑血管病种库要求涵盖的数据领域包括但不限于：脑血管患者信息、检验信息、检查信息、病理信息、现病史、既往史、医嘱、生存质量表、预后情况及随访信息等。

1

12.

行业标准库

建立医学院统一的行业标准库，涵盖ICD10、SNOMED CT中英文版、LOINC标准、药品ATC标准及各类常规的行业标准字典，为数据归一化建立基础。

通过开放服务提供外部系统调用和数据访问。

1

13.

数据平台基础系统

智能化ETL系统

针对不同数据库类型开发管理对应的数据库引擎，如：Hbase引擎、Hive引擎、SQLServer引擎等。针对不同的数据抽取逻辑实现数据抽取组件的开发和配置, 如：输入输出组件，SQL执行器组件,合并组件等，以满足异构建的不种业务数据的智能化的ETL。

1

14.

元数据管理系统

涵盖元数据定义、元数据标签、元数据映射、生命周期及元数据血缘图谱。

1

15.

主数据管理系统

涵盖主数据构建、主数据映射、主数据版本管理、主数据订阅、主数据审核、主数据发布等功能。

1

16.

大数据监控门户系统

实现对大数据平台的数据量、数据采集、异常情况、数据引用量等进行实时监测的门户。方便医院进行大数据平台的管理及数据质量管理。

1

17.

应用基础系统

患者EMPI

构建全院级EMPI主索引，为患者提供连续诊疗服务。

1

18.

大数据可视化系统

通过大数据可视化工具为客户提供图表、报表的设计及各类数据可视化的控件，支持自定义的数据可视化实现。可建立基于传统关系型数据表、MPP等各类数据源的链接，可基于图于进行实时修改及更新，可以实现故事板的灵活构建。

1

19.

自然语言处理NLP系统

支持中文分词、词性标注、句法分析、依存关系及与SNOMED CT的映射。

实施服务包括对历史数据的非结构化数据的语义化处理与清洗，数据训练处理、培训等。

1

20.

基于大数据中心的应用

患者统一视图管理

患者统一视图是基于大数据中心进行数据的整合展现型应用，基于BS架构开发，可以嵌入到任何业务系统中，包括医生站、医技系统、手麻系统等。依赖于数据中心全量数据整合的优势，临床医生通过患者统一视图，不但可以查看当次就诊记录，而且可以对患者历次就诊记录进行回顾性查看，包括门诊和住院全部的就诊记录

1

21.

运营分析管理系统

医院运营分析系统是基于大数据中心进行数据的整合展现型应用，对医院运营相关的指标进行监控，从临床业务、效率分析、收入分析、疾病分析、手术分析、资源分析等几大维度，展开深入分析。并实现在移动端的应用。

1

22.

微信运营指标分析平台

方便医院管理层在手机微信端进行实时查阅医院的运营情况。监测医院实时门诊动态、住院动态，重点监测医院的业务量、医疗质量、医疗收入、患者负担、工作效率等各项运营指标。

1

23.

医疗质量管理系统

提供满足三级医院评审及医疗质量管理要求，进行医疗质量的监控与分析。

1

24.

基于大数据中心的大数据搜索系统

提供跨异构的大数据多条件复杂搜索，支撑模糊搜索、精确搜索、同义语、逻辑运算表达式及搜索结果导出。

1

25.

数据挖掘统计工具

正态性检验、均数的比较与检验、单样本与总体比较的t检验、两样本比较的t检验、多样本比较的方差分析、多样本方差齐性检验、频数的比较与检验、单向频数表、行X列表和卡方检验、相关分析、一般线性相关系数等基于R统计语言的43个医学统计算法。

1

26.

医护人员统一视图管理

全方位展现医院工作人员信息，实现在一个统一视图中了解员工资质技能、医疗质量、科研教学、职业轨迹、医德医风等相关数据，供管理人员全面、客观评价员工工作绩效，完善医师制度约束和激励机制的基础性工作。

1

27.

医院临床科研软件

单病种eCRF自定义配置，提供eCRF编辑器、元件库及元数据的映射及数据导出。随访计划及入出组管理，提供入出组策略及管理、随访计划安排及eCRF填写安排。科研数据制备，提供异常数据处理、空值数据处理、数据归一处理等功能。

1

28.

临床科研一体化平台

科研项目立项、伦理审批、经费管理、项目管理管理、成果管理等。

1

29.

科研临床数据标准化采集

临床数据标准化及嵌入式采集软件系统包括标准化数据采集平台、数据稽查平台、业务系统；标准化数据采集平台包括：入排标准配置模块、随访计划配置模块、科研元数据管理模块、科研病例管理模块、标准化维护模块、采集模块、服务接口模块、eCRF管理模块。数据采集方法为：医生工作站基于患者要随访的内容生成业务申请单及业务系统数据，再通过标准化池进行数据清洗转换，标准化处理后自动填充进eCRF管理模块的病种库。系统充分融合国内外生物医学领域标准编码和服务接口的条件下，对差异化的标准进行后台注释并整合为字典，对于不同的标准后台进行编译，再通过算法进行校正，缩小了误差，降低了偏倚率。

1

6 项目建设指标及能力要求

3

4

6.1 先进性

从医院的实际需求出发，对此次系统工程进行全面规划，采用现代化的理念和技术，对系统的设计做到合理化、科学化，达到低投资、高效益；建成系统先进、适应未来发展，并具有强大的发展潜力。并为医院的管理带来便利，提高工作效率，带来明显的经济和社会效益。

6.2 安全性

此次系统采用多种手段防止各种形式与途径的非法破坏，建立健全各种保证措施，使系统处于正常运行。并在应用层面提供对数据的保护，保护数据的完整性、保密性、抗抵赖性。

系统安全性应支持国家信息安全等级保护3级要求。支持病历数据访问日志审计功能、权限管理功能。

6.3 规范性

此次系统建设是一个规范综合性系统，需遵从所涉及业务的国际标准、国家标准及规范各项技术规定，做好系统的标准化设计与管理工作。

7 ‛项目建设主要参考标准项目建设标准及要求7.1 项目建设应遵从的规范标准

1) 医疗卫生行业及信息化政策法规

《医院信息系统基本功能规范》卫办发[2002]116号

《病历书写基本规范》

《电子病历应用管理规范（试行）》

《中医电子病历基本规范（试行）》

《卫生系统电子认证服务规范》

《临床检验结果共享系统互操作行规范》

《基于电子病历的医院信息平台建设技术解决方案》

《基于区域卫生信息平台的妇幼保健信息系统建设技术解决方案》

《医院会计制度》

《三级综合医院评审标准》

《妇幼保健信息系统基本功能规范》

《全国医院信息化建设标准与规范（试行）》

《电子病历系统功能应用水平分级评价方法及标准2018》

《国家医疗健康信息医院信息互联互通标准化成熟度(医院信息互联互通)测评方案(2017年版)》

2) 中国卫生信息数据标准

《国家卫生信息化标准基础框架》

《中国卫生信息标准基础数据集》

《中国医院信息基本数据集标准》

《卫生信息数据规范指南》

《电子病历基本架构与数据标准》

《全国儿童保健工作规范（试行）》

《妇幼年报填报说明及指标解释》

《妇幼保健信息系统基本数据集标准》

3) 国际医疗卫生数据标准

国际疾病分类ICD-9和ICD-10，其中ICD-9-CM是ICD-9在美国的临床修订版，ICD-9-CM更适合于临床的需要，是DRG分组的基础；

医学数字化影像通讯标准 DICOM3；

系统化医学名称—临床术语标准 SNOMED CT；

观测指标标识符逻辑命名和编码标准 LOINC；

医疗卫生领域信息交换标准 HL7 V3；

临床文档架构 CDA R2；

医疗企业集成规范 IHE。

4) 信息安全规范

《涉及国家秘密的信息系统分级保护管理办法》国保发（2005）16号

《涉及国家秘密的计算机信息系统安全保密方案设计指南》国家保密标准BMB23-2008

《涉及国家秘密的计算机信息系统分级保护测评指南》国家保密标准BMB22-2007

《涉及国家秘密的信息系统分级保护管理规范》国家保密标准BMB20-2007

《涉及国家秘密的信息系统工程建立规范》国家保密标准BMB18-2006

《涉及国家秘密的信息系统分级保护技术要求》国家保密标准BMB17-2006

《涉及国家秘密的信息系统安全隔离与信息交换产品技术要求》国家保密标准BMB16-2004

《涉及国家秘密的信息安全审计产品技术要求》国家保密标准BMB15-2004

《涉及国家秘密的计算机信息系统入侵检测产品安全技术要求》国家保密标准BMB13-2004

《涉及国家秘密的计算机信息系统漏洞扫描产品安全技术要求》国家保密标准BMB12-2004

《涉及国家秘密的计算机信息系统防火墙安全技术要求》国家保密标准BMB11-2004

《涉密信息设备使用现场的电磁泄漏发射防护要求》国家保密标准BMB5-2000

《电磁干扰器技术要求和测试方法》国家保密标准BMB4-2000

《使用现场的信息设备电磁泄漏发射检查测试方法和安全判据》国家保密标准BMB2-1998

《处理涉密信息的电磁屏蔽室的技术要求和测试方法》国家保密标准BMB3-1999

《计算机信息系统安全保护等级划分准则》GB17859-1999

7.2 ‛系统总体要求7.2.1 系统性能及框架要求7.2.1.1 总体性能要求

1) ▲ODS（Operational Data Store）库数据通过CDC（ Change Data Capture）等实时同步到数据中心：不少于20000条/秒；

2) 数据中心支持TB级别数据并发读：不少于10000条/秒；

3) 数据中心支持TB级别数据并发写：不少于5000条/秒；

4) 增量数据采集周期；不大于1次/5分钟；

5) 数据检索时间：数据查询响应时间不应超过5秒；

6) 数据统计时间：数据查询响应时间不应超过5秒；

7) 除特殊约定数量的系统之外，其他软件系统不限制用户、授权、设备数量。

7.2.1.2 技术架构要求

1) 数据中心需采用最新大数据相关技术，保证技术的先进性；

2) 要求有效保证数据冗余备份的同时，提供灵活的磁盘和机器横向扩展能力；

3) 要求使用分布式文件系统，对医院历史数据进行抽取和标化；

4) 要求使用分布式数据库，支持所有数据的分布式ddl操作；

5) 能够实时接入业务系统数据，利用强大的并行计算能力，对外提供快速响应的实时数据查询服务；

6) 将原来各个业务系统间数据调用，改造为统一从数据中心查询的方式，有效降低业务系统负担，提高数据访问速度；

7) 支持数据自动复制和备份功能，任意服务器宕机，不影响数据的完整性和一致性；

7.2.1.3 总体架构要求

数据中心通过数据采集、清洗、标准化等步骤，将全院业务系统数据进行集中存储，包括历史数据采集、实时增量数据采集，形成全院的全量、实时数据中心。数据中心建成后，一方面通过开放服务提供外部系统调用和数据访问，另一方面，依托于强大的分布式存储和计算能力，对临床和运营数据进行分析和计算，为运营管理和临床科研提供多种辅助应用。

1) 利用数据中心进行全量数据集中，消除信息孤岛，实现数据集中存储；

2) 数据中心的全量性，除临床相关数据外，对医院主要业务数据进行存储；

3) 关键数据需具备实时性；

4) 数据中心的需要保证数据和原始业务系统的一致性和准确性；

5) 数据中心中各类数据具备长期性，能够满足全量数据在线查询需求；

6) 通过图形化方式展现数据中心相关硬件实时状况；

7) 通过图形化方式展现数据中心数据结构、字典对照等标准化相关配置；

8) 提供患者统一视图，运营决策管理，临床辅助决策，医院质量监测,病历全文及临床海量数据检索，临床科研平台产品；

7.2.1.4 物理架构要求

1) 数据中心要求采用分布式的存储系统；

2) 采用PC服务器的堆叠方式，支持动态扩容，通过扩充服务器来增加存储空间和计算资源的横向扩展，不采用传统磁盘阵列方式；

3) 在数据中心之上配置应用服务器来实现各类应用服务，数据分析的需要；

4) 数据中心内部采用万兆交换机保证IO效率；

5) 应用系统通过千兆交换机接入核心网络；

7.2.1.5 技术路线

1) ▲数据中心采用分布式大数据平台、分布式文件系统，提供技术架构和论证材料；

2) ▲数据中心同时支持MPP 架构的分布式关系型数据库，提供高性能的查询服务和分布式DDL操作；

3) ▲支持CDC（Change Data Capture）等方式，对业务数据库不产生任何影响的情况下，数据实时同步到数据中心；

4) ▲支持可视化数据抽取方式，且数据抽取时支持数据源和目标源的动态适配和添加；

5) 支持列式数据库，实现高性能的查询功能；

6) 支持归并计算，实现高性能并行网格计算；

7) 支持内存计算，处理准实时数据；

8) 支持实时流处理，实现实时数据处理；

9) 支持任务自动迁移、重试和预测执行，不受计算节点故障影响；

10) 要求提供平台集群的安装部署服务，并提供相应的管理工具；

11) 支持异地双活模式；

12) 建议采用目前主流的分布式架构平台（CDH、HDP、Map-R、华为FusionInsight等）；

13) 建议提供分布式架构平台集群的安装部署服务，并提供相应的管理工具；

14) 对大容量数据预聚合支持Kylin OLAPCube分析；

15) Hadoop生态下的OLAP Cube支持MDX查询；

7.3 ‛系统功能要求7.3.1.1 历史数据采集服务

1) 提供历史数据镜像到复制库服务；

2) 提供医院当前业务系统调研和业务分析服务；

3) 提供当前在用业务系统历史数据抽取服务；

4) 提供历史数据清洗服务，过滤重复数据和无效数据；

5) 提供历史数据标准化服务，对历史数据进行规范化处理；

6) 提供历史数据抽取服务，且提供抽取速度控制和异常重试服务，单表最大写入速度不少于20000+/s.

7.3.1.2 实时数据采集服务

1) 实时数据要求通过OGG（Oracle GoldenGate）对各类数据库操作事件日志进行监控和同步，且实时发送到Kafka消息队列，下游使用Spark Streaming 对接Kafka,从而对各业务系统数据消费到HBase（大数据平台存储非关系数据库）和Hive,由HBase统一记录各个系统数据实时变更；

2) 使用二级索引表和读写协处理器，提高HBase在后期读写的性能，在此基础上给其他系统数据建模、指标计算、数据仓库建设等提供计算基础，完成数据的统一采集；

3) 通过智能化ETL工具对实时数据进行数据治理。

7.3.1.3 对外开放数据服务

1) 提供业务系统实时查询访问数据中心数据的功能；

2) 提供基于数据中心标准的Web-Service访问接口服务；

3) 提供基于数据中心标准的视图接口访问服务；

4) 提供数据中心的数据访问的授权、访问日志跟踪记录功能；

5) 提供数据访问的患者去标识化、隐私保护功能；

7.3.1.4 数据中心管理配置系统

数据中心管理配置系统提供对数据中心的管理、配置和维护功能，包括Hadoop集群的管理监控、数据采集核对、知识库维护等。为信息科和运维人员提供一个图形化的、易于操作的管理工具，方便前期的实施部署和后期的运维管理。

7.3.1.5 首页概览

1) 提供数据中心集群运行状况图表；

2) 提供数据中心硬件使用状况和预警信息；

3) 提供数据中心分类存储信息汇总及趋势；

7.3.1.6 平台监控

1) 提供分布式集群监控，硬件预警；

2) 提供数据存储条数、增长趋势等监控；

3) 提供外部系统调用记录查看和趋势功能；

4) 提供按照数据分类查看、监控数据变化功能；

5) 提供分布式架构集群每个节点Hbase和Hive的数据分布，数据倾斜情况；

6) 提供MPP集群的硬件预警，节点状态预警；

7) 提供MPP每个节点数据分布和每个Segment的数据分布监控；

8) 提供MPP每个节点的用户查询行为监控，如经常被查询的表或查询等等；

9) 提供MPP每个节点存储条数，增长趋势等监控。

7.3.1.7 数据标准

1) 提供数据元管理维护功能；

2) 提供数据组管理维护功能；

3) 提供数据集管理维护功能；

4) 提供数据中心标准存储格式管理维护功能；

5) 提供存储格式和数据元的映射管理功能；

7.3.1.8 数据采集

1) 提供医院业务数据和数据中心标准转换、对照功能；

2) 提供数据采集自动执行功能；

3) 提供数据采集、抽取任务管理功能；

4) 提供不同数据源引擎动态适配功能；

5) 提供不同数据转换组件（输入输出、SQL执行器、合并等数据采集、处理、转换组件）的管理功能；

6) 提供数据采集，转换和对照的完全可视化功能；

7) 提供数据采集任务优先级管理功能（添加）；

8) 提供自动生成某些特定采集任务的功能；

9) 能对采集任务的sql语句进行解析，和拆分，且与元数据对接；

10) 能对采集任务调度周期和时间的管理功能；

11) 提供集群内部所有采集，转换，处理任务在统一的地方进行任务调度；

12) 提供采集任务的日志可视化分析功能；

7.3.1.9 数据质量

1) 提供HBase数据查询和浏览功能；

2) 提供GreenPlum数据查询和浏览功能;

3) 提供按照业务分类检索数据功能；

4) 提供数据中心数据与业务系统数据核对盘点功能；

5) 提供数据补充修正功能；

6) 提供数据质量监测分析功能；

7) 提供数据质量治理工具；

7.3.1.10 系统管理

1) 提供医院机构信息（尤其是多院区、集团化医院）维护管理功能；

2) 提供医院业务系统域ID维护管理功能；

3) 提供数据中心全局变量配置维护功能；

4) 提供基于角色的用户权限管理功能；

5) 提供基于数据中心的应用系统权限统一管理功能；

7.3.2 医院医疗大数据中心7.3.2.1 临床数据中心CDR

参考国际HL7 标准、《电子病历基本数据集》、《卫生信息数据元目录》、《电子病历共享文档规范》、《健康档案共享文档规范》、《妇女保健基本数据集》、《儿童保健基本数据集》、《医院人财物运营管理基本数据集》、《全国医院信息化建设标准与规范（试行）》、《国家医疗健康信息医院卫生信息互联互通标准化成熟度测评方案》等标准与规范，将临床活动产生的所有数据进行通过ETL技术进行抽取、转换、清洗并转存到标准化的CDR数据模型中，形成按领域组织的、方便利用的临床数据集。

实施数据种类括患者信息、医嘱、检查、检验、病理、手术、病案、病历、临床路径等，涉及数千个数据字段的采集、清洗、转码、载入工作，涵盖HIS、LIS、RIS、NIS、CPOE、EMR等各类业务系统，异构数据库涵盖Sql server、Oracle，数据时间范围包括信息化以来的历年数据及实时数据等。临床数据中心(CDR)至少整合、清洗包括以下领域数据元:

序号

数据种类

相关数据源

1

患者管理类

Patient Administration

患者基本信息

挂号信息

出入院登记信息

诊断信息

接诊信息

2

医嘱类

Orders

门诊药品处方

门诊检查处方

门诊检验处方

门诊治疗处方

门诊手术处方

住院药品医嘱

住院检查医嘱

住院检验医嘱

住院手术医嘱

住院护理医嘱

住院输血医嘱

住院治疗医嘱

住院膳食医嘱

3

实验室类

Laboratory

申请登记信息

标本信息

临检及生化报告

微生物报告

病理报告

4

观察类

Observations

观察域

观察报告

生命体征观察信息

过敏信息观察信息

5

病历类

CDA

病历主数据

病历分段数据

病历样式数据

病历全文索引

非结构化病历数据

医院门诊病历

6

病案类

Medical Record

病案首页

病案诊断

病案手术

7

手术类

Surgery

手术登记

手术记录

手术诊断

手术麻醉信息

术后苏醒信息

手术参与人员

8

护理类

Care Provision

医嘱执行记录

护理提供记录

不良反应记录

7.3.2.2 运营数据中心ODR

参考国际HL7 标准、《电子病历基本数据集》、《卫生信息数据元目录》、《电子病历共享文档规范》、《健康档案共享文档规范》、《妇女保健基本数据集》、《儿童保健基本数据集》、《医院人财物运营管理基本数据集》、《全国医院信息化建设标准与规范（试行）》、《国家医疗健康信息医院卫生信息互联互通标准化成熟度测评方案》等标准与规范，将管理活动产生的所有数据进行通过ETL技术进行抽取、转换、清洗并转存到标准化的ODR数据模型中，形成按领域组织的、方便利用的管理数据集。

实施数据种类括人事、物资、费用、药房等，涉及数百个数据字段的采集、清洗、转码、载入工作。涵盖HIS、人事、物资、设备等业务系统，数据时间范围包括信息化以来的历年数据及实时数据等。ODR数据领域及数据源至少包括：

序号

数据领域

相关数据源

1

帐务与计费类

Account and Billing

门诊费用总

门诊费用细

住院费用总

住院费用细

2

服务者类

Personnel Management

组织

人员

薪酬

角色

职位

职责

特权

资质

工作场所

证书

培训

考试

晋升

科教

3

资源类

resource

床位

设备

物资

耗材

7.3.2.3 科研数据中心RDR

建设研究型科研数据库，数据涵盖科研各领域的数据，实施服务包括数据领域有基线数据、随访数据、研究对象、研究人员、课题数据、教学数据、样本数据等，并以此数据库来支撑多中心研究工作的开展。

科研数据中心RDR至少应包括以下数据领域：

序号

数据领域

相关数据源

1

科研病种库

· 研究对象库

· 病种库

2

随访信息库

· 回顾性研究随访信息

· 前瞻性研究随访信息

· 分病种随访信息

3

科研样本库

· 科教样本信息

· 样本存储位置信息

4

科研项目库

· 科研项目信息

· 科研人员信息

· 科研经费信息

7.3.2.4 重症医学病种库

重症医学病种库要求涵盖的数据领域包括但不限于：

1、建立郑州大学第二附属医院重症医学病种库。根据专病数据库的入库规则自动检索医院各临床系统中符合入库条件的科研病历，并将其在各临床信息系统中的相关病历资料自动抽取到专病库中。

2、构建郑州大学第二附属医院重症医学病专病标准数据模型，对病历数据进行采集、清洗、标准化、后结构化等数据处理后存放入在专病数据库中。支持数据校验功能，提高数据质量。

3、建立郑州大学第二附属医院重症医学病种临床科研平台。作为重症医学专科病历资料收集、整理、管理的依托平台，对接医院已有的临床数据库、临床数据中心，进一步充分利用挖掘临床数据中心的数据价值。

4、提供自定义 CRF 表单功能，填写表单时支持自动化表单录入功能。

5、提供病历查询、检索及相关信息导出功能，能够提供重症医学患者信息、检验信息、检查信息、病理信息、现病史、既往史、医嘱、生存质量表、预后情况及随访信息等功能。

6、提供科研病历追踪，历次就诊按时间轴方式依次显示。

7、提供随访信息库，能够按照回顾性和前瞻性研究随访信息情况。

8、建设重症医学疑难病症提升工程的区域信息共享机制模型，规范数据准入标准及传输标准。

9、用户权限管理及日志监控。

10、为医院提供相关学术培训及学术咨询服务，为医院专家的科研项目提供学术指导，参与医院重症医学临床大数据关键技术相关课题研究，在数据形成机制及技术上进行探索。

序号

数据领域

相关数据源

1

重症医学病种信息库

· 研究对象库

· 病种信息库

2

随访信息库




3

基线CRF

· 基线CRF信息

· CRF元件库

7.3.2.5 心血管病种库

心血管病种库要求涵盖的数据领域包括但不限于：

1、建立郑州大学第二附属医院心血管病种库。根据专病数据库的入库规则自动检索医院各临床系统中符合入库条件的科研病历，并将其在各临床信息系统中的相关病历资料自动抽取到专病库中。

2、构建郑州大学第二附属医院心血管病专病标准数据模型，对病历数据进行采集、清洗、标准化、后结构化等数据处理后存放入在专病数据库中。支持数据校验功能，提高数据质量。

3、建立郑州大学第二附属医院心血管病种临床科研平台。作为心血管专科病历资料收集、整理、管理的依托平台，对接医院已有的临床数据库、临床数据中心，进一步充分利用挖掘临床数据中心的数据价值。


5、提供病历查询、检索及相关信息导出功能，能够提供心血管患者信息、检验信息、检查信息、病理信息、现病史、既往史、医嘱、生存质量表、预后情况及随访信息等功能。



8、建设心血管疑难病症提升工程的区域信息共享机制模型，规范数据准入标准及传输标准。


10、为医院提供相关学术培训及学术咨询服务，为医院专家的科研项目提供学术指导，参与医院心血管临床大数据关键技术相关课题研究，在数据形成机制及技术上进行探索。

序号

数据领域

相关数据源

1

心血管病种信息库

· 研究对象库

· 病种信息库

2

随访信息库




3

基线CRF

· 基线CRF信息

· CRF元件库

7.3.2.6 内分泌病种库

内分泌病种库要求涵盖的数据领域包括但不限于：

1、建立郑州大学第二附属医院内分泌病种库。根据专病数据库的入库规则自动检索医院各临床系统中符合入库条件的科研病历，并将其在各临床信息系统中的相关病历资料自动抽取到专病库中。

2、构建郑州大学第二附属医院内分泌病专病标准数据模型，对病历数据进行采集、清洗、标准化、后结构化等数据处理后存放入在专病数据库中。支持数据校验功能，提高数据质量。

3、建立郑州大学第二附属医院内分泌病种临床科研平台。作为内分泌学专科病历资料收集、整理、管理的依托平台，对接医院已有的临床数据库、临床数据中心，进一步充分利用挖掘临床数据中心的数据价值。


5、提供病历查询、检索及相关信息导出功能，能够提供内分泌患者信息、检验信息、检查信息、病理信息、现病史、既往史、医嘱、生存质量表、预后情况及随访信息等功能。



8、建设内分泌疑难病症提升工程的区域信息共享机制模型，规范数据准入标准及传输标准。


10、为医院提供相关学术培训及学术咨询服务，为医院专家的科研项目提供学术指导，参与医院内分泌临床大数据关键技术相关课题研究，在数据形成机制及技术上进行探索。

序号

数据领域

相关数据源

1

内分泌病种信息库

· 研究对象库

· 病种信息库

2

随访信息库




3

基线CRF

· 基线CRF信息

· CRF元件库

7.3.2.7 呼吸病种库

呼吸病病种库要求涵盖的数据领域包括但不限于：

1、建立郑州大学第二附属医院呼吸病病种库。根据专病数据库的入库规则自动检索医院各临床系统中符合入库条件的科研病历，并将其在各临床信息系统中的相关病历资料自动抽取到专病库中。

2、构建郑州大学第二附属医院呼吸病专病标准数据模型，对病历数据进行采集、清洗、标准化、后结构化等数据处理后存放入在专病数据库中。支持数据校验功能，提高数据质量。

3、建立郑州大学第二附属医院呼吸病病种临床科研平台。作为呼吸病专科病历资料收集、整理、管理的依托平台，对接医院已有的临床数据库、临床数据中心，进一步充分利用挖掘临床数据中心的数据价值。


5、提供病历查询、检索及相关信息导出功能，能够提供呼吸病患者信息、检验信息、检查信息、病理信息、现病史、既往史、医嘱、生存质量表、预后情况及随访信息等功能。



8、建设呼吸病疑难病症提升工程的区域信息共享机制模型，规范数据准入标准及传输标准。


10、为医院提供相关学术培训及学术咨询服务，为医院专家的科研项目提供学术指导，参与医院呼吸病临床大数据关键技术相关课题研究，在数据形成机制及技术上进行探索。

序号

数据领域

相关数据源

1

呼吸病病种信息库

· 研究对象库

· 病种信息库

2

随访信息库




3

基线CRF

· 基线CRF信息

· CRF元件库

7.3.2.8 妇科病种库

妇科病病种库要求涵盖的数据领域包括但不限于：

1、建立郑州大学第二附属医院妇科病病种库。根据专病数据库的入库规则自动检索医院各临床系统中符合入库条件的科研病历，并将其在各临床信息系统中的相关病历资料自动抽取到专病库中。

2、构建郑州大学第二附属医院妇科病专病标准数据模型，对病历数据进行采集、清洗、标准化、后结构化等数据处理后存放入在专病数据库中。支持数据校验功能，提高数据质量。

3、建立郑州大学第二附属医院妇科病病种临床科研平台。作为妇科病专科病历资料收集、整理、管理的依托平台，对接医院已有的临床数据库、临床数据中心，进一步充分利用挖掘临床数据中心的数据价值。


5、提供病历查询、检索及相关信息导出功能，能够提供妇科病患者信息、检验信息、检查信息、病理信息、现病史、既往史、医嘱、生存质量表、预后情况及随访信息等功能。



8、建设妇科病疑难病症提升工程的区域信息共享机制模型，规范数据准入标准及传输标准。


10、为医院提供相关学术培训及学术咨询服务，为医院专家的科研项目提供学术指导，参与医院妇科病临床大数据关键技术相关课题研究，在数据形成机制及技术上进行探索。

序号

数据领域

相关数据源

1

妇科病病种信息库

· 研究对象库

· 病种信息库

2

随访信息库




3

基线CRF

· 基线CRF信息

· CRF元件库

7.3.2.9 产科病种库

产科病病种库要求涵盖的数据领域包括但不限于：

1、建立郑州大学第二附属医院产科病病种库。根据专病数据库的入库规则自动检索医院各临床系统中符合入库条件的科研病历，并将其在各临床信息系统中的相关病历资料自动抽取到专病库中。

2、构建郑州大学第二附属医院产科病专病标准数据模型，对病历数据进行采集、清洗、标准化、后结构化等数据处理后存放入在专病数据库中。支持数据校验功能，提高数据质量。

3、建立郑州大学第二附属医院产科病病种临床科研平台。作为产科病专科病历资料收集、整理、管理的依托平台，对接医院已有的临床数据库、临床数据中心，进一步充分利用挖掘临床数据中心的数据价值。


5、提供病历查询、检索及相关信息导出功能，能够提供产科病患者信息、检验信息、检查信息、病理信息、现病史、既往史、医嘱、生存质量表、预后情况及随访信息等功能。



8、建设产科病疑难病症提升工程的区域信息共享机制模型，规范数据准入标准及传输标准。


10、为医院提供相关学术培训及学术咨询服务，为医院专家的科研项目提供学术指导，参与医院产科病临床大数据关键技术相关课题研究，在数据形成机制及技术上进行探索。

序号

数据领域

相关数据源

1

产科病病种信息库

· 研究对象库

· 病种信息库

2

随访信息库




3

基线CRF

· 基线CRF信息

· CRF元件库

7.3.2.10 泌尿外科病种库

泌尿外科病种库要求涵盖的数据领域包括但不限于：

1、建立郑州大学第二附属医院泌尿外科病病种库。根据专病数据库的入库规则自动检索医院各临床系统中符合入库条件的科研病历，并将其在各临床信息系统中的相关病历资料自动抽取到专病库中。

2、构建郑州大学第二附属医院泌尿外科病专病标准数据模型，对病历数据进行采集、清洗、标准化、后结构化等数据处理后存放入在专病数据库中。支持数据校验功能，提高数据质量。

3、建立郑州大学第二附属医院泌尿外科病病种临床科研平台。作为泌尿外科专科病历资料收集、整理、管理的依托平台，对接医院已有的临床数据库、临床数据中心，进一步充分利用挖掘临床数据中心的数据价值。


5、提供病历查询、检索及相关信息导出功能，能够提供泌尿外科患者信息、检验信息、检查信息、病理信息、现病史、既往史、医嘱、生存质量表、预后情况及随访信息等功能。



8、建设泌尿外科疑难病症提升工程的区域信息共享机制模型，规范数据准入标准及传输标准。


10、为医院提供相关学术培训及学术咨询服务，为医院专家的科研项目提供学术指导，参与医院泌尿外科临床大数据关键技术相关课题研究，在数据形成机制及技术上进行探索。

序号

数据领域

相关数据源

1

泌尿外科病种信息库

· 研究对象库

· 病种信息库

2

随访信息库




3

基线CRF

· 基线CRF信息

· CRF元件库

7.3.2.11 脑血管病种库

脑血管病种库要求涵盖的数据领域包括但不限于：

1、建立郑州大学第二附属医院脑血管病病种库。根据专病数据库的入库规则自动检索医院各临床系统中符合入库条件的科研病历，并将其在各临床信息系统中的相关病历资料自动抽取到专病库中。

2、构建郑州大学第二附属医院脑血管病专病标准数据模型，对病历数据进行采集、清洗、标准化、后结构化等数据处理后存放入在专病数据库中。支持数据校验功能，提高数据质量。

3、建立郑州大学第二附属医院脑血管病病种临床科研平台。作为脑血管专科病历资料收集、整理、管理的依托平台，对接医院已有的临床数据库、临床数据中心，进一步充分利用挖掘临床数据中心的数据价值。


5、提供病历查询、检索及相关信息导出功能，能够提供脑血管病患者信息、检验信息、检查信息、病理信息、现病史、既往史、医嘱、生存质量表、预后情况及随访信息等功能。



8、建设脑血管疑难病症提升工程的区域信息共享机制模型，规范数据准入标准及传输标准。


10、为医院提供相关学术培训及学术咨询服务，为医院专家的科研项目提供学术指导，参与医院脑血管病临床大数据关键技术相关课题研究，在数据形成机制及技术上进行探索。

序号

数据领域

相关数据源

1

脑血管病病种信息库

· 研究对象库

· 病种信息库

2

随访信息库




3

基线CRF

· 基线CRF信息

· CRF元件库

7.3.2.12 行业标准库

建立医学院统一的行业标准库，涵盖ICD10、SNOMED CT中英文版、LOINC标准、药品ATC标准及各类常规的行业标准字典，为数据归一化建立基础。至少包涵以下各项内容：

1 国标13项

序号

中文名称

标准来源

1

国际疾病分类标准

ICD-10

2

国际疾病分类手术操作分类

ICD-9-CM3

3

婚姻状况代码表

GB/T 2261.2

4

家庭关系代码表

GB/T 4761

5

民族类别代码表

GB 3304

6

生理性别代码表

GB/T 2261.1

7

世界各国和地区名称代码

GB/T2659-2000(2004)

8

学历代码表

GB/T 4658

9

职业类别代码表

GB/T 6565-2009

10

中华人民共和国县级及县级以上行政区划代码表

GB/T 2260

11

专业技术职务代码

GB/T8561-2001(2004)

12

主要语言

GB4880-85

13

语言熟练程度

GB6865-86

2 行标47项

序号

中文名称

标准来源

分类

1

ABO 血型代码表

H-0000029

中国医院信息基本数据集

2

采血部位代码表

CVO4.50.007

卫生信息数据元值域代码

3

采血方式代码表

CVO4.50.006


4

撤销随访管理原因代码表

CV06.00.215


5

放射与病理诊断符合情况

H-0902025


6

过敏源类型

H-0100065


7

离院方式代码表

CV06.00.219

卫生信息数据元值8域代码

8

临床与病理诊断符合情况

H-0902024


9

麻醉方法代码表

CV06.00.103


10

麻醉分级

HQMS

11

门诊费用分类代码表

CVO7.10.001


12

门诊与出院诊断符合情况

H-0902021


13

人员编制类别

H-1002011


14

入院病情代码表

CV05.10.019


15

入院途径代码表

CV09.00.403


16

入院与出院诊断符合情况

H-0902022


17

设备分类

卫生部新财务制度

18

设备用途

H-0800054


19

身份证件类别代码表

CV02.01.101


20

手术操作部位

HQMS

21

手术级别代码表

CV05.10.022


22

手术类型

H-0501016


23

手术切口类别代码表

CV05.10.020


24

手术切口愈合等级代码表

CV05.10.021


25

术前与术后诊断符合情况

H-0902023


26

随访方式代码表

CV06.00.207


27

随访周期建议代码表

CV06.00.208


28

物资耐用品标记

H-0800017


29

血液学检查结果

HQMS

30

药敏试验药物代码表

CVO8.50.003


31

药品产地标志

H-0400026


32

药品类别

H-0400001


33

药品名称类别

H-0400007


34

医疗付款方式

H-0902001


35

医疗机构诊疗科目

HQMS

36

医院等级

H-1002007


37

医院类型

H-1002008


38

医院性质

H-1002006


39

医嘱类别

H-0203005


40

用药途径代码表

CV06.00.102


41

诊断依据

HQMS

42

支付方式

CVO7.10.004


43

治疗结果

H-0100076


44

重症监护室代码

HQMS

45

住院费用分类

HQMS

46

住院目的

H-0100049


47

专业技术职务类别代码表

CVO8.30.005


7.3.3 数据平台基础系统7.3.3.1 智能化ETL系统

针对不同数据库类型开发管理对应的数据库引擎，如：Hbase引擎、Hive引擎、SQL Server引擎等。针对不同的数据抽取逻辑实现数据抽取组件的开发和配置, 如：输入输出组件，SQL执行器组件,合并组件等，以满足异构建的不种业务数据的智能化的ETL。

一级功能

二级功能

功能描述

系统管理

▲数据引擎管理

针对不同数据库类型开发管理对应的数据库引擎，如：Hbase引擎、Hive引擎、SQLServer引擎等。

数据组件管理

针对不同的数据抽取逻辑实现数据抽取组件的开发和配置,如：输入输出组件，SQL执行器组件,合并组件等。

配置管理

基本信息配置

定义任务的基本信息，如名称，抽取方式(增量/历史)等。

数据流配置

根据用户真实ETL逻辑，组合不同的数据组件，生成ETL逻辑数据流。

高级管理

ETL的预览、优先级配置、克隆等。

▲自动化管理

根据某些特定场景提供的sql语句，通过底层sql解析，自动生成etl任务。

Job任务管理

任务管理

任务的创建、执行周期的配置等。

日志管理

查看任务执行状态、用时、具体执行信息等。

7.3.3.2 元数据管理系统

一级功能

二级功能

功能描述

元元模型维护

查询元元模型

从后台数据库中查询数据，组装为元元模型

新增元元模型

新增元元模型，根据数据结构将新增的元元模型保存到后台指定数据表。

▲编辑元元模型

修改元元模型，将修改后的元元模型数据保存到指定数据表。

元数据采集

元数据配置

针对数据库数据源获取是需要配置数据源连接信息。

自动抽取任务

针对数据库元数据进行抽取。

元数据导入

元数据导入是将外部数据导入到元数据管理系统，支持多种格式的元数据导入。

元数据管理

元数据维护

对获取的元数据做维护，需要按照库的业务类型，区分增、删、改、查操作。

▲元数据查询

将获取的各类元数据进行查询展示。并且能够展示各元数据的层级关系。

关系维护

对元数据关系进行维护，包括增加、删除和修改。

关系查询

展现元数据之间的关系。

版本管理

用户在对各类基础元数据信息进行新增、修改、删除之后，现有数据信息与版本不发生变化，需要用户在系统中操作发布新版本后，新的元数据信息才会生效。

元数据分析

▲血统分析

数据血统，通过数据血统分析，用户可以知道数据何时更新、如何计算以及从何处而来，所有这些手段帮助用户追溯报表中数据产生的来源。

影响分析

影响分析关注的重点是数据的流向，提供端对端影响分析，使您能够看见源系统发生变化时，BI报表受到的影响，而因此可以轻松地处理BI环境中的变化。

重要性分析

分析BI系统中，用户最关心的分析主题、报表和指标，追溯这些分析主题、报表和指标涉及到的元数据，这对于BI系统和数据仓库开发团队具有重要的指导意义。

数据质量稽查

稽查规则管理

对数据处理过程进行监控和稽核，分为JOB稽核，工作流稽核，其他处理方式稽核，对数据处理环境进行检查，针对不同的应用环境，主要分为数据库系统检查、主机系统检查、接口机检查、应用服务器检查，日志监控。

稽查任务调度

在设定数据稽核的模板后，可以对稽核任务实行自动化处理，也可以通过定制方式来完成，可以定时调用或触发。由不同类型数据检验确定。

稽查结果分析

对于稽核的结果，进行统计分析，回答经典的“4W”问题：该报表是否异常、该报表在哪里发生、该报表什么时候发生异常和为什么该报表会发生异常。

数据质量评估

对数据稽核结果及导致该结果的原因进行统计分析，评估数据仓库维护和管理工作的质量。

7.3.3.3 主数据管理系统

一级功能

二级功能

功能描述

模型初始化

机构与数据源注册

1. 维护（增删改）机构信息。

2. 维护（增删改）数据来源(信息系统)信息。

目录管理

对国标、行标、院标、非标分属的各个值域进行分类，类似文件夹的目录管理。

模型初始化

1. 对目录管理下的各个分类目录，新增编辑各个模型的结构。

2. 维护（增删改）模型的属性字段，也可通过数据库批量导入模型属性。

主数据管理

主数据编辑

1. 对所建模型进行数据的初始化，二次编辑，批量导入等操作。

2. 维护字典属性（包含数据来源、版本号、开始结束时间、所属目录、是否基准、启用停用状态等）。

3. 维护字典明细（字典明细数据）。

内容审核

审核【主数据编辑】页面维护的数据，不管是新增还是二次变更，审核通过的数据可发布给订阅系统。

主数据预览

预览整个主数据系统所有分类下的所有字典的字典属性、明细内容、映射情况及订阅服务等信息，且系统中提供主数据内容的全局检索入口。

主数据映射

主数据映射

对【主数据编辑】页面维护的各字典数据，进行关系映射操作。映射包含院内非标字典和标准字典（既国标、行标以及院标）的映射，标准字典之间的映射，生成的映射关系也可以通过订阅发布功能提供给第三方使用。

映射审核

审核【主数据映射】页面维护的字典映射关系。审核通过的映射关系可能发布给订阅系统。

映射关系总览

预览整个主数据系统所在分类下所有字典的映射关系及其明细，提供多映射关系字典较对功能。

订阅发布

订阅服务

配置已注册的数据源（信息系统）对主数据的订阅发布情况。订阅，即订阅字典中数据明细的变更及字典中数据映射关系的变更情况；发布，即注册系统数据变更时通过接口写入主数据系统。订阅内容权限最细可配置至行数据级别。

▲订阅审核

审核【主数据订阅服务】中配置的订阅服务内容，具体审核时可以查看订阅服务中生成的每条明细。审核通过后，才能放行订阅发布服务中设置的数据。

导入导出

导入导出字典

对主数据系统中的各模型下的字典，可通过文件和数据库两种方式实现数据的导入/导出。

统计与日志

主数据变更日志

查看所有字典内容及映射关系的变更情况，方便追溯主数据在生命周期中的变更情况。

服务日志

可查看各订阅系统订阅服务的调用情况。

统计分析

展示主数据系统整体运营情况：包含本月每天各订阅系统订阅各主数据服务的使用主据趋势图，主数据中标准数据（国标、行标、院标字典）数据占比，各接入信息系统字典数目占比，以及各非基准字典映射情况占比等。

系统配置

用户管理

维护用户信息，密码重置，分配角色等功能。

角色管理

维护系统角色，维护角色权限（菜单及操作）等功能。

审核流程配置

对模型初始化之后主数据生命周期中的各环节（数据内容变更审核，映射关系变更审核，订阅发布审核等）的流程进行配置。

7.3.3.4 大数据监控门户系统

一级功能

二级功能

功能描述

系统管理

用户管理

用于管理员对用户的新增修改删除等管理。

角色管理

用于管理员对用户角色进行配置，不同角色赋予不同的管理操作权限。

菜单管理

用于管理员对不同用户的菜单进行管理，不同用户赋予不同的菜单权限。

权限管理

用于管理员对不同用户访问资源权限管理。

配置管理

CDC阈值配置

用于配置CDC阈值设置，超过阈值状态日志记录及报警提醒。

数据库信息管理

针对于生产环境中数据库基础信息进行配置管理，如：数据库IP地址，用户名，密码等。

ETL作业管理

针对于CDR接入过程脚本应用的ETL作业进程管理。

▲调度Job管理

针对于调度ETL作业的Job任务进行管理。

服务类型配置

用于配置服务类型，比如上报、报表、应用、接口等。

日志管理

日志类型

报警、提醒、普通日志、脚本日志等。

日志查询

用于查询系统操作日志、ETL抽取日志、报警日志等。

日志统计

用于各日志类型的数据统计，日志数据量等。

日志分析

用于日志分析系统访问高峰、低谷、数据吞吐等辅助决策系统稳定、院内系统支撑。

监控分析管理

接入脚本解析

通过接入脚本解析得到各个表之间的关联关系、字段转换规则、字段之间映射关系。

ETL作业调用分析

通过配置信息分析获取ETL与接入脚本之间调用关系。

复制库同步监控

分析获取生产环境数据库发布作业、复制库订阅等作业执行情况。

▲ETL作业监控

分析获取ETL作业执行情况。

▲Job任务监控

分析获取Job任务执行情况。

▲服务器性能监控

监控CDR服务器的网络吞吐、CPU实时情况、内存实时信息、最消耗性能脚本监控。

数据一致性监控

通过分析脚本、ETL、Job执行情况监控抽取至数据仓库的数据是否一致。

▲数据分布分析

分析数据仓库中各个数据领域、表级的数据量、在数据仓库中占比情况、实时抽取情况。

7.3.4 应用基础系统7.3.4.1 患者EMPI

一级功能

二级功能

功能说明

患者信息注册

患者信息注册

把患者的索引加入到交叉索引系统时，向交叉索引系统传送请求注册消息，消息中包含待注册的患者信息，主要元素信息包括：业务系统、业务系统ID、姓名、性别、出生日期、民族、证件类别、证件号码、住址、电话等。

患者信息匹配

患者信息匹配

· 窗口特殊标识匹配：患者刷卡挂号时，注册应用首先按卡号查看本地是否存在此患者，如果不存在，则弹出患者信息采集窗口，窗口接待员通过输入身份证件号、姓名、性别、出生日期、电话等信息向医院平台主索引服务查询，确定是否在其他院区已经注册。为保证信息的正确性、一致性和匹配真实有效，尽量利用社保卡、医保卡、二代身份证，通过间接查询或芯片读取等方式直接取得。

· 事后人工匹配：对于窗口产生的潜在合并日志，将利用姓名、性别、出生日期、电话、婚姻状况、职业、文化程序等注册信息，结合以下潜在记录匹配算法供管理员每日定时线下合并处理。

· 潜在匹配算法：采用“身份信息框架”、“停用词划分”和“关键信息项排序”等技术实现身份匹配方法，可以给出身份匹配的相似度。鉴于医院登记时，地址信息大多存在不填或不完整这一事实，我们结合医院数据实际状况，在此算法的基础上，我们舍弃了用于地址的“停用词划分”，并对其他用于匹配项作了一些调整，采用“姓名”+“性别”+“出生日期”为主，先产生潜在匹配日志，结合地址、联系人、婚姻状况、职业、文化程度等综合相似程度定义为身份信息框架中各个信息项的相似程度的加权和。

患者主索引管理

患者主索引管理

· 患者查询：允许系统管理操作人员使用全局患者标识或业务系统本地患者标识检索患者；或者输入患者部分信息，如姓名、性别、出生日期、身份证号等检索患者，检索结果以列表形式返回给操作员。同时，能够对查出的患者进行修正及差异性比较。

· 患者合并：患者合并主要针对同一患者在注册时，因为特定注册信息缺失导致每次注册时系统都赋予新的主索引，以及在窗口匹配时发生了潜在匹配日志。此时主索引管理器需要在事后对其进行合并至同一个主索引。

· 患者拆分：当客户端在患者注册时候提供了错误的患者信息，或者管理员事后潜在匹配时操作失误，导致不同患者之间匹配成功并形成了交叉索引，这个时候需要提供人工的方式对所建患者交叉索引进行拆分。

· 更新主索引：在交叉索引系统新增或更新一个患者的索引信息后，同时需要对主索引进行更新。向交叉索引提供患者信息注册的系统可能拥有不同的信息可信度，因此提供的信息对主索引的影响有所不同。更新操作根据新的信息对主索引每个字段记录的信息进行评价，确定该字段的最佳值。

· 操作日志：交叉索引系统业务记录发生的变化都需要记录操作日志，并能实现回退。

EMPI匹配规则要求：

EMPI患者匹配规则为绝对条件匹配和权重条件匹配。当患者数据入库的时候，优先进行绝对条件匹配，当条件不能满足时，才进行权重匹配。

绝对条件匹配：

当患者的某几样数据完全一样的时候，认为这2个患者为同一人，

条件组：a.院号+机构号相同；

b.患者姓名+患者身份证相同；

c.患者姓名+患者就诊卡类型+患者就诊卡卡号相同。

以上3组条件权值一样，只有当其中任意一组条件通过匹配，则认为数据匹配成功，否则3组条件都要进行匹配。

权重条件匹配：

根据配置的权重数据，系统进行自动对比，权重和达到90%以上的数据认为相同。

字段名称

中文描述

权重值

Name

姓名

25%

PatientAddress

地址

20%

ContactPersonName

联系人

10%

MaritalSataus

婚姻状态

10%

HomePhoneNumber

手机号码

10%

Sex

性别

10%

DateOfBirth

出生年月

10%

City

所在城市

5%

7.3.4.2 大数据可视化系统

一级功能

二级功能

功能说明

数据源

新建数据源

为数据可视化提供数据支持；通过从数据仓库选择表，建立图表构建的数据基础。要支持关系型数据库、分布式数据库、数据仓库、EXCEL等各类数据源。

选择数据源

为数据可视化选择已经建立的数据源。可以建立多表边接，并进行图形式展示，可以预览数据。

图表

维度

支持根据数据源选择不同的维度进行数据图表构建。

度量

支持根据数据源选择不同的度量进行数据图表构建。

标记

支持通过颜色、提示、标签等进行数据标记。

排序

支持指定某个维度用于数据的排序。

筛选

支持自定义数据筛选条件。

▲图表

支持选择表格、条图、线图、饼图、散点图、矩形树图、地图等数据可视化模型，编辑期间可实时展示数据并对图表实时二次编辑更新。

分析

添加

支持添加多个图表，进行数据主题分析。

布局

支持拖拉方式进行自由图表布局。

▲下钻

支持多图表的下钻设置。

移除

支持移除不需要的分析图表。

报告

主题

支持添加多个主题，并编辑说明。

▲报告

支持通过分析数据形成数据分析报告，对某一主题进行深度的数据分析。

7.3.4.3 自然语义处理NLP

通过自然语义处理技术对非结构化或半结构化的历史数据和实时数据进行后结构化处理，纸质病历翻拍后对文本格式的数据通过NLP进行后结构化处理。

一级功能

二级功能

功能描述

文本分词

分词语料库

要涵盖现代汉语语料库、SNOMED CT、ICD-10等常规及医学相关语料库。

分词器

要涵盖IK分词等典型的分词器。

句法分析

词性标注

对医学文本信息标注名词、动词、副词、数字等进行有效标注。

句法依存分析

对医学文本句子段落中的主语、谓语、宾语等进行有效标注。

命名实体识别

命名实体识别的任务就是识别出待处理文本中三大类（实体类、时间类和数字类）、七小类（人名、机构名、地名、时间、日期、货币和百分比）命名实体。

关联术语库

名法中的医学词语可以直接关联如SNOMED CT等专业术语库，以实现对其属性的识别，如部位、症状等。

实例应用

病理数据后结构化处理

对医院的文本形式的病理数据进行后结果化处理（包括历史数据），对人体描述、形态描述、肿瘤大小、分级及分期、淋巴结转移等进行结构建处理。

7.3.5 基于大数据中心的应用与管理7.3.5.1 患者统一视图

患者统一视图是基于数据中心进行数据的整合展现型应用，基于BS架构开发，可以嵌入到任何业务系统中，包括医生站、医技系统、手麻系统等。依赖于数据中心全量数据整合的优势，临床医生通过患者统一视图，不但可以查看当次就诊记录，而且可以对患者历次就诊记录进行回顾性查看，包括门诊和住院全部的就诊记录，让医生对就诊患者的既往就诊情况有一个完整的了解，极大地提高临床医生的诊疗效率。

一级功能

功能描述

患者匹配

1)提供基于患者主索引的患者唯一性匹配功能（依赖于患者主索引系统）；2)提供基于患者主索引的就诊信息整合功能；3)提供按照患者就诊类型、时间展示就诊时序的功能；4)提供按照就诊时序进行患者数据归集的功能；

就诊视图

1)患者就诊基本信息查看（门诊和住院）；2)患者就诊医嘱分类信息查看；3)患者就诊医嘱执行信息查看；4)患者就诊检查报告查看，以及PDF浏览功能（依赖于医技系统报告PDF调阅）；5)患者就诊检验报告查看，以及检验项趋势分析功能；6)患者就诊病历文书信息查看（依赖于电子病历系统病历Html浏览）；7)患者就诊手术信息查看（依赖于手麻系统麻醉单）；8)患者就诊护理信息查看（依赖于体温单）；

分类视图

1)提供全生命周期定量检验结果趋势分析功能；2)提供全生命周期护理体征变化趋势分析功能；3)提供全生命周期诊断时间序列分析功能；4)提供全生命周期用药分析功能；

7.3.5.2 运营分析管理系统

医院运营分析系统是基于数据中心进行数据的整合展现型应用，对医院运营相关指标进行监控，从临床业务、效率分析、收入分析、疾病分析、手术分析、资源分析等几大维度，展开深入分析。在直观了解医院运行情况的同时，支持对重点指标项建立预警设置。

一级功能

功能描述

临床业务

1)提供基于患者主索引的患者唯一性匹配功能（依赖于患者主索引系统）；

2)提供门急诊的工作量统计；

3)提供住院的工作量统计；

4)提供医技的工作量分析；

5)提供手术的工作量分析；6)提供临床路径分析；

效率分析

1)患者就诊基本信息查看（门诊和住院）；

2)提供自助机单机效率分析；3)提供候诊效率分析；

4)提供缴费效率分析；

5)提供取药效率分析；

6)提供等候检查效率分析；

7)提供等候化验报告效率分析；

收入分析

1)提供全生命周期定量检验结果趋势分析功能；

2)提供收入趋势分析；3)提供收入构成分析；

4)提供收入对比分析；

5)提供住院医保结算分析；

疾病分析

1) 提供疾病相关信息分析；2)支持按主诊断入组，疾病的人群规则；

2) 确定，对应的检查项目、化验项目、药品、治疗处置、手术、入重症情况、治疗周期等；

3) 提供收入构成分析；

4) 提供收入对比分析；

5) 提供住院医保结算分析；

手术分析

1)提供疾病相关信息分析；

2)提供各类手术时长分析；

3)提供麻醉情况分析；

4)提供再手术分析；

5)提供转ICU分析；

6)提供手术死亡分析；

7)提供转归情况分析；

资源分析

1)提供全院人力资源分布情况分析；

2)提供设备（大型设备）分布情况分析；

3)提供物资分布情况分析；

4)提供药品分布情况分析；

5)提供床位分布情况分析；

6)支持钻取到科室资源、工作量、收入对比分析；

医疗服务监管维度分为：工作负荷、医疗费用、医疗效率、医疗质量、医疗行为，包括但不仅限于如下指标：

指标名称

业务类别

采集频度

计量属性

计量单位

门诊费用

医疗费用

天

金额

元

急诊费用

医疗费用

天

金额

元

门急诊费用

医疗费用

天

金额

元

门急诊均次费用

医疗费用

天

金额

元

门急诊药占比

医疗费用

天

百分率

%

住院费用

医疗费用

天

金额

元

医疗收入

医疗费用

天

金额

元

住院均次费用

医疗费用

月

金额

元

住院药占比

医疗费用

月

百分率

%

出院病人平均床日费用

医疗费用

月

金额

元

自费患者费用

医疗费用

月

金额

元

门诊医保患者费用

医疗费用

月

金额

元

住院医保费用费用

医疗费用

月

金额

元

业务分类收入

医疗费用

月

金额

元

新农合患者费用

医疗费用

月

金额

元

门诊耗材费用

医疗费用

日

金额

元

急诊耗材费用

医疗费用

日

金额

元

门急诊耗材费用

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€¦ · web view招标文件. 郑州大学第二附属医院....

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