3個專病數(shù)據(jù)庫建設需求

3個專病數(shù)據(jù)庫建設需求系統(tǒng)名稱功能模塊技術功能參數(shù)要求多模態(tài)專病數(shù)據(jù)集病種數(shù)據(jù)模型建設專業(yè)級的符合行業(yè)標準的多模態(tài)專病數(shù)據(jù)庫，需涵蓋肝臟專病、心血管專病、耳鼻喉專病。在全院數(shù)據(jù)庫基礎之外，要求每個專病庫結構化字段數(shù)達到500+，自然語言結構化召回率不低于95%，準確率不低于95%。專病數(shù)據(jù)納排需支持根據(jù)臨床要求設計病種的定制化納排標準，包括診斷、科室及患者ID標準等，納入符合各類專病的數(shù)據(jù)范圍。應提供較完善的專病庫字段模板。專病文本數(shù)據(jù)結構化需支持參考各類疾病指南、文獻，并結合臨床專家經(jīng)驗設計專病結構化數(shù)據(jù)模型，滿足臨床科研的數(shù)據(jù)應用。多模態(tài)專病影像文件集成與治理1）根據(jù)多模態(tài)專病科研要求，需支持接入包括CT、X光、MR、超聲、核醫(yī)學等符合DICOM協(xié)議的多種影像模態(tài)數(shù)據(jù)。2）需支持批量獲取導入離線影像數(shù)據(jù)；支持與醫(yī)院現(xiàn)有影像集成平臺或PACS系統(tǒng)進行鏈接跳轉；支持對接影像集成平臺或PACS系統(tǒng)獲取數(shù)據(jù)。3）需支持影像文件治理，基于采集的影像文件，通過去重、審核、文本關聯(lián)等數(shù)據(jù)處理方式進行影像DICOM文件治理。4）需支持影像DICOM的設備信息、掃描信息、檢查信息等數(shù)據(jù)名稱標準化和值域標準化；支持對影像DICOM文件的標準TAG信息進行提取和結構化處理。5）需支持將影像AI結構化處理引擎提取的高維結構化信息與臨床文本數(shù)據(jù)進行關聯(lián)、整合，以支持影像及文本的統(tǒng)一應用。專病數(shù)據(jù)庫設置完善需配合相關專科根據(jù)專病研究的需要對專病數(shù)據(jù)庫設置進行完善。影像AI引擎構建肝臟專病影像數(shù)據(jù)結構化（包括但不限于）1）需支持應用影像AI引擎，實現(xiàn)對肝臟CT影像的智能分析。2）需支持自動提供肝臟總體積、左右肝體積比、各肝段體積和CT值信息及所占比情況，自動分析去除肝內(nèi)管道及病灶后體積變化情況。3）需支持自動檢出肝臟占位性病灶，定位病灶所在的肝葉肝段，自動提供病灶大小、體積、各期相的平均CT值等信息，并將病灶分為三類（囊性、囊實性、實性）。自動提供病灶形態(tài)信息（類圓形、楔形、不規(guī)則型）以及病灶征象信息（壞死、出血、鈣化、假包膜）。4）需支持對肝囊腫、肝膿腫、局灶性結節(jié)樣增生、肝血管瘤、肝細胞癌、膽管細胞癌、肝轉移瘤等疾病的輔助鑒別，提供惡性風險值前2的病灶鑒別結果與對應置信度。自動生成各期相病灶密度分布圖，并提供影像組學特征信息，包括：CT最大值、最小值、平均值、CT值方差、CT值峰度、CT值偏度、最大層位置及面積、表面積、3D長徑、緊湊度、球形度、熵、能量等。5）需支持自動分析脂肪肝含量，提供肝脾衰減比，自動進行肝硬化風險評估，提供尾狀葉-右葉比值、肝體積、肝平均密度、脾臟大小、門脈直徑參數(shù)。心臟專病影像數(shù)據(jù)結構化（包括但不限于）1）需支持應用影像AI引擎，實現(xiàn)對心臟CTA影像的智能分析。2）需支持自動分析冠脈優(yōu)勢型（左優(yōu)勢型、右優(yōu)勢型或均衡型），自動檢出可疑斑塊，進行可疑斑塊分類（鈣化、非鈣化、混合）以及狹窄類型分類（局限性、節(jié)段性、彌漫性），自動給出管腔狹窄程度分級信息，包括未見狹窄、輕微狹窄、輕度狹窄、中度狹窄、重度狹窄、完全閉塞，并提供每個分段最狹窄處的狹窄率信息。3）需支持對心臟血管周圍組織的定量分析，包括血管周圍脂肪衰減指數(shù)（FAI）、血管壁外設置半徑區(qū)域內(nèi)脂肪體素總體積（FV）、體積血管周圍表征指數(shù)（VPCI）、血管壁內(nèi)所有纖維斑塊體素總體積的占比（FPI）、血管周圍水衰減指數(shù)平均值（PVWI）、血管壁內(nèi)所有鈣化體素總體積的占比（CI）。耳鼻喉專病影像數(shù)據(jù)結構化（包括但不限于）1）需支持應用影像AI引擎，實現(xiàn)對耳部、咽喉部及鼻腔鼻竇的CT影像的智能分析。2）耳部影像需支持自動提供包括外耳道、聽小骨、迷路、耳蝸、面神經(jīng)等結構的高分辨率、層厚1-2mm的薄層掃描和CT值信息，同時支持包括多層重組（MPR）、曲面重組（CPR）、最大密度投影（MIP）、容積再現(xiàn)（VR）等CT圖像后處理技術，需支持自動鑒別慢性中耳炎、中耳膽脂瘤及耳部良惡性腫瘤；3）喉部CT需提供影像組學特征信息，包括：CT最大值、最小值、平均值、CT值方差、CT值峰度、CT值偏度、最大層位置及面積等，同時提供喉腔結構的多平面重組、三維重建及仿真內(nèi)鏡技術，基于上述技術支持對喉部惡性腫瘤的病變部位、范圍、向周圍侵犯情況及頸部淋巴結轉移情況進行自動分析判斷；4）鼻腔鼻竇CT需提供冠狀位圖像及軸位圖像，同時提供骨算法及軟組織算法兩種圖像重建方式，提供對鼻腔鼻竇的復雜的解剖結構及周邊重要組織結構如翼腭窩、顳下窩、顱底、眼眶等的高分辨率影像學信息，需支持自動檢出鼻腔鼻竇良惡性病灶，自動提供病灶大小、體積、各期相的平均CT值等信息。多模態(tài)數(shù)據(jù)檢索影像DICOM信息搜索1）需支持影像DICOM的設備信息、掃描信息、檢查信息、影像AI特征結構化數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)名稱標準化和值域標準化。2）需支持影像DICOM信息、影像AI特征結構化數(shù)據(jù)與臨床結構化數(shù)據(jù)、原文數(shù)據(jù)進行邏輯組合篩選。圖文搜索結果展現(xiàn)1）搜索結果列表頁需支持展示影像視圖，展示信息包括患者的疾病信息、關鍵疾病信息以及對應的歷次影像檢查信息，其中影像檢查信息支持展示影像縮略圖、檢查號等。2）用戶通過點擊搜索結果列表頁指定的影像檢查信息，可直接跳轉定位至該患者全景內(nèi)的該次影像檢查記錄。條件搜索1）需支持選用結構化條件以及原文條件。支持從預設的結構化選項中選擇條件進行精準檢索或者模糊檢索；支持對病歷原文使用關鍵詞進行搜索，用于模糊匹配特定信息。2）需支持用戶將常用的檢索字段設置為“常用字段”。這些字段會再檢索字段選擇窗口進行置頂，便于用戶快速訪問，從而提升使用效率和操作便捷性。3）需支持以條件樹形式進行多級組合條件可視化篩選，組合條件之間支持“and\or”多層邏輯關系的嵌套組合。4）需支持篩選條件在“納入、排除”選項之間靈活切換。5）需支持根據(jù)搜索記過實時計算命中的患者數(shù)，用戶可即刻感知搜索效果，根據(jù)需要及時調(diào)整篩選條件。事件-時間檢索1）需支持與條件篩選結合，進行“事件-時間”式篩選。2）需支持設置包括末次、每次、第一次至第十次，精確定義前、后時間范圍。3）需支持靈活配置時間范圍內(nèi)多個限定條件及其之間的關系。4）需支持定義事件在時間范圍內(nèi)發(fā)生的次數(shù)?；颊咛柧_搜索需支持使用患者號、就診號、住院號、門診號、病案號進行批量精確搜索。靈感發(fā)現(xiàn)主題管理1）需支持新增、修改、復制、刪除靈感發(fā)現(xiàn)主題。2）需支持以指標搜索和勾選方式，便捷設靈感發(fā)現(xiàn)的數(shù)據(jù)模塊，并可自定義設置指標的值域。3）需支持根據(jù)選擇的數(shù)據(jù)指標生成桑基圖，以可視化的方式查看各指標的數(shù)據(jù)關聯(lián)情況。搜索管理1）需支持?；鶊D數(shù)據(jù)指標一鍵自動轉化為條件樹搜索內(nèi)容，便捷篩選符合條件的患者數(shù)據(jù)。2）需支持桑基圖數(shù)據(jù)指標分級轉化條件樹搜索內(nèi)容。回顧性人群隊列科研項目研究隊列管理1）需支持以條件篩選和患者ID的搜索方式篩選符合入組的患者，并將搜索出的患者作為隊列保存進項目。2）需支持查看和調(diào)整隊列對應的篩選條件，根據(jù)修改的后篩選結果更新研究數(shù)據(jù)，并提供增了更新和覆蓋更新兩種模式。研究變量設置與管理1）需支持創(chuàng)建和管理多個變量組。用戶可以從預設的結構化選項中選擇變量作為變量組下的研究變量，并允許自定義變量組名稱。2）需支持設置研究變量的降維規(guī)則，如首次、第二次至第十次、末次、最近一次等。根據(jù)這些規(guī)則和設定的基線時間，系統(tǒng)將自動從數(shù)據(jù)庫中抽取并填充數(shù)據(jù)，并展示其填充率。3）需支持用戶自定義添加指標，可設置指標的默認規(guī)則，比如默認值、備選值等。4）需支持研究指標可視化點選拖拽排序，保存后指標排序規(guī)則即可更新在數(shù)據(jù)列表中。數(shù)據(jù)修改與導入1）需支持在數(shù)據(jù)列表的可視化界面上進行編輯，用戶可以修改或補錄患者數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的準確性和完整性。2）需支持按照系統(tǒng)模板批量導入線下數(shù)據(jù)至數(shù)據(jù)列表，兼容文件格式為Excel。系統(tǒng)將自動進行文件校驗，確保數(shù)據(jù)格式的準確性。按統(tǒng)計模式導出需支持將用戶設置的研究變量抽取出的數(shù)據(jù)以一個患者一行的格式進行導出。導出的數(shù)據(jù)與線上患者列表數(shù)據(jù)保持一致，確保所見即所得。此外，導出格式兼容SPSS等統(tǒng)計分析軟件的要求，滿足數(shù)據(jù)分析和處理的需求。按表單模式導出需支持按患者、就診、檢查等數(shù)據(jù)維度進行表單導出。用戶可以選擇人口學信息、入院記錄、檢驗報告等進行全模塊導出或者選擇模塊下的具體字段進行導出，可實現(xiàn)導出效果的在線預覽，導出結果以excel文件按照模塊區(qū)分形式進行下載到本地。數(shù)據(jù)導出管理1）需支持數(shù)據(jù)導出申請與審批,根據(jù)用戶的數(shù)據(jù)權限，普通科研用戶導出數(shù)據(jù)時需經(jīng)過線上審批，保證數(shù)據(jù)使用安全性，導出數(shù)據(jù)可進行多次下載。2）需支持對患者編號、門診號、住院號、檢查號等編號進行脫敏導出。前瞻性科研項目項目設置1）需支持對前瞻性項目的項目名稱、收集患者數(shù)量以及研究時長等進行靈活設置。2）需支持上傳項目相關附件以便維護管理。3）對于多中心模式，需支持根據(jù)項目研究流程靈活切換數(shù)據(jù)審核機制，支持簡單審核或多角色審核；

①在簡單審核模式下，項目角色包括錄入員以及審核員，在錄入員完成錄入提交后由審核員審核確認；

②在多角色審核模式下，項目角色包括數(shù)據(jù)錄入員、數(shù)據(jù)審核員、數(shù)據(jù)管理員以及研究員，由數(shù)據(jù)錄入員錄入數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)審核員與數(shù)據(jù)管理員雙重審核后，再由研究員確認進行電子簽字。成員管理1）需支持添加多個醫(yī)療機構實現(xiàn)機構分類管理。2）需支持設置成員所屬中心機構，并根據(jù)數(shù)據(jù)審核模式設置包含系統(tǒng)管理員、數(shù)據(jù)審核員、數(shù)據(jù)錄入員、數(shù)據(jù)管理員、研究員等角色。3）對于多中心項目，需支持根據(jù)患者數(shù)據(jù)所屬中心進行數(shù)據(jù)權限區(qū)分，例如A醫(yī)院的成員僅可瀏覽屬于A醫(yī)院的數(shù)據(jù)。CRF表單配置1）需支持自定義創(chuàng)建CRF表單，可靈活配置表單目錄以及表單名稱。并支持引用已有表單模板、復制已有表單結構，實現(xiàn)表單的快速創(chuàng)建。2）需支持CRF表單模版管理，支持用戶自定義表單保存為模板。3）需支持多種題目類型，包括單選題、多選題、填空題、日期題、文件題、矩陣題、自增題等。其中選擇類型題目可自定義設置選項、取值、必填項、默認值、展示樣式等內(nèi)容，文本類型題目可支持小數(shù)、整數(shù)、短文本、長文本、單位、必填、默認值等內(nèi)容限制；文件題支持圖片、音頻、視頻、word、excel、ppt、txt、pdf、zip、dicom等文件格式。4）需支持臨床數(shù)據(jù)標準字典，可應用字典所支持的數(shù)據(jù)字段快速完成表單配置，字典包括患者基本信息、病案首頁、入院記錄、病理記錄、手術記錄、病程記錄、出院記錄等模塊。5）需支持設置題目之間的關聯(lián)關系，例如可實現(xiàn)當性別取女的時候出現(xiàn)有無月經(jīng)史的字段。6）需支持以可視化拖拽的方式創(chuàng)建表單題目，支持題目間位置拖動調(diào)整、題目控件復制、題目刪除等交互操作。7）需支持表單預覽，通過預覽功能可隨時查看表單配置效果。項目訪視配置需支持訪視內(nèi)容自定義配置，包括訪視名稱、訪視類型、訪視表單等，其中訪式類型支持自由訪視和一般訪視，可根據(jù)訪視需求靈活選擇。隨訪日程配置對于隨訪項目，訪視類型支持隨訪訪視。需支持等距隨訪與自定義隨訪兩種訪視計劃，從而靈活設定隨訪頻次。項目概覽需支持項目進度看板，以數(shù)據(jù)可視化的方式查看入組患者情況、數(shù)據(jù)錄入情況等?；颊呒{排需支持將搜索出的患者入組到項目中，支持查看和調(diào)整隊列對應的篩選條件。用戶可根據(jù)患者數(shù)據(jù)情況進一步審核患者是否入組。患者列表對于已經(jīng)入組的患者需支持查看對應患者數(shù)據(jù)列表。支持新增、刪除入組患者數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)錄入需支持進行數(shù)據(jù)錄入，支持增加、刪除訪視，可自定義訪視名稱、選擇訪視菜單、添加訪視內(nèi)容。對于錄入的數(shù)據(jù)支持保存與提交。數(shù)據(jù)預填充需支持部分人口學信息模塊的研究指標實現(xiàn)自動預填寫，包括患者姓名、性別、出生日期、民族、職業(yè)等內(nèi)容，從而提升數(shù)據(jù)錄入效率。數(shù)據(jù)留痕需支持數(shù)據(jù)留痕，包括字段修改留痕、字段質疑痕跡、字段狀態(tài)留痕，實現(xiàn)數(shù)據(jù)錄入全程追蹤。隨訪日歷對于隨訪項目需支持根據(jù)患者入組時間自動生成隨訪日程，并以日歷形式提供每日的隨訪工作安排，方便隨訪人員快速開展隨訪數(shù)據(jù)錄入工作。數(shù)據(jù)導出需支持數(shù)據(jù)導出，可按照數(shù)據(jù)表單模塊自定義選擇需要導出的數(shù)據(jù)范圍，需支持以excel格式導出CRF表單數(shù)據(jù)。多模態(tài)數(shù)據(jù)科研數(shù)據(jù)標注1）能夠進行圖像數(shù)據(jù)線上和線下標注，方便科研人員靈活處理標注數(shù)據(jù)。2）需支持圖像數(shù)據(jù)自動標注、自動選框標注、點狀標注、插值標注功能、擴展標注功能，滿足各類標注應用場景。3）AI輔助標注，需支持應用AI算法實現(xiàn)對圖像病灶的自動標注，提高標注效率。4）需具備通用醫(yī)療大模型的能力，支持采用通用醫(yī)療分割模型進行交互式分割，支持點選、框選等模式，支持病灶分割、器官分割。5）需具備支持病理數(shù)據(jù)標注的能力，包括細胞病理、組織病理、免疫組化中的上皮細胞、淋巴細胞、精母細胞、癌細胞分割等。6）需支持影像特征自動提取，需支持超過2600種影像特征的批量計算及導出。機器學習1）需支持以可視化的操作方法進行各類參數(shù)配置，包括配置因變量、配置組學特征濾波變換、配置組學特征類型、配置模型驗證方法、特征清洗等能力。2）需支持LogisticRegression、SVM、LinearSVC、DecisionTree、RandomForest、AdaBoost、GradientBoosting、XGBoost、BernoulliNB、GaussianNB、KNearestNeighbors、LinearDiscriminantAnalysis、SGD、MultilayerPerceptron等14種及以上機器學習模型。3）需支持模型調(diào)參、全局超參搜索等能力。4）需支持自動生成ROC曲線、PR曲線、決策曲線、校準曲線、諾模圖等，方便實驗結果可視化分析。5）需支持算法模型的外部驗證，生成相關模型效果評價結果。深度學習1）需具備深度學習算法模型的能力，滿足深度學習數(shù)據(jù)分析，支持整圖分類、病灶分類、病灶檢測、病灶分割四種深度學習場景。2、需支持多種數(shù)據(jù)增強方式，包括鏡像（Mirroring）、彈性變換（ElasticDeformations）、旋轉（Rotations）、縮放（Scaling）、重采樣（Resampling）、亮度（Brightness）、對比度（Contrast）、伽馬變換（Gamma）、高斯噪聲（GaussianNoise）、隨機裁剪（RandomCrop）、中央裁剪（CenterCrop）等12種及以上數(shù)據(jù)增強方式。3、需支持算法分類模型，包括Resnet、AlexNet、DenseNet、SqueezeNet、ResNext、Xceptio