临床数据中心CDR

临床数据中心CDR 1.引言1.1 背景1.2 目的1.3 参考资料2.数据中心架构2.1 硬件架构2.2 软件架构2.3 网络架构2.4 安全架构3.数据收集与存储3.1 数据收集方法3.2 数据采集设备3.3 数据传输协议3.4 数据存储设备3.5 数据备份和恢复4.数据质量管理4.1 数据清洗与验证4.2 数据格式与标准4.3 数据完整性和一致性 4.4 数据质量控制指标4.5 数据质量监测与报告5.数据分析与应用5.1 数据分析方法5.2 数据关联与挖掘5.3 数据可视化5.4 数据报告与结果解释5.5 数据应用案例6.数据隐私与安全6.1 数据隐私保护法律法规 6.2 数据访问权限控制6.3 数据加密与脱敏6.4 安全审计与监控6.5 安全事件响应与处置7.附件7.1 数据收集设备技术规格7.2 数据存储设备规格7.3 数据质量控制指标示例7.4 数据分析工具介绍附录:法律名词及注释:- 数据隐私保护法律法规: 法律规定和部门制定的关于个人数据隐私保护的法规、规定和指南.- 数据访问权限控制: 对于数据仓库、数据库、文件系统等数据存储系统中的数据，通过设置访问权限、用户权限等控制手段，保证只有授权人员能够访问和操作数据.- 数据加密与脱敏: 采用加密算法对敏感数据进行加密，或者对一些敏感信息进行脱敏处理，以保护数据的安全性.- 安全审计与监控: 对数据中心的安全措施进行监控和审计，及时发现和应对安全问题和风险.- 安全事件响应与处置: 对于发生的安全事件，及时采取措施做出响应，并进行相应的处理和处置.。

临床数据中心CDR1、引言1.1 目的1.2 背景1.3 范围2、定义2.1 临床数据中心2.2 CDR（Clinical Data Repository）的概念3、架构3.1 系统概述3.2 数据源集成3.3 数据存储和管理3.4 数据质量控制3.5 数据安全和权限管理4、数据收集和整合4.1 数据获取途径4.2 数据提取和转换 4.3 数据清洗和校验4.4 数据整合和去重5、数据存储和管理5.1 数据库选择和设计 5.2 数据仓库和数据湖 5.3 数据分区和索引 5.4 数据备份和恢复5.5 数据归档和销毁6、数据质量控制6.1 数据准确性验证 6.2 数据完整性校验 6.3 数据一致性检查6.4 数据有效性检测7、数据安全和权限管理 7.1 访问控制7.2 数据加密7.3 审计和监控7.4 数据备份和灾备8、数据分析和报告8.1 数据分析工具 8.2 可视化分析8.3 数据报告8.4 数据分析支持9、附件9.1 数据操作手册 9.2 数据模型9.3 数据字典9.4 数据质量报告本文档涉及附件：1、数据操作手册2、数据模型3、数据字典4、数据质量报告本文所涉及的法律名词及注释：1、CDR（Clinical Data Repository）：临床数据中心2、数据源集成：将来自不同来源的数据整合到一个中心化数据库中3、数据清洗和校验：通过预定义的规则和算法对数据进行清洗和校验，以确保数据的准确性和完整性4、数据仓库和数据湖：数据仓库是一个集中存放、整合和清洗的数据库，而数据湖则是以原始形式存储大量数据的存储系统5、数据归档和销毁：将不再需要的数据归档存储，并按照法律法规的要求进行销毁。

CDR基本描述临床数据中心包括临床数据仓库(Clinical Data Repository, CDR)是一个整合多个来源的临床数据仓库，提供以患者和医护人员为中心的统一视图的数据库。

其中CDR通过受控医学词汇表（CMV）保证所有人对临床数据语义理解的一致，以提高CDR 的数据质量。

在CDR中，诊疗数据是围绕患者为中心进行组织的，临床用户可以从多个角度查询、浏览和分析数据，其中的诊疗数据一般包括：患者基本信息历次就诊病史门急诊和住院诊断处方信息检验结果放射/超声/病理/内镜检查报告医学影像费用信息等等。

CDR逻辑及数据架构设计一、数据架构功能单元1.1 业务数据复制（CDC）通过如SQL Server的Transactional Replication等技术，将业务数据库实时复制到复制数据库上，并在目标数据库表上启用CDC（Change Data Capture），实现对业务数据变更的捕获，将医院的业务操作型数据进行复制后存储，数据仓库的数据抽取将在此数据基础上进行，这样可以最大限度地避免对业务数据的干扰与压力。

1.2 数据仓库（CDW）数据仓库区是专门针对企业数据整合和数据历史存储需求而组织的集中化、一体化的数据存储区域。

数据仓库由覆盖多个主题域的企业信息组成，这些信息主要是低级别、细粒度数据，同时可以根据数据分析需求建立一定粒度的汇总数据。

它们按照一定频率定期更新，主要用于为数据集市提供整合后的、高质量的数据。

数据仓库一般很少直接面向最终用户。

数据仓库侧重于数据的存储和整合，通常采用轻量级索引。

数据仓库区内的数据按照主题存放，数据粒度与CDC数据缓冲区一致或粗于缓冲区，这些数据主要是企业级数据与历史信息，数据在线存储的周期一般较长。

数据仓库区的数据是由CDC数据缓冲区的数据按照数据仓库模型的要求进行整合后形成的。

●设计数据仓库模型时，需要考虑以下几点：●基于主题域（临床、运营、质控等）●侧重于对企业范围内数据进行整合●明细数据与聚合数据共享●从技术而言是3NF模式1.3 数据集市数据集市是一组特定的、针对某个主题域、部门或用户分类的数据集合。

XX医院临床数据中心CDR患者主索引系统建设采购需求一、项目概况1、XX市XX医院临床数据中心CDR患者主索引系统平台开发建设、系统集成及相关服务等。

2、实施周期：接到招标人通知后90日历天内，完成系统平台开发、软硬件集成以及调试验收合格交付招标人使用。

3、建设背景略。

4、建设目标通过唯一的患者标识将多个医疗信息系统有效地关联在一起，以实现各个系统之间的互联互通，保证对同一个患者，分布在不同系统中的个人信息采集的完整性和准确性，有效建立居民健康档案。

建立患者主索引，实现大型医院内部系统集成，医院集团内资源共享。

5、技术标准和规范各项服务技术标准应当符合国家标准及各项强制性规范要求，国家没有相应标准、规范的，可使用行业标准规定。

6、现场条件（1）已具备实施条件，但项目实施不能影响医院正常的医疗工作。

（2）招标人不组织现场踏勘，投标人应自行对现场和周围环境进行踏勘和了解，以获取有关编制投标文件和签署合同所需的各种资料，并应充分考虑影响本次报价的因素、预计实施过程中各种不利因素，由此可能发生的费用均由投标人考虑并包含在投标报价中。

中标后，投标人不得再以不完全了解现场情况等为理由而提出额外付款或延长工期等的要求，若有此类要求，采购人将不作任何答复与考虑，投标人应承担现场踏勘的责任和风险，踏勘现场的费用由投标人自行承担。

7、本次投标的医疗行业系统均需要能够与医院现有的系统无缝对接，保证各个平台系统的兼容性和稳定性。

二、建设项目清单三、具体技术参数要求（一）患者主索引管理（EMPI）投标人集成平台产品遵循HL7标准，具有通过工作系统类型为患者信息管理系统和医疗机构服务系统的第三方测试认证。

（提供相关证明）患者主索引系统用于全院范围内患者基本信息索引的创建、搜索和维护，可以智能地协助医疗人员对病人有效地进行搜索。

医疗机构通过建设主索引（EMPI）来识别、匹配、合并、取消重复的数据，净化病人记录，利用主索引可获得完整而单一的病人视图。

智慧医院临床数据中心CDR建设方案一、数据整合1.数据来源数据整合是CDR建设的基础。

我们需要将医院现有的各类临床数据来源进行梳理，包括：电子病历系统医院信息系统（HIS）实验室信息系统（LIS）影像归档和通信系统（PACS）心电图系统其他各类临床信息系统2.数据清洗数据清洗是确保数据质量的关键环节。

我们需要对原始数据进行筛选、清洗和转换，确保数据的准确性、完整性和一致性。

3.数据存储选择合适的存储技术，如关系型数据库、NoSQL数据库、大数据平台等，以满足不同数据类型的存储需求。

二、数据展示1.数据可视化通过数据可视化技术，将临床数据以图表、热力图、趋势图等形式展示，便于医护人员快速了解数据背后的信息。

2.个性化定制为满足不同科室、不同角色的需求，提供个性化数据展示界面。

医护人员可以根据自己的需求，自定义展示内容、样式和布局。

三、数据分析1.统计分析通过统计分析，了解医院临床数据的整体情况，如病种分布、诊疗过程、治疗效果等。

2.智能分析利用机器学习、自然语言处理等技术，对临床数据进行深度挖掘，发现潜在规律和趋势。

3.决策支持基于数据分析结果，为医院管理层提供有针对性的决策建议，提高医院管理水平。

四、数据安全与隐私保护1.数据加密对临床数据进行加密存储，确保数据安全。

2.访问控制实施严格的访问控制策略，确保只有授权人员才能访问相关数据。

3.隐私保护对涉及患者隐私的数据进行脱敏处理，确保患者隐私不受泄露。

我们要制定详细的实施计划：一、项目启动1.组建项目团队2.明确项目目标3.制定项目计划二、需求分析1.调研现有系统2.分析业务需求3.确定数据来源三、系统设计1.设计数据模型2.确定技术方案3.编制技术文档四、系统开发1.开发数据清洗模块2.开发数据存储模块3.开发数据展示模块五、系统集成1.与现有系统集成2.进行数据对接3.验证系统功能六、系统部署与培训1.部署系统2.培训医护人员3.确保系统正常运行我们要关注项目管理和风险控制：一、项目管理1.制定项目进度计划2.实施项目监控3.处理项目变更二、风险控制1.识别潜在风险2.制定风险应对策略3.实施风险监控完成这个方案，我长舒了一口气。