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《智慧醫(yī)院科研診療創(chuàng)新：全息專病數(shù)據(jù)庫平臺的應(yīng)用與實踐》科研技術(shù)服務(wù)參數(shù)要求：一、項目背景、目的及實施方案隨著醫(yī)療數(shù)據(jù)的快速增長，患者在初次就診時往往僅針對單一疾病或主訴進行診療，但其檢查檢驗、影像學(xué)和病理等數(shù)據(jù)中，可能隱藏著其他疾病的早期線索，未能被及時識別，延誤了疾病早期干預(yù)的最佳時機。為此，建設(shè)一套基于AI的初診患者風險篩查與主動隨訪管理平臺，通過對門診、住院、檢查、檢驗、影像、病理等多源數(shù)據(jù)進行智能分析，識別患者潛在的疾病風險，觸發(fā)醫(yī)生確認與護士隨訪的閉環(huán)機制，不僅能夠提升患者健康管理水平，也能有效增加醫(yī)院門診量和服務(wù)黏性，推動醫(yī)院服務(wù)模式從“被動就診”向“主動健康管理”轉(zhuǎn)型。全息專病數(shù)據(jù)庫平臺為醫(yī)院及醫(yī)療集團各重點學(xué)科的臨床專病而建，主要包括各專病患者的診前、診中、診后的所有數(shù)據(jù)管理，以及患者的隨訪管理，進而提高患者跟醫(yī)院的黏連性，降低患者的丟失率，提高患者的治愈率和生活質(zhì)量。項目旨在通過醫(yī)療大數(shù)據(jù)庫技術(shù)，建立各病種數(shù)據(jù)庫以及患者的全程化管理方案，通過該全息專病數(shù)據(jù)庫平臺，建立各專病的研究隊列，深入挖掘各專病的臨床大數(shù)據(jù)，為各專病的精準治療提供循證學(xué)依據(jù)，進而推動智慧醫(yī)院建設(shè)，提高醫(yī)院各重點學(xué)科、重點?？?、培育學(xué)科的專病治療能力和研究能力，提高學(xué)科地位。隨著人們生活水平的提高，對于健康的問題，已經(jīng)逐漸由原先的治療理念向預(yù)防理念轉(zhuǎn)變，由疾病的重診治向疾病的診治與生活質(zhì)量兩不誤方向轉(zhuǎn)變，這也就對臨床技能提出了重大挑戰(zhàn)，對臨床治療方案提出了更為嚴格的要求。要想實現(xiàn)預(yù)防的理念，首先得知道疾病發(fā)展的根源，要想改善患病后的生活質(zhì)量，就得根據(jù)不同患者生活習慣提出不同的臨床診療方案。這一切，都依賴于對疾病大數(shù)據(jù)的研究。二、主要研究內(nèi)容①探究全息專病數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建與管理，包括：數(shù)據(jù)庫架構(gòu)設(shè)計，數(shù)據(jù)采集與整合，數(shù)據(jù)質(zhì)量控制等。②探索我院重點學(xué)科、重點專科、培育學(xué)科的各重點專病病種相關(guān)臨床因素和指標，建立全息專病數(shù)據(jù)庫和各類單病種子數(shù)據(jù)庫；根據(jù)不同病種的預(yù)期數(shù)據(jù)，進而根據(jù)每個患者不同的隨訪數(shù)據(jù)，實時給予新的臨床方案建議。③建立完整的重點專病病種患者的全流程管理方案。三、技術(shù)關(guān)鍵①臨床上，需要不斷摸索和研究，以便確定各類病種所需的關(guān)鍵指標；②技術(shù)上，實現(xiàn)各病種數(shù)據(jù)的全方位覆蓋和相互關(guān)聯(lián)，實現(xiàn)各大類數(shù)據(jù)的特征性區(qū)分與分析，建立個性化臨床診治方案建議。四、擬采用的系統(tǒng)總體架構(gòu)系統(tǒng)擬設(shè)計為“數(shù)據(jù)采集治理→AI分析引擎→醫(yī)生確認工作臺→隨訪平臺→運營管理平臺”的五層架構(gòu)，并與醫(yī)院HIS、EMR、LIS、PACS、病理、預(yù)約掛號等系統(tǒng)對接，保障平臺數(shù)據(jù)完整性和業(yè)務(wù)閉環(huán)。后續(xù)推進醫(yī)療集團的數(shù)據(jù)采集治理。五、擬采用的平臺功能設(shè)計51數(shù)據(jù)采集與集成模塊?多源數(shù)據(jù)接入門診、住院電子病歷數(shù)據(jù)檢查檢驗數(shù)據(jù)影像學(xué)數(shù)據(jù)病理學(xué)數(shù)據(jù)?統(tǒng)一患者ID管理建立患者主索引，保證跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)歸一至同一患者。?數(shù)據(jù)標準化與治理采用HL7、FHIR等標準接口，實現(xiàn)結(jié)構(gòu)化與半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的規(guī)范化存儲。進行數(shù)據(jù)清洗、缺失值處理、異常值校正。?數(shù)據(jù)安全保障52AI智能分析與風險預(yù)警模塊?多病種風險預(yù)測模型?智能分析流程患者初診數(shù)據(jù)采集完成后→自動進入AI分析管線模型對關(guān)鍵指標、影像特征、病理標記物進行綜合計算生成患者“風險分級報告”?風險等級劃分高危（紅色預(yù)警）：必須立即推送醫(yī)生確認中危（橙色提示）：建議復(fù)診，進入隨訪隊列低危（黃色提醒）：記錄存檔，定期觀察53醫(yī)生確認工作臺?風險患者任務(wù)推送?輔助判讀界面?人工確認機制?閉環(huán)追蹤54隨訪與召回管理平臺?任務(wù)派發(fā)?隨訪工具集成?隨訪記錄與表單?復(fù)診預(yù)約聯(lián)動?任務(wù)閉環(huán)管理55運營與科研分析平臺?業(yè)務(wù)運營分析?AI模型效果監(jiān)控?患者服務(wù)反饋?科研數(shù)據(jù)沉淀56系統(tǒng)安全與合規(guī)模塊分級權(quán)限管控：醫(yī)生、護士、管理員不同權(quán)限。日志審計：所有數(shù)據(jù)訪問、隨訪外呼均有審計日志。數(shù)據(jù)加密：數(shù)據(jù)庫加密存儲、傳輸SSL加密。法規(guī)合規(guī)：符合《個人信息保護法》《醫(yī)療器械數(shù)據(jù)安全規(guī)范》。六、量化指標61全息專病數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建與管理，包括：數(shù)據(jù)庫架構(gòu)設(shè)計，數(shù)據(jù)采集與整合，數(shù)據(jù)質(zhì)量控制等。62專病病種患者的數(shù)據(jù)挖掘分析。63建立不超過7個病種的全息專病數(shù)據(jù)庫。