自贡市第一人民医院关于基于医学大模型的精准患者追踪管理系统项目进行市场调研的公告

二、技术等需求方案

（一）本系统建设要基于医院现状，本着先进、实用的原则，利用先进的计算机、网络技术和医学信息处理技术，结合现代化的医院管理模式，为医院提供全面的、开放的、高效的、安全的、可持续扩展的系统。

1.标准化和开放性

遵循系统的标化和开放性，实现信息通讯与共享，规范信息技术标准。采用业务内标准的技术体系和设计方法，***平台的无关性和兼容性。在使用新技术的同时，充分考虑技术的国际标准化，严格按照国际国内相关标准设计实施。

2.先进和超前性

在实用可靠的前提下，具有扩展性。技术上立足于长远发展，坚持选用开放性系统，使系统和将来的新技术能平滑过渡。采用先进的体系结构和技术发展的主流产品，确保整个系统高效运行。

3.实用性和方便性

系统建设以满足需求为首要目标，采用稳定可靠的成熟技术，保证系统长期安全运行。确保系统应用后能为***网络信息环境，以提高管理水平和工作的效率。

4.安全性和保密性

遵循有关信息安全标准，具有切实可行的安全保护和保密措施，确保数据永久安全。系统应提供多方式、多层次、多渠道的安全保密措施，防止各种形式与途径的非法侵入和机密信息的泄露，保证系统中数据的安全。

5.稳定性和可靠性

系统必须在成本可以接受的条件下，从系统结构、设计方案、设备的选型、厂商的技术服务、维护响应能力以及备件供应能力等方面考虑，使系统故障发生的可能性尽可能少，对各种可能出现的紧急情况有可行的应急预案。

6.可维护性和可扩展性

保证系统能在各种操作系统上移植。实现信息标准统一，以便日后的系统维护。需充分考虑在未来若干年内的发展趋势，具有一定的前瞻性，并充分考虑了系统升级、扩容、扩充和维护的可行性。

（二）项目基本要求：

1、本项目实施时须确保医院各信息系统安全、平稳运行，满足医院使用过程中功能上的个性化调整，不影响与医院现有第三方系统的正常使用。

2、对全院使用者进行全方位培训直至能熟练使用，并对涉及本项目系统运行维护相关的文档进行无保留移交。

3、软件提供方的报价中应包含整个项目建设相关费用。

（三）产品总体技术要求

1.大模型适配底座

（1）大模型接入：支持提供在线/离线 API 的QWen、DeepSeek等通用模型的接入。

2.支持主流数据库；

3.产品的稳定性要求：系统支持7*24小时不间断运行。

（四）数据标准化要求

1.支持数据集成及整合过程的标准化：实现数据的集成，通过各种数据治理手段，结合标准的医疗术语的标准规范管理，实现数据的标准化、结构化，并实现数据治理过程中的完整性、自洽性、一致性；

2.支持不同数据来源的数据：充分考虑数据源格式的多样性，比如各自不同的数据库格式、文本文件格式、XML格式等，支持结构化数据、半结构化或非结构化数据。

3.支持不同数据生成阶段的数据：由于数据生成的时期、部门、技术、能力等不同，数据存储管理极为分散，支持通过采用一种通用的标准和规范，提供统一的数据接口，支持多样的数据源。

（五）项目建立内容清单目录：

本项目建设内容为基于医学大模型的精准患者追踪管理系统，产品功能要求及系统功能模块见清单。

（六）项目建设总体质量标准及要求

本项目须符合国家最新出台的标准、规范及政策要求。

子项目名称

科室技术参数、功能、性能等需求（硬件或软件需具体细化）

基于医学大模型的精准患者追踪管理

医学知识库支持

提供覆盖常见疾病、药品、检查、检验、手术、健康宣教、评估量表等类型的医学知识内容，支持结构化与非结构化数据的统一管理与检索。知识库应具备可扩展性，支持后续知识更新与补充。

知识检索与应用

支持多途径（如关键词、拼音、首字母等）快速检索知识库内容，包括疾病、药品、检查、检验、手术、指南文献、评估表等。支持将知识库内容集成至临床辅助决策流程。

大模型接入与适配底座

支持通过在线或离线API方式接入通用大模型（如QWen、DeepSeek等），可根据医院需求切换不同模型。提供大模型运行所需的基础环境适配、向量化知识库构建、提示词管理等能力。

智能问答能力

基于大模型和医学知识库，提供针对疾病、药品、手术、检查、检验、麻醉、健康宣教等主题的自然语言问答服务，辅助临床人员快速获取知识。

医学语义智能处理

提供医学文本的后结构化处理能力，包括医学实体识别、实体关系抽取、实体链接至知识图谱等。支持从病历、报告等非结构化文本中提取症状、疾病、药品、检查检验等关键信息。

智能推理与推荐

基于患者特征（如性别、年龄、生理状态、病理状态、检查检验结果等），利用规则引擎与大模型推理能力，实现： - 药品合理性校验与提示
- 检查检验合理性校验与提示
- 疾病诊断辅助推理
- 处置方案（药品、检查检验、手术等）智能推荐
- 检验指标异常识别与临床意义解读

患者特征智能识别

利用语义分析技术，从病历文本中自动识别患者的生理状态（如妊娠期等）和病理状态（如肝功能不全等），以及阳性症状特征，形成患者医学标签体系。

精准患者筛查与追踪管理

支持面向全院或特定科室的患者自动化筛查，可基于疾病、症状、检查检验结果、病历文本、诊断信息、住院次数、处理意见等多维度条件配置筛查规则。筛查规则可灵活启用/关闭、分级管理、批量维护，并支持从规则市场导入。

筛查执行与报告解析

支持对检查报告（影像、检验）、检验报告、病历文本的自动化筛查分析。具备对PDF等格式报告的AI解析、识别与筛查能力，支持多报告同步解析及历史报告对比追踪。

筛查任务分发与协作

支持将筛查结果按规则精准分发至对应科室或专人，提供定时批量分发、一键分发、点对点分发等多种分发模式。支持跨科室协作，并记录分发依据。

患者纳管与闭环管理

支持对筛查出的高价值患者进行纳管，设置召回目标（如复诊时间、检查项目等）。系统自动追踪患者回院状态（门诊、住院等），形成筛查→纳管→追踪→闭环的管理流程。支持批量纳管及纳管冲突提示。

任务处理与工作台

为管理人员提供个性化任务列表（本人/本科室/全院），支持按时间、状态等条件检索筛查任务。任务可单条或批量处理，支持作废、备注、标记已联系等操作。提供处理进度雷达图，帮助跟踪工作完成情况。

360患者视图与信息集成

对接医院现有系统，提供患者360视图，整合就诊史、检查报告、门诊/住院病历等信息。在任务处理界面自动提示患者是否已预约挂号或住院，避免重复通知。支持查看历史处理记录及关联提醒。

医患沟通与随访支持

提供标准化的短信模板（如复诊提醒、专家加号等），支持群发短信及与专管员排班信息对接。支持电话沟通标记，便于统计工作量。

统计分析看板

提供多维度统计功能，包括： - 筛查结果统计（命中量、处理量等）
- 科室/个人处理效率统计
- 患者召回与回院统计（本科室回院率、跨科室分布等）
- 筛查分发趋势分析
- 患者流向分析（可视化图表）
- 筛查结果词云展示

系统权限与日志审计

支持多级角色权限管理（管理员、科室专管员等），可分别控制操作权限和数据访问范围。提供完整的登录日志、操作日志记录，确保数据安全与可追溯性。