全人群慢病早期预警全周期闭环管理平台需求

全人群慢病早期预警全周期闭环管理平台需求一、项目概述本次项目将建设全人群慢病早期预警全周期闭环管理平台，围绕5G、人工智能、大数据、云计算、物联网技术，通过“筛、诊、治”的全周期闭环管理流程，打造医防融合服务体系，通过专题库汇集全区的患者数据进行疾病早期筛查，得到全区域内的风险人群信息，针对异常人群数据落地到业务系统，由专员进一步跟进审核，若审核后为高危且没有确诊治疗的风险人群将收到风险提示，促使风险人群率先前往基层医疗卫生机构进行确诊、治疗，若基层医务人员在评估后无法进行确诊，则协助患者进行上转到人民医院，充分促进区域内医疗资源的合理利用，并达成全人群慢病全周期的闭环管理。二、建设目标以患者为中心、以医疗为主线、以信息化为手段，以提高整体医疗经济效益、各医疗卫生机构科学管理水平、医护人员医疗水平以及医疗服务质量为基本点，实现各医疗卫生机构信息化管理升级的目标。通过全人群慢病早期预警全周期闭环管理平台的建设，为患者提供主动式的、先进的、便捷的医疗服务，实现各医疗卫生机构高效、科学、人性化运转，从而带动医疗和公共卫生全面发展。三、建设内容清单序号模块名称数量1风险人群筛查1项2风险人群名单管理1项3风险人群诊治1项4医防融合团队管理1项5慢病预警数据驾驶舱1项6业务系统对接1项7数据安全设计1项四、总体要求1、系统应基于现有信息化建设基础，包括：硬件、网络、软件系统平台和数据库环境等，在现有信息化基础上充分考虑现状。2、项目建设包含需求调研、软件设计、系统开发、测试、实施部署、培训、维护、税费等所有费用，即一直到整个项目调试验收合格交付业主使用，采购人不再另行支付费用。3、软件设计严格执行国家有关软件工程的标准，保证系统质量，提供完整、准确、详细的产品说明书，应用设计符合国际、国家、医疗卫生行业有关标准、规范和各医疗卫生机构自身的发展规划。4、系统间的整合：投标系统应与基层一体化云平台实现对接融合，的投标价应包含支付给基层一体化云平台软件供应商的接口费用。5、中标单位提供的所有产品所涉及到的知识产权和所提供的软件、技术资料是合法取得，不会因为采购人的使用而被责令停止使用、追偿或者要求赔偿，如出现上述问题，一切经济损失和法律责任均由承担。6、采购人监督和管理投标项目的测试、安装、调试、故障诊断、系统开发和验收等各项工作，必须接受并服从采购人的监督、管理要求，无条件提供中间过程工作成果。7、提供的资质证明材料应在法律规定的有效期内且须在本招标公告发布之前取得。在整个采购过程中，若发现的资质条件不符合招标文件要求，可随时取消其投标或中标资格。8、系统设计应充分考虑信息安全性的要求，本项目的安全体系建设要从网络级、系统级、数据级、应用级以及安全管理措施等多个方面进行综合考量。9、本次项目打造医防融合全周期健康管理服务体系，通过疾病早期筛查将异常人群数据落地到业务系统，需具备一定的系统建设能力。10、本次项目利用信息化手段打造了全新的、主动式的患者管理模式，需具备软件设计的创新与拓展能力，并能对本次项目重点难点进行分析应对。11、本次项目充分考虑信创国产化适配要求，需具备信创适配建设能力，投标产品应符合信创国产化适配相关标准规范，确保具有良好的兼容性和适应性。五、详细技术要求5.1风险人群筛查序号功能要求详细技术参数1冠心病筛查模型构建冠心病危险因素信息采集支持从平台采集冠心病全人群的危险因素信息，生成冠心病危险因素信息库。（一）数据采集来源1.电子病历系统（EMR）•从医院的电子病历系统中提取患者的基本信息，如年龄、性别、种族等人口统计学信息，这些因素与冠心病的发生风险密切相关。例如，年龄增长会使冠心病的发病风险显著增加，男性在绝经前患冠心病的风险高于女性，不同种族之间冠心病的发病率也存在差异。•病史信息也是重要的采集内容，包括患者既往的心血管疾病史（如心肌梗死、心绞痛等）、高血压病史、糖尿病史、血脂异常史等。这些慢性疾病是冠心病的危险因素，长期的高血压会增加心脏负担，损伤血管内皮细胞，促进动脉粥样硬化的形成；糖尿病患者体内的高血糖状态会导致血管病变，加速冠心病的发生发展；血脂异常，特别是高胆固醇血症和高甘油三酯血症，容易在血管壁形成脂质斑块。•家族史同样不可忽视。如果患者的家族中有早发冠心病（男性亲属发病年龄小于55岁，女性亲属发病年龄小于65岁）的成员，那么该患者自身患冠心病的风险也会相应提高，这可能与遗传因素导致的血脂代谢异常、血管壁结构异常等有关。2.体检数据•体格检查中的血压、心率、体重指数（BMI）等数据是冠心病危险因素的重要组成部分。高血压患者血压长期处于较高水平，会对心脏和血管造成损害。心率过快会增加心脏的工作负荷，长期可导致心肌肥厚等心脏结构和功能的改变。BMI超标（肥胖）与冠心病风险增加相关，肥胖者往往伴有血脂异常、胰岛素抵抗等多种代谢紊乱情况。•实验室检查结果，如血脂（总胆固醇、低密度脂蛋白胆固醇、高密度脂蛋白胆固醇、甘油三酯）、血糖（空腹血糖、餐后2小时血糖、糖化血红蛋白）、肾功能指标（肌酐、尿素氮等）等也是采集的重点。血脂异常是冠心病的核心危险因素之一，高血糖反映糖尿病的控制情况，而肾功能不全与心血管疾病之间存在复杂的相互关系，例如肾病患者体内的代谢紊乱和炎症状态会促进动脉粥样硬化的发展。•心电图（ECG）检查结果可以提供心脏电活动方面的信息。心电图异常，如ST-T段改变、心律失常等，可能提示心肌缺血或心脏结构和功能的异常，这些都是冠心病的危险信号。3.生活方式调查•吸烟是冠心病的重要危险因素。通过问卷调查或专门的健康生活方式评估工具，了解患者的吸烟史，包括吸烟的起始年龄、每日吸烟量、吸烟年限以及是否戒烟等信息。吸烟会导致血管内皮细胞损伤，促进血小板聚集，增加血液黏稠度，从而增加冠心病的发病风险。•饮酒情况也需要调查。过量饮酒会导致血压升高、心肌损伤等，而适量饮酒（如红酒中的某些成分可能对心血管有一定益处）与冠心病风险之间的关系较为复杂，需要准确采集饮酒量、饮酒频率等信息进行分析。•饮食习惯方面，高盐、高脂、高糖饮食与冠心病风险增加有关。了解患者日常饮食中各类食物的摄入比例，如红肉、加工肉类、蔬菜水果、全谷物等的摄入情况。高盐饮食会导致血压升高，高脂饮食促进血脂异常，而缺乏蔬菜水果摄入会使身体缺乏抗氧化物质等对心血管有益的成分。•运动情况也是采集的内容之一。缺乏运动是冠心病的危险因素之一，了解患者的运动频率、运动强度、运动类型等信息。适度的运动有助于控制体重、改善血脂代谢、降低血压等，对预防冠心病具有积极意义。4.其他来源•社区健康档案也可作为数据采集的补充来源。社区健康档案中可能包含居民的基本健康信息、慢性病管理记录等，对于全面了解冠心病全人群的危险因素信息具有一定的价值。•移动健康设备（如智能手环、智能手表等）采集的数据也可纳入。这些设备可以监测用户的心率、运动步数、睡眠质量等信息，虽然数据准确性可能存在一定局限性，但可以作为长期健康监测的补充数据来源，反映个体的生活方式和健康状态趋势。（二）信息库构建1.数据清洗与预处理•在将采集到的各种数据整合到冠心病危险因素信息库之前，需要进行数据清洗。这包括去除重复数据，例如在从多个数据源采集到同一患者的部分信息时，可能存在重复记录的情况，需要通过患者唯一标识（如身份证号码、医保卡号码等）进行识别和去重。•处理缺失值，对于一些关键危险因素数据缺失的情况，可以采用多种方法进行处理。例如，对于少量缺失的年龄数据，可以通过其他相关信息（如出生日期记录在其他关联表中）进行补充；对于缺失比例较大的数据，如某些患者未提供详细的饮食信息，可以采用均值填充、模型预测填充等方法，或者对缺失数据标记特殊标识以便后续分析时加以考虑。•数据标准化也是预处理的重要环节。不同数据源的数据格式和度量单位可能存在差异，例如血压数据可能有的以mmHg为单位，有的以kPa为单位，需要统一单位；对于分类变量，如吸烟状态（吸烟、不吸烟、已戒烟），需要进行编码以便于计算机处理。2.数据库结构设计•设计合理的数据库结构是构建冠心病危险因素信息库的关键。可以采用关系型数据库（如MySQL、Oracle等）或非关系型数据库（如MongoDB等）来存储数据。在关系型数据库中，可以创建多个数据表来分别存储不同类型的数据，如患者基本信息表、病史表、实验室检查结果表、生活方式调查表等，并通过患者唯一标识建立表之间的关联关系。•对于每个数据表，定义合适的字段来存储相应的数据。例如，在患者基本信息表中，设置姓名、性别、年龄、种族、身份证号码等字段；在病史表中，设置疾病名称、发病时间、治疗情况等字段。同时，要考虑数据的完整性和一致性约束，如设置主键、外键关系，确保数据的准确性和可维护性。3.数据安全与隐私保护•冠心病危险因素信息库涉及患者的敏感个人信息，因此数据安全和隐私保护至关重要。采用加密技术对数据进行存储和传输，例如对患者的身份证号码、医疗诊断信息等采用对称加密或非对称加密算法进行加密，防止数据在存储和传输过程中被窃取或篡改。•建立严格的访问控制机制，只有经过授权的人员（如医护人员、研究人员等）才能访问信息库中的数据。根据用户的角色和权限设置不同的访问级别，例如医护人员可以查看和更新患者的相关医疗信息用于临床治疗，而研究人员在进行冠心病危险因素分析时只能访问经过匿名化处理的数据，并且在数据使用过程中要遵循相关的伦理规范和法律法规。2冠心病筛查模型构建支持根据冠心病危险因素信息库构建冠心病的筛查模型。（一）模型选择1.逻辑回归模型•逻辑回归是一种广泛应用于医学领域构建分类模型（如冠心病筛查模型）的方法。它基于线性回归的思想，通过对冠心病危险因素（自变量）与冠心病发生与否（因变量，通常编码为0和1，0表示未患病，1表示患病）之间的关系进行建模。•在冠心病筛查模型中，可以将年龄、性别、血压、血脂、吸烟等因素作为自变量输入到逻辑回归模型中。模型通过估计回归系数来确定每个危险因素对冠心病发病概率的影响程度。例如，年龄的回归系数可能为正，表明随着年龄的增加，患冠心病的概率增加；而规律运动的回归系数可能为负，说明规律运动可以降低冠心病的发病风险。•逻辑回归模型的优点是模型解释性强，可以直观地分析每个危险因素对冠心病发病的相对贡献，并且计算相对简单，易于在临床实践中应用。通过计算得到的预测概率可以对患者进行冠心病风险分层，为临床决策提供依据。2.决策树模型•决策树模型是一种基于树结构进行决策的模型，在冠心病筛查中也有独特的优势。它通过对冠心病危险因素进行逐步划分，构建出一个树状结构的决策模型。•例如，首先根据年龄将人群分为不同的分支，年龄较大的分支再根据是否有高血压进一步划分，以此类推。每个内部节点是一个关于某个危险因素的判断条件，每个叶节点代表一个分类结果（患病或未患病）。•决策树模型的优点是易于理解和解释，不需要对数据进行太多的预处理（如不需要数据满足正态分布等假设），并且可以处理非线性关系。它可以根据不同的危险因素组合快速地对患者进行冠心病筛查，同时还可以通过剪枝等技术防止过拟合，提高模型的泛化能力。3.随机森林模型•随机森林是一种集成学习方法，它由多个决策树组成。在构建冠心病筛查模型时，随机森林通过从原始数据集中有放回地抽样（bootstrap抽样）构建多个决策树，并综合这些决策树的结果进行预测。•每个决策树在构建过程中随机选择一部分危险因素进行划分，这样可以降低模型的方差，提高模型的稳定性和准确性。随机森林模型在处理高维数据（如冠心病危险因素信息库中包含大量的危险因素变量）时具有较好的性能，并且能够评估各个危险因素的重要性。•例如，在冠心病筛查中，随机森林模型可以综合考虑年龄、性别、血脂、生活方式等多种因素，通过对大量样本的学习，准确地预测患者患冠心病的风险，并且可以通过分析各个决策树中危险因素的使用频率等方式确定哪些危险因素对冠心病筛查最为重要。（二）模型构建过程1.数据划分•将冠心病危险因素信息库中的数据按照一定比例（如7:3或8:2）划分为训练集和测试集。训练集用于构建冠心病筛查模型，测试集用于评估模型的性能。•在划分数据时，要确保数据的随机性和代表性，以保证模型在训练和测试过程中的有效性。例如，可以采用分层抽样的方法，按照冠心病的患病率在训练集和测试集中保持相同的比例，避免因数据划分不合理导致模型评估结果偏差。2.模型训练•根据选择的模型（如逻辑回归、决策树或随机森林），使用训练集中的数据对模型进行训练。对于逻辑回归模型，通过最大似然估计等方法来估计模型的参数（回归系数）；对于决策树模型，通过选择最优的划分属性和划分点来构建树结构；对于随机森林模型，则是通过构建多个决策树并综合其结果来进行训练。•在模型训练过程中，要对模型的参数进行优化。例如，对于逻辑回归模型，可以通过调整正则化参数来防止过拟合；对于决策树模型，可以通过调整树的深度、节点分裂的最小样本数等参数来优化模型性能；对于随机森林模型，可以调整树的数量、每次随机选择的特征数量等参数。3.模型评估•使用测试集中的数据对训练好的冠心病筛查模型进行评估。常用的评估指标包括准确率、召回率、特异度、F1-score、ROC曲线下面积（AUC）等。•准确率是指模型正确预测的样本数占总样本数的比例，反映了模型整体的预测准确性；召回率是指模型正确预测出的患病样本数占实际患病样本数的比例，体现了模型对患病患者的识别能力；特异度是指模型正确预测出的未患病样本数占实际未患病样本数的比例，反映了模型对健康人群的识别能力；F1-score是召回率和准确率的调和平均数，综合了两者之间的关系；ROC曲线下面积（AUC）则是一种更全面的评估指标，它表示模型区分患病和未患病样本的能力，AUC值越接近1，模型的性能越好。•根据模型评估的结果，对模型进行调整和优化。如果模型的准确率较低，可以考虑增加训练数据、调整模型参数或者更换模型；如果召回率较低，可能需要重新审视危险因素的选择或者调整模型的分类阈值，以提高对冠心病患者的识别能力。3血液病筛查模型构建血液病危险因素信息采集支持从平台采集血液病全人群的危险因素信息，生成糖尿病肾病危险因素信息库。4血液病筛查模型构建支持根据血液病危险因素信息库构建糖尿病肾病的筛查模型。5糖尿病肾病筛查模型构建糖尿病肾病危险因素信息采集支持从平台采集糖尿病肾病全人群的危险因素信息，生成糖尿病肾病危险因素信息库。6糖尿病肾病筛查模型构建支持根据糖尿病肾病危险因素信息库构建糖尿病肾病的筛查模型。7筛查知识库管理疾病基础信息管理支持疾病的基础信息的创建、查询、修改操作。8筛查规则管理支持查询、编辑、查看专项疾病的筛查规则内容。9支持新增疾病的筛查规则，包括配置多个指标条件和多个规则。10支持删除设置好的筛查规则，提供确认删除功能，避免筛查规则误删。11筛查量表管理支持疾病风险预测量表的查询、编辑、查看。12支持新增疾病的风险量表。13筛查标准值域管理诊断名称标准化匹配支持根据诊断名称进行自动匹配和人工的标化工作。14检查信息标准化匹配支持根据检验信息进行自动匹配和人工的标化工作。15基础信息标准化匹配支持根据基础信息进行自动匹配和人工的标化工作。16ICD编码字典匹配支持对ICD编码字典的管理，来支撑疾病的筛查业务。17症状字典匹配支持对症状字典的管理，来支撑疾病早期风险的筛查业务。18筛查任务调度管理筛查任务查询支持筛查任务的查询功能，并可以查看筛查任务详情。19筛查任务管理支持设置疾病筛查规则，根据规则自动生成相应的疾病筛查任务。20支持灵活调整筛查任务的调度规则。21支持手动启用/停用筛查任务。22筛查预警管理风险人群预警审核支持风险人群概况统计展示，并查看风险人群预警列表。23支持在风险人群列表中根据关键词或条件查询目标风险人群或者风险个案信息。24风险人群预警名单导出提供风险人群预警名单的导出功能。25风险分层人群管理支持风险人群概况统计展示，并查看风险分层人群列表。26支持在风险分层人群列表中根据关键词或条件查询目标风险分层人群或者个案信息。27提供查询结果导出功能，并可查看历史导出记录。28提供智能风险预分级工具，根据分层规则对风险人群进行预分级。29疾病筛查情况统计疾病筛查情况统计支持以病种维度统计各疾病的早期风险监测情况。30风险人群预警情况统计风险人群预警情况统计支持多维度的风险人群预警情况统计，包括预警方式、预警次数、以及预警后诊治的情况。5.2风险人群名单管理序号功能要求详细技术参数1风险人群机构下发管理风险人群下发列表支持查询查看风险人群个案详情，支持风险人群的下发操作。2风险人群基本信息管理支持管理员对风险人群的基本信息进行修改操作，从而实现正确的下发操作。3风险人群预警详情查询支持风险人群预警详情的查询查看。4风险人群下发支持利用自动下发和批量定向下发工具对风险人群进行下发到基层的工作。5风险人群排除提供管理员风险人群排除操作，可以根据风险人群的真实情况进行审核后排除。6排除原因记录支持管理员查询、查看风险人群的排除原因。7风险人群下发名单导出支持风险人群下发名单导出。8风险人群下发分配情况统计支持从多维度统计风险人群的下发分配情况，包括时间、区域以及机构等。9责任医生分配管理责任医生分配列表支持条件查询、查看风险人群责任医生分配列表。10分配责任医生支持查询待分配责任医生的风险人群列表，对选中的目标人员提供分配责任医生的操作。11重新分配责任医生支持对已分配责任医生的风险人群修改分配的责任医生。12风险人群基本信息管理支持基层机构管理员风险人群基本信息的修改操作，从而实现正确的下发操作。13责任医生分配名单导出支持责任医生分配名单导出。14风险人群排除提供基层机构管理员风险人群排除操作，可以根据风险人群的真实情况进行审核后排除。15排除原因记录支持基层机构管理员查询、查看风险人群的排除原因。16风险人群跟进管理风险人群跟进列表支持查询查看需要跟进的风险人群跟进列表，列表展示风险人群的基本信息、筛查原因、管理信息等。17支持为风险人员提供风险跟进管理的操作功能。18风险人群详情信息查询支持查询查看风险人群基本信息，包括筛查原因和其他健康信息。19风险人群跟进记录管理支持风险人群跟进情况的查询查看，包括跟进方式、跟进结果。20风险人群名单导出支持风险人群名单导出。21风险人群流程关闭支持风险人群关闭操作，可以对依从性不佳的风险人群关闭流程。22关闭原因记录支持查询、查看风险人群的关闭原因。23双向转诊预约支持对接双向转诊平台，可以在系统就能直接帮助风险人群预约区域内的医疗资源。24风险人群短信通知支持对接官方短信平台，以短信通知的方式可以短时间批量地对居民进行风险预警。25风险人群跟进情况统计支持统计风险人群的跟进情况，包括跟进次数、跟进方式等。5.3风险人群诊治序号功能要求详细技术参数1诊前助手门诊挂号风险人群标识提醒对接挂号系统，支持当患者来院刷卡挂号时自动识别患者的慢病信息并以弹窗的形式提醒患者前往相应科室就诊。2诊前护士工作台风险人群标识提醒对接诊前护士台，当风险人群到护士台报道的时候，会查询识别风险情况并以弹窗的形式提醒护士。3诊前护士工作台风险人群信息录入支持风险信息录入，包括身高、体重、血压、问卷信息内容等。4诊中助手门诊医生工作台风险人群标识提醒对接医生工作台，医生在刷就诊卡或就诊码，会收到风险提醒，提醒内容包括筛查原因。5风险人群预警详情查询支持医生工作台调阅风险人群的详细情况。6工作台集成消息中心支持医生通过消息中心快速接收早期预警筛查工作相关的信息。7管理工作台提供各个疾病的筛查预警、诊断环节的待办事项的查询查看，并且可以直接连接进入管理系统，帮助医生在日常工作中完成疾病早期预警筛查管理的工作。8危急值提醒对接医生门诊工作站，支持疾病的危急值标准及时提醒医生处理危急情况。5.4医防融合团队管理序号功能要求详细技术参数1机构管理提供机构列表，用于查看和管理机构和机构下医生。2支持机构的新增操作。3支持编辑机构的管辖范围、管理病种。4医生管理提供医生列表，用于查看和管理医生。5支持创建/批量导入医生信息，进行医生的新增，并支持为医生分配角色权限。6支持对医生的查询、删除、编辑功能。7团队管理提供医防融合团队的列表，用于展示各个团队的相关信息。8支持自定义创建新增团队，包括创建团队信息、添加成员等功能。9支持团队的查询、编辑以及删除操作。10支持对团队成员进行管理。5.5慢病预警数据驾驶舱序号功能要求详细技术参数1总体疾病筛查总体筛查情况支持展示总体筛查情况，包括监测情况、风险人群情况、智能筛查准确率情况、各个区域风险人群分布情况等。2总体预警情况支持展示总体预警情况，包括预警方式分布情况、预警方式等。3总体跟进情况支持展示总体跟进情况，包括跟进方式分布情况、跟进结果、跟进次数等。4总体确诊情况支持展示总体确诊情况，包括确诊疾病名称分布情况、确诊人数分布情况等。5冠心病筛查冠心病筛查情况支持展示冠心病筛查情况，包括监测情况、风险人群情况、智能筛查准确率情况、各个区域风险人群分布情况等。6冠心病预警情况支持展示冠心病预警情况，包括预警方式分布情况、预警方式等。7冠心病跟进情况支持展示冠心病跟进情况,包括跟进方式分布情况、跟进结果、跟进次数等。8冠心病确诊情况支持展示冠心病确诊情况,包括确诊疾病名称分布情况、确诊人数分布情况等。9血液病筛查血液病筛查情况支持展示血液病筛查情况,包括监测情况、风险人群情况、智能筛查准确率情况、各个区域风险人群分布情况等。10血液病预警情况支持展示血液病预警情况，包括预警方式分布情况、预警方式等。11血液病跟进情况支持展示血液病跟进情况，包括跟进方式分布情况、跟进结果、跟进次数等12血液病确诊情况支持展示血液病确诊情况，包括确诊疾病名称分布情况、确诊人数分布情况等。13糖尿病肾病筛查糖尿病肾病筛查情况支持展示糖尿病肾病筛查情况，包括监测情况、风险人群情况、智能筛查准确率情况、各个区域风险人群分布情况。14糖尿病肾病预警情况支持展示糖尿病肾病预警情况，包括预警方式分布情况、预警方式等。15糖尿病肾病跟进情况支持展示糖尿病肾病跟进情况，包括跟进方式分布情况、跟进结果、跟进次数等。16糖尿病肾病确诊情况支持展示糖尿病肾病确诊情况，包括确诊疾病名称分布情况、确诊人数分布情况等。5.6业务系统对接序号功能要求详细技术参数1