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基于人工智能与大数据的智慧医疗应用建设技术需求

一、项目概况

XX医院依托医疗大数据及医学知识库在辅助决策、智慧服务等方面已经建
设了一定的人工智能与智慧医疗应用场景。随着公立医院改革、医院进行数字化

转型的新要求，结合XX医院当前发展的战略目标，医院在智慧医疗方面需要建
设更开放的医疗大数据和医学知识库平台以推动整体人工智能与智慧医疗应用
水平的提升。
本项目通过建立开放的医疗大数据和医学知识库能力平台，重点在数据智能
处理及服务的算法中心、知识识别与推理的校验中心、数据管理及加工为主的知
识中心等方面，以开放服务平台的方式开放给医院相关医学人工智能与智慧医疗
应用场景建设，并建设通用的应用服务管理中心对相关应用进行管理。在此基础
上，本项目还重点建设在面向患者的就医计划、智能医生、便捷就诊、引导与宣
教机器人等基于人工智能与大数据的智慧医疗应用场景及相关管理系统，进一步
改善患者在医院的医疗服务体验，提供医院的医疗服务效率。
二、项目内容

序号内容说明

重点建设生理状态识别、病历状态识别、阳性症
状识别、疾病诊断推理、处置方案推荐、指标解
1算法中心
读、医学语料后结构化等数据智能处理算法及服
务平台。
重点建设药品合理性推理、检验合理性推理、检
2校验中心查合理性推理等知识识别与推理模块算法及服
务。
重点建设用户中心、知识数据自维护中心、产科
3知识中心专科宣教自维护中心、术语及编码中心、知识图
谱中心等数据管理及加工系统。
重点建设基于开放算法及接口的应用服务管理
应用服务管理中
4系统，包括应用管理、接口清单、应用授权、实
心
时调用量管理、服务健康状态监控、接口限流、

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接口告警等功能。
面向患者的人工重点建设就医计划、智能医生、便捷就诊等面向
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智能应用患者的人工智能及智慧医疗应用。
患者应用管理系对于面向患者的应用建设后台管理系统，包括系
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统统管理、运营管理、数据统计等内容。
用于引导与健康宣教用途机器人2套，具有健康
引导与宣教机器教育、迎宾引导、语音播报、自定义问答、自定
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人义导览、语音指令控制、自动回充电等功能，提
供医院特需病区应用所需要的相关软件。
三、技术要求
(一)总体要求
(1)先进性
系统的设计和所采用的技术必须具备足够的前瞻性和先进性，采用先进的设
计思想和开发方法，支持大用户量并发访问，包括大并发下的缓存技术，页面异

步数据交换，支持RESTful接口规范。考虑到医院业务发展所带来的海量数据处
理，确保未来5年内可以满足医院业务运作对整个系统的要求。
(2)安全性
在系统设计、实施阶段从多个方面充分考虑整个系统的安全性，防范医疗数
据外泄，并且系统中所有重要操作需留有记录，以便追根溯源。系统管理员可以
按照每个用户的岗位角色和所需要完成的业务来分配功能使用和信息查看权限。
(3)兼容性
技术上按照国际标准，同时符合国家标准，支持多种主流浏览器访问，移动

端（HTML5或小程序）支持Andriod、IOS操作系统，自适应移动设备在线浏览，
实现良好的跨平台能力，便于与不同系统间的数据交互。
(4)开发技术

系统以当前主流的Java平台进行开发，业务平台采用B/S模式，院内外
数据传输采用长连接消息流并加密方式。全系统使用多层结构设计，界面处理、

业务逻辑、数据运算分离等技术。数据库支持和兼容MySQL、Oracle、SQLserver
等大型数据库。

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(5)可扩展性
为适应不断发展的医疗业务，系统具备良好的扩展性，开放性和移植性。随
着业务规模的增长和业务种类的增加，通过修改软件功能适应新业务的需求。整
个系统采用结构化，模块化设计，支持业界通用标准平台和协议。
(二)功能要求
医学人工智能与智慧医疗应用建设应符合如下具体功能和技术要求。
序号功能与技术说明
一、算法中心——数据智能处理算法及服务
（一）算法中心的各类服务支持登录院内开放平台，开发者可在院内开放平台
进行在线调用，查看请求耗时与响应结果。
生理状态识别算法及服务：

支持基于自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)技术提取
患者的病历文书中的语义特征(SemanticFeature)和医学知识特征
（二）(MedicalKnowledgeFeature)，结合患者基础信息和检查检验结果，通
过医学智能规则引擎(MedicalIntelligentRuleEngine)整合所提取到
的特征数据自动识别与该患者生理状态相关的特征标签。
生理状态标签至少包含：妊娠期、绝经期。
病理状态识别算法及服务：

支持基于自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)技术提取
患者的病历文书中的语义特征(SemanticFeature