Public procurement notice: Contract Notice
Published: 2024-08-29
Region: DEA22
Contract type: Supplies
Procedure: Negotiated with prior call for competition
CPV classification: 48180000 | 48510000 | 48517000 | 48814000: Medical information systems | 72200000
Submission deadline: 2029-12-31
Award criteria: cost, quality
EU fund: eu-funds

Technical requirements: Statthafte Rechtsbehelfe sind gemäß §§ 155 ff. GWB die Rüge sowie der Antrag auf Einleitung eines Nachprüfungsverfahrens vor der zuständigen Vergabekammer. Eine Rüge ist an die in Ziffer I.1) genannte Vergabestelle zu richten. Die zuständige Stelle für ein Nachprüfungsverfahren ist in Ziffer VI.4.1) genannt. Statthafter Rechtsbehelf ist gemäß §§ 155 ff. GWB der Antrag auf Einleitung eines Nachprüfungsverfahrens vor der zuständigen Vergabekammer (Ziff. VI.4.1)). Der Antrag ist unzulässig, soweit: 1. der Antragsteller den Verstoß gegen Vergabevorschriften im Vergabeverfahren erkannt und gegenüber dem Auftraggeber nicht unverzüglich gerügt hat, 2. Verstöße gegen Vergabevorschriften, die aufgrund der Bekanntmachung erkennbar sind, nicht spätestens bis Ablauf der in der Bekanntmachung benannten Frist zur Angebotsabgabe oder zur Bewerbung gegenüber dem Auftraggeber gerügt werden, 3. Verstöße gegen Vergabevorschriften, die erst in den Vergabeunterlagen erkennbar sind, nicht spätestens bis zum Ablauf der in der Bekanntmachung benannten Frist zur Angebotsabgabe oder zur Bewerbung gegenüber dem Auftraggeber gerügt werden, 4. mehr als 15 Kalendertage nach Eingang der Mitteilung des Auftraggebers, einer Rüge nicht abhelfen zu wollen, vergangen sind.
CDF-AI / Clinical Data Fabric for AI and Interoperability
- Erklärung §§ 123/124 GWB: Erklärung bzgl. Nichtvorliegen von zwingenden und fakultativen Ausschlussgründen lt. §§ 123, 124 GWB - Erklärung zum EU-Sanktionspaket: Eigenerklärung bzgl. EU-Sanktionspakete - RUS-Sanktionen / Verbot von Auftragserteilungen an russische Unternehmen - Befähigung und Erlaubnis zur Berufsausübung: Eintragung in einem Berufs- oder Handelsregister nach Maßgabe der Rechtsvorschrift des Staates, in dem der Bewerber niedergelassen ist. - Betriebshaftpflichtversicherung: Eigenerklärung zum Abschluss im Auftragsfall bzw. Nachweis einer Betriebshaftpflichtversicherung mit Mindestdeckungssumme für Sach-, Personen- und Vermögensschäden je Schadensfall von 2 Mio. EUR - Ausweisung Jahresumsatz: Umsatz des Unternehmens (brutto) bezogen auf die letzten drei abgeschlossenen Geschäftsjahre - Anzahl der Beschäftigten: Anzahl der festangestellten, dauerhaft Beschäftigten und Zahl der Führungskräfte des Unternehmens in den letzten drei Geschäftsjahren - Unternehmensstruktur: Organigramm mit Fachbereichen und dazugehörigen Vollzeitkräften - DSGVO Konformität: Anbieter erklärt, dass die Verarbeitung von personenbezogenen Daten des Auftraggebers unter Einhaltung der DSGVO erfolgt.  - Nachweis von Zertifizierungen: Nachweis Zertifizierung DIN / ISO 9.001 oder gleichwertig (Geltungsbereich muss die Leistung voll umfassen) sowie Nachweis der Zertifizierung als IT-Dienstleister nach KHZG (KHZG21 KHSVF)  - Bewerber-/Bietergemeinschaft: Eine Bewerber-/Bietergemeinschaft hat mit ihrem Angebot eine Erklärung aller Mitglieder abzugeben. - Eignungsleihe und Einbindung von Nachunternehmern: Nachweis/Erklärung, dass die entsprechenden Mittel tatsächlich zur Verfügung stehen lt. Regelung § 47 VgV
Mindestanforderungen für Los 1 - Clinical Data Repository (CDR):  A) Referenznachweise für OnPremise Installation eines FHIR Servers:  Die OnPremise Installation eines FHIR Servers kann mittels Referenzinstallation nachgewiesen werden. Die Bewerber können 3 laufende Referenzen aus Krankenhäusern in Europa zur Erstellung und Installation von vergleichbaren FHIR Servern ausweisen.  B) Umsetzung der FHIR Anforderungen gemäß iSiK:  - Der Bewerber erklärt, dass er die aktuellen und zukünftig veröffentlichten Spezifikationen der FHIR-Ressourcen der jeweiligen ISIK Module der gematik unterstützt und umsetzt.  - Der Bewerber weist für mindestens eine Referenz nach bzw. aus, dass die Use Cases des ISIK Basismodules in einer Referenz umgesetzt und im produktiven Einsatz sind.  C) Performance FHIR-Server:  Der Bewerber kann für zwei Referenzen eine performante Analyse über große Datenmengen nachweisen. Als performante Analyse großer Datenmengen verstehen wir eine maximale Antwortzeit von 250 ms bei 4.000 gleichzeitigen Anfragen (Suche nach Patienten anhand demografischer Kriterien (Name, Adresse, Geburtsdatum). Die Performance muss unter der Berücksichtigung von rund 500 Millionen FHIR-Objekten gewährleistet sein. Der Server muss in der Lage sein, eine Last von 100.000 Anfragen pro Minute zu verarbeiten, ohne dass die Antwortzeit von 150 ms überschritten wird.  D) Referenznachweise für Installation Data Lake:  Die OnPremise Installation eines Data Lake kann für mindestens 3 aktuell laufende Referenzen bzgl. Einrichtung und Installation vergleichbarer Data Lakes nachgewiesen werden. Ein Bezug zum Gesundheitssektor ist nicht zwingend erforderlich, die Referenzen können auch aus anderen Branchen stammen.
Mindestanforderungen für Los 2 - Annotationssystem (ANS) sowie für Los 3 - Generisches Visualisierungs- und Analysesystem (VAS):  A) Referenzen Annotationssystem im Klinikbereich: Nachweis von zwei laufenden oder erfolgreich abgeschlossenen Integrationen eines Annotationssystems (mindestens deutschsprachige Texte analysieren) in einer Klinik in einem deutschsprachigen Raum (D/A/CH).  B) Unterstützung von semantischen Standards und Integration eines Terminologieservers: Der Bewerber erklärt, dass das angebotene System in der Lage ist, mittels des Annotationswerkzeugs in klinischen Freitexten beliebiger Art Diagnosen, Maßnahmen sowie Medikationen zu erkennen und über die Abfrage des Terminologieservers passend zu annotieren, so dass die erkannten Entitäten als maschinell identifiziert im standardisierten Format einer ISiK-Diagnose oder ISiK-Prozedur im FHIR-Server dem passenden Patienten / Fall zugeordnet und persistiert werden können und kann dies auf Anforderung vorstellen/nachweisen.  C) Referenz bzgl. Analyse/ Reporting großer Datenmengen bzw. Einsatz Machine Learning Algorithmen: Nachweis einer Referenz zu durchgeführten Projekten zur Erstellung/Bereitstellung eines vergleichbaren Systems für eine Analyse und ein Reporting über große Datenmengen oder auch die Analyse von großen Datenmengen unter dem Einsatz von Machine Learning Algorithmen. Ein Bezug zum Gesundheitssektor ist nicht erforderlich, die Referenzen können auch aus anderen Branchen stammen.

Eligibility requirements: other