医院异常诊疗行为预警平台委托开发项目
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医院异常诊疗行为预警平台委托开发项目
基本信息:
申购单号:CB(略)
申购主题:医院 (略) 委托开发项目
采购单位:广东医科大学
竞价开始时间:2024-11-29 15:40:44
竞价截至时间:2024-12-02 16:00:00
币种:人民币
成交总额:(略).0
送货时间:合同签订后60天内送达
安装要求:免费上门安装（含材料费）
付款方式:货到验收合格后付款
备注说明:
收货地址:点击查看>>点击查看>>
采购结果:
| 采购项：医院 (略) 委托开发项目 品牌：* 型号：* 质保及售后服务：按行业标准提供 (略) (略) 委托开发项目采购需求（一）商务需求1.交付期限：合同签订之日起60个日历日内按合同约定的要求和标准进行交付，完成项目所有系统功能模块的安装、调试、二次开发、试运行及验收。2.维护期限：项目验收合格之日起算不少于3年。3.付款方式：本项目验收合格后，中标人经采购人审核出总金额并开具正式增值税专用发票，采购人收到增值税专用发票之日起30个工作日内，向中标人支付审核后总金额的全额（若中标人未提供相应发票，采购人可拒绝付款）。4.售后服务：4.1提供软件系统正常使用的技术保障服务，系统软件免费升级，服务方式包括电话、Email、 网络远程、现场服务。4.2负责软件系统的个性化调整优化，负责对用户进行技术培训4.3随时解答(略)方关于软件系统的性能、技术指标咨询，解答用户提出的问题。4.4解决用户在使 用软件系统时出现的使用问题。4.5 7*24 小时响应用户的故障报修，24 小时内派人至现场解决问题。4.6负责软件系统扩展功能的研发及后续升级服务。4.7定期对用户软件系统的使用 情况进行回访。（二）专业需求1、平台总体架构 (略) (略) 应至少包括以下两层结构：（1）数据层： (略) 信息系统 (略) 方、诊断、手术等多源异构数据，通过复杂的数据治理流程进 (略) 理。治理流程包括但不限于数据清洗、数据转换、数据标准化以及跨系统数据整合等步骤，确保数据质量的一致性、完整性和准确性。（2）业务层：主要通过构建并部署高精度的算法模型，针对不同场景下的异常诊疗行为进行深入的风险分析，实现多层次、多维度的智能分析与精准研判，以全面提升纪检监察工作的质量和效率。2、平台总体功能 (略) (略) 应包括以下十部分功能：（1）药/耗占比超常风险分析：针对医生、临床医技科室、医院各个维度均存在的药占比、耗占比超常的情况进行大数据智能分析和算法研发。（2）药品/耗材用量超常风险分析：针对医生药品/耗材用量超常的问题进行大数据智能分析和算法研发。（3）药品/耗材一品多规倾向性风险分析：基于医生对一品多规药品/耗材使用行为的变化，分析可能存在的一品多规倾向性风险。（4）智能预警：对基础报表数据以及自定义设置运算规则和风险登记阈值，并根据算法模型分析结果实现三级预警，分别对应绿色代表正常、黄色代表轻度风险问题、红色代表重度风险问题，将及时对苗头性、倾向性问题和轻微违规违纪行为以及可能引发的医疗腐败问题实施预警，主要监测是否有变化以及变化的差异程度，根据不同的程度进行分级预警。3、平台总体技术需求（一）数据库建设数据库建设的目的是要实现数据采集、存储和管理，涉及数 (略) 方信息、科室信息、医生信息等，并提供类似于SQL的查询功能。 （1）数据自动采集：支持采集临床诊疗行为相关数据，包括基本信息、诊断信息、处方信息（包含药物治疗、非药物治疗）等。（2）数据清洗：对导入的数据进行清 (略) 理，包括缺失值填充、数据类型转换等。（3）数据检索：提供搜索框，支持用户根据数据需求录入相应检索式并进行数据查询。支持保存当前检索条件。支持用户将当前检索结果进行保存。（4）数据导入：支持通过Excel或其它方式导入需要的数据。（5）数据导出：支持用户针对当前数据集进行导出，具体导出内容可由用户自主选择；支持用户通过字段筛选指定导出内容（如只导出预警结果为异常的数据）；支持用户自定义导出文件格式。 （二）风险预警分析模型构建针对不同的风险点分析，采用相应的异常检测算法识别可能存在的异常诊疗行为，如LOF、DBSCAN等机器学习算法。并根据异常程度智能设置分级预警机制。要求模型与硬件AI算力兼容并部署，并具有良好的稳定性。（1）药/耗占比超常风险分析。针对医生、临床医技科室、医院各个维度均存在的药占比、耗占比超常的情况进行大数据智能分析和算法研发。（2）药品/耗材用量超常风险分析。针对医生药品/耗材用量超常的问题进行大数据智能分析和算法研发。（3）药品/耗材一品多规倾向性风险分析。基于医生对一品多规药品/耗材使用行为的变化，分析可能存在的一品多规倾向性风险。 成交总价：(略).00 成交供应商：大连集群 (略) |
基本信息:
申购单号:CB(略)
申购主题:医院 (略) 委托开发项目
采购单位:广东医科大学
竞价开始时间:2024-11-29 15:40:44
竞价截至时间:2024-12-02 16:00:00
币种:人民币
成交总额:(略).0
送货时间:合同签订后60天内送达
安装要求:免费上门安装（含材料费）
付款方式:货到验收合格后付款
备注说明:
收货地址:点击查看>>点击查看>>
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| 采购项：医院 (略) 委托开发项目 品牌：* 型号：* 质保及售后服务：按行业标准提供 (略) (略) 委托开发项目采购需求（一）商务需求1.交付期限：合同签订之日起60个日历日内按合同约定的要求和标准进行交付，完成项目所有系统功能模块的安装、调试、二次开发、试运行及验收。2.维护期限：项目验收合格之日起算不少于3年。3.付款方式：本项目验收合格后，中标人经采购人审核出总金额并开具正式增值税专用发票，采购人收到增值税专用发票之日起30个工作日内，向中标人支付审核后总金额的全额（若中标人未提供相应发票，采购人可拒绝付款）。4.售后服务：4.1提供软件系统正常使用的技术保障服务，系统软件免费升级，服务方式包括电话、Email、 网络远程、现场服务。4.2负责软件系统的个性化调整优化，负责对用户进行技术培训4.3随时解答(略)方关于软件系统的性能、技术指标咨询，解答用户提出的问题。4.4解决用户在使 用软件系统时出现的使用问题。4.5 7*24 小时响应用户的故障报修，24 小时内派人至现场解决问题。4.6负责软件系统扩展功能的研发及后续升级服务。4.7定期对用户软件系统的使用 情况进行回访。（二）专业需求1、平台总体架构 (略) (略) 应至少包括以下两层结构：（1）数据层： (略) 信息系统 (略) 方、诊断、手术等多源异构数据，通过复杂的数据治理流程进 (略) 理。治理流程包括但不限于数据清洗、数据转换、数据标准化以及跨系统数据整合等步骤，确保数据质量的一致性、完整性和准确性。（2）业务层：主要通过构建并部署高精度的算法模型，针对不同场景下的异常诊疗行为进行深入的风险分析，实现多层次、多维度的智能分析与精准研判，以全面提升纪检监察工作的质量和效率。2、平台总体功能 (略) (略) 应包括以下十部分功能：（1）药/耗占比超常风险分析：针对医生、临床医技科室、医院各个维度均存在的药占比、耗占比超常的情况进行大数据智能分析和算法研发。（2）药品/耗材用量超常风险分析：针对医生药品/耗材用量超常的问题进行大数据智能分析和算法研发。（3）药品/耗材一品多规倾向性风险分析：基于医生对一品多规药品/耗材使用行为的变化，分析可能存在的一品多规倾向性风险。（4）智能预警：对基础报表数据以及自定义设置运算规则和风险登记阈值，并根据算法模型分析结果实现三级预警，分别对应绿色代表正常、黄色代表轻度风险问题、红色代表重度风险问题，将及时对苗头性、倾向性问题和轻微违规违纪行为以及可能引发的医疗腐败问题实施预警，主要监测是否有变化以及变化的差异程度，根据不同的程度进行分级预警。3、平台总体技术需求（一）数据库建设数据库建设的目的是要实现数据采集、存储和管理，涉及数 (略) 方信息、科室信息、医生信息等，并提供类似于SQL的查询功能。 （1）数据自动采集：支持采集临床诊疗行为相关数据，包括基本信息、诊断信息、处方信息（包含药物治疗、非药物治疗）等。（2）数据清洗：对导入的数据进行清 (略) 理，包括缺失值填充、数据类型转换等。（3）数据检索：提供搜索框，支持用户根据数据需求录入相应检索式并进行数据查询。支持保存当前检索条件。支持用户将当前检索结果进行保存。（4）数据导入：支持通过Excel或其它方式导入需要的数据。（5）数据导出：支持用户针对当前数据集进行导出，具体导出内容可由用户自主选择；支持用户通过字段筛选指定导出内容（如只导出预警结果为异常的数据）；支持用户自定义导出文件格式。 （二）风险预警分析模型构建针对不同的风险点分析，采用相应的异常检测算法识别可能存在的异常诊疗行为，如LOF、DBSCAN等机器学习算法。并根据异常程度智能设置分级预警机制。要求模型与硬件AI算力兼容并部署，并具有良好的稳定性。（1）药/耗占比超常风险分析。针对医生、临床医技科室、医院各个维度均存在的药占比、耗占比超常的情况进行大数据智能分析和算法研发。（2）药品/耗材用量超常风险分析。针对医生药品/耗材用量超常的问题进行大数据智能分析和算法研发。（3）药品/耗材一品多规倾向性风险分析。基于医生对一品多规药品/耗材使用行为的变化，分析可能存在的一品多规倾向性风险。 成交总价：(略).00 成交供应商：大连集群 (略) |
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