大连医科大学附属第二医院基于AI的医疗信息化融合平台招标公告
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| 项目名称 | 省份 | ||
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业主类型 | |
| 总投资 | 建设年限 | ||
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| 审批机关 | 审批事项 | ||
| 审批代码 | 批准文号 | ||
| 审批时间 | 审批结果 | ||
| 建设内容 | |||
| 序号 | 系统 | 单位 | 数量 |
| 1 | 智能语音录入系统 | 套 | 1 |
| 2 | AI全病历质控系统 | 套 | 1 |
| 3 | 满意度调查系统 | 套 | 1 |
| 4 | 系统集成接口服务 | 套 | 1 |
四、技术需求
（一）总体要求
1.1技术路线要求
1.1.1语音识别技术
语音识别引擎提供关键字语音识别和连续语音识别，具备优秀的识别率，提供全面的开发支持及丰富的工具，易于使用。
1.1.2语音合成技术
语音合成采用最先进的中文文本、韵律分析算法和大语料库的合成方法，合成语音已经接近真人的自然效果。
1.1.3多轮对话管理技术
对话系统的形式化描述，主要解决如何建立一个可被计算机理解和计算的对话模型，便于机器理解和进行后续的对话管理技术实现。
多轮对话的语言理解，对自然语言形式的用户输入进行理解口语理解，或使用自然语言处理的方法从文本形式的用户响应中提取语义信息。
1.1.4云计算技术
为了满足医疗信息化发展需要，在大用户量、高访问率的前提下保证系统的高可用性、高可靠性，建议采用云计算的技术路线，云计算是在分布式计算、并行计算、网络存储、负载均衡的基础上，进一步融合了虚拟化、效用计算等技术，建立了IT基础设施资源池，实现了应用和存储的动态分配、调度和高效利用。
云计算需具有按需使用、随时扩展、易于管理、安全可靠、共享资源的优点。云计算将所有的计算资源集中起来，并由软件实现自动管理。与此同时，云计算可以跨越异构、动态流转的资源池为客户提供可自治的服务，实现资源的按需分配，提高信息化建设的效率和弹性，有利于促进医疗生产活动的集约化水平和降低成本。
1.1.5自然语言处理及大数据分析
对采集到的海量医疗数据进行分析存在许多挑战。首先，医疗信息系统通常不是为了科研和数据分析设计的。从数据分析的角度看，医疗数据通常比较复杂，数据的异构度较大，存在很多缺失信息和不一致信息。其次，理解医疗数据通常需要不同领域的知识，包括医学，生物统计学，流行病学和信息学等。在某些涉及基因疗法的医学数据中，还需要有基因学背景领域专家。医学术语和本体知识库医学术语提供了标准化描述并减少歧义的医学术语，而医学本体知识库进一步提供了标准化且一致的医学本体词汇来描述医学概念和概念之间的关系。通过使用医学术语和本体知识库，复杂、异构的医疗数据之间可以相互交流，使后续的科学分析得以进行。
1.1.6医学知识推理
基于人工智能的辅助诊疗，其核心技术之一是在医学知识理解基础之上的知识推理能力。根据医学领域知识推理的特点，本项目拟采用“多尺度推理”算法，即包括“关键点语义推理”、“上下文语义推理”、“证据链语义推理”等不同语义层面推理算法的融合推理。
“关键点语义推理”、“上下文语义推理”、“证据链语义推理”分别面向词汇、句子、段落三个不同层次进行知识推理，最终通过融合技术为辅助诊疗提供基本的决策基础。“多尺度推理”算法使得系统具备对患者电子病历等信息的全面分析能力，在所拥有的医学知识库中为每种可能的疾病寻找可能的证据及可信度，最终进行综合决策，得到最有可能的疾病列表。
1.1.7深度学习技术
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
机器学习是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。
深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。
深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深度置信网络(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。
深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。观测值（例如一幅图像）可以使用多种方式来表示，如每个像素强度值的向量，或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务（例如，人脸识别或面部表情识别）。深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。
深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。
同机器学习方法一样，深度机器学习方法也有监督学习与无监督学习之分，不同的学习框架下建立的学习模型很是不同。例如，卷积神经网络（Convolutional neural networks，简称CNNs）就是一种深度的监督学习下的机器学习模型，而深度置信网（Deep Belief Nets，简称DBNs）就是一种无监督学习下的机器学习模型。
1.2安全要求
1.2.1投标方须配合医院做好信息安全等级保护工作。
1.2.2保证系统中的数据安全，保证系统中的数据不被非法阅读、篡改，确保非法用户不能进入本系统；
1.2.3涉及患者隐私的信息，须进行加密，保证数据存储和传输过程中的信息安全；
1.2.4具备完整的安全访问策略，针对多中心多用户自由灵活的分级权限配置方式，具有严格控制数据访问权限的能力；
（二）建设需求
2.1智能语音录入系统
2.1.1功能要求
（1）支持中文连续听写，支持普通话连续语音听写识别功能；
（2）支持中英文混合听写，提供中文中混读简单英文单词或字母（如 MRI、 CT）的听写识别功能；
（3）支持按数字串或数值读多种方式的听写识别功能；
（4）提供标点智能预测和口述标点相结合功能；
（5）※支持连续长语音(>3 小时)听写识别功能；
（6）提供噪声消除和带噪声音频听写识别功能；
（7）支持热词优化，可在客户端、服务端添加个性化或全局热词，实时生效，提升专有词汇的识别率；
（8）支持对语音起止间隔进行参数配置，满足不同场景需求；
（9）支持场景化小包资源，默认提供5个；
（10）支持文本规范化处理，如字母大小写、数字串、医学单位符号规整等；
（11）医学AI能力平台中文语音识别准确率达到96%及以上(第三方机构测试报告)
2.1.2能力要求
（1）支持标准普通话的语音输入功能；
（2）客户端支持私有云语音识别服务的配置；
（3）支持特殊符号点选输入，并对最近符号进行置顶显示；
（4）※提供音频转写功能，可直接对音频文件进行转写识别；
（5）软件支持四麦台式降噪麦克风，并可对麦克风进行联动操作和设置；
（6）软件支持智能控制鼠标，鼠标按键可控制语音录入功能的启停；
（7）※支持用户级个性化的热词和替换列表，可实时生效，提高系统语音识别率；
（8）支持各种医学专有名词、医学常用计量单位、医学专有特殊符号、医学专用中英文混合单词、医学专有英文简称、罗马数字、希腊字母识别，支持英文单词大小写区分；
（9）支持数字串自动规整功能，可以准确识别日期、血压、脉搏等阿拉伯数字；
（10）支持识别文本内容的顺滑，自动过滤语气词等无意义内容；
（11）支持语音控制光标跳转功能，包括回车、换行、删除；
（12）※支持多应用时的光标锁定功能。用户可通过语音及鼠标控制锁定光标，多窗口操作时仍能正常进行语音录入；
（13）※支持语音唤醒功能，可使用记录和结束等词控制需要上屏的语音文本；
（14）※支持本地离线识别，在断网情况下，可以进行简单纯中文语音识别录入功能；
（15）※支持输入法浅对接，可满足emr、his系统的集成调用，支持指令控制。
2.1.3台式麦克风要求
（1）※采用四麦克风阵列，可实现多方位拾音采样；
（2）采用专业降噪算法，可实现一定距离外降噪拾音；
（3）※支持触摸感应发言开关，轻触即可点亮使用
（4）采用标准 USB2.0 接口供电和数据传输，自动安装驱动，轻松完成与 PC 连接；
（5）※麦克风设有防菌处理，可有效防止细菌繁染；
（6）供电接口： USB 接口；
（7）供电需求： 5V/500mA；
（8）系统兼容XP、win7、win10
（9）频率响应： 20Hz-8KHz；
（10）信噪比：≥60dB A+（1kHz线路）；
（11）指向性：全指向 MIC，通过算法实现降噪和指向；
（12）灵敏度：： -44±3dB/1V/Pa（at 1kHz）
2.1.4智能控制鼠标要求
（1）※提供语音录入控制功能，鼠标按键可直接对输入客户端进行启停控制；
（2）具有录音模式控制功能，支持左侧按键按住说话或点击说话两种模式；
（3）供电接口： USB 接口；
（4）数据接口： USB2.0；
（5）系统兼容： XP、 Win7、WinVista、 Win8、 Win10；
（6）按键寿命：不低于 1000 万次。
2.2 AI全病历质控系统
2.2.1功能要求
2.2.1.1 AI病案质控
1.病案首页质控
（1）病案首页数据完整性：
支持病案首页数据/条件必填项的完整性审核，包括但不限于疾病转归为空、抢救次数、抢救成功次数为空、首页住院次数为空、患者年龄不足 1 岁，首页（年龄不足 1 周岁的）年龄为空等126项质检内容。
（2）病案首页数据合规性：
支持判断首页各字段值是否合规，对上报数据的合规性进行质量控制，包括但不限于总费用不合规、白蛋白类制品费不合规、一般医疗服务费不合规、临床物理治疗费不合规、治疗费用不合规等30项质检内容。
（3）病案首页数据一致性：
支持判断首页个字段前后内容是否一致，包括但不限于首页患者姓名与入院记录姓名不一致、疾病编码与损伤、中毒的外部原因不一致、首页离院方式与 AAA 中记录的离院方式不一致、组织机构代码与医院所在区域不一致、总费用与下方费用总和不一致、首页出生日期与身份证号信息不一致等39项质检内容。
（4）病案首页自动评价
基于病案首页质检能力提供首页评分功能，在首页完成后可将病案按照甲、乙、丙级病历评分规则，自动分为甲乙丙级病历。
基于质检能力提供病历评分功能，在首页完成后可将病案按照评分规则，进行自动打分，包括AI质控分数、人工质控分数。
2.病案首页内涵质控
（1）病案首页数据相互检验一致性：
支持对患者基本信息、诊断、手术等信息相互间矛盾的情况进行质量控制，包括但不限于出院记录诊疗经过中描述诊断在病案首页诊断中漏填、病案首页中诊断与出院记录中诊断不一致、病案首页中入院时间与入院记录中患者入院时间矛盾、首页婚姻与入院记录婚姻状况不一致、病案首页患者年龄与身份证号不一致、首页入院途径与现病史记录的信息不一致、门（急）诊诊断与住院证门急诊诊断不一致等30项质检内容。
（2）主诊断和其他诊断选择质控：
支持对病案首页主诊断与其它诊断的选择进行质量控制，包括但不限于慢性病非首次确诊更推荐并发症作为主要诊断、针对肿瘤进行手术治疗或进行确诊的，选择肿瘤为主要诊断、当患者为流产入院，一般应选择医疗性流产作为主要诊断等。
※（3）漏诊检测
支持依据患者病历信息、手术信息、检验检查信息及院内各类文书数据等，在医生进行出院小结诊断填写时，能够智能提示并发症/合并症可能的遗漏信息（遗漏诊断），并提供相关的分析依据，展示该遗漏诊断来自的具体文书信息，并基于DRG规则，自动识别出该漏诊诊断是否属于有效的MCC/CC，为医院提质增效。
检测能力包括但不限于：
1）通过患者在入院过程中所做的检验、化验结果，已能确诊某疾病，但是医生未给出诊断，未填写诊断；
2）通过患者在入院过程中所做的检查结果，已能确诊某疾病，但是医生未给出诊断，未填写诊断；
3）通过患者在入院过程中所使用的药物、治疗等，已能确诊某疾病，但是医生未给出诊断，未填写诊断；
4）通过患者在入院过程中所发生的手术，已能确诊某手术，但是医生未写手术；
5）通过患者入院的科室，已能确诊某诊断，但是医生未给出诊断，未填写诊断；
6）通过患者的相关病情，已能确诊某疾病、诊断，但是医生未给出诊断，未填写诊断；
3.编码质控
（1）诊断/手术编码质控
支持对病案首页的主诊选择错误、诊断漏编、主要诊断与主要手术编码的一致性、病理编码与肿瘤诊断性质不一致、主要手术编码的合理性、急慢性问题、方位问题、编码与诊断名称不匹配、部位问题等9类编码问题进行质控。
4.智能编码
※（1）智能编码推荐
针对病案中编码的错误、不一致等缺陷项进行质检并智能推荐合理编码，包括但不限于慢性病非首次确诊时编码推荐、主诊断编码推荐、主手术/操作编码推荐、部位不一致时的编码推荐等。
（2）编码映射
提供多版本编码：ICD-10医保版、国家临床版V1.1、国家临床版V2.0、国家临床版V3.0、国标版GB-T14396-2016版等多个版本并支持不同版本相互映射。
2.2.1.2 AI全院病历质控
1.住院病历过程质控
（1）数据完整性
支持针对入院记录、首次病程记录、其他病程记录、手术记录、查房记录、死亡记录、出院记录、医嘱文书、检查/检验报告等的进行完整性审核：
1）包括但不限于入院记录中个人史内容为空、月经史内容为空、家族史内容为空、特殊科室的患者专科检查内容为空、入院诊断内容为空、月经史中未记录末次月经等47项质检内容；
2）包括但不限于首次病程记录中病例特点缺失、诊疗计划缺失、初步诊断缺失、诊疗计划中未记录具体检查项目等6项质检内容；
3）包括但不限于出院记录中入院时间缺失、入院诊断内容缺失、住院天数缺失、入院情况未记录患者入院主诉、诊疗过程中未记录药物的治疗效果、诊疗过程未记录患者在院期间的手术治疗内容等32项质检内容。
（2）数据合规性
支持针对入院记录、首次病程记录、其他病程记录、手术记录、查房记录、死亡记录、出院记录、医嘱文书、检查/检验报告等的进行合规性审核：
1）包括但不限于入院记录中入院记录的入院时间不符合格式要求、入院记录婚姻内容不规范、入院记录病史陈述者内容不规范、建议主诉内容控制在 20 字内等16项质检内容；
2）包括但不限于首次病程记录中病例特点拷贝入院记录、病例特点未记录患者主诉的主要症状、病例特点未记录现病史中的关键症状体征、病例特点未记录患者的基本生命体征、体征{aaa}的测量值结果可能不在合理范围内等19项质检内容；
3）包括但不限于出院记录中入院时间格式不规范、出院记录未在患者出院 24 小时内完成、出院诊断填写内容不为疾病、症状、体征或异常检查结果等专业术语等10项质检内容。
（3）数据一致性
支持针对入院记录、首次病程记录、其他病程记录、手术记录、查房记录、死亡记录、出院记录、医嘱文书、检查/检验报告等的进行一致性审核：
1）包括但不限于入院记录中现病史中内容 xxx 与性别不符、婚育史中的婚姻状况与入院记录的婚姻字段内容不一致、月经史与年龄不符、子女健康状况与子女数量不一致、家族史中父母是否健在存在矛盾等21项质检内容；
2）包括但不限于首次病程记录中程记录时间早于患者入院时间、录病例特点中的 xxx 与现病史中不一一致、病例特点中的 xxx 与专科检查中不一致等7项质检内容；
3）包括但不限于出院记录中患者姓名与入院记录姓名不一致、录患者年龄与入院记录年龄不一致、出院时间早于出院记录的入院时间、住院天数与实际住院天数不一致等14项质检内容。
（4）内涵质控
系统支持通过自然语言识别处理入院记录、首次病程记录、其他病程记录、手术记录、查房记录、死亡记录、出院记录、医嘱文书、检查/检验报告等多份病历信息，进行多维度内涵质检。
1）包括但不限于入院记录中专科检查未记录专科内容、体格检查与主诉冲突、体格检查与现病史冲突、诊断不合理、专科检查与体格检查冲突、主诉现病史症状描述冲突、专科检查与性别冲突等30项质检内容。
2）包括但不限于医嘱中特殊疾病未做必检项等
※3）包括但不限于专科病历中专科检查未填患者必要的检查情况等
4）包括但不限于手术记录前后描述不一致等
※5）包括但不限于首次病程记录中的鉴别诊断内容不充分、鉴别诊断未与当前病例结合说明等
6）包括但不限于出院记录中一般情况的 aa 情况未描述的饮食、大小便、精神、睡眠等。
2.住院病历终末质控
（1）病历文书记录的完整性
支持病案首页数据/条件必填项的完整性审核，包括但不限于疾病转归为空、抢救次数、抢救成功次数为空、首页住院次数为空、患者年龄不足 1 岁，首页（年龄不足 1 周岁的）年龄为空等181项质检内容。
（2）上下文的描述一致性
支持判断首页个字段前后内容是否一致，包括但不限于首页患者姓名与入院记录姓名不一致、首页出生日期与身份证号信息不一致、出院时间与医嘱出院时间不符、出院记录的住院天数与实际住院天数不一致、手术记录的病案号与病案首页的病案号不一致、首次病程记录病历特点中的辅助检查结果与入院记录的辅助检查结果不一致等39项质检内容。
（3）诊疗措施的记录合规性
系统可结合患者信息，包含患者年龄、诊断、特殊人群等，综合判断医生的诊疗行为的记录是否符合患者病情特点。
3.门诊病历质控
（1）主诉质控
1）系统通过自然语言识别处理病历，对主诉进行多维度质检，包括但不限于：文书是否简洁、文书是否完整（症状+部位+时间）、是否可导致第一诊断。
2）系统将主动提示质控缺陷并标识原因。
3）支持在医生端实时、智能提示质控问题，医生可根据提示内容和建议修改方案进行病历的修改。
（2）病史质控
1）系统通过自然语言识别处理病历，对病史进行多维度质检，包括但不限于：现病史是否与主诉紧密结合，有鉴别诊断资料、是否能够翻译主要疾病的发展变化、是否记录了就诊钱的诊疗过程和效果、过去史、个人史，家族史是否记录齐全。
2）系统将主动提示质控缺陷并标识原因。
3）支持在医生端实时、智能提示质控问题，医生可根据提示内容和建议修改方案进行病历的修改。
（3）体格检查质控
1）系统通过自然语言识别处理病历，对体格检查进行多维度质检，包括但不限于：一般项目是否齐全、各系统检查是否齐全、阳性体征是都详细记录、是否有专科或重点检查。
2）系统将主动提示质控缺陷并标识原因。
3）支持在医生端实时、智能提示质控问题，医生可根据提示内容和建议修改方案进行病历的修改。
（4）诊断质控
1）系统通过自然语言识别处理病历，对诊断进行多维度质检，包括但不限于：诊断主次是否排列有序、应有的实验室检查、器械检查是否齐全。
2）系统将主动提示质控缺陷并标识原因。
3）支持在医生端实时、智能提示质控问题，医生可根据提示内容和建议修改方案进行病历的修改。
（5）治疗质控
1）系统通过自然语言识别处理病历，对治疗进行多维度质检，包括但不限于：治疗内容的正确性、及时性、合理性。
2）系统将主动提示质控缺陷并标识原因。
3）支持在医生端实时、智能提示质控问题，医生可根据提示内容和建议修改方案进行病历的修改。
（6）病历自动评分
1）基于质检能力提供病历评分功能，在病历完成后可将病历按照医院自定义的病历评分规则，自动给出单否项、合格、不合格三种级别
2）基于质检能力提供病历评分功能，在病历完成后可将病历按照医院自定义的病历评分规则，进行自动打分，包括AI质控分数、人工质控分数。
（7）病历内涵质控
系统通过自然语言识别处理病历，进行多维度内涵质检，内涵质检实现但不限于：现病史与主诉症状矛盾、主诉中疾病描述与性别矛盾、体格检查中体温内容矛盾、现病史与主诉时间矛盾、现病史与主诉部位矛盾等。
（8）一致性提示
结合病历质量规范要求，系统主动提醒医生病历内容存在不一致现象。
（9）合规性提示
根据门诊病历信息，系统自动识别患者身份证信息，并判断该项病历内容填写错误，存在不合规性。
2.2.1.3质控消息管理
1.质控消息提示
（1）支持实时推送AI质控、人工质控消息至医生，实现质检时时联动。
（2）支持进行质控问题的总数汇总提示。
（3）支持单项否决问题重点提示。
（4）支持用户针对质控问题进行快捷申诉。
2.时效提醒
（1）事前提醒
1）根据电子病历书写时限要求，系统支持事前书写时限监控。
（2）事中提醒
1）根据电子病历书写时限要求，系统支持事中书写时限监控。
2）可以实时向医生提示，刚过时限的病历，进行事中的时效提醒，避免遗漏或超时。
3）提示时具备个性化依据。
※（3）时效总览
1）检查医生所负责患者的所有病历，列出时效检查详细清单，以供全量查看。
2）支持按照病历时效状态进行筛选区分（即将超时，已超时）。
3.住院单项否决项质控
1）根据电子病历书写质量要求，系统支持实时检测病历中可能存在的单否项。
2）可以实时向医生提示，存在单否项的病历，进行事中的提醒，提升病历质量。
3）支持出院记录24小时内未按时完成、死亡记录24小时内未按时完成、死亡讨论记录未在7日内完成、医师在24小时内未完成转入记录、抢救记录未在抢救结束6小时内补记、48小时内缺主治医师查房记录、抢救医嘱与抢救记录不一致、缺术后首次病程记录等17项单项否决质控。
2.2.1.4质控患者管理
1.患者地图
※（1）患者清单
1）展示医生负责的全部未归档的患者，按照已出院、未出院分类展示；
2）每位患者卡片上都标明患者信息、是否存在单项否决缺陷、当前残留的缺陷问题数量（总数、AI、人工）、最新的申诉数量、已书写的病历等。
3）支持用户按照病历状态进行进一步筛选：已出院、未出院、全部；按照缺陷类型进行筛选；按照患者病历的创建时间进行排序筛选。
（2）病历问题详情
1）支持实时展示该患者病历最新的AI、人工质控建议。
2）支持实时展示质控类型（过程质控、终末质控）、单项否决项缺陷个数、错误类型、错误触发日期、错误级别、具体扣分分数、具体缺陷内容；
3）支持医生对某条具体的错误进行申诉。
2.患者列表
※（1）支持展示全院所有患者的病历情况，包括但不限于：患者姓名、性别、年龄、就诊号、状态、就诊科室、责任医生、抽检次数（被人工质控过的次数）、AI缺陷数量、人工缺陷数量、病历等级、已书写的病历、人工审核时间、就诊时间、病历状态（过程病历、终末病历）等；并支持按照过程病历、终末病历、归档病历这三种状态进行分类展示并管理。
支持展示目前全院患者病历质控的概要情况，包括但不限于：全院输血的病历总数，AI质控病历数，人工质控病历数，出现单项否决的缺陷数，AI质检全院病历中，出现的缺陷TOP5等。
2.2.1.5病历质量管理
1.病历质量管理
（1）人工审核
1）支持用户实时查看全院的病历内容，并对相应病历进行人工审核。
2）支持按照科室、病历类型、审核状态、缺陷类型、医生姓名、患者姓名、患者就诊号、提交日期等多维度展示全院的病历列表。
3）支持用户实时新增人工审核意见、采纳AI质控意见、删除人工审核意见/AI质控意见、驳回申诉、同意申诉。
4）系统支持实时将人工审核意见反馈给医生。
（2）全院质控日志
1）支持展示医院近一年内已归档的全部病历，按照病案首页、住院病历分别进行展示。
2）支持将每份病案首页的编码质控结果、所有质控审核的痕迹（包含AI质控、人工审核）、最终的评价分数、病历等级等进行全量展示。
3）支持将每份住院病历的所有质控审核痕迹（包含AI质控、人工审核）、最终的评价分数、病历等级等进行全量展示。
3.申诉管理
（1）申诉反馈
1）支持医生实时进行申诉反馈。
2）支持医生对人工质控建议、AI质控建议进行申诉反馈。
3）支持实时接收病案室处理后的申诉反馈。
（2）申诉处理
1）支持病案室实时接收医生对人工质控建议、AI质控建议进行的申诉。
2）支持病案室处理申诉反馈。
3）支持将处理后的申诉实时反馈给对应的医生。
4.管理设置
（1）质控规则自定义
1）支持用户自定义选择使用哪类质控规则，系统可根据国家政策、当地政策、医院管理等持续维护更新。
2）支持用户自定义配置每项质控规则是否生效。
3）支持用户自定义配置每项质控规则的生效分数。
4）支持用户自定义配置每项质控规则的严重级别。
（2）任务管理
1）支持用户按照病历类型、病历状态、科室、任务周期、病历抽取比例、负责审核的人员等维度自定义生成、下发、查看任务。
2）支持实时维护任务，自定义管理任务是否生效；支持原有任务的修改、删除；支持任务的新建。
2.2.1.6全院病历质量统计分析
※（1）全院/科室病历质量数据分析
展示AI质控病案数、人工审核病案数、单项否决数、超时填写病历数、甲乙丙级病历数、等关键病历质量指标数据，并支持进行不同时间段的趋势对比，且具备具病历质量一览表，以医生为维度，展示指标，包括但不限于：医生姓名、患者数量、质控病历数、甲乙丙病历情况、单项否决错误量、超时填写病历情况、用户申诉情况、问题驳回情况、问题整改情况、问题病历占比率等，辅助进行质量统计分析。
（2）全院/科室单否项情况分析
展示单否项情况的详细分析，统计并计算触发的单项否决错误，并给出具体的错误列表（包含触发次数）；按照患者的维度展示病历的具体错误类型，辅助进行质量纠察。
（3）全院/科室检出问题详细分析
通过用户自定义时间范围，图表化展示病案的各问题趋势，统计并计算全院触发的错误，并给出具体的错误列表（包含触发次数）。
※（4）全院/科室逾期事件分析
系统可对全部在院患者的文书时效性进行实时监测，支持监测入院记录在患者入院后多少小时完成、手术记录在患者术后多少小时完成等项目，并展示具体预期事件及对应的触发次数，按照文书维度展示逾期事件的具体分布率，进行图表化的统计分析。
※（5）医生病历质控分析
支持按照科室-医生的维度展示全院每一位医生的病历书写质量情况，通过展示病案首页、住院病历、病历评分级别、逾期时间等数据，全方位辅助进行医疗质量的检查。
（6）编码统计分析
支持按照出院月份（起止）、病历归档状态、患者信息、编码员等自动统计每条质控规则的质控总数、缺陷数、修正问题数、修正率等。
2.3满意度调查系统
2.3.1语音外呼能力平台
2.3.1.1语音合成引擎
支持多个发音人音库，满足多场景合成播报需要。
支持中英文混合播报。
可实现录音与合成音的自然拼接。
支持合成语速的快慢调节。
支持配置发音词典、停顿优化等参数设置的标记语言。
※医学AI能力平台中英文语音合成自然度达到4.5分及以上（需提供检测机构证明材料）
2.3.1.2语音识别引擎
支持中文连续语音听写识别，标准或带口音普通话的免切换。
※支持中文汉字、数字串、数值、英文单词字母的日常用语和医疗专业术语混合识别，为医疗用户提供全方面的语音识别服务（需提供省级及以上检测机构证明材料）
提供数字串听写功能。
提供字母识别功能。
针对医疗场景的术语，如药品、疾病名称、检查检验指标等，定制专项的识别资源包。
※支持用户词典、替换列表、科室小功能包、长音频识别（大于3小时）适用于医疗场景的功能（需提供省级及以上检测机构证明材料）
2.3.1.3语义理解引擎
获取识别引擎的文本后对患者说话的意图进行理解，实现话术流程的控制，及信息的分析统计。
支持上下文关联理解。
※根据医疗场景的问答内容，定制专项语义知识库。
2.3.1.4话术及任务管理
支持在平台进行话术问答流程设计、语音引擎调用，实现话术的增、删、改、查。
人机交互过程中，AI机器人结合话术设计及患者前后回答内容，自动控制交互流程，实现多个问题多轮互动。
针对人机交互过程中患者可能抢答，可实现智能打断。
平台支持多任务并行处理，针对批量外呼时，平台可自动将外呼任务进行排队处理，确保平台的稳定与高效。
2.3.1.5外呼号码线路管理
平台支持通过互联网、专线等方式将运营商外呼线路接入到SBC设备，再与外呼平台连接，打通通讯路径。
支持配置各个主叫号码的实时并发路数。
可通过增加网关设备接入医院号码进行外呼，支持接入数字中继线路、PSTN线路、IMS固话等线路资源。
2.3.2满意度调查功能
2.3.2.1患者信息管理
可针对门诊的患者信息进行增、删、查等管理，主要包含患者姓名、电话、就诊科室、就诊时间等信息。
可针对出院的患者信息进行增、删、查等管理，主要包含患者姓名、电话、就诊科室、入院时间、出院时间等信息。
支持通过Excel表格的方式导入患者名单至满意度系统，在不对接系统情况下也可高效开展满意度调查工作。
支持对接医院his系统，可每天自动拉取当天就诊的患者信息。
2.3.2.2满意度任务管理
针对调查人数，可设置“全部随访”“按人数随机抽查”“按比例随机抽查”，实现随机抽查功能，便于控制调查范围。
※针对患者多次就诊的情况，为规避多次调查干扰患者，可设置“XX天内不可重复外呼”，如60天不重复外呼。
用户可针对性选择患者后，手动发起满意度调查任务。
系统可根据患者的就诊信息，结合满意度调查方案，自动发起满意度调查任务。
可使用AI外呼进行满意度调查，AI电话任务包括电话模板选择、执行时间等；
针对电话拨打后患者可能没接通，系统可设定自动重拨，如重拨时间间隔、重拨次数，以提供接通率。
可使用问卷方式进行满意度调查，问卷任务包括问卷模板选择、执行时间、有效期内的短信/电话提醒设置。
2.3.2.3满意度方案管理
新建满意度随访内容，支持自定义编辑随访内容，选择执行方式、模板、执行时间、重拨次数、短信提醒模板等。
在创建调查任务时，支持对已创建方案一键复用。
基于人工智能语音识别、语音合成、自然语言理解三大语音核心技术为基础实现听、说、理解的能力，通过底层通讯管理模块实现高并发通讯链路的贯通，通过人机交互模块控制多轮交互过程实现人机语音交流，最终让智能外呼系统模拟医生护士与患者进行互动。在过程中系统会理解对方说话的意图并对应回复，并通过自然语言理解和大数据分析，将对话中的关键信息进行结构化。
针对满意度调查场景，可定制智能外呼话术，如患者整体满意度情况、考核医院有无收受红包、有无制定院外就诊、有无院外购药、考核患者不满意原因等，并针对话术进行单独识别引擎与知识图谱优化，形成后期的话术模板。
系统支持对智能外呼随访模板交互流程的查阅功能。
针对信息采集数量较多、较复杂的满意度调查场景，可通过智能外呼、问卷组合的随访模式，来解决复杂类信息的采集，弥补电话的短板，丰富应用场景。系统可以根据调查需要，自定义创建问卷内容，包含单选题、多选题、填空题、评分题，问卷创建完成后，支持问卷暂存、预览问卷、提交审核。
可通过短信等方式将问卷定向发送给患者，系统可为每个患者生成单独的问卷地址，确保患者填写问卷后信息能够一一匹配。此外，系统可结合电话提醒患者去填写问卷，以提高问卷的填写率。
系统支持问卷预览、复制、编辑、删除、搜索等。
2.3.2.4满意度结果分析
系统支持按门诊和出院分别统计调查的患者人数、接通人数、接通率。
支持按照科室维度统计满意度调查结果，如患者的满意率。
按调研要求可询问患者的对医院整体服务、医生护士态度、技术水平、排队时间、医院环境、有无收受红包等的评价，可对各项问题进行分类分析。
针对各项问题患者表达不满意，系统可自动筛查出，方便人工进一步追溯。
AI电话调查的全程录音留存，可实时回放。
AI电话与患者交流的全程对话内容转化为文本，可按人—机两个角色查看对话逻辑。
系统可以按照任务时间段进行选择，直观展示阶段性智能外呼的呼叫人数、接通人次、整体接通率等。可按接通结果分类进行统计，包括正常回答、自动留言、接通不便、号码错误、中断、不愿配合等进行多维度统计展示。
针对未接通电话的，系统可自动分析出患者是什么原因没接，如停机、号码错误、无应答等。
系统可以按照任务时间段、任务状态、问卷模板、填写率等进行灵活筛选，直观展示问卷随访情况等。
统计问卷回收情况，包括已填写、已失效、进行中。
针对已回收问卷的每个问卷选项，进行填写比例与人数统计；针对未回收问卷，可进行再次发送、详情名单导出。
可查看问卷明细，包括患者信息（姓名、电话）、问卷内容等，支持问卷打印，支持统计数据Excel导出。
可查看问卷方案执行情况，包括执行方式、问卷类别、问卷开始时间、问卷截止时间、短信提醒时间、电话提醒时间等。
2.3.2.5智能黑名单
※针对患者死亡、患者依从性差、号码错误等情况构建全院黑名单库，以降低对患者及家属的干扰。全院黑名单库全院系统用户共享共管。
※AI机器人与患者对话中，发现患者态度差不愿配合随访、家属接听表达患者去世情况时，系统可自动判别并将患者加入黑名单。
从HIS系统中获取患者死亡情况时，可自动将患者加入黑名单，后期不再随访，以避免影响患者家属情绪。
用户在使用系统时发现有患者依从性差等情况时，可手动添加到黑名单库，以避免影响患者。
2.4系统集成接口服务
包含与医院其他信息系统接口对接工作。
（三）其他需求
3.1项目周期
本项目要求在6个月内完成。
3.2项目实施
建立项目工作组
提供本项目组织结构图，说明各角色的职责、人员姓名、人员数量，包括：
（1）项目经理：具有硕士学历及提供同类项目管理工作经历，并全权代表投标人执行各项技术及管理工作；
（2）项目实施人员：项目签约后，投标人保证须提供常驻项目实施人员在现场工作，直至项目结束。
（3）项目管理与上线支持人员：系统上线期间，投标人保证须提供项目管理与上线支持人员，人员须为投标人正式员工。
未经采购人同意投标人不得调整在投标文件中所承诺的项目实施人员，否则投标人赔偿由此给采购人造成的全部损失。
根据项目质量和进度的需要，投标人应及时充实项目管理人员和技术实施人员。投标人必须无条件接受采购人任何形式的监督检查，并承担因其人员不足、不到位所导致影响项目质量、进度的违约责任。
项目实施交付和验收要求
（1）按照合同规定的时间提交产品，并在实施现场以双方认可的方式进行安装；
（2）系统实施验收按照合同计划进行，须在验收时完成各应用模块完成实施功能确认。
（3）验收人员由大连医科大学附属第二医院相关人员、投标人共同组成，验收标准按验收规范，并以系统稳定运行为前提。系统验收前，由投标人按系统分析文档和系统设计文档提供测试工具与数据对各模块、子系统测试，测试结果双方主管人员签字认可，存档留作验收时参考；
（4）系统验收后中标人须保证提供详细的相关技术服务文档（含数据结构、数据流图、系统字典说明等）、使用说明书、维护手册等文档资料及其电子版。
3.3项目文档
文档是保证项目实施连贯性的重要保证，投标人需要提供完善的文档，并对项目进行过程中的文档进行有效的管理，接受招标人对项目各阶段评估分析和监督管理。
整个项目的过程包括后期修改维护提供系统、完整的项目管理、设计和开发、操作说明等书面文档及其电子版。
投标人须根据实施进度及时提供相关文档（电子文档、纸质文档），文档应有严格的版本控制策略，最终交付的文档必须是最新的，软件技术描述需包含但不局限以下文档：
准备阶段：《项目实施方案》；
测试阶段：《测试计划》、《测试记录》、《测试报告》；
上线阶段：《试运行/上线计划》、《试运行/上线报告》；
过程文档：《培训计划》、《培训记录》、《例会记录》；
交付使用：《用户手册》、《安装维护手册》、产品使用说明书等；
其他文档：《售后服务规范》及按采购文件要求须提供的其它文档，数据结构说明、安装程序以及相关外部接口文档和参数文档；已安装的设备明细表、调试记录、竣工图（网络拓扑图）、施工随工记录/施工日志、设计变更、洽商记录（若发生）、停(复)工通知单；（如发生）交工验收记录等。所有的技术文件须用中文书写。
3.4系统培训
对本项目相关的具体人员进行专业的培训，技术培训分为课程培训和现场培训。应在进行培训之前向采购人提交一份详细的培训计划。投标人应按采购人要求安排培训。内容应包括所投产品的相关使用培训、运维管理培训计系统开发培训等内容。免费维护期内，应至少有一次培训。
培训计划内容应完整、规范、实用、合理，培训内容应覆盖项目全部内容、相关人员、能很好的支撑项目服务。投标人必须为所有被培训人员提供培训用文字资料和讲义等相关用品，所有培训资料和讲义必须有中文版本。所有的场地、交通、培训费用包含在投标总价内。
确保参培人员达到以下要求：
1、维护人员经过培训后，可熟练使用应用系统软件，独立完成硬件日常维护工作，能够掌握系统运行情况以及及时排除系统故障。
2、系统管理员经过培训后，可以掌握系统软件和应用软件的使用，熟悉系统整体结构，能够独立阅读分析并处理系统故障，管理系统设备。
五、商务要求：
★1、完成期限：合同签订之日起6个月内完成。
★2、服务地点：大连医科大学附属第二医院指定地点。
★3、付款方式：合同签订后按子系统模块验收，子系统验收合格后付子系统合同额的100%。
4、服务质量要求：应提供从整个系统全部验收之日起一年免费维保服务。
5、现场实施及维护人员资质要求：本科以上计算机专业工程师，驻场人员未经采购人同意不得随意更换，应提供承诺书（格式自拟）。
6、当系统发生故障时，7×24小时及时响应并进行故障处理。
7、响应时间：对于系统严重故障，可通过热线电话取得技术支持服务。在故障申告电话后应于30分钟内响应，如故障未能在2小时内通过远程支持得到解决，指派服务工程师以最快方式赶往现场，提供不间断故障处理服务。
8、到场时间：对于本项目，专业服务工程师应于2小时内到达现场；如现场在其他省、市远程会诊节点，服务工程师应于8小时内到达现场。
9、系统恢复时间：服务工程师到达现场后，应于2小时内恢复系统的正常运行，并收集现场信息以便完成故障分析。
10、故障分析时间：在系统恢复正常运行后，应对系统运行情况进行跟踪，并结合故障现场信息对故障产生原因进行分析，10日内提交故障分析报告及解决方案。
11、不间断故障处理：服务工程师在到达现场后，应开始进行不间断服务直至系统恢复正常运行，得到确认后方离开。
12、软件升级服务：在网络和设备进行调整、扩容及软件升级时，安排专业技术人员到场指导，并提供其他技术支持和帮助。
13、普通问题热线支持服务：在接到用户热线电话、邮件支持服务要求后，需在当天即时作出解答，如需进一步搜集资料的，自咨询之日起3个工作日内需回复或提供资料。提供的基于互联网方式的技术支持服务，从而方便用户随时通过此种方式查询和提交相关技术问题。提供基于7*24小时免费电子支持服务地址及有关登陆的用户名和密码。
技术支持服务应具有一整套规范的技术支持服务运作体系和流程，指定稳定的技术服务队伍，提供故障诊断、技术咨询等全方位的技术支持服务。同时，建立相应的档案库，便于及时获得系统运行报告、随访意见反馈、常见故障及处理方案等重要技术资料。
14、培训要求：
（1）对本项目相关的具体人员进行专业的培训，技术培训分为课程培训和现场培训。应在进行培训之前向采购人提交一份详细的培训计划。投标人应按采购人要求安排培训。内容应包括所投产品的相关使用培训、运维管理培训计系统开发培训等内容。免费维护期内，应至少有一次培训。
（2）培训计划内容应完整、规范、实用、合理，培训内容应覆盖项目全部内容、相关人员、能很好的支撑项目服务。投标人必须为所有被培训人员提供培训用文字资料和讲义等相关用品，所有培训资料和讲义必须有中文版本。所有的场地、交通、培训费用包含在投标总价内。
（3）确保参培人员达到以下要求：
①维护人员经过培训后，可熟练使用应用系统软件，独立完成硬件日常维护工作，能够掌握系统运行情况以及及时排除系统故障。
②系统管理员经过培训后，可以掌握系统软件和应用软件的使用，熟悉系统整体结构，能够独立阅读分析并处理系统故障，管理系统设备。
15、需执行的国家相关标准、行业标准、地方标准或者其他标准、规范：执行国家相关标准、行业标准、地方标准或者其他标准。
16、验收标准及方法：本项目采购人及其委托的采购代理机构将严格按照政府采购相关法律法规以及《辽宁省政府采购履约验收管理办法》（辽财采〔2017〕603号）的要求进行验收。
合同履行期限：合同签订之日起6个月内完成。
需落实的政府采购政策内容：执行中小微企业、监狱企业、残疾人福利性单位、节能产品、环境标志产品等相关规定。
本项目（是/否）接受联合体投标：否
二、供应商的资格要求
1.满足《中华人民共和国政府采购法》第二十二条规定。
2.落实政府采购政策需满足的资格要求：无。
3.本项目的特定资格要求：无。
三、政府采购供应商入库须知
参加辽宁省政府采购活动的供应商未进入辽宁省政府采购供应商库的，请详阅辽宁政府采购网 “首页—政策法规”中公布的“政府采购供应商入库”的相关规定，及时办理入库登记手续。填写单位名称、统一社会信用代码和联系人等简要信息，由系统自动开通账号后，即可参与政府采购活动。具体规定详见《关于进一步优化辽宁省政府采购供应商入库程序的通知》（辽财采函〔2020〕198号）。
四、获取招标文件
时间：2023年06月27日 09时00分至2023年07月03日 16时00分（北京时间，法定节假日除外）
地点：线上获取
方式：线上
售价：免费
五、提交投标文件截止时间、开标时间和地点
2023年07月19日 08时30分（北京时间）
地点：辽宁政府采购网
六、公告期限
自本公告发布之日起5个工作日。
七、质疑与投诉
供应商认为自己的权益受到损害的，可以在知道或者应知其权益受到损害之日起七个工作日内，向采购代理机构或采购人提出质疑。
1、接收质疑函方式：线上或书面纸质质疑函
2、质疑函内容、格式：应符合《政府采购质疑和投诉办法》相关规定和财政部制定的《政府采购质疑函范本》格式，详见辽宁政府采购网。
质疑供应商对采购人、采购代理机构的答复不满意，或者采购人、采购代理机构未在规定时间内作出答复的，可以在答复期满后15个工作日内向本级财政部门提起投诉。
八、其他补充事宜
1、因目前全省推广政府采购电子招投标业务，供应商需自行办理政府采购CA数字证书并学习电子投标文件制作教程，系统操作问题请咨询技术支持电话（4001009691），CA 办理问题请咨询CA认证机构。CA办理成功的供应商须在网上进行投标报名，如未报名将不允许参与本项目投标，报名成功后用CA操作网上电子投标等相关事宜（包括在电子投标环节填写报价、上传文件等），操作教学详见（辽宁政府采购网：http://www.ccgp-liaoning.gov.cn/portalindex.do?method=getPubInfoViewOpen&infoId=31adcfa21750bd6d482-5dfd），如未按视频教学操作将导致响应文件无效。
2、投标单位应认真学习辽宁政府采购网电子文件制作指南，并按照采购文件和电子评审系统要求进行投标（响应）信息填报、电子文件编制、盖章或电子签章等工作。对于使用电子签章的，供应商应在辽宁政府采购网 CA 认证平台下载签章工具或向 CA 认证机构索要电子签章工具，对电子文件进行签章。电子文件中存在图片较多或内存较大等情况，需使用特殊工具对电子文件进行调整的，应在系统中认真核对调整后的电子文件，确保文件真实有效，清晰可辨，避免影响评审活动。供应商因自身操作问题导致的一切不良后果由供应商自行负责。（具体规定详见《关于启用政府采购数字认证和电子招投标业务有关事宜的通知》（辽财采【2020】298号））
3、请投标单位自行准备电脑设备并下载好对应的CA认证证书，于投标文件提交截止时间起自行解密，解密时限为30分钟（由于投标单位原因未在规定时限内完成解密，按无效投标处理）。
九、对本次招标提出询问，请按以下方式联系
1.采购人信息
名 称： 大连医科大学附属第二医院
地 址： 大连市沙河口区中山路467号
联系方式： 登录即可免费查看
2.采购代理机构信息：
名 称： 大连市机电设备招标有限责任公司
地 址： 大连市沙河口区长兴街2-5号
联系方式： 登录即可免费查看
邮箱地址： dl88898529@163.com
开户行： 中国银行大连沙河口支行
账户名称： 大连市机电设备招标有限责任公司
账号： 286962738627
3.项目联系方式
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