惠州市第三人民醫(yī)院

關(guān)于區(qū)域科研平臺(tái)及臨床科研大數(shù)據(jù)模型應(yīng)用平臺(tái)建設(shè)項(xiàng)目的采購(gòu)需求公示

我院擬采購(gòu)區(qū)域科研平臺(tái)及臨床科研大數(shù)據(jù)模型應(yīng)用平臺(tái)建設(shè)項(xiàng)目，現(xiàn)向社會(huì)征集方案。方案報(bào)名時(shí)間：2024年11月25日（周一）至2024年12月1日（周一）截止。

一、項(xiàng)目名稱：區(qū)域科研平臺(tái)及臨床科研大數(shù)據(jù)模型應(yīng)用平臺(tái)建設(shè)項(xiàng)目

二、主要內(nèi)容

1.科研管理與成果展示：實(shí)現(xiàn)科研項(xiàng)目的全流程管理，包括項(xiàng)目申報(bào)、立項(xiàng)、執(zhí)行、結(jié)題等，并支持科研成果的在線錄入、展示、評(píng)估和轉(zhuǎn)化。

2.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：建設(shè)大規(guī)模的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和備份系統(tǒng)，確?？蒲袛?shù)據(jù)的安全性和可靠性。

3.臨床大數(shù)據(jù)模型分析應(yīng)用：提供強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析工具和算法，支持科研人員進(jìn)行復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析和挖掘，構(gòu)建臨床醫(yī)學(xué)科研大數(shù)據(jù)模型，支持醫(yī)療決策、疾病預(yù)測(cè)和個(gè)性化治療。

4.區(qū)域共建共享：實(shí)現(xiàn)區(qū)域內(nèi)科研成果的共建共享，提升整體科研水平。

三、建設(shè)內(nèi)容

（一）科研管理與成果展示平臺(tái)

1.科研項(xiàng)目管理

(1)項(xiàng)目申報(bào)與審批：實(shí)現(xiàn)科研項(xiàng)目的在線申報(bào)和審批，簡(jiǎn)化管理流程。

(2)項(xiàng)目執(zhí)行與監(jiān)控：提供項(xiàng)目執(zhí)行進(jìn)度跟蹤、經(jīng)費(fèi)管理、中期檢查等功能。

(3)項(xiàng)目結(jié)題與評(píng)估：支持項(xiàng)目結(jié)題申請(qǐng)、成果驗(yàn)收、績(jī)效評(píng)估等。

2.科研資源管理：

科研駕駛艙：展示當(dāng)前醫(yī)院科研數(shù)據(jù)及病種項(xiàng)目的總體情況概覽。

3.科研合作管理：

(1)多中心合作：支持多中心、多學(xué)科的科研合作，實(shí)現(xiàn)資源共享和協(xié)同研究。

(2)國(guó)際合作：提供國(guó)際合作項(xiàng)目的管理功能，促進(jìn)國(guó)際科研交流。

4.科研成果管理：

（1）成果錄入：支持科研成果的在線錄入和管理，包括論文、專利、專著等。

（2）成果展示：建立科研成果展示平臺(tái)，促進(jìn)科研成果的交流和轉(zhuǎn)化。

（3）成果評(píng)估：提供科研成果的評(píng)估功能，支持同行評(píng)議和績(jī)效考核。

（4）成果轉(zhuǎn)化：提供科研咨詢，及科研成果轉(zhuǎn)化管理，助力院內(nèi)科研成果轉(zhuǎn)化。

（二）科研數(shù)據(jù)中心

1.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

(1)高性能存儲(chǔ)系統(tǒng)：采用分布式存儲(chǔ)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)的高效存儲(chǔ)和管理。

(2)數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)：建立數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)機(jī)制，確保數(shù)據(jù)的安全性和可靠性。

2.數(shù)據(jù)治理

(1)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：制定數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范，確保數(shù)據(jù)的一致性和準(zhǔn)確性。

(2)數(shù)據(jù)質(zhì)量控制：建立數(shù)據(jù)質(zhì)量控制機(jī)制，定期進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和校驗(yàn)。

3.數(shù)據(jù)共享

(1)內(nèi)部共享：支持醫(yī)院內(nèi)部各科室之間的數(shù)據(jù)共享，提高科研協(xié)作效率。

(2)區(qū)域共享：實(shí)現(xiàn)與轄區(qū)內(nèi)其他醫(yī)療機(jī)構(gòu)及科研共建醫(yī)療機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)共享，促進(jìn)多中心研究。

4.數(shù)據(jù)安全

(1)安全防護(hù)：采用多層次的安全防護(hù)措施，包括網(wǎng)絡(luò)防火墻、入侵檢測(cè)、數(shù)據(jù)加密等。

(2)訪問(wèn)控制：建立嚴(yán)格的訪問(wèn)控制機(jī)制，確保數(shù)據(jù)的機(jī)密性和完整性。

（三）臨床科研大數(shù)據(jù)模型分析應(yīng)用平臺(tái)

1.數(shù)據(jù)預(yù)處理

(1)數(shù)據(jù)清洗：去除無(wú)效數(shù)據(jù)和異常值，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量。

(2)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：將不同來(lái)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理。

(3)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化：通過(guò)自然語(yǔ)言處理滿足科研結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)需求。

2.數(shù)據(jù)分析工具

(1)統(tǒng)計(jì)分析：提供常用的統(tǒng)計(jì)分析工具，支持描述性統(tǒng)計(jì)、推斷統(tǒng)計(jì)等。

(2)機(jī)器學(xué)習(xí)：集成多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，支持分類、回歸、聚類等任務(wù)。

(3)可視化分析：提供豐富的可視化工具，支持?jǐn)?shù)據(jù)的圖形化展示和探索。

3.臨床大數(shù)據(jù)模型應(yīng)用：

(1)疾病預(yù)測(cè)模型：利用電子病歷數(shù)據(jù)構(gòu)建疾病預(yù)測(cè)模型，支持早期干預(yù)和預(yù)防。

(2)影像分析模型：利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)分析醫(yī)學(xué)影像，輔助疾病診斷。

(3)個(gè)性化治療模型：基于基因組數(shù)據(jù)和臨床數(shù)據(jù)，構(gòu)建個(gè)性化藥物治療模型，提高治療效果。

(4)多模態(tài)數(shù)據(jù)融合：結(jié)合多種類型的數(shù)據(jù)（如影像、基因組、臨床數(shù)據(jù)等），構(gòu)建更全面的模型。

(5)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析：利用流處理技術(shù)，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的分析和處理，支持動(dòng)態(tài)決策。

(6)可解釋性AI：開(kāi)發(fā)可解釋性強(qiáng)的AI模型，提高模型的透明度和可信度。

四、項(xiàng)目要求：

（一）系統(tǒng)架構(gòu)

1.采用云計(jì)算和微服務(wù)架構(gòu)，支持彈性擴(kuò)展和高可用性。

2.前端采用現(xiàn)代Web技術(shù)（如React、Vue），后端采用Java、Python等編程語(yǔ)言。

3.數(shù)據(jù)庫(kù)采用達(dá)夢(mèng)、人大金倉(cāng)、高斯DB等國(guó)產(chǎn)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。

4.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)采用Hadoop、Spark等大數(shù)據(jù)技術(shù)。

5.中間件采用信創(chuàng)中間件（如東方通、中創(chuàng)中間件等）。

6.操作系統(tǒng)采用信創(chuàng)操作系統(tǒng)（如麒麟操作系統(tǒng)、統(tǒng)信UOS等）。

（二）數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

1.使用分布式文件系統(tǒng)（如HDFS）和對(duì)象存儲(chǔ)（如S3），實(shí)現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)的高效存儲(chǔ)和管理。

2.采用數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)技術(shù)，確保數(shù)據(jù)的安全性和可靠性。

（三）數(shù)據(jù)治理

1.制定數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范，建立數(shù)據(jù)字典和元數(shù)據(jù)管理。

2.采用數(shù)據(jù)清洗和校驗(yàn)工具，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量。

（四）數(shù)據(jù)安全

1.采用多層次的安全防護(hù)措施，包括網(wǎng)絡(luò)防火墻、入侵檢測(cè)、數(shù)據(jù)加密等。

2.建立嚴(yán)格的訪問(wèn)控制機(jī)制，確保數(shù)據(jù)的機(jī)密性和完整性。

（五）大模型和AI應(yīng)用

1.預(yù)訓(xùn)練模型：引入預(yù)訓(xùn)練的大規(guī)模語(yǔ)言模型（如BERT、GPT等），用于自然語(yǔ)言處理任務(wù)。

2.圖像識(shí)別模型：利用預(yù)訓(xùn)練的圖像識(shí)別模型（如ResNet、Inception等），進(jìn)行醫(yī)學(xué)影像的自動(dòng)識(shí)別和標(biāo)注。

3.多模態(tài)模型：結(jié)合文本、圖像等多種模態(tài)數(shù)據(jù)，構(gòu)建多模態(tài)大模型，提升綜合分析能力。

4.AI應(yīng)用：開(kāi)發(fā)基于大模型的AI應(yīng)用，支持疾病預(yù)測(cè)、影像分析、個(gè)性化治療和智能決策支持。

四、資料清單：

需提交材料：項(xiàng)目方案及報(bào)價(jià)、公司資質(zhì)材料、聯(lián)系人、聯(lián)系方式（報(bào)價(jià)需加蓋公章）。

報(bào)名聯(lián)系方式：

聯(lián)系人：劉晨暉?郵箱地址：437648367@QQ.COM

咨詢電話：0752-2583164

     ? ?惠州市第三人民醫(yī)院

      2024年11月25日