全院数据治理应用建设项目现场调研流程及准备资料

一、公告说明

为贯彻落实国家关于智慧医院建设、医疗健康大数据应用的指导方针，推动我院数字化转型与高质量发展，我院拟启动“全院数据治理应用建设项目”。本项目旨在构建统一、高质量、可运营的数据基础能力，解决当前院内数据多源异构、标准不一、质量参差、共享困难等核心问题，支撑精细化运营管理、重点专科科研创新及未来人工智能应用落地。

为确保项目建设方案符合我院实际需求，且具备高度的专业性、可行性与前瞻性，我院****中心现组织开展项目需求调研工作。本次调研将作为后续采购工作的重要依据，请各意向供应商基于我院提供的核心需求框架，结合其自身技术能力和项目经验，提交详尽的建设方案与支撑材料。

二、项目需求描述

（一）目标与原则

1、核心目标

构建全院统一、规范、高效的数据治理与应用体系，实现数据“聚、存、管、用”一体化；建成标准化数据湖，实现全院各类数据的集中汇聚与规范化存储；完善数据标准体系，解决数据碎片化、不规范问题；***平台，提升医院运营决策效率；建成高质量眼耳鼻喉重点专病库，支撑专病临床诊疗优化、科研项目推进与学科影响力提升，最终实现“数据驱动临床、数据支撑科研、数据赋能运营”的核心目标。

2、设计原则

合规性原则：严格遵循国家、省、市医疗卫生行业相关政策、标准及数据安全法规，确保数据采集、存储、管理、使用全流程合规。

实用性原则：立足医院实际业务需求，聚焦临床、科研、运营核心痛点，建设内容贴合实际、可落地、可复用，避免形式化建设。

标准化原则：统一数据标准、编码规则、接口规范，确保数据互通共享、口径一致，与国家、行业标准无缝对接，兼顾医院眼耳鼻喉专病特色需求。

安全性原则：强化数据安全管理，建立完善的数据安全防护体系，防范数据泄露、篡改、滥用，保障患者隐私与医院核心数据安全。

可扩展性原则：系统架构与建设内容预留扩展空间，可适配医院未来业务发展、学科建设及政策调整需求，支持后续其他专病库、应用模块的拓展。

重点突出原则：优先保障眼耳鼻喉重点专病库建设质量，***平台的通用性，实现“重点突破、全面提升”。

（二）数据治理范围

1、数据范围

覆盖全院各类核心数据，重点包括：

临床数据：门急诊病历、住院病历、医嘱、检验检查结果、影像数据、病理报告、手术记录、护理记录等。

科研数据：各类科研项目相关数据、临床研究数据、样本数据、随访数据等。

运营管理数据：科室人员、床位、设备、物资、财务、绩效考核、医保结算等相关数据。

其他数据：医院组织架构、主数据（人员、患者、药品、耗材等）等。

2、系统范围

涉及医院现有各类业务系统（HIS、EMR、LIS、PACS、手麻系统、护理系统、医保系统等）、自研系统、大型仪器设备的数据对接与数据提取。

（三）组织责任

1、项目领导小组

由医院分管信息领导牵头，成员包括****中心、医务处等相关职能部门负责人，主要责任：统筹项目整体推进，审定项目建设方案、需求清单及重大决策，协调解决项目建设中的重大问题，督促各部门履行职责。

2、项目执行小组

由****中心牵头，成员包括各相关科室业务骨干、技术骨干，主要责任：具体落实调研工作，梳理各科室需求，对接项目建设单位，推进项目落地实施，反馈项目建设过程中的问题并协调解决。

3、各相关科室责任

临床科室：梳理本科室临床诊疗、数据采集、科研应用等相关需求，配合完成数据梳理、标准制定、专病库建设等相关工作，反馈系统使用中的意见建议。

医技科室：配合完成检验、检查等数据的梳理、标准化对接，提供数据应用需求，保障数据质量。

行政后勤科室（医务、科研、绩效等）：梳理本部门业务管理、数据统计、决策分析等需求，***平台、数据标准等建设内容，制定相关管理制度与规范。

****中心：负责项目整体组织协调、技术支撑，牵头完成数据对接、系统搭建、技术保障等工作，统筹数据安全管理。

（四）治理方法或手段

1、数据采集梳理：采用“全面排查+重点细化”的方式，采集梳理全院各类数据的来源、格式、口径、存储位置。

2、标准化治理：制定全院统一的数据标准（主数据、术语标准、数据元标准等），采用标准化映射、数据清洗、编码统一等手段，规范数据格式与口径，实现数据标准化管理。

3、技术支撑：搭建数据湖仓一体化技术架构，采用分布式存储、数据集成、数据脱敏等技术，实现各类数据的集中汇聚、安全存储与高效检索；运用大数据分析、可视化等技术，***平台与专病库，实现数据应用智能化。

4、需求导向：收集科室需求，结合医院发展目标，明确治理重点与应用场景，确保治理工作贴合实际需求。

5、重点学科科研先行：针对眼耳鼻喉重点专病库建设、数据标准落地等核心内容，开展先行试点建设，总结经验后逐步在全院推广，确保数据治理应用效果。

（五）治理过程或步骤

本项目建设及治理工作分5个阶段推进：

1、需求调研阶段：组织开展全院范围需求调研，通过座谈、问卷、现场走访等方式，全面梳理各科室、各业务环节的数据治理与应用需求，重点收集眼耳鼻喉专病库建设、***平台、数据湖及数据标准相关需求，形成需求清单与需求调研报告。

2、方案设计阶段：基于需求调研结果，结合国家、行业标准及医院实际，编制项目建设方案和技术方案等，明确建设内容、技术路线、实施计划、人员分工，组织专家及各相关科室评审通过后实施。

3、系统建设与实施阶段：按照建设方案，开展现有业务系统数据对接、数据清洗、数据治理，逐步推进数据底座搭建、数据湖建设、数据标准梳理编制、***平台部署和指标开发、眼耳鼻喉重点专病库建设；完成；开展试点建设与测试优化，解决实施过程中的问题。

4、培训与试运行阶段：开展全员培训，重点培训各科室业务骨干、操作人员，确保熟练掌握系统使用方法、数据标准及相关管理制度；组织系统试运行，收集试运行反馈意见，持续优化系统功能与数据质量，完善相关流程。

5、验收与常态化运行阶段：组织项目验收，对照建设方案、需求清单，核查项目建设成果、治理效果，验收通过后正式投入使用；建立数据治理常态化机制，持续优化数据标准、完善系统功能、提升数据质量，保障项目长期稳定发挥作用。

（六）治理效果或指标

1、数据质量提高，实现数据自动采集、数据完整、数据准确。

2、形成一套可持续维护的全院数据标准，作为今后数据应用和系统新增/升级改造的统一规范要求。

3、构建全院统一指标管理体系，解决指标口径不一的问题，实现常态化监测分析。

4、支持眼耳鼻喉专病课题开展、科研队列构建、数据筛选与分析，进一步提升科研数据提取效率。

（七）制度和规范

为保障数据治理工作常态化、规范化推进，明确需建立完善以下制度与规范，形成“有章可循、有规可依”的管理体系：

1、数据管理制度：明确数据采集、存储、管理、使用、共享、销毁等全流程管理要求，规范各部门、各岗位数据管理职责。

2、数据标准管理制度：制定数据标准制定、发布、更新、迭代、考核等相关规定，明确标准执行要求与监督机制。

3、数据安全管理制度：完善数据安全防护、隐私保护、访问控制、应急处置等相关制度，防范数据安全风险。

（八）***平台

1、全院数据底座：针对目前数据多源异构、数据标准不一、数据质量差不可用等院内常见数据问题，构建基于湖仓一体技术的“数据可视+数据资源+数据开放”的应用服务体系，覆盖数据采集、数据治理、数据质控、数据管理、数据应用等功能，实现数据全流程可视化、可溯源，提高数据质量，为数据应用奠定坚实基础。数据采集范围覆盖诊疗、管理、财务、大型仪器设备等。功能模块至少包含以下：

(1) ***平台：用于全院主数据统一管理维护。

(2) 元数据管理：对医院HIS、LIS、PACS等各类业务系统进行统一登记与维护，清晰梳理系统间关联关系，保障业务系统数据交互有序。

(3) 数据质量管理：提供质控规则管理、质控任务管理和质控报告分析等功能，为用户提供全流程数据质量管控支持。

(4) 数据资源管理：梳理完成医院数据资源，提供数据检索、数据总览、资产目录等功能。

(5) 模型设计中心：为用户提供数据模型全生命周期设计与管理支撑，提供模型总览、模型层管理、主题域管理、数据表管理等功能。

(6) 数据采集中心：为用户提供多场景数据采集的一体化支撑，支持离线采集、实时采集、手工采集。

(7) ***平台：为用户提供数据治理与开发的可视化操作支撑，提供数据治理总览、数据开发、调度管理功能。

(8) ***平台：为用户提供数据服务高效获取与管理的支撑，数据服务提供标准化的数据接口与调用能力，涵盖数据查询、下载、订阅等服务类型，支持按需求选择不同数据格式与返回方式，保障数据服务的稳定与便捷调用。

(9) 数据安全管理：为用户提供数据安全全流程管控支撑，提供安全总览、规则管理、敏感数据识别等。

2、***平台：***平台，构建运营数据中心和指标管理中心，建立运营管理指标体系，提供驾驶舱、主题分析、移动运营管理等场景应用。系统至少包含以下功能模块：

(1) 指标监测：支持全院指标的多维度和多层级下钻等监测功能。

(2) 指标管理：支持全院指标管理，包括基础指标、复合指标开发维护。

(3) 指标反馈：支持指标问题在线反馈。

(4) 目标管理：维护各科室指标目标值管理。

(5) 智能报告生成：支持报告模板编写和报告自动生成、分发。

(6) 驾驶舱：支持不同场景的驾驶舱配置和展示。

(7) 报表分析：支持各种业务主题报表编制，支持复杂报表功能。

(8) 移动运营：支持移动端聚合医院运营管理核心主题指标分析入口，包括门诊、住院、财务等业务主题。

3、眼耳鼻喉专科数据库：基于全院构建眼科、耳鼻喉科两个多模态专科数据库，满足多模态科研分析需求。系统功能至少包含以下：

(1) 科研驾驶舱：提供科研数据总览、项目开展情况等。

(2) 专病数据中心：提供专病数据库管理和维护，支持灵活扩展，展示数据情况。

(3) 数据洞察：提供纳排条件的分组样本量、数据分布、数据完整性等数据质量情况。帮助医生确定目前医院的数据情况是否可以支撑当前的研究方案并快速地确定最合适的研究方案。

(4) 智能检索：全面覆盖科研人员的数据查询需求，具体提供快速检索、高级检索、科研检索、AI 智能检索、检索结果可视化及数据导出等核心功能。

(5) 患者收藏：将检索结果中的患者和病历收藏，用于科研课题前的预探索。

(6) 项目管理：为用户提供科研项目管理功能，支持对项目进行增删改查、已入组患者进度查看、项目成员管理。

(7) 随访管理：对于纳入课题的对象，可以灵活配置随访策略，实现用户院外随访数据采集。

(8) 统计分析：对科研项目数据进行数据集管理、数据清洗以及统计分析。提供通用科研分析和统计分析方法。

(9) 影像数据标注：为用户提供多种影像数据标注工具，用户可进行感兴趣区域（或病灶区域）勾画标注。

(10) 放射组学分析：为用户提供放射组学分析工具。

(11) 模型训练：提供深度学习训练工具，进行深度学习训练。

（九）实施周期和实施人员要求

本项目实施周期12个月。

为保障本项目医疗数据治理工作的专业性，供应商需组建一个兼具深厚技术能力与医疗行业数据管理经验的核心团队。

1、实施交付阶段人员要求

项目现场核心项目经理与技术团队承诺投入人数不少于10人，需提供社保证明。该团队需配备以下关键角色，并满足相应的资质要求：

核心团队角色	核心资质要求
高级项目经理	持有高级信息系统项目管理师相关认证证书
数据架构师	持有系统架构设计师相关认证证书
数据治理工程师	持有系统规划与管理师、大数据分析师、系统分析师等相关认证证书
开发工程师	持有软件设计师、数据库系统工程师相关认证证书

2、运维阶段人员要求

运维阶段，至少1名数据开发工程师可出自上述团队或另行配置，但需同样明确资质与责任。

（十）验收条件

1、以数据质量作为验收标准。

2、数据治理全流程可视化、可溯源。

3、项目建设的《全院数据标准》经数据治理和智慧化医院委员会评审通过。

三、调研材料时间：2026年3月2日（周五）17时00分前提交相关电子文档发送到cg****@****.cn邮箱，未提交电子文档视同未报名。

四、现场调研时间地点：另行通知

五、参会安排：参与现场调研的每家公司请将整体时间控制在20分钟内，请准备一个10分钟PPT（自备U盘），重点包括总体架构设计、建设方案、实施计划、人员投入情况，完成效果，展示本次项目的汇报完成后，将有10分钟现场提问环节。

六、需提供下列纸质资料并加盖公章（请将以下内容按编号顺序整理并胶装成册，现场调研时提交8册）

1、营业执照复印件

2、针对本次现场调研的法定代表人授权书及被授权人身份证复印件（需加盖公章）

3、针对该项目相关行业资质证明材料

4、针对本项目拟定的整体服务方案介绍

5、拟投入服务团队人员情况介绍

6、提供近三年同类数据治理项目业绩情况汇总表（表中须列明采购单位名称、项目名称、合同金额、签订时间，并提供采购合同关键内容页作为上述业绩的证明材料）

7、初步报价

8、方案适配性解读

9、实施中预估困难评估及处理方法

七、项目联系人：****中心：李功靖58266233 138****5403

****中心：冯国斌58265717

附件1：遴选调研表.xlsx