智慧民生健康管理系统需求清单

智慧民生健康管理系统需求清单序号项目名称项目内容功能说明1区域健康数据中心数据采集采用ETL技术，采集全民健康信息管理平台等数据来源的数据。2统一编码建设编码系统(CodeSystem)进行编码管理和发布应用，通过ICD10、SNOMEDCT和LOINC，对医学诊断、医学概念（术语）和临床检验进行标准化描述，对卫生健康相关编码的应用统一编码标准。3数据管理通过主索引管理、数据同步管理、数据开发管理、数据质量管理功能，实现区域健康数据中心的数据统一管理。4主数据建设实现系统间共享数据的统一构建，保证系统的参照完整性。5健康数据集市建立数据集市，统一数据交换标准，对医疗数据、体检数据和健康行为数据进行标准化整合，基于面向健康医疗行业的互操作性标准，对医疗资源、行为、数据、流程进行描述。采用ICD10、SNOMEDCT和LOINC编码系统分别对临床诊断、症状体征描述和检验结果进行标准化。6专题主题库建立覆盖居民、疾病、医疗服务、公共卫生服务、专病管理、高危管理的主题库。对相关数据的粒度和维度进行专题管理。7数据共享数据共享服务提供对平台数据资源的自定义快速接口封装流程与共享服务目录管理、审核、监控等全流程贯穿。8区域健康管理系统智能健康画像对个人全生命周期的基础信息、健康体检信息、健康行为信息、健康干预信息和诊疗信息，进行标准化健康资源模型存储和分析，输出个人全生命周期时序图和健康画像等多维度健康风险信息和健康干预总览，以及按系统、层次展现个人健康信息。9管理工作台根据不同的角色，提供任务快速一览。10智慧健康管理基于健康管理模型功能，提供知情同意、分级分类入组、健康监测、危急值管理、智能预警、个人健康报告等功能，便于医护人员及健康运营人员更方便关注居民健康。11智慧健康干预根据个人全生命周期健康档案，结合问卷调查、互动信息，持续了解居民的健康行为方式，制定个性化和区域化健康干预方案，对居民与群体健康干预效果进行追踪分析。12个人健康服务系统注册用户通过区智慧惠民服务统一门户，查询自身健康档案和健康建议。根据自身需求填写自测问卷，问卷填写内容自动保存到相应健康档案中。支持在线体检报告解读和健康咨询，支持体检机构及体检项目智能推荐。13健康宣教系统通过区智慧惠民服务统一门户，采用大众喜闻乐见的图文和短视频方式，根据人群特点分类准确投放。及时收集传播效果和反馈信息，不断提升健康宣教效果。14人工智能辅助系统AI处理服务采用NLP技术，对体检报告内容通过关键词识别，抽取相关指标信息，并利用SNOMEDCT编码系统进行映射和标准化存储，形成主体与属性的集合，提供标准化精准分析。15多发疾病风险预测模型基于区域健康数据中心，居民历年的生活习惯、疾病史、体检报告等信息，构建多重疾病风险预测模型，得出多疾病风险预测结果，在早期识别潜在患病人群，个体化的健康干预措施，可有效地为患病高风险人群进行早期监测、指导。16智慧健康管理模型利用人群分类、分层模型，以及居民健康指数模型、健康预警模型辅助健康管理，帮助快速定位健康异常的居民。同时利用健康趋势分析模型，分析居民的健康变化情况。17健康知识库提供与居民健康相关的疾病知识、药品知识、检验知识、检查知识内容，供全系统使用。18业务引擎可独立与应用系统之外的规则编制、规则匹配判断和结果输出。19问卷引擎采用权威的评估问卷，包括生活方式、心理、疾病风险等问卷，有效采集个人的健康行为数据，为健康干预方案制定提供依据，支持问卷的编辑、审核、发布，支持前后问题的相关逻辑判断，支持自动计分和结果判断，根据问卷填写内容输出相应建议。20流程引擎可视化流程订制和表单订制。21区域健康大数据分析系统大数据分析模型设计处理大规模数据的数学模型，通过数据挖掘和分析技术，找出数据中的规律、趋势和模式。利用多类分析模型，便于进一步分析挖掘转化，分析模型设计包括回归分析模型、聚类分析模型、分类器模型、关联分析模型、神经网络模型以及时间序列模型。22大数据可视化应用开发提供图形报表、报表下载、应用开发、多图形展示等功能，更好展示大数据分析结果。23个人健康大数据分析通过构建关键指征数据模型、个人各期检查结果分析、健康档案管理分析、健康画像管理等分析维度，从全视角掌握居民的健康情况。24群体健康大数据分析从群体健康画像、疾病管理群体画像、群体数据分析报告等维度，掌握各类群体的健康情况。25科研队列分析基于区域健康数据中心，面向科研人员提供大数据科研队列检索功能、科研数据管理功能、科研数据分析功能。26区域健康大数据地图根据健康分析结果建立全区健康地图，及时全面展现区内人群健康状况，包括生理、心理和社会适应等状况，以及健康干预的落实情况和效果反馈，辅助区内健康管理策略制定。27平台基础管理系统身份信息安全管理对居民身份信息进行脱敏处理。28应用安全管理通过登录认证、机构管理、机构人员管理、个人用户注册、系统管理等方式，进行访问权限控制，实现应用安全管理。29消息平台在各系统和应用间进行信息交流。30数据治理服务数据资源目录服务梳理各业务条线相关业务系统，按业务事项涉及的卫生健康信息资源进行调查和整理，编制数据资源目录清单。31数据归一化从多个异构数据源整合数据时，存在定义不同，数据不一致问题。为了提高数据挖掘的准确性，需要对抽取的数据进行归一化，消除数据不一致的问题。32数据映射给定两个数据模型，在模型之间建立起数据元素的对应关系。在完成数据映射之后，将数据从原有的数据模型加载到全新的数据模型的过程。33数据结构化通过文本提取技术与文本结构化技术，为健康管理业务从非结构化医疗文本数据中提取结构化数据，将以自然语言方式录入的医疗数据根据医学语境转化为可用于存储、查询、统计、分析和挖掘的数据结构。34数据标签化数据标签化包括数据来源加工、标签分类、标签权限设定、标签使用功能，并支持将标签作为人工智能建模的变量，大大减少建模时间。35数据核查服务根据预先配置的规则、算法和质量检查度量，对数据的准确性、合理性等开展多角度的检查，及时发现问题，解决问题。对于稽核结果，进行统计分析，形成结果报告。36数据支持服务根据各业务需求部门提出的数据使用申请，提供问题咨询、技术上实施的可行性评估、工单任务进度跟踪等的服务支撑工作。37常态化运营服务从数据