新興技術(shù)建設(shè)的核心目標是以技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動醫(yī)療模式變革，明確醫(yī)院智能化升級的路徑和數(shù)據(jù)化轉(zhuǎn)型的核心指南。
其核心目標是：
數(shù)據(jù)賦能：通過多源異構(gòu)數(shù)據(jù)整合與分析，提升臨床決策精準度與科研效率。
技術(shù)融合：推動新興技術(shù)與醫(yī)療場景深度融合，支撐分級診療、疾病預測等創(chuàng)新應用。
分級適配：針對二級、三級醫(yī)院制定差異化技術(shù)要求，兼顧基礎(chǔ)功能與前沿探索。
1. 大數(shù)據(jù)技術(shù)
數(shù)據(jù)全生命周期管理
采集與治理：要求實現(xiàn)電子病歷、檢驗報告、影像數(shù)據(jù)等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的標準化采集，并通過自然語言處理（NLP）完成非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如醫(yī)生手寫記錄）的語義化處理。
計算與挖掘：支持分布式計算框架（如Hadoop、Spark），構(gòu)建疾病風險預測模型（如心腦血管疾病、腫瘤生存率分析），并建立專病數(shù)據(jù)庫（如膽管細胞癌大數(shù)據(jù)平臺）。
應用場景：覆蓋疾病診療輔助、科研分析、多學科協(xié)作診療（MDT）、醫(yī)院運營管理四大方向，三級醫(yī)院需實現(xiàn)全景數(shù)據(jù)（含院外隨訪、基因數(shù)據(jù)）的深度挖掘。
2. 人工智能技術(shù)
臨床輔助決策
疾病預測：基于患者生理指標、遺傳信息等數(shù)據(jù)，構(gòu)建心腦血管疾病、糖尿病等慢性病的風險預測模型，二級以上醫(yī)院需支持至少4種疾病模型。
影像診斷：明確AI在CT、超聲、核醫(yī)學等影像設(shè)備的應用方向，重點覆蓋肺部結(jié)節(jié)、乳腺病變、眼底疾病等場景，要求識別準確率≥90%。
自然語言處理：支持電子病歷中癥狀、檢驗結(jié)果等5類信息的自動識別，輔助生成診療建議。
智能健康管理
針對糖尿病、高血壓等慢病，開發(fā)個性化健康干預方案，并通過移動終端實現(xiàn)患者行為監(jiān)測與預警。
3. 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)
患者安全監(jiān)測
部署智能手環(huán)、床旁設(shè)備等，實時采集生命體征數(shù)據(jù)（如心率、血氧），異常值自動觸發(fā)報警。
資產(chǎn)與物資管理
應用RFID技術(shù)實現(xiàn)醫(yī)療設(shè)備定位、耗材庫存智能盤點，三級醫(yī)院需建立智能倉儲系統(tǒng)，支持物資全流程追溯。
4. 云計算技術(shù)
架構(gòu)要求
二級醫(yī)院可采用輕量級虛擬化技術(shù)，三級醫(yī)院需構(gòu)建私有云或混合云平臺，支持彈性擴展與多院區(qū)資源池化管理。
安全與存儲
數(shù)據(jù)存儲需滿足等保三級要求，采用量子云存儲技術(shù)保障敏感信息加密，災備方案需實現(xiàn)分鐘級業(yè)務切換。 十九 大數(shù)據(jù)技術(shù)
多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的采集與匯聚。
①支持通過時間戳、觸發(fā)器、全表采集、增量抽取等方式，采集關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫等數(shù)據(jù)。
②支持標準消息傳遞協(xié)議，具備數(shù)據(jù)存儲和訪問功能。
③支持定義數(shù)據(jù)輸入輸出參數(shù)和數(shù)據(jù)處理流程。
④支持實時日志采集、聚合和傳輸，具備日志管理、異常監(jiān)控和處理等功能。
以統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標準對多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進行歸一化處理。
①支持對數(shù)據(jù)標準的統(tǒng)一描述和存儲管理。
②支持結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、集中式和分布式數(shù)據(jù)的統(tǒng)一建模。
③支持大數(shù)據(jù)的清洗、校驗、脫敏等功能。
④支持基于基礎(chǔ)存儲與計算平臺的集成能力，包括元數(shù)據(jù)管理、文件管理、檢索設(shè)計、實時采集、節(jié)點任務、流程任務、任務調(diào)度、運行監(jiān)控等功能。
（246）大數(shù)據(jù)計算
大數(shù)據(jù)計算的基礎(chǔ)環(huán)境和功能。
①支持并行計算基礎(chǔ)架構(gòu)或混合式架構(gòu)，具備基于傳統(tǒng)分布式網(wǎng)絡和云計算平臺等多種模式部署。
②支持 MapReduce、Spark、Tez 等大數(shù)據(jù)分布式計算框架，具備多種算法庫，具備大數(shù)據(jù)存儲訪問及分布式計算任務調(diào)度等功能。
③支持多維索引數(shù)據(jù)的深度搜索和全文檢索等功能。
（247）大數(shù)據(jù)挖掘分析
多源、異構(gòu)數(shù)據(jù)的挖掘和分析。
①支持數(shù)據(jù)預處理類、文本分析類、機器學習類、模型評估類等算法模型，支持模型訓練結(jié)果的可視化展示。
②大數(shù)據(jù)分析結(jié)果的可視化展示，支持折線圖、柱狀圖、條形圖、面積圖、餅圖、堆積圖、雷達圖、氣泡圖、散點圖等可視化組件。
（248）大數(shù)據(jù)利用
利用數(shù)據(jù)中心的大數(shù)據(jù)資源，對醫(yī)療服務、科研管理、醫(yī)院治理等的輔助決策支撐應用。
支持實時統(tǒng)計分析的管理輔助決策、病案首頁智能化處理、相似病案信息推薦、基于大數(shù)據(jù)的疾病分析、具備統(tǒng)計模型的大數(shù)據(jù)科研平臺、臨床輔助決策診斷支持等6項應用。
（249）大數(shù)據(jù)處理工具
以統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標準對多源、異構(gòu)的數(shù)據(jù)進行處理，形成統(tǒng)一、標準的大數(shù)據(jù)視圖。
①支持表結(jié)構(gòu)和表關(guān)系創(chuàng)建，支持快速獲取數(shù)據(jù)庫的表結(jié)構(gòu)。
②具備大數(shù)據(jù)資源目錄檢索，支持基于主題和元數(shù)據(jù)的、統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)視圖。 二十 云計算技術(shù)
（七十六）云計算平臺
（250）云計算基礎(chǔ)
實現(xiàn)云平臺的控制節(jié)點、網(wǎng)絡節(jié)點、存儲節(jié)點、計算節(jié)點、消息隊列、數(shù)據(jù)庫等高可用。
①支持 IT 基礎(chǔ)資源的虛擬化，包括 CPU 資源、內(nèi)存資源、網(wǎng)絡資源、存儲資源等。
②支持快速和批量創(chuàng)建虛擬機資源的能力。
（251）云計算管理
實現(xiàn)虛擬服務器和網(wǎng)絡設(shè)備等的管理。
①支持虛擬硬件設(shè)備的創(chuàng)建、配置、刪除等操作。
②支持虛擬網(wǎng)絡設(shè)備的創(chuàng)建、配置、刪除等操作。
（252）云計算安全
實現(xiàn)虛擬網(wǎng)絡的安全防護。
①支持虛擬防火墻、虛擬安全組、虛擬負載均衡等服務。
②支持對接硬件安全設(shè)備，提供基于硬件的虛擬防火墻和負載均衡等服務。
（253）云存儲
將網(wǎng)絡中各種不同類型存儲設(shè)備進行虛擬化，共同對外提供數(shù)據(jù)存儲和業(yè)務訪問，支持以下方式。
①基于網(wǎng)絡附加存儲（NAS）、存儲區(qū)域網(wǎng)絡（SAN）等存儲設(shè)備的接入。
②塊存儲服務。
③分布式對象存儲。 二十一 人工智能技術(shù)
（七十七）人工智能應用
（254）疾病風險預測
基于患者個人信息、遺傳信息、以及生理指標等信息，實現(xiàn)對患者疾病風險的預測。
①支持患者個人信息、生理信息、疾病信息等接入功能。
②支持關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)源接入組件。
③支持心腦血管疾病、內(nèi)分泌疾病、呼吸道疾病、消化道疾病等 4 種疾病的預測模型。
（255）醫(yī)學影像輔助診斷
實現(xiàn)醫(yī)學影像的病灶識別和分類。
①支持血管攝影、心血管造影、CT、PET、B 超、核磁等 6 種醫(yī)學影像數(shù)據(jù)存儲和計算功能。
②支持心腦血管、肺部、乳腺、肝病、眼底、心臟疾病、腦部等 7 類疾病輔助診斷功能。
（256）臨床輔助診療
基于語音識別、自然語言處理和文本分析技術(shù)，利用臨床數(shù)據(jù)分析模型和知識庫，提供診斷和治療建議。
①支持患者基本信息、疾病名稱、癥狀和體征、檢驗檢查結(jié)果、處方用藥等 5 項內(nèi)容的自動識別處理功能。
②支持心腦血管疾病、內(nèi)分泌疾病、呼吸道疾病、消化道疾病、精神疾病等 5 種疾病的輔助診療功能。
（257）智能健康管理
基于移動醫(yī)療終端和可穿戴等設(shè)備，結(jié)合居民日常健康管理和慢病康復治療需要，支持院內(nèi)外疾病信息共享，支撐居民開展自我健康管理。
①支持院內(nèi)、院外 2 種數(shù)據(jù)采集功能。
②支持健康管理知識庫，提供個性化的健康維護和管理建議，支持家庭日常治療計劃與管理。
③支持糖尿病、高血壓、心腦血管疾病、呼吸道疾病、消化道疾病等5種疾病的健康管理功能。
（258）醫(yī)院智能管理
實現(xiàn)醫(yī)院運營和臨床業(yè)務的智能管理，輔助醫(yī)院了解臨床業(yè)務需求，提升醫(yī)院服務管理能力。
①基于物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的醫(yī)療資源信息自動采集，支持醫(yī)院運營管理知識庫，支撐醫(yī)院運營管理需求的預測、調(diào)度、決策。
②基于移動終端和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，支持醫(yī)院臨床相關(guān)知識庫，提升臨床診療和醫(yī)療行為分析評價能力。
（259）虛擬助理
按醫(yī)生指令和需求搜集、整理和推薦信息。
①支持語音識別、自然語言處理等引擎。
②支持基于機器學習的智能分診、診斷輔助和電子病歷書寫等功能。
③支持基于知識圖譜的智能輔助診斷和用藥推薦等功能。 二十二 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)
（七十八）物聯(lián)網(wǎng)應用
（260）數(shù)據(jù)采集
支持基于傳感網(wǎng)絡的物聯(lián)網(wǎng)應用架構(gòu)，支撐醫(yī)療環(huán)境下的各類設(shè)備的數(shù)據(jù)采集與利用。
①數(shù)據(jù)信息的加密傳輸。
②通過紅外線、射頻等介質(zhì)進行數(shù)據(jù)傳輸。
③醫(yī)療設(shè)備的生命體征采集、大型醫(yī)療檢查設(shè)備的能耗數(shù)據(jù)采集，醫(yī)療環(huán)境下的溫濕度，污染顆粒數(shù)據(jù)采集等。
④數(shù)據(jù)采集設(shè)備的安全接入和審計。
（261）患者安全
基于 RFID 電子標簽的物聯(lián)網(wǎng)應用架構(gòu)，通過物聯(lián)網(wǎng)終端設(shè)備支持在醫(yī)院就診環(huán)境下的患者業(yè)務服務應用。
①物聯(lián)網(wǎng)終端的無障礙感應掃描，在不同業(yè)務場景下感應功率的自動調(diào)節(jié)。
②患者定位、身份識別、用藥識別、業(yè)務監(jiān)控等功能。
（262）資產(chǎn)和物資管理
基于傳感網(wǎng)絡的物聯(lián)網(wǎng)應用架構(gòu)，通過 RFID 電子標簽實現(xiàn)醫(yī)院資產(chǎn)或藥品的管理。
①RFID 標簽和醫(yī)院資產(chǎn)的匹配綁定。
②區(qū)域內(nèi)資產(chǎn)自動識別和盤點管理。
③醫(yī)院固定資產(chǎn)管理、特殊藥品的綜合管理，包括醫(yī)療設(shè)備、高值耗材、毒麻藥品等物品的全生命周期管理等。
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