我院拟采购区域科研平台及临床科研大数据模型应用平台建设项目，现向社会征集方案。方案报名时间：2025年5月1日（周四）至2025年5月8日（周四）截止。

一、项目名称：区域科研平台及临床科研大数据模型应用平台建设项目

二、主要内容

1.科研管理与成果展示：实现科研项目的全流程管理，包括项目申报、立项、执行、结题等，并支持科研成果的在线录入、展示、评估和转化。

2.数据存储：建设大规模的数据存储和备份系统，确保科研数据的安全性和可靠性。

3.临床大数据模型分析应用：提供强大的数据分析工具和算法，支持科研人员进行复杂的数据分析和挖掘，构建临床医学科研大数据模型，支持医疗决策、疾病预测和个性化治疗。

4.区域共建共享：实现区域内科研成果的共建共享，提升整体科研水平。

5.信息化技术应用：引入临床研究项目管理系统、脑卒中影像分析系统、大语************医院的经济效益和社会效益。

三、建设内容

（一）科研管理与成果展示平台

1.科研项目管理

(1)项目申报与审批：实现科研项目的在线申报和审批，简化管理流程。

(2)项目执行与监控：提供项目执行进度跟踪、经费管理、中期检查等功能。

(3)项目结题与评估：支持项目结题申请、成果验收、绩效评估等。

2.科研资源管理：

******医院科研数据及病种项目的总体情况概览。

3.科研合作管理：

(1)多中心合作：支持多中心、多学科的科研合作，实现资源共享和协同研究。

(2)国际合作：提供国际合作项目的管理功能，促进国际科研交流。

4.科研成果管理：

（1）成果录入：支持科研成果的在线录入和管理，包括论文、专利、专著等。

（2）成果展示：建立科研成果展示平台，促进科研成果的交流和转化。

（3）成果评估：提供科研成果的评估功能，支持同行评议和绩效考核。

（4）成果转化：提供科研咨询，及科研成果转化管理，助力院内科研成果转化。

（二）科研数据中心

1.数据存储

(1)高性能存储系统：采用分布式存储技术，实现大规模数据的高效存储和管理。

(2)数据备份与恢复：建立数据备份和恢复机制，确保数据的安全性和可靠性。

2.数据治理

(1)数据标准化：制定数据标准和规范，确保数据的一致性和准确性。

(2)数据质量控制：建立数据质量控制机制，定期进行数据清洗和校验。

3.数据共享

******医院内部各科室之间的数据共享，提高科研协作效率。

(2)区域共享：实现与辖区内其他医疗机构及科研共建医疗机构的数据共享，促进多中心研究。

4.数据安全

(1)安全防护：采用多层次的安全防护措施，包括网络防火墙、入侵检测、数据加密等。

(2)访问控制：建立严格的访问控制机制，确保数据的机密性和完整性。

（三）临床科研大数据模型分析应用平台

1.数据预处理

(1)数据清洗：去除无效数据和异常值，确保数据的质量。

(2)数据转换：将不同来源的数据进行格式转换，实现数据的统一管理。

(3)数据结构化：通过自然语言处理满足科研结构化数据需求。

2.数据分析工具

(1)统计分析：提供常用的统计分析工具，支持描述性统计、推断统计等。

(2)机器学习：集成多种机器学习算法，支持分类、回归、聚类等任务。

(3)可视化分析：提供丰富的可视化工具，支持数据的图形化展示和探索。

3.临床大数据模型应用：

(1)疾病预测模型：利用电子病历数据构建疾病预测模型，支持早期干预和预防。

(2)影像分析模型：利用深度学习技术分析医学影像，辅助疾病诊断。

(3)个性化治疗模型：基于基因组数据和临床数据，构建个性化药物治疗模型，提高治疗效果。

(4)多模态数据融合：结合多种类型的数据（如影像、基因组、临床数据等），构建更全面的模型。

(5)实时数据分析：利用流处理技术，实现实时数据的分析和处理，支持动态决策。

(6)可解释性AI：开发可解释性强的AI模型，提高模型的透明度和可信度。

（四）临床研究项目管理系统

1.项目设计与规划：支持多中心研究项目的协调和规划，实现项目设计的标准化和规范化，确保多中心研究的一致性和可比性。

2.患者招募与管理：提供患者随访管理功能，支持研究人员对患者进行定期随访和数据采集，确保数据的完整性和准确性，为研究提供可靠的数据支持。

3.数据采集与管理：实现数据的实时录入和更新，确保数据的时效性和准确性，提高研究的效率和质量。

4.数据质量控制：提供数据清洗和校验功能，确保数据的质量和可靠性，为研究提供准确的数据支持。

5.统计分析与报告生成：自动生成临床研究报告，包括研究背景、研究方法、研究结果、结论等，提高报告生成效率和质量，为研究提供完整的记录和总结。

（五）心脑血管病影像智能分析系统

1. 影像数据采集与预处理

******医院现有的影像设备（如CT、MRI、DSA等），实现心脑血管病相关影像数据的自动化采集与整合，确保数据的全面性和连续性。同时，兼容多种影像格式，方便后续处理与分析。

数据预处理：对采集到的影像数据进行预处理，包括图像增强、去噪、配准等操作，提高影像的清晰度和质量，为后续的分析提供可靠的数据基础。例如，通过自适应滤波算法去除图像中的噪声，同时保留重要的血管结构信息。

2. 病变检测与分割

智能病变检测：运用深度学习算法，如卷积神经网络（CNN），对心脑血管病影像进行智能分析，自动识别并标记出病变区域，如冠状动脉狭窄、脑血管瘤等。系统能够快速准确地检测出病变位置，为临床诊断提供重要参考。

精准分割：采用U-Net等先进的分割算法，对病变区域进行精细化分割，生成详细的病变轮廓和形态信息。这有助于医生更准确地评估病变的大小、形状和范围，为制定治疗方案提供有力支持。

3. 影像诊断辅助

诊断建议生成：基于病变检测和分割结果，结合临床知识库和专家经验，系统自动生成初步的诊断建议，包括可能的疾病类型、严重程度等信息，为临床医生提供诊断参考。

风险评估：利用机器学习模型，对患者的影像数据进行综合分析，评估心脑血管病的发病风险和预后情况。系统可以根据患者的年龄、性别、病史等信息，结合影像特征，预测患者在未来一段时间内发生心脑血管事件的概率，为临床干预提供依据。

4. 影像数据共享与协作

区域影像共享：建立区域内的影像数据共享平台，实现心脑血管病影像数据在不同医疗机构之间的安全共享和互认。这有助于减少患者重复检查的次数，降低医疗成本，同时提高诊断的准确性和效率。

多学科协作：支持心血管医学中心、神经医学中心、医学影像科等多学科团队在平台上进行协作，共同对患者的影像数据进行分析和讨论。医生可以在平台上实时查看其他学科专家的意见和建议，促进多学科诊疗模式的实施，提高患者的治疗效果。

5. 智能报告生成

自动化报告生成：根据影像分析结果，系统自动生成结构化的影像诊断报告，包括病变描述、诊断建议、风险评估等内容。报告生成速度快，格式规范，减少了医生的手动书写工作量，提高了工作效率。

报告审核与修改：医生可以在系统中对自动生成的报告进行审核和修改，确保报告的准确性和完整性。系统还支持报告的版本管理，方便医生查看和比较不同版本的报告，确保诊断信息的连续性和一致性，为临床诊断和治疗提供可靠的依据。

（六）大语言模型智能主检系统

1. 数据采集与整合

多源数据汇聚：系统将广泛对接各类体检业务信息系统，涵盖医技功能体系中的实验室信息系统（LIS）、医学影像存档与通讯系统（PACS，包括放射影像、超声影像等）、神经电生理检查系统、内镜检查系统，以及内外科检查体系等。

数据融合与标准化：对采集到的异构数据进行融合处理，打破数据孤岛，构建统一的患者健康数据模型。将不同科室、不同检查项目的数据按照临床逻辑进行关联整合，实现数据的标准化表达，便于系统对数据进行深度挖掘与分析。例如，将患者的血液生化指标、心电图检查结果、超声影像学特征等数据进行融合，形成一份全面、系统的健康画像，为精准的健康评估和风险预测提供有力支撑。

2. 主检报告生成

自动化报告生成引擎：基于先进的自然语言处理技术和医学知识图谱，构建自动化主检报告生成引擎。该引擎能够智能解析患者的各项体检数据，结合既往病史、家族史等信息，按照临床诊断逻辑自动生成结构化、规范化的主检报告。报告内容涵盖患者基本信息、各体检项目结果概述、异常指标提示、综合健康状况评估以及初步诊断建议等。

报告质量控制与优化：建立严格的报告质量控制机制，通过内置的医学规则引擎对生成的报告进行实时校验，确保报告内容的准确性和合理性。同时，系统将定期收集临床医生的反馈意见，对报告生成算法进行持续优化，不断提升报告的质量和临床实用性。

3. 健康风险评估

精准风险预测模型：依托大数据分析技术和机器学习算法，构建个性化健康风险预测模型。模型以患者的全面体检数据为基础，综合考虑年龄、性别、生活方式、遗传背景等多维度因素，对心脑血管疾病、糖尿病、肿瘤等常见慢性疾病的发生风险进行精准预测。例如，通过分析患者的血压、血糖、血脂水平，结合年龄、吸烟史、家族心血管疾病史等信息，模型能够准确评估患者在未来5年或10年内发生冠心病或脑卒中的风险概率，为临床干预提供科学依据。

动态风险监测与预警：系统将实时跟踪患者的健康数据变化，动态更新风险评估结果。当患者的体检数据出现异常波动或风险指标超过预设阈值时，系统自动触发预警机制，及时提醒患者和医护人员采取相应的干预措施。

4. 健康管理建议

个性化干预策略制定：根据健康风险评估结果和患者个体特征，系统为患者量身定制个性化的健康管理建议。建议内容涵盖生活方式干预（如饮食调整、运动指导、戒烟限酒等）、疾病预防措施（如疫苗接种、定期筛查等）、药物治疗方案（如有必要）以及后续随访计划等。

治疗效果评估与方案调优：系统将持续跟踪患者对健康管理建议的执行情况，并定期评估治疗效果。通过对比患者在实施干预措施前后的健康数据变化，系统能够客观评估干预措施的有效性，并根据评估结果为患者调优健康管理方案。

（七）心脑血管疾病为方向的亚专科模型研发

针对心脑血管疾病这一重点亚专科，研发房颤风险预测、脑梗死后遗症评估的专业 AI 模型，为疾病的诊断、治疗和预防提供更精准的支持。

（八）信息化算力部署（硬件）

1.基础设施建设

建设信息化算力机房，包括服务器、存储设备、网络设备等，满足信息化应用的算力需求，为系统的运行提供可靠的硬件支持。

采用高性能计算芯片和加速卡，提高AI算力的性能和效率，满足AI应用的高算力需求。

2.算力管理与调度

建立信息化算力管理平台，实现算力资源的统一管理和调度，提高算力资源的利用率，确保系统的高效运行。

提供算力资源的弹性伸缩功能，根据AI应用的需求动态调整算力资源，满足不同应用场景的算力需求。

3.算力安全保障

建立信息化算力安全防护机制，包括网络安全、数据安全、应用安全等，确保信息化算力的安全和可靠，防止数据泄露和系统故障。

提供算力资源的备份和恢复功能，防止数据丢失和系统故障，保障系统的连续运行。

四、项目要求：

（一）系统架构

1.采用云计算和微服务架构，支持弹性扩展和高可用性，满足系统的高并发和高可靠需求。

2.前端采用现代Web技术（如React、Vue），后端采用Java、Python等编程语言，提高系统的开发效率和用户体验。

3.数据库采用MySQL、PostgreSQL、达梦、人大金仓、高斯DB等关系型数据库，满足数据存储和管理的需求。

4.数据仓库采用Hadoop、Spark等大数据技术。

5.中间件采用信创中间件（如东方通、中创中间件等）。

6.操作系统采用信创操作系统（如麒麟操作系统、统信UOS等）。

（二）数据存储

1.使用分布式文件系统（如HDFS）和对象存储（如S3），实现大规模数据的高效存储和管理。

2.采用数据备份和恢复技术，确保数据的安全性和可靠性。

（三）数据治理

1.制定数据标准和规范，建立数据字典和元数据管理。

2.采用数据清洗和校验工具，确保数据的质量。

（四）数据安全

1.采用多层次的安全防护措施，包括网络防火墙、入侵检测、数据加密等。

2.建立严格的访问控制机制，确保数据的机密性和完整性。

（五）大模型和AI应用

1.预训练模型

DEEPSEEK技术体系中的自然语言处理模块与预训练模型相结合，将预训练的大规模语言模型（如 BERT、GPT 等）应用到医疗领域。具体如下：

（1）文本理解与分析

深度文本挖掘：借助 DEEPSEEK 的文本摘取功能，从海量的病历文献、医学报告和科研论文中提取关键信息，例如患者的症状描述、病史、治疗过程和疾病预后等，构建特色的医疗语料库，以更好地满足医疗领域的需求。

语义推理与关联：利用其蕴含推断能力，识别文本中潜在的多重医学信息关系，确保模型能够理解医学概念之间的复杂语义关系，从而在疾病诊断、治疗建议等方面提供更准确的洞察，增强预训练模型对医学文本的理解深度。

（2）医学知识融合

知识图谱嵌入：DEEPSEEK 的多层深度学习框架和模型集成策略可以用来结合医学知识图谱，将医学知识与预训练模型的内部表征相融合。

动态知识更新：系统提供自动更新机制，持续为模型提供最新的医学研究成果和病例数据，以保持模型的时效性。

（3）定制化训练

领域特定优化：在医疗场景中，对预训练模型进行特定领域的微调，结合 DEEPSEEK 的分布式计算支持，能够有效处理大规模的临床数据，以满足医疗数据处理的高要求。

隐私保护与合规性：在模型的训练和使用过程中，严格遵循医疗数据隐私保护的相关法律法规，运用最新的隐私保护技术，确保患者信息的安全。

2.图像识别模型

深度学习模块集成：将 DEEPSEEK 的影像分析模块与图像识别模型相结合，利用其自动检测病变和疾病分类与严重程度评估功能。

融合多源影像数据：将不同影像模态的数据（如 CT、MRI、超声等）通过 DEEPSEEK 的模块化设计进行融合，构建多模态图像识别模型。

临床决策支持：结合图像识别模型的预测结果与临床知识库，利用 DEEPSEEK 的疾病预测模块，为医生提供疾病诊断和治疗方案的建议。

3.多模态模型

数据融合架构：构建基于 DEEPSEEK 技术体系的多模态大模型，将患者的病历文本（通过自然语言处理模块解析）、医学影像数据（通过影像分析模块处理）以及其他生理信号数据等多模态信息进行融合。

个性化健康评估：利用 DEEPSEEK 的个性化风险评估功能，结合多模态数据，为患者生成个性化的健康报告和疾病风险预测。

疾病机制研究：通过分析多模态数据之间的关联和相互作用，利用 DEEPSEEK 的疾病预测模块和模型集成策略，深入研究疾病的发病机制和病理生理过程。

4.AI 应用

疾病预测与早期诊断：DEEPSEEK 的疾病预测模块结合大规模预训练模型和多模态数据，能够实现复杂疾病的早期预测。

智能影像诊断辅助：基于 DEEPSEEK 的影像分析模块和图像识别模型，开发智能影像诊断系统。该系统能够自动识别医学影像中的病变，为医生提供诊断建议和参考。

个性化治疗方案推荐：利用 DEEPSEEK 的多模态模型和疾病预测模块，结合患者的基因信息、病历数据和影像数据等，为患者推荐个性化的治疗方案。

医疗资源优化：通过分析医疗数据和患者流量，预测医疗资源的需求，如病房床位、手术室使用和医疗设备维护等。

医学教育与培训：结合 DEEPSEEK 的自然语言处理模块和影像分析模块，开发医学教育平台。

四、资料清单：

需提交材料：项目方案及报价、公司资质材料、联系人、联系方式（报价需加盖公章）。

报名联系方式：

联系人：刘晨晖 邮箱地址：******

咨询电话：******