医共体信息平台系统集成解决方案
招标编号：****
投标单位名称：****
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投标日期：****
第1章整体实施方案
1.1项目职责与任务
1.1.1明确项目目标
根据《xx省紧密型县域医疗卫生共同体信息化建设指南（试行）》、相关政策标准，以及《xx县紧密型县域医共体信息化系统建设方案》和《医共体平台建设清单》，我们旨在构建县域医共体信息平台。在此基础上，我们将进行统筹规划与设计，遵循‘不重建、不浪费’的原则。平台将整合各医疗机构和公共卫生机构现有的信息系统，全面收集并汇聚区域卫生健康数据，致力于实现区域内数据的共建共享与互联互通，最终形成一个覆盖全县的卫生健康大数据综合平台。
1.致力于推进医疗服务模式的革新，从被动应对患者转为积极实施筛查策略。特别关注疾病人群的健康管理，家庭医生借助这一系统，通过筛查手段识别目标群体，随后进行疾病评估、干预措施、分级诊疗以及全程的生命周期健康管理服务追踪。
2.策略升级：从个案‘发病管控’转向‘早期预警’模式。家庭医生依据单病种群体管理准则，实施全周期病例链式监督，确保疾病群体的健康管理由专人全程负责。此举旨在解决过去存在的信息滞后和不全面问题，即疾病的发生动态（如长期患病者、病种分布、病情严重性）、治疗地点等难以及时掌握。通过依托健康档案的单病种群体管理模式，我们得以优化居民的健康预防和降低医疗开支，从而降低发病率及治疗成本。
3.致力于将医疗卫生服务从‘碎片化’提升至‘同质化’水平。通过构建一体化的管理体系，包括疾病筛查、评估、诊疗指导、基层首诊、双向转介以及后续随访服务等环节的标准化、规范化和质控要求。各层级医师，如首席医师、专科医师、家庭医生以及卫生健康管理部门，均遵循统一的服务准则、质控标准和监管机制，有效解决了医疗服务差异化的问题。
4.推进从‘无序就医’向‘有序就医’模式的转型。家庭医生借助信息系统，将患者的医院选择、医生指定和治疗方案规划纳入健康管理范畴，扮演着分级诊疗体系中的‘就诊指导专家’角色，有效引导和管理患者的就诊流程。另一方面，单病种群体管理系统致力于区域内医疗服务的整合，通过在各级医疗机构、机构间以及卫生人员之间的分工协作，建立在利益共享的基础上，将竞争关系转化为合作关系，从而优化医疗资源配置。
5.推进医疗质量管理升级，从传统的纸质信息化管理迈向创新的数字化管理模式。系统促使居民健康信息数据实现无缝共享与公开透明，个人健康档案得以对患者公开，以便生成个性化的健康评估报告，并接受公众的监督。这一系统有力地推动了医疗机构执行临床路径管理、病历管理和信息化运营策略。
借助大数据与计算手段强化质控考核，医疗服务质量管理精细度显著提升。各级监督机构运用先进的大数据与人工智能技术，实施群体性和区域性的深入剖析，对国家及省级颁布的业务指标进行实时统计与深度分析，从而为政府部门的科学决策提供强有力的数据支持。
1.1.1项目实施的必要背景
1.1.1.1贯彻落实相关政策文件的需要
信息化事关医疗健康发展全局和既定医改目标的实现，与各业务工作发展密切关联。十八大以来，国家相继发布《“健康中国
规划纲要》、《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》、《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》、《关于印发互联网诊疗管理办法（试行）等3个文件的通知》、《关于深入开展”互联网+医疗健康”便民惠民活动的通知》（国卫规划发(2018）22号)。
1.1.1.2 致力于职能转换，以满足提供普惠便民服务的需求
尽管我区在数字医疗领域已取得显著成绩，但与民众日益增长的健康服务需求和对便捷惠民服务的期待仍存在一定差距，尤其是在医疗服务便利性方面，仍有较大的优化提升空间。为了顺应大卫生、大健康的发展趋势，我们需将医疗工作的重心从疾病治疗转向人民的整体健康，致力于预防重大疾病，积极应对接踵而来的老龄化挑战，推动老龄事业和健康产业的加速发展，从而全方位、全周期地满足人民群众的健康服务需求。新的职能定位要求我们整合各类医疗健康资源，促进数据共享和业务协同，以提升整体服务水平。
1.1.1.3 为实现深化医疗改革与优化医疗卫生资源配置的目标
医疗健康信息化作为医改的核心组成部分，对于执行医改使命、提供有力支持以及服务于监管决策数据的获取具有关键作用。在新的医改规划中，医疗健康信息化建设项目已被列为我区的重点任务。它对于强化基层医疗机构，推动医疗资源向下级渗透，实现分级诊疗制度的实施起到了决定性支撑作用。
1.1.1.4信息化发展形势要求
尽管我区在数字医疗建设的初期阶段相较于全市整体发展起步较晚，且资金投入相对较少，但我们已成功实现了从中下水平向中等水平的追赶。然而，为了保持并争取领先地位，持续的资本投入是不可或缺的，否则将面临倒退的风险。
1.1.2挑战与关键问题
1.1.2.1多种数据资源整合难点
鉴于本项目融合了多元化的业务应用系统，包括大数据可视化展示在内，其核心任务涉及多系统数据的整合，包括但不限于数据资源、视频资源库以及来自外部第三方应用系统的数据。然而，由于各系统建设标准的异质性，这在系统资源整合的过程中带来了显著的挑战。
1.1.2.2系统数据结构不一致
对于结构化数据，各厂商及系统的数据架构差异显著，表名与字段名普遍采用汉语拼音首字母标识，这导致字段含义辨识度较低。且众多字段的值以编码形式呈现，进一步增加了理解其实际含义的难度。
对于分散在半结构化和非结构化形式中的电子病历资料，它们既存储于数据库中，又有以文件形式的储存，普遍采取了加密保护措施。
1.1.2.3系统数据质量层次不齐
因为数据分布在多家机构的多个系统中，各家机构建立平台的时间不同，原来的建立目的有所差别，导致实际数据的质量参差不齐，统计口径也会不同。如果直接对数据进行处理和展现，极易造成数据出现偏差，和实际有很大的出入。数据处理环节，质控和
径对齐是必不可少的环节。
1.1.2.4公共卫生跨部门使用效率不高
卫生领域数据管理面临诸多挑战：首先，信息资源共享不足，数据格式不统一且更新不及时，交互功能有待提升。其次，智能监控系统尚未建立，导致突发事件应对能力相对较弱。各卫生部门和医疗机构独立拥有分散的健康数据库，资源未能有效整合，缺乏跨部门协作。政府部门间的信息交流不畅，医疗服务信息和公共卫生信息的利用效率低下，这不仅造成了资源浪费，也制约了整体服务效能的提升。许多数据库亟待开发和维护，以增强其功能和服务水平。
1.1.2.5数据交互效果不好
在医疗卫生健康领域，信息化建设备受瞩目。尽管各医疗机构和卫生管理部门响应国家号召，依据自身需求开发了众多信息系统，它们在推进信息化进程中确实贡献显著。然而，由于顶层规划滞后，导致各系统封闭运行，逐渐形成了孤立的信息单元——信息孤岛，这导致了信息资源的整合与利用受到限制。许多机构表现出消极态度，不愿开放数据，未能有效融入全民健康信息平台，从而制约了区域卫生信息平台在数字化时代的效能提升。
1.1.2.6数据互联共享利用不够
虽然在大数据管理局的统筹协调下，部分外部数据得以开发利用，但数据开放的广度与深度尚显不足，具体涉及如医疗教育记录、医疗机构流动人口资料、气候环境等相关数据。为了实现数据资源的最大化利用，亟待进一步拓宽各部门数据的开放范围。
1.1.3关键开发策略
1.1.3.1数据治理互联互通开发重点
目前医疗卫生机构中存在大量处理业务的信息系统，例如：医院内的HIS、CIS、LIS、RIS、PACS等系统，社区服务中心内的HIS、LIS、CHIS等系统，公共卫生条线的疾控、妇幼等系统，这些业务系统被统称为基本业务信息系统
。在现有条件下，要实现医疗机构内部信息系统应用之间的互联互通问题，有两种方式，其一是为所有医疗卫生机构新建业务系统，其二是建设医共体信息化体系来与医疗机构内部信息系统应用交互。区域卫生信息与医疗机构内部信息系统应用的交互能力就是所谓的互联互通性。
区域卫生信息系统依赖于医疗机构内部的信息系统应用获取并分享数据，同时支持协作服务。这种双向交互是实现系统间互联互通的一个关键场景。平台在接收来自内部系统的信息后，其内部各组件如注册服务组件与全程健康档案服务组件间的协同运作，正是互联互通功能的生动体现。
1.1.3.2医共体内应用开发重点
(1)构建以人为本、惠及全民的民生服务新体系。围绕服务型政府建设，在公用事业、市政管理、城乡环境、农村生活、健康医疗、减灾救灾、社会救助、养老服务、劳动就业、社会保障、文化教育、交通旅游、质量安全、消费维权、社区服务等领域全面推广大数据应用，利用大数据洞察民生需求，优化资源配置，丰富服务内容，拓展服务渠道，扩大服务范围，提高服务质量，提升城市辐射能力，推动公共服务向基层延伸，缩小城乡，促进形成公平普惠、便捷高效的民生服务体系，不断满足人民群众日益增长的个性化、多样化需求。
(2)提升公共卫生信息系统效能，主要包括强化国家免疫规划、网络直报、网络化急救、职业病防控、口岸公共卫生风险预警决策等系统的建设，并优化移动应急业务平台的功能。旨在促进医疗机构、公共卫生机构和口岸检验检疫机构间的信息共享与业务协同，显著增强公共卫生监测、评估与决策管理水平。 融合社会公共信息资源，完善疾病敏感性预警体系，实时监控全人群疾病发生动态及全球传染病疫情的国际公共卫生风险，从而提升突发公共卫生事件预警和应急响应效率。 整合环境卫生、饮用水安全、健康隐患因素、口岸医学媒介生物及核生化监测等多种数据源，以实现对影响健康的环境因素的有效评估。 实施重点传染病、职业病、口岸输入性传染病及医学媒介生物的全面监测，集成多渠道传染病和职业病数据，构建实验室病原检测快速识别网络，有效防止重大疾病的爆发与传播。 推动疾病风险因素监测评估的智能化，拓展妇幼保健、老年保健以及国际旅行者的卫生健康保健服务，同时推广健康生活方式的普及与实践。
(3)推进健康医疗大数据创新应用 - 重点强化关键技术研究，包括大规模数据存储、清洗、分析挖掘以及安全隐私保护。 - 鼓励社会创新力量，融合大数据技术于健康医疗服务，构建完整的产业链，实现健康医疗与养生、养老、家政等多元业态的协同联动。 - 发展居家健康信息服务，规范服务质量，涵盖医药养生、健康养老、健康管理、健康咨询、健康文化、体育健身、医疗旅游、健康环境、营养膳食等多个领域的发展。
(4)医疗行为规范与服务质量的有效监管由卫生管理者执行，涵盖预防、监控和后续审查三个阶段。通过精细化的业务和管理体系监控，旨在减少医疗风险的发生，同时积极推行风险管理策略。提升医院的医疗服务质量与水平，被列为工作的重要目标之一。
1.1.3.3人工智能应用开发重点
旨在推进区域内信息共享，涵盖病患的个人信息、医疗记录以及医学知识。这一举措有助于临床医师在诊治患者时便捷获取其过往病历，从而辅助诊疗决策，进而提升医疗服务的效率与质量。
借助人工智能应用的构建，实现在与现有基层医疗卫生机构管理信息系统的数据无缝对接之中。
能够对常见的传染病进行及时的防管控治；
能够向基层医疗机构门诊提供辅助诊断服务；
具备评估能力，能依据电子病历书写的相关规定，对临床电子病历进行抽样审查。
具备诊疗过程的全程监控功能，实现即时的病历质量评估、用药管理监控以及用户运行状态监控。
能够在面诊过程中为医生提供实时辅助服务；
我们提议在患者到医院实体就诊前，实施预先问诊服务，旨在辅助医师预先获取患者的必要信息，并支持互动交流功能。
系统支持基层医疗机构的医生依据工作需求，在管理信息系统中自主筛选随访目标及确定随访项目，同时借助智能化的人工智能技术实现自动化的随访执行。
我们致力于同一患者在当日院内处理多张处方的整合与管理
依托于辅助分析平台，我们能够定制化地为医疗机构融入实际业务流程，实现基础的影像智能辅助诊断功能。
该系统专为胸痛、卒中和创伤患者设计，涵盖病情识别、急救响应、入院管理直至详细检查与治疗全程的数据传输、存储及即时信息报告服务。
1.1.3.4安全需求开发重点
医共体信息化是庞大的多系统汇聚的功能，包含区域内各医疗机构最重要的数据资源，任何形式的数据丢失、出错都将带来无法估量的损失，根据最新的《信息安全技术网络安全等级保护基本要求》
以及项目性质，需要满足信息系统安全保护等级三级要求。
主要涉及到的安全性是：
用户身份验证：实施并激活严谨的身份认证系统，确保每个用户身份标识的独特性
性：通过技术手段设置口令复杂度检查功能，并配置相关策略参数；配置并启用登录失败处理功能：增加除用户名
令以外的身份鉴别技术
提升账户权限管理：严谨实施访问控制策略，对关键页面与功能模块实施严格的访问权限设定，以确保系统安全，防止访问控制失效的情况发生。同时，为所有已登录用户分配明确的账户和权限，并对匿名访问进行有效管理和限制。
在确保空间可用性的前提下，启用审计功能，并严谨设定审计记录的管理与使用权。审计范围需全面涵盖所有用户，重点关注用户标识验证、访问权限控制等关键用户操作，以及至关重要的安全审计活动。特别关注【核心设备、安全设备、操作系统及数据库】的性能指标和存储管理情况。
安全防护措施：所有内容输入区域实施特殊字符（如引号、分号）的过滤与编码，同时对上传文件的入口进行严格的文件类型和内容验证。确保系统时刻关注最新的安全补丁，并定期执行深度的漏洞扫描与渗透测试，以防止潜在的入侵威胁。
保障隐私安全：采用相应的密码技术和校验手段，对传输的关键数据实施完整性保护措施。
重要数据的传输保障采用相应的密码技术，通过加密算法确保其机密性。
确保重要数据的安全性，我们采用了相应的算法密码技术进行加密保护。
实施全面的数据备份策略：包括对关键数据如文件与日志、应用系统程序及数据文件进行定期备份，以确保在遭遇数据损坏时，能够借助备份数据进行有效的恢复操作。具体措施涉及建立完善的备份恢复流程，着重于网络设备配置文件和数据库数据的备份维护。
实施定期或自动的清理措施，确保鉴别信息，即操作系统和数据库系统用户的临时存储空间的安全管理。
用户个人信息安全管理：遵循国家及行业监管机构和相关标准的要求，我们建立了严谨的个人信息保护制度与操作规程。我们通过官方途径明确告知用户信息的收集内容、目的及其安全保障措施，仅在得到用户明确同意和授权的前提下，收集并保存为业务运营所必需的用户信息。同时，我们将运用先进的技术和严格的管理措施，确保未经授权的访问和非法使用得到有效防范。
1.2创新综合设计策略
1.2.1创新与实用的设计准则
1.2.1.1智能便民、信息惠民
有效整合并应用互联网、物联网等先进技术，推动可穿戴设备及健康查体一体机等智能设备在家庭医生签约服务和公共卫生体系中的实际运用。这些设备将促进预防接种信息、健康档案、自我保健指南、随访跟踪以及健康教育资讯在居民健康信息服务平台上的展示与互动交流。
1.2.1.2领先创新，赋能医护
深入研究并推动人工智能与健康医疗大数据在医疗机构、公共卫生部门及科研机构的整合应用，旨在提升医务工作者的专业技能、工作效率以及科研实力。
1.2.1.3科学决策，高效管理
致力于深化和优化业务监管与决策支持系统的功能，深度挖掘健康医疗大数据在业务监管及决策支持中的潜力，全方位强化业务监管，从而提升决策支持的效能。
1.2.1.4系统安全、数据保密
关键在于确保系统的安全性，这是健康信息化建设的基础要素。鉴于健康信息化系统的特性和重要性，其安全防护需涵盖网络、主机及应用等多个层面，实施全面的安全策略与体系。着重于用户权限管理和访问控制，旨在预防信息泄露，抵御非法侵入，从而满足严格的信息安全保障需求。
1.2.1.5互联互通、资源共享
项目实施将严格遵照国家、省、市的相关技术规定，确保所采纳的技术、标准、协议和接口符合标准化、规范化要求，同时注重信息的开放性、实用性和安全性。旨在实现各部门、各单位以及各业务系统间的信息资源有效共享，并促进各信息系统间的顺畅交互与连通性。
1.2.2创新技术路径
1.2.2.1基础技术综述
系统构建遵循业界标准，依托分布式计算技术进行设计与开发，采纳多层架构模式。在设计过程中，特别强调了对系统未来纵向及横向扩展性的全面考虑，确保其具备优良的可扩展性。
支持在UNIX、Windows或Linux操作系统环境下进行部署与运行。
兼容Oracle、DB2、SQL Server等多元数据库，同时支持Socket、FTP、EJB、XML、HTTP、JMS、Email、Web Services、CORBA及RMI等多种通信协议，致力于实现对各类数据源、信息源和各类应用系统的无缝集成与高效对接。
兼容并行多种主流应用服务中间件，如Tomcat、WebSphere及Weblogic等。
SOA架构及HSB技术构成数据交换的核心基础，其灵活性能够根据应用需求进行动态扩展。
系统的设计应以XML数据格式作为核心基础，集成并应用国际上领先、成熟且实用的技术标准。
我们专注于自主研发的高效服务总线（HSB）及消息中间件技术。
系统安全性高，可有效防止外部因素侵扰。
通过集成认证机制、授权管理、传输层面的加密保护以及数据和服务的加解密操作，我们构建了一套全面的安全体系，确保信息交换环境的稳固与可靠。
1.2.2.2主要技术
(1)数据集成技术
依托数据采集引擎与ETL开发工具，本方案实现了对异构系统和数据源的全面数据提取、转换与加载过程的流程化管理。集成数据异常监控功能，确保数据处理的稳定性和准确性。面向统计机构，我们提供标准化的接口和数据格式，严格遵循行业标准，简化系统接入，并注重数据治理，确保合规操作。此外，我们还设有交叉索引管理系统，维护各组织间的唯一标识，对外提供跨域索引服务。针对多样化的业务需求，我们优化了高效的匹配算法，从而提升索引的精准度和质量。
(2)数据存储技术
通过建立统一数据接口和数据集成，主要存储以统计对象为中心、在统计范围内制作记录技术，包含统计局需要统计的所有重要数据，可集成区域内各县市区各项数据（主要包括财政、金融、保险、税收、内外资利用、对外贸易、劳动保障、旅游、城市建设与管理、教育、文化、体育、卫生、民政、交通、司法、国土资源、环境、气象、新闻出版、广播事业、水利、工商、医院、供电、科技等)，从而实现数据的整合与集中展现，并为决策提供支持信息。
(3)大数据计算与处理技术
该平台依托医疗云技术，构建高效能的数据库服务器，具备卓越的数据存储与管理能力，支持大规模数据的批处理与计算，以及深入的数据统计分析与挖掘。同时，它还具有强大的数据装载性能和高度并发下的低延迟查询服务。
平台依托先进的大数据存储、处理及分析技术，具备高效查询明细数据以及实现定制化大数据查询的能力。
该平台具备强大的实时流数据处理性能，集成并行处理技术及高效缓存机制，确保高效运行和数据流畅性。
熟练掌握开源和商业大数据计算处理软件的集成开发技术，特别在商业软件的集成开发方面表现出显著优势。
(4)大数据存储技术
我们提供兼容多元的数据库解决方案，包括关系型数据库与列存储数据库的混合架构支持。
数据存储方案中数据库所使用的SQL语句为当前最新的数据库技术标准：ANSI/ISO SQL2003及OLAP项、ODBC3.0、CLI、JDBC、支持索引技术、完全支持中文国家标准的中文字符，如GB2312、GB18030、GBK、UNICODE、UTF-8等：
数据库在数据存储方案中具备高级功能，如动态SQL执行、存储过程、视图创建与嵌套查询，以及JOIN操作的支持。它兼容丰富的数据类型，涵盖数值型、字符型、日期型、大容量对象以及空间数据等多种类别，确保了数据的全面管理和高效处理。
该数据存储方案的特点在于其灵活性，支持高效的数据入库，包括对外部表的兼容以及多样化的文本文件处理能力，能顺利接纳分隔符和定长格式的文件输入。
分布式文件系统旨在为用户提供无需深入了解分布式底层构造的便利，使开发者能够高效地构建分布式应用程序，充分借助集群的计算与存储能力，实现高速运算与存储任务。
熟练掌握在开源及商业分布式文件系统中集成开发分布式文件存储、分布式扫描查询以及分布式汇总分析处理的能力。
(5)大数据分析与服务技术
在推进大数据应用建设的过程中，我们首先对收集的海量数据进行统一的分析与处理，以构建全面的主题数据服务体系。这进一步支持了大数据分析服务的构建，尤其在数据分析和数据服务的转化层面，为大数据应用的建设奠定了坚实基础。在大数据应用服务的构建中，我们充分利用大数据资源，借助先进的分析预测技术，通过对各类数据的有效整合和深入分析预测，为地区提供多元化的业务应用服务，有力地推动了基于大数据的各种服务发展，从而提升信息化建设的整体效能。
(6)大数据清洗融合技术
大数据清洗融合技术：以现有统计数据资源为基础，通过业务识别与关联分析，提升各类数据资源的业务整合度，为大数据应用提供关键的主题数据支持。该技术集数据抽取、转换、校验与汇聚于一体，通过全程监控业务流程，确保数据的标准化处理和高效稳定的上报，以满足数据中心对业务数据的获取需求。
(7)基于SOA的应用集成技术
SOA总线技术凭借其优势，有效降低了服务集成的复杂度。各个系统或应用程序均采用标准化的适配器接口设计，通过SOA总线实现相互之间的无缝连接。当新增应用时，仅需依据服务规范定制专属适配器，即可轻松实现与其他系统的松耦合集成。SOA总线技术规范了异构系统间的交互接口和访问模式，简化了系统间的连通性，显著提高了重用性和维护性。
分布式SOA架构，作为对集中式总线技术的创新提升，有效解决了集中式架构的性能局限，显著提升了部署与维护的灵活性。其设计简洁高效，能够更好地适应快速变迁的科技与商业环境，对于业界推崇的渐进式部署策略提供了有力支持。无论是从技术考量还是经济效益，分布式SOA凭借其卓越的部署弹性、适应性和维护能力，完全契合区域信息集成的实际需求。
(8)业务流程执行技术
在分布式SOA环境中，我们的业务流程执行服务专注于流程服务的实施。它与服务总线紧密协作，构建全面的业务流程整合方案，覆盖流程生命周期的各个环节。我们依托包括业务流程引擎、业务状态机和业务规则在内的服务组件架构，有力支持SOA场景下的业务流程设计、开发与运行管理。该服务支持多元化的作业流程模式，如手动任务、状态机驱动和规则驱动，并具备对各业务流程状态进行实时通知和事件触发的功能。同时，我们通过集成Web Services、JMS和各类适配器，提供丰富的服务总线连接选项。
本技术支持遵循开放标准，涵盖范围广泛，其中包括执行Web服务业务流程的通用语言——Web服务业务流程执行语言(WS-BPEL)，并支持在应用服务器模式和独立运行模式下的通用基础事件处理功能。
(9)服务适配框架技术
通常，系统应用集成接口通过在原应用内嵌入接口功能得以实现，然而这可能导致接口不一致性和封闭性的问题。为解决这些问题，适配器框架技术应运而生，它提供了标准化的定制化应用服务接口，兼容多种主流数据库、消息中间件和通信协议，并支持扩展开发以适应非规范的信息连接需求。区域内异构的应用服务资源分布广泛，它们之间的物理部署模式各异，接口也各不相同，对区域应用集成的灵活性和可扩展性构成挑战。因此，为了增强这种灵活性和可扩展性，我们需要为这些异构服务资源配备相应的适配器，使它们能够通过特定类型的适配器部署到HSB平台上，从而实现资源间的交互灵活性。
服务适配器的运用实现了服务请求者与服务提供者之间的松散耦合，以及位置透明和协议独立的优势。它通过分离服务访问逻辑与应用逻辑，使得更换应用程序所需访问的服务变得轻而易举，进而增强了模块间的松耦合性。外部应用程序无需直接对接交互的具体应用程序或服务，完全不受其实现细节或服务部署位置的制约。
简化外部应用和服务间交互的复杂性处理。借助服务封装工具，构建服务适配器，有效隔绝不同通信协议的异构性，从而为HSB提供标准化的服务访问界面。
(10)采用WebService服务规范
不同机器上运行的不同应用无需依赖额外的第三方软件或硬件，即可实现数据共享与集成。遵循WebService标准的应用，无论其编程语言、平台或内部通信协议各异，都能实现数据交互。WebService作为自我描述且封闭的网络组件，具备执行特定业务功能的能力。其部署便捷，依托于通用的工业标准（如XML和HTTP）等现有技术。此外，WebService显著降低了应用接口的成本，并为各区域乃至多机构间的业务流程整合提供了通用解决方案。
(11)java技术架构
该系统平台构建选用兼容性优良的Java技术及其配套工具，其架构依据数据流程划分为：数据抽取与转换模块、数据仓储层、数据集市层以及展示层。
数据采集功能
我们提供全面的数据填报服务，包括自定义表单设计，具备公式验证功能，支持Excel快捷导入，方便历史数据迁移。同时，还支持离线填报和临时存储，确保数据输入的便捷性和灵活性。
数据抽取转换层
执行数据集成，运用ETL工具实现数据的提取、转化与装载过程，确保数据的标准化和一致性。
数据仓库层
数据仓库结构分为两个层次：原始数据存储层（ODS）和提取、转换、加载（ETL）后的汇总层（EDW）。ODS层主要承载经过预处理的详细信息，作为系统与数据仓库之间的缓冲区，有助于缓解系统的负荷。EDW层则对ODS中的数据进行整合和归并，形成一个相对稳定且能反映历史演变的数据集，专为支持管理层决策而设计。
数据集市层
数据集市层构建于数据仓库的基础之上，汇集了针对不同行业的特定数据集，主要包括电力行业、建筑行业和房地产行业的相关数据，旨在满足当前多元化的需求。
展现层
实现数据仓库内数据的多元化展示，包括大屏和PC端等多种终端，旨在全面满足各级部门和用户群体的深度数据分析需求。
(12)安全可靠的异步消息传输
平台需配备高效的消息中间件，旨在实现异步且可靠的通信，确保消息在跨越网络和机构间的无缝整合。该中间件应具备以下关键功能：消息传输的高效处理、队列管理的精确执行、流量控制的智能设计、单条消息与批量消息的全面支持、压缩传输以减小带宽占用，以及断点续传功能以保证数据完整性和连续性。
(13)统一安全保障
为了确保不同机构和应用间的信息共享与交换过程中的安全性，必须采用严谨的安全保障技术，其中包括加密与解密、数字签名验证、身份认证与授权管理，以及安全日志审计等措施。
安全防护：全面集成多元的消息加密与解密技术，确保信息在传输过程中的一致性与完整性。
安全确认：运用先进的数字签名验证机制，以保障信息传输过程中的完整性与保密性。
安全保障：平台兼容并支持广泛的认证与授权机制，涵盖节点认证、用户身份验证、服务授权以及IP验证等多种途径，以确保应用安全地利用平台服务。
权限认证下的安全审计：该功能允许监控服务的访问行为，详实记录哪些用户成功访问了哪些服务，以及哪些访问被拦截。对于未经授权的非法用户访问，平台实施黑名单审计，以此确保服务的安全性评估准确无误。
(14)集群技术
通过集群技术，旨在提升大数据平台的整体可用性，实现数据共享与交换的无缝协作。在各服务器上同步部署标准化的共享交换服务，每一台负责服务的计算设备称为节点。当某节点遭遇故障或无法承载客户请求时，系统会自动将任务流转至其他可运行节点，确保服务不间断，而客户端无需关注具体资源的位置。
1.2.2.3数据处理技术
项目实施期间，数据处理与共享被视为基石。我们将严格遵循国家及行业的数据处理、存储和发布标准，并确保具备灵活性，以适应任何新颁布的相关准则与规范。
本项目依托服务导向架构(SOA)设计策略，融合服务集成融合技术(SOI)，以组件化的服务模式对应用系统进行标准化封装，并对外提供统一服务。项目目标是遵循行业通用协议与标准模板，如HL7、CDA，同时支持MLLP协议，确保数据共享与交换的前瞻性、先进性和可扩展性。
1.2.2.4数据库技术
1、数据库范式
在关系数据库的设计流程中，各个表之间的关联需遵循一系列范式原则。当前，共有六种公认的范式标准：第一范式(1NF)，作为基础要求；第二范式(2NF)在此基础上进一步强化；第三范式(3NF)通常被视为常规设计的最低目标。简而言之，1NF作为基石，2NF则扩展其约束，而对于大部分项目，达到第三范式(3NF)即可满足需求。
2、数据建模
数据建模是一项关键任务，旨在通过抽象的数据手段，将现实世界的复杂问题与实体转化为直观的表达。这一过程划分为三个明晰的阶段：
1)描述认知世界的概念数据模型：它巧妙地运用特定语言，映射人类思维中的抽象构造。
2)物理数据模型详解：作为计算机硬件与数据库交互的关键，该模型旨在将概念数据模型转化为具体的物理存储结构。借助数据库软件，它将数据映射至实际存储介质，同时确保逻辑数据的组织遵循特定的规则，确保逻辑地址与物理地址之间的一一对应关系得以维持。
3)逻辑数据模型的抽象体现：DBMS——常用数据库管理系统。它通过图形化的界面将数据直观呈现给用户，并负责在物理媒介上存储，确保用户无需关注底层技术细节。用户只需在管理软件上进行操作，DBMS作为幕后支持，协助进行数据底层管理与操作。
1.2.3创新思维策略
1.2.3.1总体思路
系统的基本原理可从以下几个层次进行剖析：
概要设计与详细设计各自聚焦于系统的不同层面，其具体内容阐述如下：
概要设计关注于：
1)系统同其他外部系统的关系；
2)子系统的划分和子系统互相之间的关系；
详细设计关注于：
1)子系统内的模块划分和模块之间的关系；
2)模块内部的类、接口与函数，以及它们之间的关联与交互关系
1.2.3.2过程描述
过程活动描述图
1.2.4 架构设计详述
构建以'1+3+3+N'为核心的县域医疗服务体系，由安岳县人民医院、安岳县中医医院和安岳县第三人民医院共同主导，县疾病预防控制中心、县妇幼保健计划生育服务中心、县康复医院，以及全县各乡镇卫生院和社区服务中心共同组成医疗卫生合作体。
系统结构设计：所有成员单位的信息系统通过医共体平台进行整合，县卫生健康局负责全面的信息运行维护，实施一体化管理模式。数据遵循标准化存储规范。设立全县统一的区域健康大数据中心，旨在汇聚并优化原有资源，推动多方位业务应用平台的集成与提升。
系统结构由七个层次组成：基础技术层、逻辑处理层、数据管理层、服务引擎模块、应用组件构建层、站点生成层以及数据展示层。基础技术层承载了大数据系统的基石技术，构建了底层技术架构。在此基础上，我们构建了涵盖大数据查询语言和NLP语义分析规则在内的高级逻辑。完成基础和技术层后，数据层负责数据的采集与存储。在此之上，各类服务引擎集合成服务引擎层，为后续应用的灵活性搭建提供支持。接着，依托服务引擎层的能力，我们构建应用组件，以便于构建多样的应用程序。应用组件构建完成后，进一步在这些组件上开发可视化站点，并将其存放在站点生成层。最后，数据展示层依托站点生成层，构建用户界面，展现出各个实际数据分析模块和面向用户的直观数据视图。
鉴于这些特性，系统采用了模块化构建策略：包含版本管理功能的插件机制，遵循MVC模式进行标准化插件开发，实现了在无需重启服务的情况下实时更新。对外服务接口采用插件包形式扩展，并支持个性化样式定制。插件能够向平台注册标准化服务，以便与其它应用插件进行无缝交互。
1.2.5 数据流向
根据既定的建设规划，我们将推进安岳县医共体的信息技术建设项目，目标是构建一个集人力资源、财务资源与物质资源于一体的全方位信息管理系统，以及整合行政办公与绩效考核的统一平台：着重实施业务
协同集成平台和数据中台，整合医疗、医保和医药信息，接入市级电子健康卡卡管系统，实现电子病历连续性管理和全生命周期居民电子健康档案：建设医共体各单位间远程会诊和双向转诊系统，保障医疗资源合理分配，实现“双下沉、双提升”：建设影像、超声、临检、病理、心电、远程会诊、消毒供应等中心；建设县域电子票据系统：建设分时段预约挂号、检查结果查询、移动终端结算、网上诊疗、舒心就医“先看病后付费”等一系列智慧医疗服务内容。
1.2.6部分业务流程图
医共体建设致力于业务专业化、资源共享、管理标准化、服务一体化与智能化。所有纳入体系的医疗机构可便捷访问区域内患者的诊疗和公共卫生数据。我们向公众提供统一、精准、连续且整合的健康管理服务，实现全生命周期的信息化健康管理；为医务人员构建共享的医疗信息平台；同时，也为行政管理部门提供智能化的业务监管服务。
1.3深入设计规划
1.3.1项目实施详情
依照建设方案开展安岳县医共体信息化建设，建设安岳县医共体“人、财、物”三位一体的信息管理以及统一的行政办公和绩效考核等信息系统：建设业务协同集成平台和数据中台，整合医疗、医保和医药信息，接入市级电子健康卡卡管系统，实现电子病历连续性管理和全生命周期居民电子健康档案：建设医共体各单位间远程会诊和双向转诊系统，保障医疗资源合理分配，实现“双下沉、双提升”：建设影像、超声、临检、病理、心电、远程会诊、消毒供应等中心；建设县域电子票据系统：建设分时段预约挂号、检查结果查询、移动终端结算、网上诊疗、舒心就医“先看病后付费”等一系列智慧医疗服务内容。
1.3.2定制化软件开发计划
1.3.2.1软件建设内容清单
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序号 |
大类 |
系统 |
子系统 |
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1 |
医共体业务协同集成平台 |
业务系统 |
基层电子病历系统（住院） |
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2 |
危急值管理系统 |
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3 |
业务协同 |
双向转诊 |
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4 |
家庭医生签约共签共管 |
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5 |
医疗服务共享中心 |
区域影像中心 |
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67 |
区域超声平台中心 |
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8 |
区域心电中心 |
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9 |
区域临床检验中心 |
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10 |
区域病理检验中心 |
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11 |
消毒供应中心 |
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12 |
远程会诊中心 |
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13 |
一体化人财物管理 |
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14 |
质量控制 |
电子病历质控 |
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15 |
医技质控 |
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16 |
病案首页质控 |
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17 |
处方点评 |
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18 |
DRG／DIP分组 |
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19 |
医保智能控费 |
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20 |
医共体数据中台 |
数据治理 |
主索引管理平台 |
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21 |
主数据管理平台 |
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22 |
统一门户系统 |
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23 |
统一服务总线 |
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24 |
统一消息管理平台 |
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25 |
日志管理系统 |
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26 |
统一监控平台 |
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27 |
决策支持分析系统
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