XX省传染病监测预警与应急指挥信息平台项目大数据引擎平台采购需求.docx

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资源描述

1、XX省传染病监测预警与应急指挥信息平台项目大数据引擎平台采购需求一、项目概况(一)建设背景根据国家疾控局综合司印发加快建设完善省统筹区域传染病监测预警与应急指挥信息系统实施方案的要求,并结合XX省智荔疾控整体信息化整体规划,建立XX省传染病监测预警与应急指挥信息平台,有效、有力地落实我国疾病预防控制体系改革、公共卫生体系建设任务。本项目充分应用大数据、云计算、物联网、人工智能等数字技术,健全XX省疾病预防控制网络,全力提升我省传染病早期监测预警水平,提高传染病疫情及突发公共丑生事件早期发现、应急处置效率,增强我省疾病预防控制与应急处置的综合能力。到2025年中,通过XX省传染病监测预警与应急指

2、挥信息平台建设促进建立省统筹区域数据高效融合、业务横向协同、纵向联动的工作机制,初步实现传染病疫情报告、病情信息报送及病原学实验室检测全流程的“医防研”信息协同:基本实现已有传染病相关监测系统集成和数据融合,应急晌应处置结果与信息反馈形成工作闭环,在省级层面初步实现“监测预警一张图”和“应急指挥一张图”,初步实现数据臾约化、防控处置智能化和决策支持精准化。XX省传染病监测预警与应急指挥信息平台以省统筹平台为主体,按照“省基础版本-地市直接使用、省扩展版本-地心.按需丰富两种模式“统分建设”.实现“全省一网统管、平台一体建设、数据统一采集、业务分级应用”的一体化省统筹平台,提升传染病监测预警与应

3、急指挥整体工作水平。XX省传染病监测预警与应急指挥信息平台以T22X为总体架构,即, 以政务云为基础设施的“1朵云” 以公共卫生大数据治理支探平台和大数据引擎平台为底座的“2个中台” 以传染病监测预警和应急指挥为业务目标的“2项综合集成应用” 以业务需求为导向弹性扩展的“X项应用场景”基于该总体架构开展本项目建设。(二)建设内容本标段建设XX省传染病监测预警与应急指挥信息平台大数据引擎平台部分,包含传染病监测数据统一采集信息系统、大数据协同监测信息系统、数据交换智控系统、智能分析引擎四大块内容。1)传染病监测数据统一采集信息系统:建立传染病监测数据统一采集信息系统,基于统一数据采集平台接口与省

4、内各疾控系统、国家疾控系统、国家传染病智能监测预警前置软件进行对接获取数据,2)大数据协同监测信息系统:整合XX省多部门多渠道的监测业务系统,实现多源数据的汇聚与瞅合。3)数据交换智控系统:与国家各疾控系统进行数据交换,按照国家要求上传本项目所有建设系统数据,同时接收国家传染病监测预警与应急指挥信息平台、中国疾病预防控制信息系统等国家平台与系统交换给XX省平台的数据。4)智能分析引擎:用于数据智能分析与模型建设。包括数据分析软件、数据可视化引擎、空间分析引擎、监测预警智能感知引擎、智能搜索引擎、智能科研引擎。二、功能要求(一)采购清单序号名称数fit单位备注1传染病监测数据统一采集信息系统1套

5、2数据交换智控系统1套3大数据协同监测信息系统1套4监测预警智能感知引擎1套5数据可视化引擎1套6智能搜索引擎1套7智能科研引擎1套8B/S版本数据分析软件1套9C/S版本数据分析软件1套10空间分析引擎1套(二)功能参数要求序号技术指1.一线功能二级功能具体功能描述、传染病监测数据统采集信息系统1.基本要求基本要求基本要求基于统数据采集平台与省内各疾控系统、国家疾控系统、国家传染病智能监测预警前21软件进行对接获取数据。统数据采集平台采集技术应支持包括但不限于数据库同步、日志同步、潦式计算、AP1.接口、手工导入等方式。2.XX省疾控业务系统数据XX省疾控业务系统数据XX省疾控业务系统数据采

6、集XX省疾控相关业务系统数据,支持对接系统不少于60个3.国家疾控中心回流数据国家疾控中心回流数据国家疾控中心回流数据聚集国家传染病监测预警与应急指挥信息平台、中国疾病预防控制信息系统等国家系统,传染病报告信息管理系统和突发公共卫生事件管理信息系统等数据。4.采集全链路监控采集全链路监控采集全链路监实现从采集数据源到数据入库全链路监控,包括不限于采集来源,当前状态,采集频次,采集数fit.采集方式等.控5.离线数据智能采集总体要求总体要求离线数据智能采集包括数据导入模板管理、离线数据导入、导入结果展示三大模块。支持将疾控、卫健委或外部系统的多张数据表批量导入到系统中,且支持导入多种格式的表格文

7、件,支持同一表格多个sheet的导入。6.数据导入模板管理模板新增支持创建所需上传文件的模板,实现定义该模板对应部门、系统、上传频率,以及模板中各字段的定义等信息.170闻米,17分米-170厘米等进行统一标准化格式转换,147.枚举类实体标准化支持将抽取的枚举类实体进行统一的实体处理流程。148.多意图识别模型支持通过深度学习模型对用户输入的自然语言中的查询意图进行识别。149技术支掾技术支撑投标人所投产品具备机器学习、深度学习相关的软件著作权证书,提供证明材料并加盖.投标人公章,若非投标人自有产品需加盖原厂公章,同时提供原厂授权用于本项目的证明材料。150.管理后台数据源管理数据源管理支持

8、数据库应用程序所使用的数据库或者数据库服务黯配置。151.数据表配置数据表配置支持对搜索所需要的数据进行配置.152全文搜索管理全文搜索管理支持对搜索引擎中的全文搜索的数据表类H进行配置管理。153.支持基于搜索引擎的能力,提供索引、数据的分类配置以及检索性能的参数配理能力。支持创建数据同步任务,同步周期,对同步结果进行管理,支持同步任务日志的查看了解数据同步的情况。七、智能科研引擎154总体要求总体要求总体要求支持目标群体筛选、数据制备、统计分析、科研项目管理、个人全珏、平台管理等功能,满足科研全生命周期的管理。155.数据集成与治理数据集成数据桀成本系统直接与公共卫生大数据集成治理支悻系统

9、对接获取数据,不另外自行对接内外部已有系统采集数据.无法通过公共丑生大数据集成治理支撑系统对接获取数据的,可采用-我他方式采集数据。156.数据自动化生产数据自动化生产支持数据库同步方式对接,实现数据T+1同步。157.支持根据病种数据模型及结构化数据生产规则进行自动化增量:生产,以T+1周期同步数据。158.科研数据模型构建科研数据模型构建科研数据模型构建支持建立标准化的数据模型,形成集中存储的标准业务数据集。培于传染病等相关疾病特有的诊断、检验检查和治疗手段等内容,以疾病的发展变化规律为依据,参考国际及国内传染性疾病标准,结合专家经验,将科研所需的未充分结构化的病历、报告等数据,设计成为高

10、度结构化字段,方便后期科研人员调用分析。159.科研数据智能检索快捷搜索快捷搜索支持关键词检索,根据关键字快速搜索全库符合条件的目标群体。160支持关键词智能标准词推荐,实现精准匹配和扩大召回范围。161.支持搜索关键词应用自然语言技术实现自动切词,提升搜索准确率和召回率.162.支持搜索结果的二次筛选,可根据就诊时间、就诊类型等类别进行数据筛选。163.条件搜索条件搜索支持以条件树形式进行多级组合条件可视化筛选,组合条件之间支持andornotw多层逻辑关系的嵌套组合。164.支持筛选条件在“纳入、排除“选项之间灵活切换。165支持多级搜索条件,支持同个人、同就诊、同报告的数据维度筛选。16

11、6.支持根据搜索结果实时计算命中的目标群体数,用户可即刻感知搜索效果,根据需要及时调整筛选条件。167,支持智能数据筛选,对搜索结果进行二次的数据维度检索。168支持搜索条件的精准检索和模糊检索两种方式,提升搜索效率。169事件一时间搜索事件-时间搜索支持通过多组“事件-时间”式条件进行目标群体筛选。提供功能界面截图证明。170支持事件筛造条件包括首次、末次、每次、第一次至第十次,精踊定义前、后时间范用。171支持灵活配置时间范围内多个限定条件极其之间的关系。172支持定义事件在时间范用内发生的次数。173精确搜索精确搜索支持使用多种ID进行批量精确搜索。174支持Exce1.、txt文件列拷

12、贝,自动识别ID数据.175搜索结果展示搜索结果展示支持搜索结果以可视化数据列表形式展现,展现内容包括目标群体的堪本信息和关键疾病信息。176支持按照各维度字段对目标群体列表进行排序。177支持二次筛查结果展示,按照个人诊疗维度的病历数据展现。178搜索结果导出搜索结果导出支持对筛选结果做数据的表单导出,例如exce1.格式。179支持用户选择对可溯源的个人编号、病案号、检查号进行脱敏导出。180.筛选记录和筛选收做夹筛选记录和筛选收驮夹支持记录筛选记录查看:支持保存常用的筛选条件进入收藏夹,可一键点击恢复筛选。181支持通过可视化百分比查看条件检索进度及状态,对进行中与异常检索任务进行调度管

13、理,并对完成的任务结果查看与发用。182科研应用课题管理模块课题管理模块支持创建研究项目,支持科研课题全流程管理,帮助用户完成科研项目,提升科研效率。可以对项目进行管理,需支持进行增删改,需支持查看所有项目的概要信息.183支持创建课题:实现课题名称、立项日期、课题介绍等信息自定义.184.支持编辑课题:实现课题相关信息编辑,如:日期,参与人等。185.参与人权限:支持课题参与者分类,包括管理m、研究员,针对不同类别配置不同权限。186支持课题删除、归档等功能。187.数据管理模块数据管理模块支持基于多种模态的数据处理、数据触合和数据科研,包括结构化、半结构化、非结构化、基因数据、标注数据等。

14、188.支持白动识别上传数据变发类型,并支持变量表头能够识别特殊符号,提供自动阅览功能,杳看数据填充率。189.数据预处理模块基本要求平台须提供多种数据预处理的方法,辅助进行传统统计学分析.主要方法包括但不限r变量自定义、高群值处理、缺失值处理等。190变量处理支持对不符合变量值域要求的数据进行提示、手工编辑等功能。191.变量自定义支持根据原变量,新建多种不同规则,生.成新的分组变S1.192.支持新的分组变量进行有序变量定义,通过拖动即可保存变量顺序。193.支持对数值型变量自动进行等宽、等宽离散化。支持根据设置规则进行变量离散化情况预览。194.离群值处理支持智能选择分析方法对多个数值型变量进行离群值分析。195.支持展示变量离群值详情,包括离群值的界值。196.支持堆个/批量变量离群值的处理。197支持针对离群值的分析结果和处理结果的保存。198.缺失支持变量的缺失值分析,并展示各个变世缺失率值处理的情况。199支持单个/批量变量碇失值的处理。200支持查看单个变员映失的样本的数据填充率详情.201支持缺失值分析结果和处理方式的保存。202统计学分析模块统i学分析模

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