医院数据脱敏解决方案
务应用领域,星环将与医疗行业伙伴合作,发挥各自所长,联合打造端到端的整体解决方案,满足医院专业领域、复杂场景下的业务需要。新型智慧医院大数据中心的建设过程中,星环基于自身的技术优势和产品体系,主要聚焦于数据底座的建设,包括智慧医院大数据中心、医院数据中台等,为医院高质量发展和数字化转型提供大数据基础支撑底座;在业
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医院数据中心解决方案
。应用场景基于湖仓一体架构的新一代医院数据中心解决方案主要应用场景包括:临床数据中心(CDR)星环科技支持医院各生产系统到CDR实时数据同步,以及高并发、高性能查询,满足临床实时查询需求。通过多类型替代解决方案,在分布式数据库、大数据基础平台TDH、搜索引擎Scope、智能分析工具Sophon等方面有诸多国产化替代成功实践。操作层提供SQL语法支持,可实现统一接口处理不同的业务和不同数据模型,避免HIS、EMR等核心业务系统在数据共享时“不堪重负”。方案架构星环科技基于多模型大数据平台统筹建设新一代医院湖仓一体数据中心,将问题现状目前大多数医院数据平台建设缺乏统筹规划,导致数据中心比较分散,呈现碎片化架构,进而给医院数据分析利用带来了诸多问题,比如:数据中心需要重复从业务系统采集数据,给业务系统带来较大压力;数据重复治理浪费多,不能“一数多用”;多个中心标准不统一,产生新的数据孤岛;指标口径不统一,数据对不上;分散式的数据中心架构,增加了数据安全风险;......为了全面提升平台各项能力,更好地支撑业务开展,医院

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医院数据治理方案
医院数据治理方案需要综合考虑数据的合规性、安全性、质量管理和应用服务等多个方面,以确保数据的有效管理和利用。以下是一些关键点,构成了医院数据治理方案的框架:数据合规体系建设:医院需要增强数据安全意识级职责。数据治理实践:医院从数据的全生命周期角度开展数据安全管理工作,包括用户管理、登录认证、访问授权、传输加密、数据脱敏、分级分类、行为审计等。数据应用服务:通过对医院数据的集中、整合,实现对海量数据的价值挖掘,提升服务支撑能力。数据安全技术:利用去隐私、脱敏、水印等技术,并结合多因子验证、密码复杂度校验等身份鉴别、访问控制、安全配置手段,确保数据应用安全。自主研发和核心数据安全:医院积极培养,提高数据合规建设的优先级,特别是在患者个人信息保护方面。技术保障措施:医院应采取包括系统容灾、终端设备网络准入、病毒防护、访问控制等安全技术措施。加强设备安全管理制度、环境安全管理制度、网络安全管理制度的建设,保障医疗信息系统安全可靠、稳定持续的运行。全流程数据安全防护体系:构建以患者个人信息为中心的全流程医疗数据安全防护体系,包括数据收集、存储、传输、处理、使用、交换、销毁等环节。医院应加

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医疗数字化分布式数据库解决方案
多年的星环科技基于星环分布式数据库ArgoDB+KunDB,打造了基于临床数据中心的联合解决方案,助力临床数据中心实现了不同临床类型数据统一存储,同时支持诊断数据、影像数据等实时数据接入,并可秒级完成数据随着医疗卫生信息化建设进程的不断加快,医疗数据的规模也在迅猛增长。然而,由于医疗数据的特殊性和复杂性,导致海量医疗数据无法高效、准确地被提取和使用。为了帮助医院解决医疗数据处理难题,在大数据领域深耕加工,应对多种维度数据查询请求可毫秒级响应,提升问诊效率。目前医疗大数据方案已经在众多三甲医院落地。以国内某三甲医院为例,经过十多年的信息化建设,该医院已经初步建立了HIS(医院信息系统)、LIS类型的数据,这些系统独立建设、缺乏集成、元数据不统一和标准不统一,给数据的查询和处理带来重重困难。基于星环科技多模型数据库ArgoDB建设的临床数据中心底层大数据平台,将医院中各种类型的数据(例如电子(实验室信息管理系统)、PACS(影像归档和通信系统)、电子病历等多套信息系统,并积累了大量的临床数据。除了结构化、半结构化数据,还有海量、高价值的医疗影像等非结构化数据。为了存储、查询和处理这些不同

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医院数据治理
库系统、数据挖掘技术、人工智能等。医院可以引入进的数据管理和析软件,通过数据挖掘技术发现数据中的规律和价值,提高医院数据的利用价值。星环数据治理解决方案星环科技提供体系完善的整体数据治理解决方案,涵盖数据治理战略、组织制度机制、数据管理活动和技术工具落地四个方面,同时,还为企业提供数据管理成熟度评估(DCMM)指导,在数据战略,数据治理,数据标准、数据架构、数据安全,数据质量,数据应用,数据生存周期八大项数据管理能力方面结合企业实际需求,帮助客户制定和实施精准有效的解决方案。科学依据,从而提高医院的工作质量。医院数据治理可以提高医院的安全性和隐私保护。对于医院来说,数据不仅仅包括患者的个人基本信息,还包括患者的疾病、治疗方案、药物记录等。这些数据是非常敏感的,需要得到合适的数据治理是指对企业组织中的数据进行规范化、标准化、管理化的过程,旨在保证数据的完整性、可靠性、有效性、安全性和合规性,从而大化数据价值,提高企业的运行效率和决策能力。医院数据治理就是对医院的数据进行全面管理和处理的过程。随着信息技术的发展,医院产生的数据数量和种类日益增多,如病历、医疗器械数据、检查报告等等。对这些数据进行科学、有效的管理和治理对医院的运行和管理都具有重要意义。医院数据治理可以
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近日,由工业和信息化部电子第五研究所等单位联合主办的“2023中国赛宝信息技术应用创新优秀解决方案征集活动决赛”颁奖仪式在海口举行。星环科技基于湖仓一体架构的新一代医院数据中心解决方案荣获“应用创新产业发展。星环科技此次获奖的基于湖仓一体架构的新一代医院数据中心解决方案,旨在汇聚医院各条线业务系统的全量数据,通过统一多模融合数据库架构打造全院级大数据底座,助力医院建设临床/运营/科研数据中心,带来不必要的数据重复采集和接口对接,避免产生新的数据孤岛。应用场景基于湖仓一体架构的新一代医院数据中心解决方案主要应用场景包括:临床数据中心(CDR)星环科技支持医院各生产系统到CDR实时数据同步,以及高自主率(行数)分别超过90%,而且拥有成熟的基础软件替代解决方案,在分布式数据库、大数据基础平台TDH、搜索引擎Scope、智能分析工具Sophon等方面有诸多国产化替代成功实践。示范方向一等奖”。2023中国赛宝信息技术应用创新优秀解决方案征集活动旨在全国范围内遴选出一批技术水平先进、综合服务保障性强的典型解决方案,为行业用户提供产品选型和解决方案参考,推动信息技术应用创新

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隐私计算解决方案
隐私计算解决方案是指利用隐私计算技术来解决数据在流通、共享和处理过程中的隐私保护和安全问题的一系列方法和策略,以下是一些常见的隐私计算解决方案:基于多方安全计算的解决方案技术原理:多方安全计算允许在联合风控中,多家金融机构可以在不共享客户原始数据的情况下,共同对客户的信用风险进行评估。基于联邦学习的解决方案技术原理:联邦学习是一种机器学习技术,在多个参与方之间进行模型训练和优化,而无需交换法规限制,无法直接共享。通过联邦学习,各方可以在本地训练疾病诊断模型,然后将模型参数进行聚合更新,共同构建一个更准确的疾病诊断模型,而无需共享患者的原始医疗数据。基于可信执行环境的解决方案技术原理。同态加密解决方案技术原理:同态加密允许在加密数据上直接进行特定类型的计算,而无需先解密数据。计算结果解密后与在明文数据上进行相同计算的结果一致,从而实现数据的“可用不可见”。同态加密分为加法同态。用户在本地解密结果后即可获取所需信息,而数据库服务器无法获取查询条件和查询结果的明文内容,保护了数据的隐私。零知识证明解决方案技术原理:零知识证明是一种密码学技术,允许一方在不向另一方透露任何额外信息的
科技的大数据能力支撑,东华医为与星环科技基于临床数据中心的联合解决方案已经在全国范围内多家三甲医院落地实施。临床数据数量庞大、种类丰富,管理困难重重一家三级医院CDR数据量可以达到TB级,同时医院医学、科研、教育、管理服务,通过对数据的科学、合理、有效利用,反哺医教研管。基于医院的CDR典型场景,完成了基于星环科技产品ArgoDB、KunDB的定制化开发,并与东华医为形成了联合解决方案。面向临床有限公司前身是成立于1999年的东华软件股份公司医疗卫生事业部,在20多年时间里,东华医为累计为全国800多家医院、医疗集团、保险公司、卫生健康委和社保局等机构提供各类产品解决方案,包括智慧医院解决方案群、区域医疗解决方案群、互联网医疗解决方案群、医保支付与控费综合解决方群等。星环科技致力于围绕数据全生命周期为企业提供基础软件及服务,已形成大数据基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具临床医生的工作重心到底应该是诊疗工作,还是学术科研?这个矛盾一直困扰着全国各大三甲医院。诊疗与科研本应该是相辅相成,互相促进,从而解决各种重大医疗难题,造福社会。然而,由于海量临床数据无法高效、准确
合作伙伴快速开发数据应用系统和数字化应用,推动业务数字化转型,有超过2,000家用户,广泛分布在金融、政府、能源、交通、制造等领域。基于东华医为在医疗领域的经验沉淀和星环科技的大数据能力支撑,东华医为与星环科技基于临床数据中心的联合解决方案已经在全国范围内多家三甲医院落地实施。软件股份公司医疗卫生事业部,在20多年时间里,东华医为累计为全国800多家医院、医疗集团、保险公司、卫生健康委和社保局等机构提供各类产品解决方案,包括智慧医院解决方案群、区域医疗解决方案群、互联网医疗解决方案群、医保支付与控费综合解决方群等。星环科技致力于围绕数据全生命周期为企业提供基础软件及服务,已形成大数据基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具、数据云的产品矩阵,助力客户及东华医为与星环科技联手打造具有完整中台能力的数智一体化平台,能够在医院传统信息化系统基础上,对数据进行采集、存储、分布计算等处理,并助力医院构建临床数据中心(CDR)。CDR的建设可以实现对临床数据的集中和重用,从而充分发掘历史诊疗数据的宝贵价值,提高医疗质量,降低医疗成本,避免医疗事故等,同时通过对数据的科学、合理、有效利用,又可以反哺医教研管。东华医为科技有限公司前身是成立于1999年的东华
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边缘计算平台
在边缘计算领域,星环科技研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算平台,支持标准的视频和物联网协议接入,低代码的业务流程构建,高性能的数据处理和分析,企业级的云-边数据、服务治理,以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技Sophon平台包括设备数据管理、模型训练迭代、边缘模型部署、应用构建分发、数据治理能力、边缘自治能力、云边协同能力七大能力。Sophon可以从两个层面实现效益价值:降低长尾应用的实施人力,降低从数据到模型,模型到应用的构建成本;改变长尾应用的落地模式,从粗放的一次性模型交付到精细化的模型持续运营。其主要技术创新包括:边缘可视化流处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎。Sophon在智能制造、智能安防、智能工地、智能交通、智能城市、智能校园、智能加油站等城市治理、设备可预测性维护等云边一体场景有着广泛的应用。当前边缘计算作为产业数字化转型核心技术已形成共识,我国也高度重视边缘计算的发展,积极推进边缘计算在工业互联网等多个领域的技术、标准与产业发展。星...

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构建城轨交通数据底座
利用星环科技数据云平台TDC打造的基于PaaS平台的绿色轨道交通线网指挥中心,为轨交集团打造技术中台、数据中台、模型中台、业务中台。与传统模式相比,PaaS模式采取集约化部署,能大大提高资源利用率;可为开发人员提供隔离的租户环境,灵活选择所需大数据与AI能力,进行探索分析和数据挖掘。技术中台:统一资源管控,灵活资源分配,快速资源申请与部署。数据中台:全量数据接入;面向应用主题的指标计算与规范化数据存储。模型中台:基于人工智能、深度学习的算法模型,支撑业务分析、评估、与决策。业务中台:采用微服务架构,串联系统功能,打通整合业务应用。通过采集实时能耗、电能质量、设备状态等实时数据和客流信息、列车运营信息、基础信息等非实时数据,基于星环科技智能分析工具Sophon进行建模预测,支撑上层能耗统计与监测应用、能耗综合评估应用,实现行车调度精细化,促进轨道交通绿色低碳发展。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据全生命周期提供基础软件与服务,形成了大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵。通过为企业搭建数字化转型的数字底座,星环科技助力政府、金融、能源、...

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数字政府建设
近日,领先的IT市场研究和咨询公司IDC发布2022年数字政府百强榜,梳理出数字政府领域领先的技术供应商,评估了技术提供商的市场能力及市场份额。星环科技作为企业级大数据基础软件开发商,成功入选IDC数字政府百强榜“大数据及数据治理”模块。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务,形成了大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵。在政府领域,星环科技通过智慧政务数字底座为政府数字化转型建设提供计算、存储、算法等基础能力支撑,归集业务数据,优化业务流程,治理出有价值的数据资源,进行专题分析沉淀数据资产,服务部门之间数据共享与业务协同,服务领导决策与政策制定,服务公众、企业便捷办事。公司产品已被多个部委或省市机关部门使用,助力构建数字化政府,提升治理效率。比如星环科技基于数据云平台TDC为建设上海市数据资源平台提供了底层支撑,将70多个委办局以及16个区县业务库的结构化和非结构化数据进行归集,构建三级数据共享交换体系,保障数据安全,支撑“一网通办”等数据服务能力。此外,根据不...

企业选择合适的图数据库需要考虑多方面的因素,包括以下几点:数据集规模:如果需要处理大规模的图形数据,应选择支持水平扩展和集群部署的图数据库。查询需求:不同的图数据库对数据类型和查询需求的支持程度有所不同,应根据实际需求选择。性能和可扩展性:不同的图数据库性能和可扩展性有所不同,应选择性能和可扩展性良好的图数据库。支持程度:选择使用支持程度好的图数据库,可以得到更好的技术支持。维护和成本:选择维护成本低、方便使用的图数据库,能够降低维护成本和使用难度。在选择图数据库时,应根据具体需求进行综合分析、评估和选择。星环科技分布式图数据库是国内比较知名的图数据库产品之一。星环分布式图数据库StellarDB星环科技在图计算领域深耕多年,自主研发了分布式图数据库StellarDB,兼容openCypher查询语言,提供海量图数据的存储和分析能力,支持原生图存储结构,支持万亿边PB级数据存储。同时,StellarDB具备毫秒级点边查询能力,10+层的深度链路分析能力,提供近40种的图分析算法,具备数据2D和3D展示能力。StellarDB在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级,同时在易用...

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国内隐私计算平台
星环SophonP²C是企业级隐私计算平台,拥有多项性能及安全认证,平台支持不同场景的隐私计算需求,包括横纵向联邦学习、多方安全计算、基于差分隐私的数据发布、匿踪查询等,为多方数据安全协作提供完整的平台底座。SophonP²C可用于解决跨组织协作时无法安全利用各方数据的难题,助力数据流通应用的合法合规。在保障隐私的前提下,围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期,提供多种开箱即用的工具,方便用户进行数据处理、分析、特征工程等工作,可快速进行多方数据统计、分析建模和应用工作。平台拥有的多种适应不同安全和通讯环境的加密安全手段和通信架构,为跨组织的数据协作提供安全、可靠、高效的平台支持。分布式隐私计算平台SophonP²C产品优势:支持多种隐私计算框架,平台易用易部署1.采用同态加密、差分隐私、秘密分享、不经意传输等隐私技术,覆盖联邦学习(FL)、多方安全计算(MPC)、匿踪查询(PIR)、隐私求交(PSI)等多种隐私计算功能。2.支持大数据规模的隐私计算场景,支持亿级数据进行联邦学习、多方安全计算和隐私求交。3.提供页面可视化安装部署,并支持实体部署、容器部署、...

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数据安全出境解决方案
近年来,随着数字经济的蓬勃发展,数据跨境活动日益频繁,数据处理者的数据出境需求快速增长。为规范数据出境活动,保护个人信息权益,维护国家安全和社会公共利益,促进数据跨境安全、自由流动,国家互联网信息办公室公布了《数据出境安全评估办法》,9月1日起施行。《数据安全出境评估办法》构建了我国数据出境安全评估的制度,然而企业在具体落地方面,还存在诸如数据分类分级;重要数据识别、存储、管理;数据安全监督;敏感数据防泄露等实际困难,国内迫切需要落实数据安全出境的企业。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务,构建明日数据世界。在数据安全与流通方面,星环科技具备一系列产品和解决方案。针对有数据跨境需求的企业,星环科技可以提供一套可落地的企业数据安全出境合规解决方案,为企业提供数据跨境一站式服务,助力企业高效、合规的开展数据流通业务。以某智能车企云端车联网全球化数据安全合规案例为例,针对客户面对的系统内存在大量个人隐私数据,但是没有资产地图;缺乏数据分类分级策略;缺乏个人隐私数据使用、流转的监测与防护;需要敏感资产风险评...

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数据底座解决方案实践应用
星环科技数据底座方案已在多个场景落地应用:广西某水电企业工业大数据生态云平台按照“统一规划、统一设计、统一建设”原则开展适应电力能源需求的“云-雾-端”多级、多云协同云计算架构设计。形成电力能源企业计算云、存储云、网络云、安全云等多云架构体系。打造包含智慧运营中心、设备状态诊断中心、安全应急中心、气象资源中心、智慧营销中心与智慧电厂的核心智慧化平台,实现数字化业务管控、智慧化企业经营和生态化商业服务的完整生态,实现企业的数字化转型。工业大数据生态云平台实施分为平台构建、数据资产治理实施与基础门户建设三个部分。其中IaaS层提供计算资源、存储资源、网络资源等基础设施服务;PaaS层由容器云、微服务治理、DevOps、敏捷开发平台、大数据平台、数据资产管理、统一应用门户等组成,为上层智慧企业应用提供基础能力平台的支撑,未来可进一步扩展人工智能平台、元宇宙、区块链、数字孪生等新技术应用平台;SaaS层应用提供数字化业务管理、智慧化企业运营管控、生态化商业服务等应用,并基于统一应用门户为用户提供交互服务。新能源集控中心是实时数仓在新能源方面的应用,跟水电比较像,比如区域监控中心一体化大数据应用...

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数据库国产化替代
数据库作为提供数据存储与处理能力的基础软件,是信息系统的基础、信息安全的基石,因此,数据库自主可控和国产化替代已经刻不容缓。兼容性是国产化替代关键,自研数据库更具潜力Oracle数据库发展较早,在国内市场内占领了一定先机,企业经过信息化的长期积累和革新,基于Oracle开发了大量的系统业务。为了能够适配新的国产数据库产品,必须对应用代码进行大量修改,各数据表的数据类型、函数、语法规则需要进行系统、全面的改造,这就要求新的国产数据库对原有数据库能够有很好的兼容性支持,降低迁移的代码改造成本。Oracle经过多年的发展,在SQL语言、性能、实例形态、容灾方案等方面有很多积累扩展。若要实现Oracle数据库的国产化替代,除了要能够提供在性能、容灾能力、安全能力等方面全方位提供对等的能力,首先要解决的就是如何兼容Oracle的大量SQL方言,尤其是Oracle的PL/SQL这一独特的广受欢迎的语法体系。中国信通院《数据库发展研究报告》中表示,“国内关系型数据库产品中多数是基于MySQL和PostgreSQL二次开发的”。因此,这些产品对MySQL、PostgreSQL兼容性较好,但没有体系化的...

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