临床数据中心的构建与应用

医院数据中心平台的建设和应用方案在当今数字化医疗的时代，医院数据中心平台的建设成为了提升医疗服务质量、优化医疗资源配置以及推动医院管理现代化的关键举措。

一个高效、稳定且安全的数据中心平台能够整合医院内各类信息系统的数据，实现数据的共享与交换，为医疗决策提供有力支持，为患者提供更优质的医疗服务。

下面将详细阐述医院数据中心平台的建设和应用方案。

一、建设目标与需求分析（一）建设目标1、实现数据的集中存储与管理，确保数据的完整性、准确性和一致性。

2、打破信息孤岛，促进各业务系统之间的数据流通与共享。

3、提供快速、准确的数据查询与分析功能，支持医院的决策制定和管理优化。

4、保障数据安全，符合医疗行业的法规和标准。

（二）需求分析1、业务需求：了解医院各科室的业务流程和数据需求，包括门诊、住院、医疗影像、检验检查等。

2、性能需求：根据医院的业务量和数据增长速度，评估数据中心平台的处理能力、存储容量和响应时间等性能指标。

3、安全需求：确定数据的访问权限控制、数据加密、备份与恢复策略等安全要求。

4、兼容性需求：考虑与现有信息系统的集成和兼容，以及对未来新系统的扩展支持。

二、技术架构设计（一）数据存储架构1、采用分布式存储系统，如 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）或对象存储，以满足海量数据的存储需求。

2、建立数据仓库，用于整合和存储结构化数据，便于数据分析和报表生成。

（二）数据处理架构1、引入大数据处理框架，如 Spark 或 Flink，实现对大规模数据的快速处理和分析。

2、利用数据清洗和转换工具，对原始数据进行预处理，提高数据质量。

（三）数据接口与集成1、制定统一的数据接口标准，确保各业务系统能够与数据中心平台进行无缝对接。

2、采用中间件技术，如 ESB（企业服务总线），实现数据的交换与共享。

（四）安全架构1、部署防火墙、入侵检测系统等网络安全设备，保障数据中心平台的网络安全。

2、实施用户身份认证和授权管理，控制数据的访问权限。

摘要：多中心临床研究是多中心、多学科对同一临床问题开展广泛协作临床研究的主要途径。

传统多中心临床研究主要存在样本量偏小和临床科研相对封闭、开放程度不高的问题。

为此，结合了新近兴起的大数据与云计算等技术，将物理上分散的各医院临床中心融合成逻辑上统一的临床大数据，构建了多中心临床大数据应用平台。

介绍了多中心临床大数据平台的总体框架设计，详细阐述了平台各个子系统，分析了临床大数据平台的深度应用。

关键词：多中心临床研究；临床大数据分析与挖掘；临床科研随访系统1引言近年来，多中心临床研究受到越来越多的关注。

所谓多中心临床研究指的是由多个研究中心的临床医生或科研人员按照同样的研究设计、为同一个研究目的、协同完成的临床研究工作[1]。

其中，研究中心可以是三级甲等医院，也可以是负责某个具体区域的社区医院。

具体而言，在多中心临床研究中，临床科研由一个研究中心总体负责，担当牵头单位的角色，然后由多个研究中心的临床医生共同合作，按照同一个研究方案在不同的研究中心同时进行。

这样，多位临床医生可不受地点的限制，在不同科室、不同医院按同一试验方案同时进行临床研究，协同完成各项研究工作。

多中心临床研究实现了多中心、多学科对同一临床问题的广泛协作研究，对于发挥临床医生的学术优势、促进医学科学的发展具有重要的意义。

经过多年的努力，多中心临床研究已成为国内外各类医疗机构开展疾病临床研究的重要方法[2]。

一方面，相对于单中心研究，多中心临床研究要求多个研究中心同时参与，可在较短的时间内遴选出临床科研所需的病例数；另一方面，相对于单中心研究，在多中心临床研究中多个中心入选的病例在病种病情分布等方面范围比较广。

以糖尿病多中心研究为例，在确诊和治疗前期，患者多选择到三级甲等医院就诊，确定适合个体的治疗方案。

治疗方案稳定后，患者大多会选择到社区卫生服务中心进行长期治疗和监督控制。

因此，多中心的研究可以覆盖更多的糖尿病患者。

虽然多中心临床研究已被众多的医院、科研机构、临床医生广泛采纳，但是在实际应用中，多中心临床研究也具有许多不足之处。

医院临床数据中心构建研究1引言医院信息系统经训多年建设.各业务系统严生了大量宇贵的临床、运营数据尤其结构化电子病历的应用.更是产牛了大量盼.床、科研必需的信息。

这此数据分散在不同厂商不同种类的医疗信息系统中,由于系统的异构性和数据标准不一致,使数据的共享和深层次利用变得非常困难。

此外各业务系统随着应用的不断深入产生新的业务需求,如质控、闭环医疗等。

这11G应用需求不断加入到基础业务系统.势必造成系统的司维护性与运行效率越来越差。

将各业务系统的数据集中起米,进行统一存储和管理.构建以病人为中心的临床数据。

逐渐成为支撑医疗信息系统及数字化医院建设的基础。

2三种构建思路2.1完全集中式整个医院信息系统基于共享的信息模型建立唯一的临床数据中心。

各特定业务子系统把采集到的数据全部汇集到此.所有业务都从该数据中心获取所需数据。

这样就避免了系统的异构、标准的不统一和数据的不一致性问题,实现了真正意义上的数军化医疗,是一种非常理想的方式,也是临床信息系统发展的最终目标。

从技术角度看.采用这种方式构建临床数据中心的难点在于底层信息模型的建万由于不同业务信息种类繁多,各种信息之间关系复杂信息建模工作十分困难从运营角度看,采用这种方式构建临床数据.需要大量资金投入和很长的开发周期.并要找到能同时提供各类临床应用系统的开发商或集成商,对于一个运行多个异构系统的医院而言实施成本很高。

2.2逻辑集中式各种类烈的数据仍由相应的临床信息系统负责管理和维护,保持原有的物理分布特性在此基础上,采用一定的技术手段,将这此分散存储的数据在逻辑上集中起来,为上层各种应用提供统一的数据访问接口,实现数据的逻辑集中展示分析功能。

在上层系统看来.它们面对的就是一个集中式的临床数据中心。

其本质在于利用一个中间的软件组件把上层应用与各种底层异构的数据模型进行隔离,为本来不具有一致信息模型的多模态业务数据提供一个虚拟的逻辑视图。

为实现对这些多模态业务数据逻辑上的集中,通常采用基于面向服务架构(SOA )的技术,面向各个异构的临床信息系统开发一系列的数据访问服务.下层应用通过这些服务访问业务数据。

123数字通信世界2023.120 引言医疗行业是我国较早数字化、信息化的行业，每时每刻都在产生海量数据[1]。

我院经过十几年的信息化建设发展，医疗业务系统、管理系统等越来越多，随之积累了海量的医疗临床数据。

这些海量的医疗临床数据的应用及发掘，自然也就成为推动医院发展的主要动力。

由于医院信息系统由不同的厂商帮助建设、数据结构存在较大差异，导致医疗数据价值利用率不高[2]。

1 数据中心的整体设计1.1 数据中心技术架构我院数据中心整体架构采用以Hadoop+Oracle+数据引擎的混合体系，其核心以Hbase 为数据仓库，结合关系型数据架构与分布式数据架构相结合技术体系，以主数据系统作为数据互联标准，以数据捕获引擎、数据转换引擎、非关系型数据接入引擎作为数据支持，大数据管理平台集资产管理、运维管理、数据服务平台、安全监控于一体，有效地保障数据的时效性、准确性、安全性和易用性，整合数据互通标准、提升医院信息化管理水平、服务水平、整体建设水平。

如图1所示。

医院大数据中心建设及应用陈继何（福建省福州儿童医院，福建 福州 350001）摘要：福建省福州儿童医院基于面向服务的体系架构（SOA），以临床数据仓库为核心，采用HL7、IHE等国际标准和规范，构建标准化医院大数据中心，实现了医院内部各信息系统的数据整合、信息共享，满足临床、管理、科研等对数据分析利用的需求，提高了医院精细化管理水平，促进了临床业务的协同发展。

关键词：大数据中心；数据仓库；HL7doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2023.12.039中图分类号：R 197.324，TP 3 文献标志码：B 文章编码：1672-7274（2023）12-0123-04Construction and Application of Hospital Big Data CenterCHEN Jihe(Fuzhou Children's Hospital, Fuzhou 350001, China)Abstract: Based on service-oriented architecture SOA and clinical data warehouse as the core, Fuzhou Children's hospital adopts international standards and norms such as HL7 and IHE to build a standardized hospital big data center, which realizes the data integration and information sharing of various information systems within the hospital, meets the needs of clinical, management and scientific research for data analysis and utilization, and improves the hospital's fine management level. Promote the collaborative development of clinical business.Key words: big data center; data warehouse; HL7作者简介：陈继何（1986-），男，汉族，连江人，工程师，本科，研究方向为计算机科学与技术。

0 引言近几年,我国医疗信息化飞速发展,随着业务的增长和各个子系统的使用,医院产生了大量的医疗数据。

这些数据散在地分布在各个厂商的业务系统中,各个系统采用的开发语言和数据库类型不全相同,数据格式也多样化,因而具有异构化的特点,无法进行信息间的互联互通与共享,难以实现信息化管理。

将异构数据进行整合分析,形成临床数据中心,是医院信息化建设的新趋势。

本文按照多层架构进行开发设计临床数据中心,并通过对各个数据集市进行深度挖掘分析,实现对应的主题数据库管理系统,以期全面提高医院管理、决策智能化。

1 总体框架我院数据中心基于B/S模式,采用多层架构模式进行设计开发,使系统易于扩展与维护,采用powerbuilder和Java作为开发语言,更好地兼容在用的系统。

数据库采用Oracle 11和Sqlserver2008。

架构见图1。

1.1 源数据层实现数据中心的第一步需把分散在各系统数据库的数据集中。

通过ETL工具[1],把各业务系统数据抽取到临时中间层,然后进行转换、清洗、装载,最后加载到数据仓库中,成为数据深度分析的基础。

1.2 数据存储层数据仓库中的数据要发挥作用,需要一条主线贯穿,把零散数据变为数据链[2]。

我院数据中心以患者身份证号码为主索引,将患者所有门急诊、住院、体检信息关联,构建成临床信息集合的标准结构数据仓库,并根据业务需求的不同主体构建针对不同应用的数据集市。

1.3 数据分析层形成了标准结构数据仓库后,可根据具体需求进行深层次的应用开发。

如根据某一主题需求,对围绕该主题的相关数据进行Hadoop、MapReduce、数据挖据和联机分析等过程,构建针对该主题的数据框架[3],进而建立包含该主题数据集合之间的关联模型的数据集市,从而开发对应的主题数据库管理系统。

1.4 应用展示层和平台用户层有了前期需求的汇总,我院数据中心形成了较完善的集各种功能于一体的综合平台。

无论医院的管理运行指标还是临床的科研数据,都以可视化的形式向平台用户展现。

诊疗数据分别储存在例如电子病历、PACS、收费、医嘱、药品、检验、病理等多个信息系统中，没有形成一个非常完整的有机整体。

这些有价值的数据没有为科学研究、循证医学、教学活动等发挥更大的作用。

建立完整的智能化临床数据中心是解决上述问题的关键。

临床数据的特点：临床数据是诊疗活动过程中产生的所有数字、文字、图片、影像、视频等多种数据。

记录了患者得基本资料、家庭信息、家族患病史、患者健康摘要、手术史、预防接种史、过敏史、月经史、生育史、历史诊疗记录、历史用药记录、体格检查、检查检验记录、检查影像数据、病程记录、诊疗记录、医嘱记录、费用记录、用药记录、手术记录、诊断信息、随访信息、组织标本信息、生物信息等。

1.多样性这些临床数据有医嘱、用药、费用等结构化数据；有医务人员根据患者及家属口述、患者提供的诊疗历史记录、医务人员体查或照看患者而形成的文字描述；有从采用仪器检查或化验产生的数字、图片、影像、视频、声、光、电信号数据；有来自患者提供的历史的书面或其他形式的证据材料；有患者及家属提供知情同意或法律授权材料。

2.非结构化相对于结构化设计来说，医务人员更愿意采用自由文本的方式来录入临床数据，尤其是剪贴、复制功能，或者是同样能够达到剪贴、复制功能的病历模板。

3.不规范临床数据涉及范围广，患者症状多样，且因人而异。

另外，我国医学标准工作滞后，即使存在相应的标准，医务人员在记录临床信息时，多是自由发挥。

4.涉及伦理、法律隐私和社会问题医学伦理、法律法规遵从、患者的隐私保护、社会属性等，也是医务人员在处理临床数据时，不可避免的问题。

5.与科研要求脱节临床治疗的数据录入和临床研究的数据处理的要求完全不同，临床治疗的数据录入是以治愈患者为直接目的，而临床研究的数据处理是以寻找某种疾病的一般规律为目的。

临床治疗时录入的数据不能完全满足临床研究的要求；另外，由于医务人员个人的能力和医疗技术的局限性，使搜集到的信息无法涵盖临床所需要的所有信息。

医院临床数据中心建设方案目录一、内容描述 (2)1.1 背景与意义 (3)1.2 目标与要求 (4)二、现状分析 (5)2.1 医院信息化现状 (6)2.2 临床数据现状 (6)2.3 存在问题与挑战 (7)三、建设目标与规划 (8)3.1 建设目标 (10)3.2 数据中心架构设计 (11)3.3 数据资源规划与管理 (12)四、技术选型与实施策略 (13)4.1 数据存储技术与选择 (15)4.2 数据处理与分析技术 (16)4.3 系统集成与接口技术 (17)4.4 数据安全与隐私保护 (19)五、功能与应用 (20)5.1 临床数据采集与整合 (21)5.2 数据存储与管理 (22)5.3 数据分析与挖掘 (24)5.4 数据可视化与应用展示 (24)六、管理与维护 (25)6.1 数据中心管理组织架构 (27)6.2 运行维护策略与流程 (28)6.3 数据备份与恢复机制 (30)七、风险评估与应对措施 (30)7.1 技术风险与防范措施 (32)7.2 数据安全风险与防范措施 (34)7.3 其他潜在风险与应对策略 (35)八、项目实施计划与预算 (37)8.1 项目时间表与里程碑 (38)8.2 预算与资金筹措 (40)九、总结与展望 (41)9.1 项目成果总结 (42)9.2 发展前景与展望 (43)一、内容描述数据整合与集成：通过数据集成平台，将医院各业务系统（如电子病历系统、医学影像系统、检验系统、手术管理系统等）的数据进行统一整合，打破信息孤岛，实现数据共享。

数据仓库建设：构建临床数据中心数据仓库，实现数据的存储、查询、分析和挖掘。

数据仓库将按照医疗业务主题进行分类存储，并支持多维度的数据分析，以便为医院管理层和临床科室提供决策支持。

数据标准化与规范化：遵循国家和行业相关标准，建立数据标准和规范，确保数据的准确性、一致性和完整性。

制定数据质量控制流程，保障数据质量。

数据安全与隐私保护：建立严格的数据安全管理制度，确保临床数据中心的数据安全。

医院数据中心建设引言概述：医院数据中心是一个关键的组织架构，它承担着存储、管理和保护医院的各种数据的重要责任。

医院数据中心的建设对于提高医疗服务质量、提升效率和保护患者隐私具有重要意义。

本文将从基础设施、数据安全、数据管理、数据分析和未来发展五个方面，详细阐述医院数据中心建设的重要性和关键要点。

一、基础设施1.1 机房规划：医院数据中心的机房应具备足够的面积和高度，以容纳各种服务器、网络设备和存储设备。

同时，机房应考虑到供电、供水、空调等基础设施的合理规划，以确保设备的正常运行。

1.2 网络架构：医院数据中心的网络架构应具备高可用性和高安全性。

合理规划网络拓扑结构，采用冗余设计，确保网络的稳定性和可靠性。

同时，要建立适当的防火墙和入侵检测系统，保护数据免受网络攻击。

1.3 服务器和存储设备：选择适当的服务器和存储设备是医院数据中心建设的重要一环。

根据医院的需求和预算，选择性能稳定、可扩展性强的服务器和存储设备，以满足数据中心的存储和计算需求。

二、数据安全2.1 数据备份和恢复：医院数据中心应建立完善的数据备份和恢复机制，确保数据的安全和可靠性。

定期进行数据备份，并将备份数据存储在不同的地点，以防止数据丢失或损坏。

同时，建立快速恢复的机制，以确保在数据丢失或系统故障时能够及时恢复。

2.2 访问控制和权限管理：医院数据中心应建立严格的访问控制和权限管理机制，限制只有授权人员能够访问敏感数据。

采用身份验证、访问审计和权限分级等措施，确保数据的安全性和隐私性。

2.3 数据加密和安全传输：医院数据中心应采用数据加密技术，对敏感数据进行加密存储和传输。

同时，建立安全的数据传输通道，使用安全协议和加密算法，确保数据在传输过程中不被窃取或篡改。

三、数据管理3.1 数据分类和标准化：医院数据中心应对数据进行分类和标准化，以便于数据的管理和分析。

建立统一的数据标准和命名规范，确保数据的一致性和可查询性。

3.2 数据清洗和整合：医院数据中心应对数据进行清洗和整合，去除冗余和错误的数据，并将不同来源的数据整合到一个统一的数据仓库中。

临床数据中心建设1. 引言1. 背景介绍：说明为什么需要建立一个临床数据中心。

2. 目的和目标：阐述本文档旨在实现的目标以及所需达到的结果。

2. 数据收集与管理1. 数据来源：列出可能涉及到的各种数据源，如电子病历、医学影像等。

2. 数据采集方法：描述从不同源头获取数据并整合至数据库或系统内部存储结构化信息之方式。

包括手动输入、自动导入等途径。

3. 数据质量控制策略: 解释确保收集到高质量可靠性能够支持分析工作流程方面考虑事项, 如验证规则设置，异常值处理等。

3.技术基础设施要求详细描述了搭建该平台所需软件/硬件环境配置，并对其进行解读；同时给出相应原因依据；4.安全与隐私保护机制描述了针对敏感个人健康信息（PHI）而设计开发具备足够强度加密算法来提供最低限度访问权限级别.5.用户界面设计给予使用者友好操作体验是一项重要工作，详细描述了用户界面设计的原则和标准。

6.数据分析与报告1. 数据分析方法：介绍用于对临床数据进行统计、建模和预测等各种常见技术手段及其应用场景。

如回归分析、生存时间曲线等。

2. 报告：说明根据需求自动相应格式的可视化或文本形式报表。

7.项目管理列出整个项目开发周期内所涉及到的关键节点，并给予每一个阶段合理安排人力资源以确保按时交付.8.风险评估描述可能会影响该平台正常运行并提供解决方案来规避这些潜在问题.9.法律名词注释：- PHI: Protected Health Information（受保护健康信息） - HIPAA: Health Insurance Portability and Accountability Act of 1996（《1996年医疗保险便利性与责任法》）10. 结束语本文档涉及附件:- [相关文件名称]()。

临床数据中心建设及数据挖掘、关联应用作者：***来源：《电脑知识与技术》2021年第27期摘要：临床数据中心通过汇聚医院临床系统中的数据，借助各类医疗信息标准，实现数据的分析和利用。

采用信息汇集技术实现全院所有信息的统一采集，经过解析处理成为离散化为最小粒度的信息元素，并通过重构各类信息元素的内部关系，以患者为中心重新建模，建立临床数据中心（CDR），包括临床信息、管理信息、运营信息和科研信息等，并且与受控医学词汇（CMV）进行关联，以提高查询分析的效率。

关键词：临床数据中心（CDR）;数据挖掘;数据建模;受控医学词汇（CMV）;数据分析;数据清洗中图分类号：TP319 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2021）27-0030-03Abstract：The clinical data center realizes the analysis and utilization of data by aggregating the data in the hospital clinical system and using various medical information standards. All the information of the whole hospital is collected by information collection technology， which is decomposed into information elements with the smallest granularity. By reconstructing the internalrelations of various information elements， the patient-centered model is re-established， and a clinical data center （CDR） is established， including clinical information， management information， operational information and scientific research information etc， which is associated with controlled medical vocabulary （CMV） to improve the efficiency of query analysis.Key words： clinical data center（CDR）; data mining; data modeling; controlled medical vocabulary（CMV）; data analysis; data cleaning隨着医院信息平台建设的推进和国家卫健委对于互联互通评测的强制要求，越来越多的医院都开展了医院信息平台的建设。

临床数据中心在当今的医疗领域，临床数据中心正逐渐成为医疗信息化建设的核心组成部分，发挥着至关重要的作用。

临床数据中心，顾名思义，是一个集中存储和管理临床相关数据的地方。

它就像是一个巨大的仓库，将来自医院各个科室、各种医疗设备和信息系统的海量数据汇聚在一起，并进行有效的整合和管理。

这些数据来源广泛，包括患者的基本信息，如姓名、年龄、性别、联系方式等；病历记录，涵盖症状、诊断、治疗方案、用药情况等；检查检验结果，像血液检查、影像学检查、病理报告等；以及手术记录、护理记录、康复情况等等。

可以说，只要是与患者医疗过程相关的信息，都有可能被纳入临床数据中心。

为什么要建立这样一个临床数据中心呢？首先，它有助于打破信息孤岛。

过去，医院的各个科室和部门往往使用各自独立的信息系统，这些系统之间缺乏有效的沟通和数据共享。

这导致医生在诊断和治疗过程中，难以获取患者的完整医疗信息，可能会影响医疗决策的准确性和及时性。

而临床数据中心能够将这些分散的数据整合起来，为医生提供一个全面、统一的视图，使他们能够更快速、更准确地了解患者的病情。

其次，临床数据中心有利于提高医疗质量和安全性。

通过对大量临床数据的分析，医院可以发现医疗过程中的潜在问题和风险，制定相应的改进措施。

例如，通过分析用药数据，可以发现药物不良反应的规律，从而优化用药方案，减少医疗差错的发生。

再者，它为医疗科研提供了强大的数据支持。

科研人员可以利用临床数据中心丰富的数据资源，开展各种临床研究，探索疾病的发生发展机制，评估治疗效果，为新的医疗技术和药物研发提供依据。

此外，临床数据中心还有助于优化医疗资源的配置。

通过对患者流量、疾病谱等数据的分析，医院可以合理安排医疗设备和人力资源，提高医疗服务的效率和效益。

然而，要建立一个高效、可靠的临床数据中心并非易事。

首先面临的就是数据的标准化问题。

由于不同的信息系统可能采用不同的数据格式和标准，要将这些数据整合到一起，需要进行大量的数据清洗和转换工作，确保数据的一致性和准确性。

应用交流Application and Communication应用交流Application and Communication 图1 临床数据中心（CDR）的逻辑架构检验结果、心电图及扫描文档等信息的连通共享。

用户只需访问单一来源，即可调取所要的全部信息，同时满足JCI 病人诊疗信息完整性的要求。

3.2 面向医院管理者的应用 院领导决策分析：利用商业智能数据挖掘的专业展现工具实现院领导浏览分类主题的可视化呈现，以及图形化展现的数据钻取，可以层层下挖到员工个人或病人个人的具体信息，提示统计分析现象的根本原因。

医务管理系统：医院质量管理是医院管理的核心，基于全院数据中心平台，开发一套针对环节质量控制的管理工具。

该系统的开发是根据卫生整体医疗服务质量的提高。

院感监测：基于全院数据中心平台，院内感染监测系统整合现有信息系统（HIS/CPOE/LIS/RIS/物资管理等）跟医院感染相关的信息，重点监测医院内抗菌药物使用状况，评价抗菌药物使用的合理性，动态监测医院感染发生率，分析医院感染发生的危险因素，对医院感染患者进行全程追踪；能够实现医院感染报告、登记、管理和感染相关因素统计等监测项目所需的各种功能，能够对医院感染相关因素进行主动、连续系统的监测，并统计、分析、评价各项防治措施，以降低医院感染发生率，能有效地进助医院提供处方质量，大大提高了药图2 临床数据中心跟松耦合电子病历的关系图应用交流Application and Communication号可查询到该患者在该部门的所有已缴费项目，选中需要退掉的项目，填写退费原因并保存。

这时，会打印出该患者的退费单，包含所退费的项目，再按照门诊退费流程完成退费即可。

2.3 住院医技退费流程住院患者在到达相应的医技部门之前若想取消诊断治疗的，则不需要退费操作，只需让医生取消医嘱即可。

只有在医技部门触发相应的诊断治疗项目收费计费点之后，医技部门可以进行退费或只退部分费用[2]的操作，其流程图如图4所示。

临床数据中心及其应用系统（二期、三期）项目保护个人隐私和信息安全。

一、整体架构图二、技术路线要求●技术架构须基于分布式技术框架，采用大数据存储技术，支持并行计算基础架构，具备大数据存储访问及分布式计算任务调度的能力；●投标人须采用分布式搜索引擎技术，实现数据的快速查询及调阅，并可支持不同平台的应用，实现全院范围数据的秒级检索；●投标人须具备数据库同步技术和ETL技术，在不影响医院原始生产业务数据库的情况下，对数据进行抽取、同步、汇集，实现针对医院多源异构数据的采集和汇聚；●投标人须采用机器学习和人工智能技术对数据进行数据标准化、结构化等处理，基于语义分析技术构建疾病知识图谱；为安全有效大规模运营多中心研究，在满足安全要求的前提下，通过协作对参与方的（1）文献：1）、支持pubmed、万方的文献推荐、搜索、调阅；2）、支持文献的多条件查询高级搜索功能；3）、基于用户画像，推荐作者图谱及研究热点。

（2）临床指南：支持临床指南的推荐、搜索、查阅；（3）临床路径：支持临床路径的推荐、搜索、查阅；（4）药品说明书：支持药品说明书的推荐、搜索、查阅（5）临床试验：支持临床试验的推荐、搜索、查阅；（6）误诊误治：支持误诊误治的推荐、搜索、查阅；8、我的患者：（1）支持单份病历收藏、打标签、写备注功能；收藏病历可在线集中管理；（2）对医生诊疗过的患者进行集中归档和展现；（3）对诊疗过的患者可进行诊断、检验、检查等重要维度的统计分析。

9、后台管理：（1）管理员后台：为平台管理员提供管理员后台，进行用户管理，以及用户权限审批、导出审批等管理功能；（2）数据集授权：为管理员提供的灵活赋权功能，设置符合特定纳排条件的患者集。

为用户开放这部分患者集的数据权限（3）平台日志统计分析平台：为管理员提供平台访问情况，包括平台访问日志、平台使用PV、UV、重要模块的统计数据。

【专病数据治理与应用】一、眼科疾病数据模型及治理模型构建1、眼科疾病数据模型构建须根据眼科相关疾病特色及各疾病诊疗指南构建眼科疾病数据模型，要求包括1000个以上数据元字段、300个以上结构化字段、100个以上复杂逻辑字段须根据学科研究需求制定具体病种的数据模型。

温州医科大学附属眼视光医院临床数据中心及其应用系统项目总体要求医院信息化建设是一个长期、持续的过程，它将随着医院的发展，医学信息技术的发展，医院管理的发展而不断发展。

因此我们在建设过程中必须遵循如下原则,以保证信息化建设的持续性发展。

1.总体规划和分步实施医院信息系统建设是一件复杂的工程，它是一个涉及到医院方方面面的、复杂而相互关联的子项目的集合。

为了充分体现数字化医院的综合效益，避免独立孤岛建设，我们将坚持整体规划，分步实施的原则。

2.标准化和开放性系统的标准化和开放性是实现信息通讯与共享，必须遵循的信息技术规范。

采用业务内标准的技术体系和设计方法，使系统具备与各种层次的平台的兼容性。

在使用新技术的同时，充分考虑技术的国际标准化，严格按照国际国内相关标准设计实施。

3.先进性和超前性在实用可靠的前提下还要具有可扩展性，避免不必要的浪费。

技术上立足于长远发展，坚持选用开放性系统，使系统和将来的新技术能平滑过渡。

采用先进的体系结构和技术发展的主流产品，确保整个系统高效运行。

4.实用性和方便性系统建设要以满足需求为首要目标，采用稳定可靠的成熟技术，保证系统长期安全运行。

确保系统应用后能为各级业务和管理节点提供智能化的网络信息环境，以提高管理水平和工作的效率。

5.安全性和保密性遵循有关信息安全标准，具有切实可行的安全保护和保密措施，确保数据永久安全。

系统应提供多方式、多层次、多渠道的安全保密措施，防止各种形式与途径的非法侵入和机密信息的泄露，保证系统中数据的安全。

6.稳定性和可靠性系统建成并投入使用后，将成为支撑系统平稳运转的运行平台和开发新业务系统的基础平台。

因此系统必须在成本可以接受的条件下，从系统结构、设计方案、设备选型、厂商的技术服务、维护响应能力以及备件供应能力等方面考虑，使系统故障发生的可能性尽可能少，对各种可能出现的紧急情况有可行的应急预案。

7.跨平台性和可移植性由于系统建设的复杂性要求，在设计时，要充分考虑系统的跨平台、跨系统、跨应用、跨地区性和在各种操作系统、不同的中间件平台上可移植。