医学人工智能辅助诊断平台需求说明

医学人工智能辅助诊断平台需求说明项目目标搭建医学人工智能辅助诊断平台，制订全省统一的医学人工智能应用规范，建设病历质检、智能问诊、疾病知识图谱、推荐诊疗、合理用药、医学检索、病历中心等能力，面向全省所有医疗机构，提供医学原子能力支撑，实现智能问诊、病历质检、诊断质检、合理用药等功能，减少基层漏诊和误诊，提高基层医疗规范性。本期项目的建设周期为合同签订后6个月内完成模型开发，完成上线后试运行期不少于12个月。序号项目建设内容数量单位1医学人工智能支撑平台项目-智能辅诊搭建医学人工智能辅助诊断平台，制订全省统一的医学人工智能应用规范，建设病历质检、智能问诊、疾病知识图谱、推荐诊疗、合理用药、医学检索、病历中心等七大能力，与11个市人工智能平台数据贯通。完成各市人工智能应用数据采集，进行多维度分析，建设人工智能辅助诊断驾驶舱。1项总体要求2.1模型能力要求2.1.1设计要求（1）规范性原则项目方案科学，设计规范，符合信息技术与环境管理的发展方向；设计模型功能完整、安全可靠、便于升级改造、维护简便。（2）可扩展原则模型要具较强的可扩展性，支持与现有系统的进一步整合、集成和其他业务拓展应用。模型的设计需充分考虑将来的扩展需要，保证未来业务发展的空间。（3）先进性原则紧密结合环境保护工作实际，采用较为先进的技术指标，确保系统使用简便，功能完备，在一定时间内不落后，并应用当前国际、国内最先进的系统设计理念和计算机软硬件开发技术，使系统的各方面特性及技术指标均达到国际领先水平。在兼顾技术先进性的基础上，坚持以需求为导向，讲求实际应用效果，尽可能采用成熟技术，保证系统的方便性和实用性。（4）经济性原则综合考虑与现有各类系统的兼容和对接，充分利用现有技术和设备，使模型的维护和升级便利快捷，既维护现有信息化投资，又为将来进一步信息化建设奠定基础。（5）适应性原则模型既要满足各级卫健部门对当前管理业务的需要，也要留有充分的扩展余地，在业务变化及机构人员调整时，能方便地加入新的人员、设备以及实现其它软件功能，并保证模型的完整性和各项功能不受影响。（6）安全性原则数据和模型的可靠性和安全性对一个应用系统是至关重要的，因此对于信息系统来说，要充分考虑到可能出现的问题，必须把这一原则作为极为重要因素加以考虑。2.1.2功能要求.医学人工智能模型.1.病历质检能力病历质检主要对医患诊疗全过程文书的书写规范性的审核，在医疗机构的质量管理中，病历质控是重要组成部分，也是核心部分。医务人员对患者疾病发生、发展、转归，进行检查、诊断、治疗等医疗活动过程的记录。病历上的每个信息，都可能对病人的治疗过程、住院费用结算、司法与伤残鉴定、疾病预防等产生重要影响。需支持病历质检能力，实现对医患诊疗全过程文书的书写规范性的审核。.1.1.病历整体书写完整性需根据字段文本正则提取的结构化信息，对基层门诊病历内容中的整体字段（主诉、现病史、体格检查、诊断、过敏史、性别和年龄）进行字段缺失的检测并提醒。.1.2.病历主诉书写完整性需根据正则提取和关键信息提取，对基层门诊病历内容中的主诉进行内容信息缺失（缺少医学信息、缺少时间、缺少症状、缺少部位）的检测并提醒。.1.3.病历现病史书写完整性需根据正则提取和关键信息提取，对基层门诊病历内容中的现病史进行内容信息缺失（缺少医学信息、病情的起始、演变、鉴别材料、复诊无病情变化）的检测并提醒。.1.4.病历整体书写有效性需根据文本内容对基层门诊病历中的整体字段（主诉、现病史、体格检查、既往史、辅助检查、年龄、性别）进行非医学常用符号的检测并提醒。.1.5.病历现病史、体格检查书写有效性需根据正则提取和关键信息提取，对基层门诊病历中的现病史、体格检查进行一般生命体征（血压、呼吸、体温、脉搏）数值异常的检测并提醒。.1.6.病历内容重复检测需根据文本内容对各字段（主诉、现病史、体格检查、既往史、辅助检查）进行内容重复的检测并提醒。.1.7.特殊科室质检书写病历后，需根据文本正则匹配进行特殊科室（精神科、口腔科）的判断并提示，并对其进行专项质检。.1.8.复诊病历质检需根据文本正则匹配判断病历是否为复诊病历，并对复诊病历进行专项质检。.1.9.特殊病历质检需根据文本内容正则匹配判断病历是否为特殊病历（取药类、体检类、预防接种、孕产检、计生服务类等五类），且不进行常规有效性质检判断。.1.10.不同字段间合理性需根据正则提取和关键信息提取对不同字段中矛盾的内容（时间矛盾、症状矛盾、部位矛盾、疾病描述与性别矛盾、发病时间与年龄矛盾，称谓与年龄矛盾等）进行合理性检测并提醒。.1.11.主诉字段内容合理性需根据正则提取和关键信息提取对主诉中矛盾的内容（时间混乱、症状前后不一致）进行合理性检测并提醒。.1.12.结果可解释性需对质检结果提供解释性依据。.2.辅助问诊能力需针对电子病历内容和医生诊断之间的关系，依据医学知识和深度学习数据挖掘的知识库相融合，判定医生诊断是否合理、是否存在漏误诊的情况，规范医生书写病历和提升基层医生诊疗水平。.2.1.问诊模板提供科室症状问诊模板资源供用户快速点选录入患者病史信息。规范的问诊模板，让医生对于症状发生情况有了清楚的认识，避免忽视症状关键信息而导致的漏诊。.2.2.病历生成需基于基础病情、伴随症状及一般情况点选，自动生成病历。.2.3.诊断一致性判断诊断一致性判断真实病历场景一般较为复杂，包含病历中关键信息较为丰富，需针对病历信息进行预处理，其中主要是提取病历中关键信息和将医生诊断映射到疾病体系。以便于机器后续处理。判断线上医生诊断与其他来源诊断（如辅助诊断引擎结果topn）是否一致。.2.4.诊断合理性判断判断门诊场景线上医生诊断是否合理（无效诊断、误诊、漏诊等）支持50+种诊断。.2.5.诊断与性别合理性当医生给出诊断与病历中性别存在矛盾或无关时，进行提醒，支持2000余种诊断。支持门诊和住院场景。.2.6.诊断与年龄合理性当医生给出诊断与病历中年龄存在矛盾或无关时，进行提醒，支持2000余种诊断。支持门诊和住院场景。.2.7.诊断与症状合理性当医生给出诊断与病历中症状信息存在矛盾或无关时，进行提醒。支持门诊和住院场景。.3.疾病知识图谱展示与疾病相关的因素，症状、体征信息以图谱的形式直观呈现，并支持图谱下钻，尽可能的全面展示知识库的相关知识，支持结合病历的疾病、症状等信息点亮。.3.1.图谱点亮基于病历中提取的症状、体征等信息与知识图谱进行匹配，点亮病历中描述的与此病历诊断相关的信息；基于病历中提取的症状、体征、原发病史、诱因等信息，推荐与此病历诊断之间的权重值。.3.2.图谱展示依据疾病的症状、体征、原发病史、诱因等信息，推荐该疾病的基本图谱知识信息。.3.3.图谱下钻扩充大量与疾病相关的因素，并支持图谱下钻，尽可能的全面展示知识库的相关知识，支持疾病、症状、好发时间、好发人群的点亮。.4.推荐诊疗能力需支持在获取患者的就诊过程中的病情描述信息后，为医生不同场景应用提供知识推荐功能。知识推荐引擎包括问诊推荐和健康宣教知识推荐等能力。.4.1.症状诊断思维导图在医生所下的诊断为症状待查类的诊断和AI诊断的两种场景下，提供疾病相关的症状诊断思维导图功能，更加贴合医生的诊断思路，从而有针对性地进一步问诊。.4.2.疾病要素展示需支持推荐诊断疾病相关的症状、体征、检查检验、鉴别诊断基础知识资源。.4.3.鉴别依据基于病历中提取的症状、体征等信息与知识图谱进行匹配，点亮病历中描述的与此病历诊断相关的信息。.4.4.进一步问诊 对于大量历史病历数据，借助病历内容提取与分析组件，对病历进行结构化处理；然后挖掘出症状之间以及症状与体征、症状性质等关系，从而发现医生问诊内容的关联性，实现对诊断相关的重要症状进行下一步问诊。.4.5.误诊学推荐 基于线上大数据分析，依据医生诊断，推荐容易误诊成医生诊断的诊断及其静态资源。.4.6.鉴别诊断能力根据诊断推出其相关鉴别诊断。.4.7.伴随症状推荐完成主要症状的属性信息录入之后，根据当前基础病情信息，基于“知识+模型”双驱动进行个性化伴随症状推荐。.4.8.用药推荐基于临床指南、专家共识及多家医院临床用药情况，根据患者诊断，需支持推荐相应的药品，展示药品的类型等信息。.4.9.健康宣教推荐能力 需支持宣教知识加工入库，用于推荐诊断相关的健康宣教知识。如：基于患者的临床表现（症状、时间、诱因、部位、性质、程度、加重缓解）、检查（体格检查、检查结果）、检验结果、医生诊断等信息推荐生活方式建议。.4.10.检查推荐能力 需根据患者信息、诊断以及疾病知识库，进行检查推荐。.4.11.检验推荐能力 需根据患者信息、诊断以及疾病知识库，进行检验推荐。.4.12.量表推荐能力 需根据患者信息、诊断以及疾病知识库，进行量表推荐。.4.13.手术推荐需根据患者信息、诊断以及疾病知识库，进行手术推荐。.4.14.预防措施推荐需基于传入的诊断、量表评估结果或者患者标签推荐返回对应的预防措施。.4.15.西医治疗方案推荐需基于传入的诊断、量表评估结果或者患者标签推荐返回对应的治疗方案（当前支持VTE量表评估结果推荐）的概述说明并支持查看治疗方案具体详情。.4.16.护理推荐需根据患者体征相关数据，进行护理推荐（症状、体征、诊断）。.4.17.进一步处置措施需根据输入的传染病、职业病、地方病、罕见病或危重病，推荐相应疾病或危重病的进一步处置措施推荐的能力。.4.18.个性化推荐需基于患者信息实现用药、检查、检验、治疗方案的个性化推荐。.4.19.药品说明书针对具体药品需支持查看药品说明书。.4.20.本地化药品推荐能力需基于治疗方案推荐模型结果和机器学习算法进行具体功能实现，结合药品信息映射技术，通过导入本地化药品类清单，在辅助诊断时可给予本地化药品类别推荐。.4.21.国家基层药品识别能力需基于治疗方案推荐模型结果和机器学习算法进行具体功能实现，通过导入基层药品目录清单，在用药推荐时给予国家基层药品识别，输出给应用端。.5.合理用药建议.5.1.用药不合理警示级别展示系统需对于各种用药不合理情况做出高、中、低不同警示级别的展示。.5.2.用药不合理原因展示医生可查看本次提交处方不合理问题类型，包括但不限于药物遴选不适宜、存在配伍禁忌、无适应症用药、溶媒选择不适宜、溶媒剂量不适宜、重复用药、给药途径不适宜、给药剂量不适宜、给药频次不适宜、超疗程用药、超处方限量等。.5.3.用药不合理原因可解释性对于系统展示的用药不合理原因可提供相应的可解释性，可解释性来源包括但不限于药品说明书、人卫教材、指南、文献等。.5.4.不合理用药推荐用药方案对于系统判断不合理的用药，系统会提供相应的推荐用药方案，包括但不限于用法、用量、频次、溶媒、疗程等。.5.5.药品说明书快速链接查询推荐用药及用药不合理原因展示时，可以提供对应的药品说明书，医生可以通过超链接形式进行点击查看。.5.6.继续用药原因词条收录及快速引用需支持将常用的继续用药原因作为词条进行收录，并支持快速引用。.6.医学检索能力依托权威海量医学知识库，包括：自建知识库、中华医学会知识库等。.6.1.知识分类检索知识分类检索包括疾病图谱搜索、医学检查搜索、医学药品搜索、医学指南搜索、临床路径搜索、病例知识搜索、医学文献搜索。.6.2.疾病量表需支持对疾病量表相关信息资源进行检索。.6.3.防疫问答需支持对防疫问答资源信息进行查询检索。.6.4.儿保资源基于人工智能搜索算法可对用户需要的疾病或症状等相关的儿保资源信息进行查询检索。.6.5.急救基于人工智能搜索算法可对用户需要的疾病或症状等相关的急救信息进行查询检索。.6.6.突发急症基于人工智能搜索算法可对用户需要的疾病相关突发急症进行查询检索。.6.7.健康指导搜索基于人工智能搜索算法可对用户需要的疾病相关健康指导进行查询检索。.6.8.疾病图谱搜索基于人工智能搜索算法可对用户需要的疾病图谱详情进行查询检索，给出对应的疾病图谱知识查询结果，并将结果进行排序，使排在前面的搜索结果是用户最需要的结果数据。.6.9.医学检查搜索基于人工智能搜索算法可对用户需要的医学检查详情进行查询检索，给出对应的医学检查查询结果，并将结果进行排序，使排在前面的搜索结果是用户最需要的结果数据。.6.10.医学药品搜索基于人工智能搜索算法可对用户需要的医学药品详情进行查询检索，给出对应的医学药品查询结果，并将结果进行排序，使排在前面的搜索结果是用户最需要的结果数据。.6.11.医学指南搜索基于人工智能搜索算法可对用户需要的医学指南详情进行查询检索，给出对应的医学指南查询结果，并将结果进行排序，使排在前面的搜索结果是用户最需要的结果数据。.6.12.临床路径搜索基于人工智能搜索算法可对用户需要的临床路径详情进行查询检索，给出对应的临床路径查询结果，并将结果进行排序，使排在前面的搜索结果是用户最需要的结果数据。.6.13.病例知识搜索基于人工智能搜索算法可对用户需要的病例知识详情进行查询检索，给出对应的病例知识查询结果，并将结果进行排序，使排在前面的搜索结果是用户最需要的结果数据。.6.14.疾病搜索基于人工智能搜索算法可对用户需要的疾病知识详情进行查询检索。.6.15.症状搜索基于人工智能搜索算法可对用户需要的医学症状检索详情进行查询检索。.6.16.知识智能检索知识智能检索支持联想词模糊搜索、分类搜索、最近搜索词推荐搜索、目录查询。.6.17.联想词模糊搜索基于工智能搜索算法可对用户使用人工智能辅助诊疗系统进行搜索时支持联想词模糊搜索，并将结果进行排序，使排在前面的搜索结果是用户最需要的结果数据。如：用户在搜索框中输入“高”，可出现高血压、高血压预防方法、高血压治疗方法等。.6.18.分类搜索基于计算机程序和机器学习算法可支持用户进行分类搜索，如：可在分类下选择病例知识或医学文献等类别进行相应搜索，从而给出不同的类别结果。.6.19.最近搜索词推荐搜索基于计算机程序和机器学习算法可对用户使用人工智能辅助诊疗系统时给予最近搜索词推荐并支持推荐最近搜词的搜索。.6.20.目录查询基于计算机程序和机器学习算法可支持用户进行医学目录查询，如：可支持医学教科书目录、病例文献目录、病例知识目录等的查询。.7.智能病历中心.7.1.历史病历集成当前患者的既往病历信息，方便医生进行病情回顾和引用。.7.2.健康档案支持查看患者的健康档案信息。健康档案内容包括患者的药物过敏史、疾病史、手术史、外伤史、输血史等内容，可以帮医生快速了解患者的健康状况。.7.3.病历分类及统计提供用户累计病历、规范病历与不规范病历、体检病历、其他特殊病历的统计功能。.7.4.病历查询与检索提供用户通过患者姓名、就诊时间、病历类型、质检结果等维度的病历检索与查看功能。.7.5.病历列表及内容提供记录用户接诊的所有患者的病历内容查看功能。.8.语音识别能力语音识别能够把用户说的任意语音转换成对应的文字信息，可以大大提高文字输入速度。.8.1.中文连续语音听写需支持中文连续语音听写识别，标准或带口音普通话的免切换。.8.2.常见中英文混读听写智能语音能力语音识别对日常使用的常用对话要有很高的识别准确率，包含医学领域及领域外的日常用语。同时还需支持中文中夹带英文单词字母组合等要求。中英文混读听写方便应用和用户在进行中文和英文、数字的语音输入时无需切换模式，直接混合朗读即可，语音识别引擎会自动分析语音数据中的中文、英文和数字并识别输出对应内容。.8.3.数字串识别需支持按数字串或数值读多种方式的听写识别功能。可以兼容不同的用户语音输入习惯，不同的朗读数字的方式均可识别成对应的数字。.8.4.中文标点智能预测中文标点智能预测对识别结果语句智能预测其对话语境，需提供智能断句和标点符号的预测。.8.5.短语音和长语音识别 短语音和长语音识别需支持短语音(<60s)和连续超长语音（>3h）识别功能。.8.6.热词优化需支持热词优化，可在服务端添加个性化或全局热词，实时生效，提升专有词汇的识别率。.8.7.语音参数需支持对语音停止间隔进行参数配置，满足不同场景需求。.8.8.日常用语与医疗术语混合识别需支持日常用语和医疗专业术语混合识别，为医疗用户提供全方面的语音识别服务。医疗术语具体包括药品、疾病名称、诊断名称、检查检验指标等病历专业术语。.8.9.小包资源定制小包资源定制需支持场景化小包资源，可针对不同话术应用场景制作小包资源，用于提升识别准确率。.8.10.医学文本规范处理医学文本规范处理需支持文本规范化后处理，如字母大小写、数字串、医学单位符号规整等。.8.11.低频服务忌语等词屏蔽低频服务忌语等词屏蔽实现对语音中含一些低频服务忌语等词进行识别并屏蔽显示为特殊符号。.8.12.语音识别接口语音识别接口需支持服务端语音识别服务API和SDK调用，接口支持android以及windows系统的二次开发。.9.语音合成能力.9.1.实时合成功能实时合成功能实时将文字信息转化为声音信息，给应用配上“嘴巴”。.9.2.发音人及切换发音人及切换支持多个医疗定制发音人（默认提供2个女声和1个男声），满足多场景合成播报需要。.9.3.语速控制提供多档语速配置，支持在语音合成时，灵活改变语音播放速度。.9.4.音量控制提供多档音量配置，支持在语音合成时，灵活控制音量的大小。.9.5.多种合成文本的编码支持GB2312、GBK、BIG5、UNICODE、GB18030、UTF8等各种合成文本的编码。.9.6.中英混读同一发音人支持中英文混合播报。输入的一段合成文本可以包含中文和英文，合成引擎会自动判断中文朗读还是英文朗读并合成输出音频。.9.7.合成标记语言支持用户自定义发音词典、停顿优化等参数设置的标记语言。.10.关键信息提取能力需支持门诊病历、住院入院记录和首次病程记录病历、人机对话信息、报告单、诊后管理-医嘱、药品信息的提取。.10.1.实体识别对输入病历文本中的信息实体进行抽取。.10.2.关系识别多方案结果融合规整，输出结构化病历信息实体之间的关系。.10.3.区分口语化基于医学自然语言理解，对输入病历文本中的口语化信息实体进行医学语言映射。.11.MDM数据标准化组件提供MDM数据标准化组件，基于主数据拓展实现的支撑核心能力，为平台提供了本地词与标准词的转换能力。.11.1.业务数据标准化能力业务数据标准化能力应用智能算法模型对医疗描述信息中的实体名进行识别和标准匹配，将不同说法、不同格式的药品、疾病诊断等信息转换成核心能力平台所能识别的标准信息，实现信息互联互通和业务协同。（1）智能标注算法配置与执行智能标注模块的智能算法除程序自动触发之外，还需支持人工配置与执行。此服务提供自主选择算法模型功能，支持多算法效果探索。算法模型选择完成后，可手动触发算法执行操作进行自动化标注。（2）智能标注结果检索智能标注结果在算法执行完成后，可使用智能标注结果查询功能进行效果查看，支持多属性匹配状态的查询和统计，包括按省市区、机构、系统域等检索。.11.2.标准数据本地化能力当引擎提供相关AI结果的标准数据之后，为了让具体业务系统的用户能够理解核心能力提供的信息，需要通过标准词本地化将标准数据转换为业务所使用的业务说法，真实的让功能好用起来。标准数据本地化基于业务数据标准化的实体映射关系进行反向索引，将标准词转换为业务词，促进AI能力的本地化应用功能。.人工智能辅助诊断驾驶舱.1.首页医学人工智能支撑平台入口，点击可进入辅助决策、数字影像模块。.2.覆盖情况展示基层辅助诊断支持平台覆盖的区县数，机构数，医生工作站数量。.3.辅助诊疗-数据概况展示所选时间内的辅助诊疗次数，AI推荐诊断次数、AI医学检索次数核心指标数据。.4.辅助诊疗-AI诊断采纳展示所选时间内的诊断总数、诊断不一致数、修正诊断数、诊断采纳率等核心指标；通过趋势分析，总体反映诊断总数、推荐诊断次数、诊断采纳率的指标变化情况。.5.辅助诊疗-高频修正诊断展示所选时间内的高频修正诊断分布情况。.6.辅助诊疗-详情分析展示诊断质检数，诊断符合数，诊断不符合数，诊断符合率，诊断修正数等诊断核心指标；诊断符合趋势：体现选定时间范围内AI诊断质检次数，诊断符合率的趋势变化；诊断不符合分析：展示诊断不符合原因分布情况；区域排名：通过区域维度，统计不同城市的诊断符合病历数，诊断不符合数，诊断符合率，修正诊断数的排名；提供了对各城市医疗诊断规范性的直观比较。.7.辅助诊疗-AI病历质控展示就诊病历总数、AI病历质控前不规范病历数、病历规范率，AI病历质控后不规范病历数、病历规范率，通过对比质控前和质控后的结果，分析修正的病历数及病历规范提升率。.8.辅助诊疗-AI处方质控展示质控处方数、AI处方质控前不合理处方数、处方合理率，AI处方质控后不合理处方数、处方合理率，通过对比质控前和质控后的结果，分析修正的处方数及处方合理提升率。.9.AI病历质控-详情分析展示就诊病历数，规范病历数，不规范病历数，病历规范率等相关指标；病历规范趋势模块：展示选定时间范围内的AI质检次数及病历规范率，反映病历规范性的趋势变化；不规范病历分析：展示不规范病历原因分布情况；区域排名：通过区域维度，统计不同城市的规范病历数，不规范病历数，规范病历率的排名情况；不规范病历数区域排名：展示不同地区的不规范病历数排名，提供了对各区域在病历规范性方面的比较，识别的不规范病历数较高的区域。.10.AI处方质控-详情分析展示质检处方数，合理处方数，不合理处方数，处方合理率等处方质检核心指标；处方不合理分析：展示处方不合理原因分布情况；处方合理率区域排名：通过区域维度，统计不同城市的合理处方数，不合理处方数数，处方合理率的排名；提供了对各城市医疗处方规范性的直观比较；不合理处方数区域排名：展示不同地区的不合理处方数排名，提供了对各区域在处方合理性方面的比较，识别不规范病历数较高的区域。.11.辅助决策-数据总况展示所选时间内的辅助决策总次数、活跃工作站数指标数据；.12.辅助决策-详情分析体现所选时间内的就诊病例数及辅助决策总次数；人群属性板块：通过性别和年龄维度划分，对AI辅助功能的使用人群进行数据统计：AI辅助场景分析板块：体现AI推荐诊断，AI医学检索，AI病历和诊断质检等数据分布情况；常见疾病分布板块：展示不同年龄段和性别的疾病分布；AI辅诊趋势板块：展示选定时间范围内门诊就诊病历数，AI辅助诊疗次数，AI辅助质检次数等三个关键指标的使用趋势变化。.13.实时信息实时轮播展示当前区域内AI病历质检实时数据，如病历创建时间、机构、诊断、质检结果等数据。.14.实时信息-病历详情展示当前病历详细信息，核心信息如病历信息、处方信息、AI病历质检分析、AI诊断质检分析、AI合理用药质检分析、AI推荐诊断信息。.15.实时信息-查看更多查看病历记录，处方记录，医学检索的总列表；病历记录：以列表形式呈现患者姓名，性别，就诊时间，就诊机构名称，诊断，就诊医生，AI辅诊判定类型，AI具体操作等AI质检后的病历信息；处方记录：以列表形式呈现患者姓名，性别，就诊时间，就诊机构名称，诊断，就诊医生，AI辅诊判定类型，AI具体操作等AI质检后的处方信息；医学检索：体现不同机构的医生使用医学检索功能的时间和具体检索内容。.16.地图分布通过可视化地图形式展示当前人工智能应用普及度情况。.17.AI服务量排名通过区域维度，展示覆盖机构数、活跃工作站数、辅助诊疗次数、辅助质检次数等指标数据。.18.服务端调用基层辅助诊断应用服务端。.19.视频介绍基层辅助诊断应用视频功能介绍。与健康大脑体系对接.1.医学人工智能算法赋能依托健康大脑现有体系，融合人工智能算法模型，满足个性化能力开发需要；另外提供成熟的智能语音、语音合成等能力，为现有应用赋能，激发人工智能技术对卫生健康改革发展的放大、叠加、倍增效应。.2.医学辅助诊断建设规范协助省卫健委制定全省医学人工智能平台建设规范，为医学人工智能在全省的推广提供指导规范，指导市、区县卫生健康行政管理部门做好建设保障工作。.3.人工智能决策分权管理依托“健康大脑”决策支持中心，按照分级分权管理要求，为省、市、区县提供人工智能应用数据及管理数据的查看与导出，应用数据包括但不限于用户数、机构数、辅诊次数、规范病历、不规范病历、诊断符合病历数、诊断不合理数等，为全省各级监管部门提供决策抓手。数据贯通.1.数据规范标准协助省卫健委按照统一的政策制度和标准规范，建立完善的辅助诊断数据标准规范、接口规范，指导全省各地市、区县开展基层诊疗数据规范工作。.2.地市数据贯通规定医学人工智能支撑平台的网络接入规范、客户端融合规范、数据接入规范等，指导市级平台接入省平台统一管理。.3.区县数据贯通规定医学人工智能支撑平台的网络接入规范、客户端融合规范、数据接入规范等，指导区县数据接入地市平台。2.2标准规范要求基于国家、省电子政务相关标准规范、行业相关标准规范，遵循省经济社会发展标准体系，结合建设要求，设计项目相应的标准规范。1、组织人员对建设中所涉及的国家标准、行业标准及地方标准现状进行调研和梳理，为本项目标准规范建设提供理论和技术基础。2、在现有国家电子政务标准规范体系基础上，进行优化、完善，形成适合的标准规范体系框架。3、从建设需求出发，按照急用先行的原则，制定关键标准规范，为互联互通、信息共享、业务协同、信息安全打好基础。4、建立标准规范贯彻实施机制，为标准的落地实施提供服务。2.3信息安全要求系统的安全性是项目稳定运行实施的基础，既要保证信息共享利用，又满足安全管理的需要。本项目建设需开展全方位的安全体系建设，满足网络安全、管理安全、系统安全和数据安全等各方面要求。1、服务保密要求须在签订合同后与采购人单位签订保密协议。2、安全性、功能性能测试要求系统须避免各种信息安全漏洞，对应用系统和数据开展全生命周期安全防护，有完善的安全解决方案。采购人可委托第三方进行安全和性能测试，如果测试中发现存在问题，需尽快解决。测试及漏洞修复所产生的费用由承担。3、系统等保要求在项目建成后，系统需按照等级保护要求开展等级保护测评，系统必须整改等保过程中发现的软件问题。在运维期内，每年至少进行一次等级问题整改。4、密评要求制订商用密码应用方案，运用国产密码技术保障信息系统网络和数据安全，按照要求开展商用密码安全性评估，必须整改密评中发现的安全问题。5、代码安全要求需遵循代码安全开发规范和实施代码安全检测，检测发现的问题整改完成后，提供安全检测资质机构出具的软件代码安全检测报告。6、软件应急方案必须提供系统应急方案，应急方案需考虑各种故障类型，分别给出解决方案。每年组织开展1次应急演练（至少包括稳定性和安全性两个方面），并做好记录。7、信息安全承诺保障承诺严格把控运维人员安全风险及系统安全风险，提供核心运维人员背景审查材料，每月对系统进行安全监测和巡检，出具安全巡检报告。及时修复系统存在的各类安全漏洞。在重要活动、会议召开期间对系统进行7*24小时严密监控，一旦发现问题，要求在第一时间内关停或恢复正常服务，并尽可能的消除影响。承担因系统本身漏洞所引发的信息安全事件而带来的相关法律责任。合同约定的建设和运维期内如发生重大信息安全事件，被上级单位或公安机关通报一次，罚款5000元。如发生被悬挂反动标语、赌博色情、数据泄漏等安全事件，视情节严重程度罚款1-5万元。因运维人员管理疏忽导致的上述信息安全事件，采购人保留追诉连带法律责任的权力。2.4性能要求本项目建设将满足以下性能需求：1、医学人工智能模型需满足TOP1诊断合理率≥96%；2、医学人工智能模型需满足治疗方案推荐合理率≥95%；3、医学人工智能模型需满足覆盖病种≥1000种；4、医学人工智能模型需满足用药审核不合理准确率≥96%。5、医学人工智能模型需完成基础药品审核结构化知识库建立，总量在5万种以上。2.5技术要求模型要符合政务云架构，采用主流的多层分布式架构进行设计开发，以B/S架构方式进行实现。模型要求通过加密和安全通道等方式确保敏感信息的在交互和存储过程中的安全性。在存储上，针对所有敏感信息采用加密方式确保内容存储的安全；在用户使用方面，采用单点退出功能确保用户的安全性。2.6其他要求人工智能辅助诊断驾驶舱需支持全省90个区县人工智能辅助诊断系统数据接入并展示，免费完成所有的对接，并提供承诺函。完成能力平台搭建，试运行期间，需完成不少于20个试点县区数据接入并展示。2.7信创相关要求本项目应根据建设单位需求，按照信创相关标准规范，实现建设单位建设需求、使用目标。按采购人指定的环境部署和应用，系统建成后对信创环境下的客户端必须具有良好的兼容性和适应性。实施要求3.1项目组织管理要求1、应充分考虑建设要求，提出完整的项目管理、模型设计与开发、项目施工、项目验收、售后服务方案以及人力资源供给方案。2、本项目要求开发团队至少6人，其中研发人员和测试的人员至少3人。部署实施人员（包括项目经理、技术负责、其他人员）至少3人，主要与外部系统进行对接、联调、部署工作。3、应根据对项目的理解做出项目的人员配置管理计划，包括组织结构、项目负责人、组成人员及分工职责；阐述项目建设中采购人和的职责。3.2计划与进度管理要求1、本期项目的建设周期为合同签订后6个月内完成模型开发，完成上线后试运行期不少于12个月。2、在投标文件中应根据对项目的理解做出项目实施的初步计划，成为中标方后必须提交正式工作方案，明确招标项目工作的方式、方法、过程步骤、按阶段分解的详细计划、对应计划应提交的工作成果、需要招标人协调与配合的事项，并经招标人审核、批准。3、在项目实施过程中必须分别按周、月提交进度报告，对项目问题及进度延迟原因进行说明，制定合理的解决措施并有效执行。4、必须在投标文件中阐述项目沟通计划，确保与采购人之间信息沟通顺畅。3.3质量管理要求1、应按ISO9001质量管理体系规范要求，针对招标项目实施过程及交付结果进行质量规划、管理、控制。2、一旦中标必须提交正式的质量计划，明确质量控制点、控制内容、质量要求、检查记录要求，并经招标人审核、批准。3、在项目实施过程中应开展质量保证活动，所提交的进度报告应包括质量报告内容，对质量问题制定改进措施并有效执行。4、必须接受采购人的质量监督检查，提供真实有效的相关质量活动记录、证据，无条件接受采购人提出的质量问题整改要求，承担质量责任及因质量问题导致的进度延迟责任。5、必须提供详细测试方案，包括采用测试技术、测试方法和测试报告提交形式。在工程实施过程中，应先拟出一个测试方案，具体到每一个测试步骤，与采购人讨论通过后，方可按计划进行测试。3.4文档交付要求软件项目交付物包含并不限于：需求分析报告、模型设计书、投标书、合同、数据库的设计以及数据实体模型相互关系的描述、网络系统的拓扑结构以及相关设备的配置、模型体系架构及描述、数据库安装手册、程序安装维护手册、软件使用操作手册、软件功能技术手册、模型测试报告等材料。3.5试运行与验收软件开发实施并调试完成，经过采购人的认可后，投入不少于12个月试运行，在试运行期间，应使任何故障或问题都能在收到故障通知后尽快（节、假日也不例外）被修复和解决，并给出详细修复细节报告，所有试运行期间软件的修改和变化都应在试运行结束后提供书面和电子文档。试运行稳定后可进行验收。验收合格的条件必须至少满足：1、项目开发任务已经完成，测试合格并上线试运行；2、项目经过试运行，试运行时出现的问题已被解决，并得到用户认可；3、项目提交了完整的文档资料，并通过了采购人组织的审核。3.6部署实施要求在模型部署实施阶段，1小时内做出明确响应和安排，2小时内做出故障诊