广东医科大学附属医院DCMM评审项目.docx

广东医科大学附属医院DCMM评审项目第一章总体服务方案 7 第一节数据能力评估 7 一、医院数据中台全面盘点 7 二、八大能力域初步评估 19 三、明确当前成熟度等级 39 第二节提升方案制定 51 一、制定执行方案 51 二、明确关键领域指标 63 三、达到DCMM3级标准 77 四、全流程优化措施 99 第三节流程与机制建设 112 一、建立质量监控机制 112 二、制定改善审查计划 120 三、建立数据治理框架 143 四、优化数据管理流程 154 第四节安全管理机制 164 一、建立全周期安全机制 164 二、满足行业法规要求 175 三、完善认证支持文档 198 第五节培训与知识转移 219 一、提供全面培训服务 219 二、涵盖多领域能力项 226 三、确保能力执行落地 240 第六节咨询服务方案 249 一、提供完整咨询方案 249 二、确保方案合理完善 262 三、支持DCMM评审全程 278 第二章实施要求 293 第一节总体实施方案 293 一、数据全域能力盘点 293 二、 DCMM评估准备与执行 309 三、数据中台优化改造 321 四、数据治理框架建设 340 五、安全机制建设 356 六、认证支持与整改核查 375 第二节咨询服务方案 384 一、数据管理能力成熟度诊断与分析 384 二、治理标准与规范设计 391 三、数据生命周期管理建议 407 四、数据安全合规咨询 421 五、提升路径规划 441 第三节培训计划与安排 453 一、培训目标 453 二、培训课程设置 463 三、培训讲师资质说明 483 四、培训方式 505 五、培训时间安排及效果评估机制 526 第三章人员要求 546 第一节项目负责人资质 546 一、信息系统项目管理师证书 546 二、项目负责人社保材料 564 第二节技术负责人资质 581 一、系统架构设计师证书 581 二、系统分析师证书 591 三、数据库系统工程师证书 609 四、技术负责人社保材料 621 第三节实施团队成员资质 635 一、系统分析师证书成员 635 二、数据库系统工程师成员 646 三、系统集成项目管理工程师成员 659 四、信息安全工程师成员 671 五、团队成员社保材料 683 第四章承接本项目能力保障 696 第一节过往项目业绩 696 一、大数据相关服务业绩 696 二、业绩合同证明材料 706 三、类似项目经验体现 716 四、 DCMM项目佐证材料 728 第五章服务质量保障 740 第一节质量管理体系 740 一、建立质量管理手册及文件 740 二、制定质量控制节点清单 751 三、设置阶段质量评审机制 759 第二节服务交付标准 767 一、交付文档格式规范 767 二、核心交付物签字确认 778 三、培训服务及考核报告 783 第三节过程监督机制 796 一、双线监督与简报提交 796 二、医院对接沟通机制 810 三、专职检查与影像留存 819 第四节问题响应机制 826 一、开通热线与问题登记 826 二、不同问题响应方案 833 三、 DCMM评估问题整改 839 第五节持续改进计划 852 一、项目验收后运维支持 853 二、定期检查与改进建议 864 三、建立指标库与趋势分析 873 第六章应急预案与风险管理 887 第一节风险识别与评估 887 一、数据治理风险识别 887 二、系统对接风险评估 890 三、第三方评估风险量化 894 四、高风险项应对建议 900 第二节风险应对策略 903 一、数据治理风险规避 903 二、系统对接风险缓解 909 三、第三方评估风险转移 912 四、低风险接受策略 917 第三节应急预案体系 922 一、关键人员离职预案 922 二、系统对接失败预案 927 三、评估未通过应急预案 931 四、应急资源储备机制 935 第四节应急演练与培训 940 一、年度应急演练计划 940 二、应急演练组织实施 945 三、风险管理培训内容 949 四、应急响应能力提升 953 第五节风险监控与报告机制 956 一、风险监控指标体系 956 二、风险定期报告制度 960 三、风险预警机制建立 963 四、风险应对措施优化 966 总体服务方案数据能力评估医院数据中台全面盘点依据评估模型进行盘点引入国家标准依据贴合医院实际情况在引入《数据管理能力成熟度评估模型》（GB/T36073-2018）国家标准时，充分考量广东医科大学附属医院数据中台的独特性。对标准进行针对性调整与优化，使其与医院数据管理需求深度契合，确保标准具备更强的可操作性。结合医院业务流程的复杂性和数据特点的多样性，量身定制评估方案。该方案聚焦医院实际运营，确保评估结果能精准反映数据中台的真实水平。深入调研医院数据管理现状，全面排查潜在问题与不足，为后续改进提供坚实基础。与医院各相关部门和人员展开充分沟通，获取他们对评估工作的理解与支持，保障评估工作顺利推进。规范评估流程方法严格遵循《数据管理能力成熟度评估模型》（GB/T36073-2018）国家标准，精心制定详细的评估流程和方法。明确各环节具体操作要求，实现评估工作的规范化与标准化。组织专业培训，提升评估人员对流程和方法的熟悉程度，使其掌握必备技能和知识，提高评估工作质量与效率。建立严格的质量控制体系，对评估各环节进行全方位监督检查，确保评估结果准确可靠。定期对评估流程和方法进行总结优化，引入先进理念和技术，提高评估工作的科学性和有效性。建立评估指标体系依据《数据管理能力成熟度评估模型》（GB/T36073-2018）国家标准和广东医科大学附属医院数据中台实际情况，构建全面、科学、合理的评估指标体系。该体系覆盖数据治理、数据架构、数据应用等关键领域，确保评估的全面性。对评估指标进行细化和量化，使其具备可操作性和可比性，能够精准反映数据中台的实际水平。定期对指标体系进行更新完善，以适应医院数据中台的发展变化。将评估指标体系与医院绩效考核相结合，激励员工积极参与数据管理工作，提升数据管理整体水平。确保评估全面准确在评估过程中，综合运用多种方法和手段，对广东医科大学附属医院数据中台进行全面、深入的调查分析。采用数据抽样、实地访谈、系统检测等方式，确保评估结果准确可靠。对评估数据进行严格审核和验证，建立数据质量追溯机制，确保数据真实有效。对评估结果进行综合分析和评价，运用数据分析工具和专业知识，挖掘数据背后的潜在问题和趋势。提出针对性的改进建议和措施，为医院数据中台的优化和提升提供有力支持。定期对评估结果进行跟踪和反馈，根据实际情况调整评估方法和指标体系，确保评估工作的有效性和适应性。评估内容评估方法评估频率数据质量数据抽样、数据比对每月数据安全漏洞扫描、安全审计每季度数据应用业务调研、用户反馈每半年全面梳理数据中台明确系统模块职责详细剖析广东医科大学附属医院数据中台各个系统和模块的功能与职责。通过绘制系统架构图和业务流程图，直观展示系统间的逻辑关系和交互方式，确保各系统和模块协同工作。对系统和模块的接口进行全面梳理和规范，统一接口标准和数据格式，保障数据的顺畅流通和共享。建立完善的系统模块维护和管理机制，定期进行检查和更新，及时发现并解决潜在问题，确保系统正常运行。根据医院业务发展需求，科学规划系统模块的开发和升级计划，提高系统的适应性和扩展性。调查数据流动情况对广东医科大学附属医院数据中台的数据来源进行全面调查。深入了解数据的采集方式、频率和质量控制措施，确保数据的准确性和完整性。评估数据的存储和管理情况，考察存储方式的合理性、容量的充足性和安全性的可靠性，保障数据的可靠存储和保护。调查数据的处理和分析情况，了解处理流程的科学性、算法的有效性和工具的适用性，确保数据的有效利用和价值挖掘。评估数据的应用情况，分析数据在医院业务中的应用场景和效果，确保数据能为医院决策和管理提供有力支持。评估技术架构设施对广东医科大学附属医院数据中台的技术架构进行全面评估。考察其采用的技术框架、数据库管理系统和中间件的先进性和适用性，确保系统具有良好的扩展性和兼容性。检查数据中台的基础设施，包括服务器、存储设备和网络设备的性能和可靠性，确保其能够满足数据处理和应用的高要求。评估数据中台的安全防护措施，检查防火墙、入侵检测系统和数据加密等技术的应用情况，保障数据的安全和隐私。审查数据中台的备份和恢复机制，了解备份策略的合理性、备份频率的适当性和恢复能力的有效性，确保数据的可恢复性和业务的连续性。审查管理制度流程全面审查广东医科大学附属医院数据中台的管理制度和流程。深入了解数据管理政策的完善性、数据质量管理流程的规范性和数据安全管理制度的严格性，确保制度的有效执行。发现管理制度和流程中存在的问题和不足，如制度执行不到位、流程繁琐等，提出针对性的改进建议和措施。建立数据管理的监督和考核机制，定期对数据管理工作进行检查和评估，确保管理制度和流程得到严格执行。加强对数据管理人员的培训和教育，提高其数据管理意识和技能水平，为数据管理工作的顺利开展提供人才保障。深入分析数据状况剖析数据质量问题运用数据抽样、数据比对和数据验证等方法，对广东医科大学附属医院数据中台的数据质量进行全面检查。通过对数据的准确性、完整性和一致性进行评估，发现数据中存在的错误、缺失和不一致等问题。深入分析问题产生的原因，如数据录入不规范、系统故障等，制定针对性的数据质量改进措施。建立数据质量监控机制，定期对数据质量进行检查和评估，及时发现并解决潜在问题。加强对数据录入和数据更新等环节的管理，制定严格的操作规范和审核流程，确保数据质量从源头得到控制。数据质量问题类型表现形式产生原因改进措施数据错误数据值与实际不符录入错误、系统故障加强录入审核、修复系统数据缺失部分数据字段为空录入遗漏、数据采集问题完善采集流程、补充数据数据不一致同一数据在不同系统中不同系统间数据同步问题加强数据同步管理评估数据安全风险对广东医科大学附属医院数据中台的数据安全风险进行全面评估。识别数据面临的外部攻击、内部泄露和数据丢失等风险，分析风险产生的原因，如网络安全漏洞、人员操作不当等。制定针对性的数据安全防范措施，包括加强网络安全防护、完善访问控制机制和数据加密等。建立数据安全管理制度和流程，明确数据安全责任和权限，加强对数据的全生命周期管理。加强对数据安全技术的应用和创新，引入先进的安全防护技术和工具，保障数据的安全和隐私。数据安全风险评估挖掘数据潜在价值运用数据分析工具和方法，对广东医科大学附属医院数据中台的数据进行深度挖掘和分析。通过数据建模、机器学习等技术，发现数据中隐藏的规律和趋势，为医院的决策和管理提供有力支持。结合医院的业务需求和发展战略，制定数据价值挖掘的目标和计划。明确挖掘重点和方向，提高数据的利用效率和价值。建立数据价值评估机制，定期对数据的价值进行评估和分析。根据评估结果调整挖掘策略，为数据的管理和应用提供决策依据。加强对数据分析师和业务人员的培训和合作，提高其数据挖掘和分析能力，促进数据的有效利用和价值创造。制定数据改进计划根据数据质量、数据安全和数据价值等方面的分析结果，制定详细的数据改进计划。明确改进的目标、措施和时间节点，确保计划具有可操作性和可衡量性。将数据改进计划纳入医院的整体发展规划，与医院战略目标保持一致，确保计划得到有效实施和执行。建立数据改进的监督和考核机制，定期对计划的执行情况进行检查和评估。根据评估结果及时调整和优化改进措施，确保计划按预期推进。加强对数据改进工作的宣传和培训，提高医院全体人员的数据意识和参与度。营造良好的数据管理氛围，共同推动数据质量和价值的提升。八大能力域初步评估数据治理能力评估策略目标合理性分析广东医科大学附属医院数据治理策略与医院业务需求和发展战略的契合度。评估策略是否能为医院决策和管理提供有力支持，确保策略具有明确的导向性。审查数据治理目标的具体性、可衡量性、可实现性、相关性和时限性，确保目标具有可操作性。检查策略和目标是否与医院其他管理体系相协调，避免出现冲突和矛盾，保障数据治理工作的顺利开展。判断策略和目标是否具有前瞻性和适应性，能否应对医院未来发展的挑战和变化，为医院数据管理提供长期支持。组织架构有效性检查广东医科大学附属医院数据治理组织架构的清晰性和合理性。评估各部门和人员的职责和权限划分是否明确，避免职责不清导致的工作推诿。考察组织架构是否具备良好的沟通和协调机制，确保数据治理工作高效开展。审查是否设立专门的数据治理岗位和团队，评估人员配备的充足性和专业能力。判断组织架构是否具有灵活性和适应性，能否根据医院业务的变化及时进行调整，保障数据治理工作的持续优化。流程制度完善性审查广东医科大学附属医院数据治理流程的覆盖范围和规范性。评估流程是否涵盖数据的全生命周期，包括采集、存储、处理、分析和应用等环节，确保数据管理的完整性。检查流程是否具有标准化和规范化的操作要求，保障数据的质量和安全。评估数据治理制度的健全性，考察制度是否涵盖数据管理的各个方面，如数据质量管理制度、数据安全管理制度等。判断制度是否具有可操作性和执行力，能否得到有效执行和落实，为数据治理工作提供制度保障。工具技术应用性评估广东医科大学附属医院是否采用先进的数据治理工具和技术。考察数据质量管理工具、数据安全防护技术等的应用情况，判断其能否提高数据治理的效率和效果。检查工具和技术是否与医院数据中台系统相兼容，能否实现数据的无缝对接和共享，确保工具技术的实用性。审查是否具备对工具和技术进行持续更新和优化的能力，以适应数据治理工作的发展和变化，保障数据治理工作的先进性。数据架构能力评估架构设计合理性分析广东医科大学附属医院数据架构与医院业务流程和数据需求的匹配度。评估架构是否能为业务系统提供有效的数据支持，确保架构的实用性。考察架构是否具有良好的分层结构和模块化设计，便于数据的管理和维护，提高架构的可操作性。审查架构是否考虑数据的共享和集成需求，能否实现数据的无缝对接和流通，保障数据的高效利用。判断架构是否具有前瞻性和适应性，能否应对未来业务的发展和变化，为医院数据管理提供长期保障。数据模型质量检查广东医科大学附属医院数据模型的准确性和完整性。评估数据模型是否准确反映医院的业务逻辑和数据关系，确保模型具有良好的一致性。考察数据模型的设计是否符合行业标准和规范，具有良好的可读性和可维护性，便于后续开发和管理。审查数据模型是否支持数据的多样化和个性化需求，能否满足不同业务场景的要求，提高模型的适用性。判断数据模型是否具有可扩展性和灵活性，能否方便地进行修改和扩展，以适应业务的变化。数据模型评估指标评估标准评估结果准确性准确反映业务逻辑和数据关系符合要求完整性涵盖所有关键数据信息部分缺失可读性易于理解和维护较好可扩展性方便进行修改和扩展有待提高存储管理有效性评估广东医科大学附属医院数据存储方式的合理性。考察是否采用适合医院数据特点的存储技术，如关系型数据库、非关系型数据库等，确保存储的高效性。检查数据存储的容量和性能是否能够满足医院数据增长的需求，具备良好的读写性能和并发处理能力，保障数据的快速访问。审查数据管理方式的科学性，评估是否建立完善的数据备份和恢复机制，确保数据的安全性和可靠性。判断数据存储和管理是否具有高效性和经济性，能否降低医院的数据管理成本，提高资源利用效率。架构扩展灵活性评估广东医科大学附属医院数据架构的扩展性。考察架构是否能够方便地添加新的数据实体、数据关系和数据属性，以适应业务的变化和发展。检查架构是否支持数据的分布式处理和并行计算，提高数据处理的效率和性能，满足医院大数据处理的需求。审查架构是否具有灵活性，能否根据医院业务的变化及时进行调整和优化，保障数据架构的适应性。判断架构是否能够与其他系统进行有效的集成和对接，实现数据的共享和交换，促进医院信息系统的互联互通。数据应用能力评估应用范围深度分析数据在广东医科大学附属医院各个业务环节中的应用情况。涵盖医疗服务、财务管理、人力资源管理等多个领域，评估数据应用的广度和深度。考察数据能否从海量信息中提取有价值的知识，为业务决策提供有力支持。审查数据应用是否覆盖医院的主要业务流程，能否实现数据的全面共享和利用，提高医院运营效率。判断数据应用是否能够满足不同层次用户的需求，包括管理人员、业务人员和医护人员等，促进医院信息化建设。分析工具方法检查广东医科大学附属医院是否采用先进的数据分析工具和方法。如数据挖掘、机器学习和统计分析等，评估这些工具和方法的应用效果。考察是否能够准确分析数据，发现数据中的规律和趋势，为医院决策提供科学依据。审查数据分析人员的专业能力和技术水平，评估其能否熟练运用工具和方法进行数据分析。判断是否具备对数据分析工具和方法进行持续创新和改进的能力，以提高数据分析的效率和质量，推动医院数据应用的发展。应用系统功能评估广东医科大学附属医院数据应用系统的功能完整性。考察系统是否能够满足医院业务的各种需求，如数据查询、报表生成和决策支持等，提高医院管理的信息化水平。检查系统的易用性和用户体验，评估是否方便用户进行操作和使用，提高用户满意度。审查系统的性能和稳定性，考察系统能否在高并发情况下正常运行，确保数据的及时处理和反馈。判断系统是否具备良好的可扩展性和兼容性，能否与其他系统进行有效的集成和对接，促进医院信息系统的整合。应用创新能力评估广东医科大学附属医院在数据应用方面的创新意识和能力。考察医院是否积极探索新的数据应用场景和模式，推动医院信息化建设的创新发展。检查是否有成功的数据应用创新案例，评估其能否为医院带来实际的经济效益和社会效益。审查医院是否建立鼓励创新的机制和文化，评估其能否激发员工的创新积极性和创造力。判断医院是否具备与外部机构合作开展数据应用创新的能力，能否引入先进的技术和理念，提升医院数据应用的竞争力。生成详细评估报告报告内容完整性涵盖核心能力域在评估报告中，对数据治理能力域进行全面阐述。详细说明策略目标的合理性、组织架构的有效性、流程制度的完善性以及工具技术的应用性等方面的评估情况。在数据架构能力域，分析架构设计的合理性、数据模型的质量、存储管理的有效性和架构扩展的灵活性等现状和问题。针对数据应用能力域，描述应用范围的深度、分析工具的方法、应用系统的功能和应用创新的能力等评估结果。对其他核心能力域，如数据安全、数据质量等，进行详细评估和描述，确保报告全面覆盖医院数据管理的各个方面。核心能力域评估要点评估结果数据治理策略目标、组织架构等部分待提升数据架构架构设计、数据模型等基本符合要求数据应用应用范围、分析工具等有一定基础数据安全安全防护、风险评估等需加强数据质量数据准确性、完整性等存在问题描述问题风险深入分析广东医科大学附属医院各个能力域中存在的具体问题。如数据质量问题中的错误、缺失和不一致，数据安全漏洞中的外部攻击和内部泄露等。评估这些问题可能带来的潜在风险，包括对医院业务的影响和损失，如医疗事故、经济损失等。采用具体数据和实际案例支持问题和风险的描述，使报告更具说服力。对问题和风险进行分类和排序，突出重点和关键问题，为医院决策提供明确方向。说明评估方法详细介绍评估所采用的方法和流程。包括问卷调查、现场访谈、数据分析等，确保评估过程的科学性和客观性。解释选择这些方法的原因和依据，结合医院实际情况说明方法的合理性和有效性。提供评估过程中所使用的标准和指标体系，如《数据管理能力成熟度评估模型》（GB/T36073-2018），使报告具有可重复性和可比性。说明数据来源的可靠性和真实性，如来自医院系统记录、员工反馈等，保证评估结果的准确性。评估方法方法说明选择依据数据来源问卷调查设计问卷收集信息全面了解员工看法员工反馈现场访谈与相关人员深入交流获取详细信息管理人员、业务人员数据分析对数据进行统计分析发现潜在问题医院系统记录提出改进建议针对各个能力域的问题和风险，提出具体的改进建议和措施。建议具有可操作性和可行性，明确责任人和时间节点，确保改进工作有序推进。考虑医院的实际情况和资源限制，如人员配备、资金投入等，确保建议能够在医院内部得到有效实施。对改进建议的预期效果进行评估和分析，预测改进后对医院数据管理的积极影响，为医院决策提供参考。与医院相关部门和人员进行沟通，获取他们对建议的意见和建议，进一步完善改进方案。报告格式规范性统一格式排版制定评估报告的格式规范，明确页面布局、段落间距和行间距等要求。确保报告各部分遵循统一格式，保持整体一致性。使用专业排版工具，如AdobeInDesign等，提高报告的美观度和专业性。对报告进行多次校对和审核，检查格式错误和排版混乱，如字体不一致、页码错误等，确保报告质量。格式要求具体标准执行情况页面布局上下左右边距合理符合要求段落间距 1.5倍行距基本符合行间距适中，不拥挤符合要求标准字体颜色选择适合阅读的字体和字号，如宋体、黑体等，字号适中，确保文字清晰易读。使用标准的颜色搭配，避免过于鲜艳或刺眼的颜色，保持报告的专业性。确保文字颜色与背景颜色形成鲜明对比，提高可读性，如黑色文字搭配白色背景。对标题和正文采用不同的字体和颜色进行区分，突出重点，如标题用黑体加粗，正文用宋体常规。逻辑章节组织按照评估的内容和流程，合理划分报告的章节和段落。设置清晰的章节标题和子标题，使报告结构一目了然，便于读者快速定位信息。在章节之间建立逻辑联系，使报告内容连贯、流畅，如按照能力域顺序依次阐述。使用序号和小标题对段落进行编号和分类，便于读者查找和阅读，提高报告的可读性。添加图表图片根据报告内容的需要，选择合适的图表和图片进行展示。如柱状图、折线图等，直观呈现数据和信息。确保图表和图片的质量清晰、准确，能够真实反映数据和信息，避免模糊不清。对图表和图片进行必要的标注和说明，解释其含义和用途，帮助读者理解。合理安排图表和图片的位置，使其与文本内容相互配合，增强报告的可读性。报告结果准确性数据信息真实对评估过程中收集的数据进行严格的质量控制。采用多种数据源进行交叉验证，如医院系统记录、第三方数据等，避免数据偏差和错误。对数据进行清洗和预处理，去除噪声和异常值，提高数据质量。建立数据审核机制，对数据的录入、存储和使用进行监督和管理，确保数据的准确性和完整性。数据质量控制环节控制方法执行情况数据收集多源交叉验证有效实施数据清洗去除噪声和异常值完成较好数据审核建立审核机制严格执行分析评价客观在分析评估结果时，保持客观、公正的态度。依据评估标准和数据进行评价，不随意进行主观判断和推测。对问题和优势进行全面分析和描述，不片面强调某一方面。使用具体数据和实际案例支持分析和评价，使结果具有说服力。方法工具科学选择科学、合理的方法和工具进行数据处理和分析。如统计学方法、数据分析软件等，确保方法和工具的适用性和有效性。对方法和工具进行验证和评估，保证其可靠性和稳定性。不断学习和更新方法和工具，以适应数据管理和评估的发展需求。方法工具类型具体工具评估情况统计学方法回归分析、方差分析适用有效数据分析软件 SPSS、SAS 性能稳定沟通确认实际与广东医科大学附属医院的数据管理部门、业务部门和相关人员进行沟通和交流。了解他们对评估结果的看法和意见，获取实际反馈。将报告结果反馈给医院，听取他们的建议和反馈，进行必要的修改和完善。对报告中的关键内容和重要结论进行确认，确保与医院的实际情况相符。建立沟通机制，及时解决报告过程中出现的问题和分歧，保障报告的准确性和实用性。八大能力域初步评估数据治理能力评估治理流程完整性评估流程环节合理性审查审查数据治理流程的各个环节，确保其符合逻辑顺序，避免冗余或缺失环节。仔细评估流程环节之间的衔接是否顺畅，杜绝信息传递不畅或工作重复的问题。同时，检查流程环节是否依据数据的重要性和敏感性进行了差异化处理，以保障治理流程的合理性和有效性。例如，对于关键数据的处理环节应设置更为严格的审核机制，而对于一般性数据则可适当简化流程。此外，还需考虑流程环节与医院现有业务流程的兼容性，确保治理流程能够无缝融入医院的日常运营中。在审查过程中，要结合医院的实际业务需求和数据特点，对流程环节进行全面细致的分析。对于可能存在的问题，及时提出改进建议，以优化数据治理流程。同时，建立有效的反馈机制，确保流程环节的合理性能够得到持续的评估和改进。还应关注流程环节的可操作性和可执行性，确保每个环节都具有明确的操作指南和责任分工。对于复杂的流程环节，应提供相应的培训和支持，以帮助员工正确执行治理流程。此外，定期对流程环节进行回顾和调整，以适应业务变化和技术发展的需求。职责权限清晰性评估评估项目评估内容评估标

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