文档介绍：该【XX医院科研大数据平台建设项目采购需求 】是由【1781111****】上传分享，文档一共【23】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【XX医院科研大数据平台建设项目采购需求 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院的患者数据归一。在数据分析层面,平台支持横断面研究、回顾性研究及前瞻性研究等多种研究方法。6、科研项目管理系统以项目管理的流程为主线,围绕与之相关的人员、经费、成果、项目为基础,通过建立科研办公、人员管理、项目管理、经费管理、成果管理为一体的科研项目信息管理系统。8:..7、数据对接需求本项目需与HIS、LIS、PACS、EMR、手麻系统等进行对接,按照科研需要定时获取患者的病历、医嘱、体检、检验检查等信息。针对HIS、LIS、PACS、EMR、手麻、病理、心电、护理系统数据,需要从XX医院各业务系统接入历年及增量患者诊疗数据,历史数据采取一次性主动ETL抽取的方式接入,增量数据根据应用需求,按一定频率进行增量更新。基础数据对接需求如下表所示:序号基础业务系统主要数据接入范围门急诊病人登记表、挂号信息表、就诊表、诊断表、处方表、用药表、1HIS住院病人登记表、诊断表、医嘱表、用药表、转科表。2EMR病历文书、病案首页(包括病案诊断、病案手术等)。3LIS检验申请表、检验报告主表,检验报告明细表,微生物(鉴定和药敏)。4PACS检查申请表、超声B超报告、彩超报告、放射报告、内镜报告等。5病理系统病理诊断、病理报告等。6心电系统心电报告。7护理系统生命体征记录。8手麻重症系统病人手术记录、手术登记、麻醉事件、术中体征、麻醉记录、麻醉总结。8、信息工程集成需求满足与医院公共平台对接。包括:(1)统一身份认证:系统须与医院统一身份认证平台集成,实现单点登录。避免多处账号密码和弱口令等信息安全问题。(2)数据交换集成:提供永久开放数据结构或数据接口。将本系统权威数据共享给医院数据集成平台,也可以从医院数据集成平台获取所需的其他系统产生的权威数据,从而实现全院数据共享与交换。(3)满足医院信息系统各项评级要求:例如满足电子病历评级6级及以上的要求、互联互通五乙及以上要求,智慧服务四级及以上要求。因满足评级要求平台提出的新功能,医院不再支付中标方任何相关的费用。9:..,不得有站点数的限制。:操作手册、培训手册、技术文档等。。年故障频率小于2次,每次故障时间小于1小时。根据医院网络安全管理规范,数据处理相关工作禁止通过VPN、远程软件、。支持动态按需扩容:采取存算分离设计架构。存储侧支持标准对象存储,可以充分利用云计算平台的优势,让对象存储接近无限的容量,,因计算资源和存储资源的绑定而造成的资源浪费,可单独进行计算或者存储资源的扩展,存储扩容性价比高。计算侧在设计上充分考虑无状态实现,计算节点可以充分利用云平台海量的计算节点池,可以按需扩容和缩容。多维度、智能弹性扩展:基云计算平台、存算分离的eMPP(弹性大规模并行计算)架构赋予多维度弹性扩展能力,。企业可以灵活考虑业务和数据量的变化,动态调整DB集群中计算节点的数量,用最适合的资源量来满足其业务需求。高可用性:采取元数据-计算-数据分离的三层架构,计算节点不存储用户数据,保证计算节点的无状态性。无状态的计算节点启动和停止非常容易,企业可以根据自身的需求启动足够的冗余计算节点保证数据库的高可用性。,用户数据存储在云计算平台的对象存储中,充分利用云存储的优势保障用户数据高可用性。此外,数据库应提供的独立的元数据服务(CatalogService)保证元数据存取的效率和高可用性。高并发性:数据库的eMPP(弹性大规模并行计算)架构应给系统的高并发性带来极大的弹性。数据库提供数据和查询的自动并行化,,并以高度协调的方式使用所有节点来规划和执行查询。企业可以根据自身的并发需求动态扩展数据库集群,达到所需的并发需求。10:..PB采用高效并行的数据加载方式,加载速度随节点增加而提升,保证PB级数据的加载效率。全面的SQL支持:完全兼容PostgreSQL12,实现ANSISQL2008标准,以及SQL2003OLAP扩展,其中包括窗函数、汇总、立方和各种其他表达功能。可以无缝集成业内常见的提取/转换/加载(ETL)和BI(商业智能)工具,。企业只需安排少量的集成工作,就可以使用现有的使用标准SQL结构和接口的分析工具让应用在数据库上运行,从而避免了企业受制于供应商,帮助企业在抑制业务风险的同时推动创新。多租户支持:云原生数据库的存算分离架构应使每个租户得以根据需求弹性扩展计算和存储资源。提高资源利用率,节省空间成本和能耗开销。,具有最高级别的用户数据隔离级别,租户间数据彼此逻辑不可见,备份和恢复都更加灵活。同时,也有助于简化数据模型的扩展设计,满足不同租户的独特需求。智能化运维平台:支持多集群配置。集群对应计算资源,可以定义规格和管理运行状态。针对不同用户场景可以制定不同的计算集群,按需订制。同时提供数据洞察、元数据浏览、用户管理、权限管理、SQL执行流水、,可视化管理平台界面,使用户得以更方便地在网页端进行管理。具备的可视化管理功能界面,支持多项统计数据,可以按照用户诉求高优开发通用型统计数据。元数据、主数据、计算引擎管理工具及界面,进行监控指标,支持统计各统计数据明细打开、展示,方便企业更好的进行智能化运维。查询全链路的优化:预计算在查询的过程中,数据库应根据企业查询的特点预先计算一些重要的查询结果,从而避免在查询过程中的计算,提高查询效率聚集下推在执行聚集函数的过程中,(数据扫描读取阶段),即在数据扫描读取阶段计算聚集函数结果,从而减少在整个查询计划执行期间的数据量。zonemaps实现zonemaps的优化机制,在数据库运行查询语句时,通过预计算每个块(block)中列聚集信息,在执行期间跳过非必要的数据块,减少数据读取量提高查询性能。湖仓一体:通过统一的资源管控、分布式存储管理来支持多种存储模型,。具备存算分离、弹性扩展、11:..、ACID、和数据湖的大规模异构数据存储等功能,通过云原生大数据服务以更低成本满足企业业务高弹性和敏捷性的需求。打破数据湖与数据仓库割裂的体系,架构上实现了将数据湖的灵活性、生态丰富与数据仓库的企业级能力充分融合,帮助企业构建数据湖和数据仓库融合的数据管理平台。In-databaseAI:原生兼容开源机器学****库ApacheMadlib,从而可以原生实现一些高级机器学****功能。该拓展提供数学、统计学以及机器学****方法,、关联规则、贝叶斯分类、决策树和随机森林等算法支持。同时OpenPie团队经验丰富的数据科学家团队可以为企业用户提供相关建议。多云部署:作为能够独立于专用硬件加速提供高性能的纯软件数据平台,可根据客户需求在任何位置运行。借助这种“不受限于基础架构”的方法,(私有云或公有云)中部署同一类型的分析数据库。在多种公有云平台建有实例,也可以和常用私有云平台进行无缝部署,打通企业的多种数据管道。数据安全:提供企业级数据加密。实时加密(on-the-fly)、高强度算法、多级密钥等技术为企业数据的安全性保驾护航。支持包括数据库、,帮助企业系统的管理表级别的权限。提供的可视化运维平台,帮助企业更方便地梳理维护角色授权。,实现医院HIS系统、LIS系统、RIS系统、、病理系统、电子病历等系统的归档数据的抽取。数据采集采用主动接入方式主动从医院提供的数据源获取临床诊疗数据;,对数据采集交换提供全面支持,支持采集流程的配置、数据结构映射、标准值域映射。数据采集具有数据质量控制功能,、准确性和完整性三个方面对数据质量进行分析,支持对数据错误的追踪。,支持生产库、备份库、视图的抽取。支持批量和个案的数据交换模式,支持增量采集,支持多种抽取方式,、全量抽取、增量抽取等抽取。12:..。:数据接入:借助高性能数据集成技术,。专病数据库:根据疾病诊疗规范以及疾病的进展规律,,构建面向疾病的数据模型,使数据的建模从传统的面向事件活动的方法演变到真正的面向疾病的建模,为后期的数据挖掘提供了数据保障。文本挖掘:采用NLP(自然语言处理)技术,将这些文档中难以查询的、非结构化的数据(如影像所得),抽取和分解为易查询的、结构化的、。使得临床文本数据处理可以在一个非常精确的水平,进而使得医院和医生从这些数据中获得真正的临床价值和科研价值。,实现高可靠性、高性能、可伸缩的数据存储管理,、查询等功能。。。,支持HL7、、ICD10等国际标准。,如身份认证、受限数据访问、、数据留痕、数据日志等等。。,支持全文搜索。。。针对大数据特点(海量、数据多样性、应用需求多样性)进行设计的高效、可靠、。、多副本机制、对等节点机制、没有单点的高可靠体系架构。13:..三重点学科专病库(多套)。根据疾病诊疗规范以及疾病的进展规律,参考相关疾病信息学语义模型,构建面向疾病的数据模型,,为后期的数据挖掘提供了数据保障。专病数据结构化。将这些文档中难以查询的、非结构化的数据(如影像所得),抽取和分解为易查询的、结构化的、具有医学意义的数据。,进而使得医院和医生从这些数据中获得真正的临床价值和科研价值。:根据业务信息,制定标准化术语库,不同数据源、数据形式,;自动生成表单:根据采集数据字段自动生成信息表单;。:支持批量导入信息及单一手动录入病例信息;病例信息概览:支持病例列表展示,可查看病例基本信息,表单完成度,当前表单状态,病例录入等;病例状态查询功能,;高级检索功能,支持已录入病例数据查询、修改病例、设置条件查询病例;:支持病例信息填写时,自动提醒填写范围。:支持设定队列基本信息及纳排条件。队列发现:提供灵活方便的组合条件查询筛选界面,,可以快速地找到科研病例集,再通过入选和排斥等集合运算实现研究人群的精确筛选。:通过入组的研究队列人群,建立队列人群的可视化,用户可直接点击14:..包含队列人群的基本情况,如年龄、性别、诊断、手术等分布情况。队列模板:支持设定队列模板,方便新建队列时直接使用。:支持设置多个队列,按不同项目进行管理。:支持分析指标自定义、支持分析指标提取。:支持患者结局自定义、支持结局指标提取。:基于主流的可视化技术,展示数据平台数据整体情况。,病例数总量;患者地域分布、患者性别、患者年龄分布;词云;诊断分层等可视化功能,让用户对数据整体情况有初步的认知。数据详情:实现诊疗数据的查询和任意字段的筛选,包括病人基本信息、就诊记录、诊断、手术、检验、检查、用药、病理结果、病历文书、体征记录、,每个视图均需实现列设置、列统计功能以及数据导出功能。:多种关键指标关键指标分布图。:支持对特征提取后的二维表数据进行数据类型列验证、、数据R值类型定义、缺失值多重插补,实现数据的在线清洗和规整功能,方便后续分析研究。研究人群描述:支持对连续型变量依据正态分布的与否分别用均数(标准差)(四分位数)表示;对分类型变量,统计其在各组的频数与百分数。队列人群匹配:支持在队列研究中用倾向性评分匹配(PSM)(协变量),以消除这些协变量的混杂影响,在一定程度上达到随机分组的效果,提高研究可信度。多因素回归建模:支持针对不同的结局类型(生存期结局或二分类结局)分别用COX回归和logistic回归建立回归方程。队列研究中,可调整不同的协变量,(X)对结局变量(Y)的作用。它量化了在控制其它混杂因素后,危险因素(X)是否对结局变量(Y)有独立作用(p值),及其独立作用的大15:..小(OR/HR值)。病例对照研究中可首先利用逐步回归进行危险因素初筛,后在此基础上用逻辑回归建立风险预测模型,并查看对应模型的效果,包括接受者操作特征(ROC)曲线、曲线下面积、及根据最大约登指数(Youdenindex)原则选择的最佳风险阈值。生存曲线:支持用Kaplan-Meier法估计生存函数,(例如手术后1年内生存)的概率差异,并用Log-rankj检验比较两条生存曲线的差异显著性。四单中心科研系统临床研究项目首页,项目数据情况展示,实时查看表单总数、病例总数、、病例表单未填写数、病例表单未填完数、病例表单已填完数;男女病例入组情况,性别占比,入组年龄分布,患者地域分布等;临床研究项目管理:项目配置管理,可自定义病例编号设置,配置表单显示顺序与名称等。项目文档管理,可管理研究项目相关资料,形成文档的统一管理。项目授权管理,多中心项目权限管理,,支持多个研究结构,多个科室,多个用户共同进行同一科研课题的研究,支持分中心权限管理。项目统计图表管理,可结合科研需求,将录入CRF表单数据转化为图表内容,完成数据图形化分析。表单维护管理:具备表单管理功能。根据权限配置,可查看、新增、复制表单、删除表单字段等功能。可自定义拖拽表单控件,自定义设计表单样式,编辑表单信息。支持表单格式、是否必填、参考范围等进行编辑。。支持段落、文本输入框、下拉列表输入框、单选框、多选框。支持CRF表单脚本编写,实现相关变量计算与统计。支持表单制作可选择术语库内容。表单维护管理:具备表单事件管理。。16:..支持事件名称、入组后