健康大脑（医疗健康数据安全开放支撑系统）项目需求说明.docx

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1、健康大脑（医疗健康数据安全开放支撑系统）项目需求说明一、项目概述1.1 建设背景随着医疗健康大数据在国家战略布局中的地位日益凸显，国家卫健委于2018年发布国家医疗健康大数据标准、安全和服务管理办法（试行），奠定了医疗健康数据管理的基础框架，强调了在确保个人隐私与数据安全的前提下，推动医疗健康大数据的规范管理和创新应用。“十四五”期间，国家层面通过一系列规划如十四五”国民健康规划、“十四五”中医药发展规划以及“十四五”全民健康信息化规划,进一步明确了医疗健康数据开放共享的发展方向，强调数据开放清单的制定、数据授权运营试点、强化安全管理及推动数据资源的共享开放，着重强调了数据字化在促进卫生健康事

2、业发展中的核心作用。XX省积极响应国家政策，省委省政府通过XX省公共数据开放与安全管理暂行办法实施方案、XX省促进大数据发展实施计划等政策文件，细化落实国家关于医疗健康大数据管理与开放的要求。聚焦于建立健全公共数据开放机制,强化数据全生命周期安全管理，并通过优化政务服务网功能、建立数据开放目录和标准、实施数据开放计划等具体措施，旨在构建统一高效的数据共享开放平台，促进数据资源的整合与价值释放，推动社会治理和公共服务的数字化转型。1.2 建设目标建设健康大脑（医疗健康数据安全开放支撑系统），旨在利用大数据技术，引领医疗行业的创新和发展。通过促进医疗大数据的安全共享与开放，强化产业链条上各环节的数

3、据流通，催生医疗健康领域的数据要素新业态。通过健康大脑（医疗健康数据安全开放支撑系统）有效破除信息壁垒，增强医疗数据的协同性和连贯性，激发行业创新活力，驱动医疗体系的数字化转型与智能化升级，实现社会范围内医疗服务的智能化、高效化及个性化，全面提升民众的健康水平和社会整体福祉。1.3 总体建设任务构建基于健康数据高铁的健康大脑（医疗健康数据安全开放支撑系统），为医疗健康数据的共享开放提供全面管理与安全保护。通过实施数据的登记、盘点及分级分类，建立详尽的资源目录，并依据数据分类级别定制一系列数据服务功能，包括数据审计、预处理、沙箱环境及APl接口，确保数据的透明度、可追溯性、可靠性和可用性。同时部

4、署严格的安全监管机制，保障数据在开放共享过程中的安全与秩序。止匕外，对数据采集、传输直至汇聚的全链条实施实时监控与质量控制，配备容错与自动故障恢复机制，以及智能化网络与资源巡检系统，确保任何异常状况得到即时发现与处置，从而维护数据流程的持续稳定与高效运作，全力支撑医疗健康领域的数字化革新与智慧服务升级1.4 建设周期本期项目的建设周期为合同签订后18个月内，其中项目实施开发周期6个月内，上线试运行期12个月，试运行期结束后组织验收。二、总体要求2.1 总体设计要求2.1.1 总体架构设计要求该项目的建设需根据XX省统一的政策制度和标准规范，建立完善的组织保障体系和安全防护体系，依托XX省医疗健

5、康信息化现有基础，围绕“健康大脑+”体系，基于数据要素共享开放的制度与规范，通过基础建设、数据开发层、应用支撑层、应用层四层架构设计来建设。2.1.2 技术设计要求（1）采用面向服务的体系结构（SoA）作为基础技术模型，使用组件化技术降低系统耦合性，提升系统的可维护性与可拓展性。（2）采用大数据技术体系，要求具备规模并行化处理（MPP）分布式计算架构，适应数据高吞吐量和低延迟的数据处理的技术特点。（3）采用国产分布式数据库，要求具备高可用、高并发的特性，支持海量数据的混合事务和分析处理，满足XX政务部署要求。（4）系统要求支持虚拟化技术，以适配数据沙箱的多租户体系，并通过身份认证、密钥管理、安

6、全隔离等方式确保系统的多租户的安全性能。2. 1.3性能要求系统必须具备负载均衡能力，以保证多采购人并发访问时的系统的可靠性和系统性能不受到严重影响，具体性能要求如下：（1）以单条数据占用IKB存储为标准，在极端业务高峰和软硬件资源足够的情况下，具备从数据源端同步至数据沙箱环境至少每分钟100万条能力；（2）以单表亿级数据量为标准，单点查询响应时间为毫秒级，聚合查询响应时间不超过2秒；（3）要求具备高可用的数据存储能力，普通关系型数据库IOGB的数据样本在沙箱环境中所需要数据存储空间不超过5GB；（4）一般性数据保存、修改、删除等操作，响应时间不超过1秒；2. 4.3信创相关要求本项目应根据建

7、设单位需求，按照信创相关标准规范，实现建设单位建设需求、使用目标。按需求方指定的环境部署和应用，系统建成后对信创环境下的客户端必须具有良好的兼容性和适应性。2.2系统功能要求2.2.1 医疗健康数据沙箱2.2.1.1 数据产品超市构建综合性的数据管理和共享平台，能够依据国家数据安全标准实施数据的分级分类管理，并对数据资源进行产品转化。通过多渠道数据的源表探查来维护数据产品的基本信息，并依托数据产品的许可机制，为采购人提供涵盖数据库结构、查询工具及样本数据深度访问权限，推动数据资源的透明化、高效化共享。(1)分级分类管理升级医疗健康数据资源目录管理系统,要求能够根据国家数据安全技术数据分类分级规

8、则标准对数据进行分级分类管理,维护数据资源的分级分类信息,类目包括个人属性、健康状况、医疗应用、支付、卫生资源、公共卫生六类数据，并能够根据数据的重要程度和风险级别进行自定义分级。需满足以下要求：设计并维护六大基础类目，并能够新增、编辑或删除类目及其子类目，以适应未来可能的数据类型扩展。根据数据的重要程度和潜在风险自定义数据级别，支持通过设定分级规则引擎，根据数据的结构和内容自动进行预分级处理。能够对每条数据或数据集自动或手动分配分类与分级标签，并提供标签搜索与过滤功能，便于快速定位和管理特定类别的数据。(2)数据产品维护能够维护数据产品的详细信息，包括数据产品名称、描述、更新方式、更新频率、

9、业务时间范围、数据规模以及数据源表信息等内容。需满足以下要求：能够接入多渠道数据源，对不同的数据源的数据资源进行产品转化和信息维护。能够自定义产品名称、描述、业务应用场景概述、更新方式以及更新频率。能够自定义数据产品所包含的数据表中数据项的数据安全类别和隐私保护措施。(3)数据产品状态管理能够维护数据产品的状态，并具备审核机制，实现数据产品的上下架操作。需满足以下要求：能够对数据产品进行上架操作，上架审核后的数据产品方可提供给采购人查看和使用。能够对已上架的数据产品进行下架操作，下架后的数据产品无法被搜索和使用提供上架审核管理功能，管理人员能够对申请上架的数据产品进行审核和退回操作，支持管理人

10、员对上架产品中数据项的数据安全类别和隐私保护措施进行查看和修改。（4）数据产品导航提供数据产品的检索功能，支持对数据产品按照类型、分级分类等级以及数据模型类别进行组合检索。需满足以下要求：能够根据数据产品的类型、分级分类等级以及数据模型类别进行灵活组合查询，快速定位到目标数据产品。设计数据导航首页，以列表或网格视图的形式展示数据产品的检索结果，并描述各项产品的关键摘要信息，如名称、简短描述等，便于采购人初步筛选和浏览。支持切换查看所有数据产品和当前采购人的数据产品，当前采购人数据产品展示当前采购人有数据使用许可的数据产品。（5）数据产品详情查看提供数据产品的详情查看功能，详情信息包括数据产品的

11、基本信息、数据产品的库表结构信息以及该数据产品的数据许可信息等。需满足以下要求：设计详情查看主页，能够以文字、网格以及列表的组合形式展示数据产品的基本信息、库表结构详情以及许可信息。数据产品信息包括但不限于产品名称、产品类别、数据来源、数据类别、数据级别、上架时间等。数据库表信息包括但不限于数据表名称、更新方式、更新频率、业务范围等。要求能关联当前采购人对数据产品的数据使用许可，并展示相应的数据许可信息，包括但不限于许可状态、使用期限等。（6）数据产品探查要求能够与数据产品对应的产品源数据库实时联动，探查并反馈数据产品的最新状态，展示数据产品详细信息，包括名称、描述、类型、级别、来源、规模及建

12、表语句等，支持截取数据产品部分内容并进行缓存，提供真实样本数据以供采购人快速质量评估。需满足以下要求：能够建立数据产品与源数据库表间的链接，捕获数据产品的最新状态，包括更新时间、数据量等。能够动态展示数据产品的核心信息，如名称、描述、类型、安全级别、数据源、数据规模及数据库建表语句，提升透明度能够截取数据产品部分内容进行缓存，并提供预览功能，让采购人通过查看实际样本数据快速评估数据的质量和可用性。能够根据采购人的数据许可权限，对采购人的探查权限进行控制，只允许授权采购人探查数据产品的核心数据资源，包括但不限于查看源数据库表结构、建表语句等。2.2.1.2 数据许可管理（1）数据许可申请支持采购

13、人在线提交详细的数据访问申请，申请内容包括所需数据产品的范围、目的、预期使用期限以及电子审批扫描件等，管理部门通过审批后采购人方可使用对应的数据产品。支持采购人产看申请审批的进度详情，并对待审批的数据许可进行撤销操作。（2）数据许可审批要求具备数据使用许可审批功能，对数据产品的使用和导出申请进行审批、详情查看和撤销。支持申请内容的详情查看，展示包括申请数据产品的名称、数据内容、数据范围、以及申请流程电子扫描文件。支持对已通过的审批进行撤销和收回权限操作。（3）数据许可管理能够查看当前采购人的各个数据许可基本信息，包括申请日期、有效期限以及许可状态，并支持数据许可的详情产看，包括审批编号、产品信

14、息、使用目的、关联数据产品的表结构以及数据列的安全类别和隐私保护措施等，确保采购人清晰了解权限范围与数据安全性。支持采购人在线提交权限变更申请，自动跳转至许可申请审批流程，实现权限管理的高效动态调整。2.2.1.3 数据调试舱数据调试舱是集成数据抽样配置、样本数据分析与处理、以及数据安全导出等核心环节，为用数方提供高效的数据样本管理和优化工具。通过配置数据抽样规则、抽样算法及脱敏策略对数据产品进行样本抽取，并集成多种样本分析工具进行样本特征探查，以保证样本的质量符合预期。同时,通过样本安全导出功能，实现从抽样到分析至导出的高效数据调试流程。(1)数据抽样范围配置配置抽样范围，实时从数据产品的数

15、据源执行查询，提取指定数量的样本数据，确保所获取样本的时效性和准确性。需满足以下要求：设计低代码的抽样配置页面，为非技术背景采购人提供抽样规则的配置和管理功能，降低使用门槛。能够自定义数据的抽样范围，包括数据库表范围、数据元范围、业务时间范围等。(2)数据抽样规则配置实现样本抽样规则的自定义配置，包括样本的抽样算法、样本体量以及筛选条件等。需满足以下要求：提供多种抽样方法，包括简单采样、系统采样、分层采样、聚类采样等采样算法。提供参数配置和SQL脚本等多种筛选形式，其中参数配置能够提供and连接、Or连接和自定义连接等多种连接方式。(3)数据脱敏配置能够根据数据产品的分级分类，建立数据抽样对应

16、的数据脱敏算法模型，要求支持包括掩码、加密、哈希、随机化等多种脱敏方式。(4)样本演算支持数据样本的可视化探查，洞察样本数据的关键特征、分布情况，探查工具包括但不限于空值统计、值域分布、比例分析等。支持样本抽取结果数据的过滤筛选，允许采购人对抽取样本数据进行多次的抽取和处理操作，包括保留、删除等个案和批量处理方式，实现样本数据的精准筛选与优化。需满足以下要求:提供交互性强、易于理解的图形界面，支持采购人直观地探索样本数据的关键特征,展示数据分布、频率和异常值等,并对样本数据进行过滤和优化操作。集成多种分析工具，包括空值统计、值域分布分析、比例分析等能够对数据样本进行处理，保留或删除样本记录。支持批量操