项目背景及业务诉求

随着医院临床与科研规模的不断扩大，复旦大学附属儿科医院在数据支撑学科发展和科研创新方面面临新的挑战。由于缺乏统一的数据汇集与管理平台，院内临床数据分散于不同系统，难以进行系统化整合与高效复用，制约了数据在专科建设与科研中的深度价值释放。

新生儿科作为医院较早推进结构化电子病历应用的科室，在提升病历数据采集质量的同时，也面临着新的现实问题。大量关键临床信息来源于外院产科检查，数据整合与补录工作显著增加了医生负担，影响了临床与科研工作的效率。此外，在围绕专病开展研究过程中，患者随访数据采集长期依赖人工方式，占用了医护人员大量时间，亟需建设一套契合专病研究特点的随访数据自动采集与管理系统，以有效减轻一线人员工作压力。

作为中国新生儿协作网（Chinese Neonatal Network，CHNN）的协调中心，复旦大学附属儿科医院还承担着多中心数据汇集、质量控制与协作研究组织的重要职责。医院迫切需要借助信息化与数据平台能力，实现 CHNN 多中心专病数据的统一管理与高质量共享，持续推动协作单位间的科研合作，打造对标国际的一流新生儿数据库体系。

打破数据孤岛

临床数据分散存储于各个系统，难以进行有效统一的管理和再利用

轻量化提升病历数据质量

原始病历数据质量欠佳，导致开展科研工作负担繁重

提升患者随访效率

专病研究纳入的随访数据主要由医护人员人工录入，工作量大、易遗漏、时效性差

促进多中心协作

旧版离线录入效率低，数据共享滞后、质量校验困难，制约多中心协作研究开展

项目方案介绍

项目以患者为中心，整合院内各业务系统与随访数据，通过专病科研助手建设，在不改变医生既有病历书写习惯的前提下，面向特定专病研究需求，实现患者接诊同步纳入、数据自动填充与补填提醒，持续沉淀高质量专病数据资产。

同时，建设并上线 CHNN 新版本数据库，在严格权限隔离的基础上，支持多中心、多终端并发录入与上传，并通过内置逻辑规则实现数据质量自动校验，显著提升多中心数据汇集效率与数据一致性，为协作研究提供可靠支撑。

客户收益及成果

1. 专病研究提效增质
以患者为核心整合院内外专病数据，实现标准化、结构化治理，并通过科研智能化工具集支持自动采集、随访提醒与诊疗同步补填，显著降低研究者数据处理负担。专病数据完整率与准确率大幅提升，人均月使用量达千次以上，为高质量研究奠定坚实基础。

2. 数据治理与评测能力提升
依托大数据技术开展多病种深度分析，夯实数据治理基础，顺利通过互联互通五级乙等测评，全面提升医院信息化与数据管理能力。

3. 多中心协作研究加速
基于 CHNN 新版数据库系统，实现多中心数据高效、高质量汇集，支撑多学科、协作型研究持续开展，助力中国及国际新生儿—围产健康与医疗质量水平提升。