医疗保险的大数据平台

解锁保险数仓新姿势：大数据平台如何“神助攻”保险行业数字化转型的浪潮在当今数字经济蓬勃发展的时代，保险行业正处于数字化转型的关键时期。随着大数据、云计算、人工智能等新兴技术的不断涌现和广泛应用背景下，大数据平台构建保险数仓成为保险行业数字化转型的关键举措。通过构建保险数仓，能够整合保险企业内外部的海量数据，打破数据孤岛，实现数据的集中管理和共享。为保险企业的业务决策、产品创新、客户服务等提供全面、准确、及时的数据支持，助力保险企业在数字化浪潮中实现高质量发展。大数据平台为保险数仓带来的变革强大的数据整合能力大数据平台能够整合多源数据，打破数据孤岛，为保险数仓提供全面的数据支持。在保险，传统的数据管理方式难以实现有效的整合。大数据平台通过其强大的数据集成工具和技术，能够从各种数据源中抽取数据，并对数据进行清洗、转换和加载（ETL），将其整合到保险数仓中。例如，通过使用ETL工具，可以大数据平台的分布式计算、实时处理等技术，极大地提升了保险数据处理和分析的效率。保险行业的数据量巨大，传统的数据处理方式在面对海量数据时往往力不从心。大数据平台采用分布式计算框架，将数据分散存储在多个

信息化和智能化的关键工具。2.目标市场分析医疗大数据平台的目标市场主要包括各级医疗机构、公共卫生机构、保险公司以及科研机构。这些机构需要处理大量的临床数据、人口健康数据、电子病历等，以实现精准医疗、疾病医疗大数据平台1.引言医疗大数据平台是现代医疗行业的重要组成部分，它通过整合、分析和利用海量的医疗数据，为医疗服务提供决策支持，提升诊疗效率和质量。随着技术的发展，医疗大数据平台已经成为推动医疗预防和健康管理。例如，山西省的医疗大数据基础平台已经成功应用于多家医院，提供高效的数据管理和分析服务。3.数据收集与处理流程数据收集涉及从各种来源获取信息，包括电子病历系统、医学影像系统、实验室报告等。数据处理则包括清洗、标准化和整合数据，建立统一的数据资源目录。例如，山西省的平台建立了临床、人口健康等主题的数据仓库，并实现了省级人口健康画像和医疗数据全景地图的构建。4.技术架构设计技术架构设计应考虑高性能、高可靠性和高可用性。这通常包括分布式存储系统、大数据处理框架以及实时数据分析工具。5.用户界面设计用户界面应简洁易用，并能直观地展示数据分析结果。这可能包括图表、仪表板和其他可视化工具。6.

医保数据归集系统医保数据归集系统是现代医疗保障体系中的重要组成部分，它的主要功能是收集、存储、管理和分析医疗保险相关的数据，为医保政策的制定、医疗费用的结算以及公共卫生管理提供数据支持。随着信息技术规范化管理。这不仅方便了医保经办机构对数据的查询和统计，也为跨部门、跨地区的数据共享奠定了基础。医保数据归集系统的建设离不开先进的信息技术。系统通常采用大数据、云计算、区块链等技术手段，确保数据的安全性、准确性和实时性。例如，大数据技术可以对海量的医保数据进行快速处理和分析，帮助医保部门发现异常交易或欺诈行为；云计算技术则提供了强大的存储和计算能力，支持系统的灵活扩展；区块链技术的引入则进一步增强医疗机构、医保经办机构和政府部门，信息孤岛现象严重，导致数据利用率低，管理效率不高。而通过医保数据归集系统，可以将参保人员信息、医疗费用记录、药品和诊疗项目等数据统一归集到中央数据库，实现数据的标准化和，提高了服务效率。其次，在医保基金监管方面，系统可以通过数据分析发现异常就医行为，比如重复开药、虚假住院等，从而减少医保基金的浪费。此外，系统还能为公共卫生政策的制定提供数据支持。例如，通过对疾病发生率和医疗资源使用情况的分析，政府部门可以更科学地规划医疗资源的分配，提高整体医疗服务水平。

、智能化。医疗保险领域：大模型可以助力医疗保险数据处理自动化和信息咨询，落地场景向智能核保核赔延伸。医学教育领域：大模型可以模拟不同类型的病人与医生进行对话，带来提高学生知识、技能和能力的新机会。随着人工智能技术的不断发展，医疗大模型将会在更多领域得到应用，为医疗行业的发展带来更多可能性。医疗大模型的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：生命科学领域：大模型可以用于进行蛋白质语言理解和生成任务，以及赋能DNA/RNA等生命组学计算，从而辅助生物医学研究开发工作。药械研发领域：大模型可以服务于药品和器械从研发到上市的各个环节，包括药物发现、临床前研究、临床试验、注册申请、上市后再评价等。医疗问答和智能问诊领域：大模型可以通过对话方式回答用户的医疗健康问题，提高问诊准确性和智能化水平。辅助诊疗和临床决策领域：大模型可以预测疾病风险、生成诊断和治疗建议，为临床决策提供支持。个人健康管理领域：大模型可以帮助个人在非医院场景中解决健康问题，推动个人健康管理迈向主动化、个性化

医疗大数据平台是专门针对医疗健康行业设计的，旨在通过数据的采集、存储、处理、分析和可视化等功能，为医疗机构提供智能化的解决方案。多源异构数据集成：医疗大数据平台能够集成多种来源和类型的数据，包括多种综合可视分析。数据安全与保护：医疗大数据平台注重数据安全，通过存储双活技术、备份容灾技术等为医院系统的高可用性提供了技术保障。智慧应用创新：平台汇聚各类医疗健康数据，形成完整的大数据体系，实现基于大数据和AI的智慧应用创新，赋能惠民、惠医、惠政和惠业。算法服务与模型：基于大数据和人工智能技术，构建医疗领域图像识别和文本后结构化能力，并对结构化数据深度学习、知识挖掘和建模，沉淀多种医疗AI应用模型并市场化。：支持XML和JSON等格式的数据写入服务，以满足医疗场景下的数据交换需求。数据可视化：智慧医院数据可视化平台能够对医院的运营情况、门诊、住院、手术、药品、医务、医疗设备、卫生耗材以及医疗质量数据进行常用数据源。数据治理与资产管理：平台提供专业的数据治理功能，包括数据安全、质量、主/元数据、标签以及生命周期管理等方面，并支持配置化的业务定制能力和可视化管理。数据工作流：提供算子化、向导式的数据

数据应用，通过内外部医疗数据的积累，实现患者数据全面分析和可视化的效果，促进医院各类业务尽快实现有效的数据利用和业务提升。基于星环科技TDH、ArgoDB、KunDB建设面向临床数据中心底层大数据平台程度下（各业务系统未能打通，尚未能全面覆盖医院业务，部分系统需要重建或改造），通过大数据平台能够起到整合数据的作用，同时设计先进规范的数据架构，整合部分较成熟系统（HIS等）的数据，发挥医疗数据整合和针对建设临床数据中心底层大数据平台面临的挑战以及建设目标，星环科技在医院传统信息化系统基础上，对数据进行存储、分布计算、处理，并构建大数据平台；在此基础上围绕“临床数据中心服务”，构建围绕医院临床数据中心（CDR）底层的大数据平台主要采用了星环科技大数据基础平台产品TranswarpDataHub（TDH)、星环科技分布式闪存数据库ArgoDB、星环科技分布式在线交易数据库KunDB等核心产品。其中自主研发的分布式在线交易型数据库，提供完整的关系型数据库的能力，并且具备可扩展、高并发、高可用、数据灾备等特性。高并发、大数据量的交易型业务场景是KunDB的专长，使用KunDB医疗信息查询应用支持在

医学科研的发展。数据集中化管理：医疗大数据平台能够将分散在不同机构和系统中的医疗数据进行集中管理。传统的医疗数据存储方式分散且缺乏规范，导致数据难以共享和利用，同时也增加了数据管理的复杂性。而医疗大数据平台的建立可以实现数据集中存储和管理，使得医疗数据更加易于访问和利用，提高了数据的可靠性和准确性。数据共享与流通：医疗大数据平台的建立能够促进医疗数据的共享交流。医疗数据具有重要的研究和临床应用价值，通过医疗大数据平台，不同机构和个人可以跨越地域和科室的限制，进行数据的共享和交流。这样一方面能够提高医疗机构之间的协作能力，另方面也能促进医学研究的进展，加速新技术研发和推广。数据分析与挖掘：医疗大数据平台能够对海量的医疗数据进行有效的分析和挖掘。通过运用大数据分析技术，医疗大数据平台能够挖掘出医疗数据中隐藏的规律和模式，提取有用信息，并为医疗决策和临床实践提供科学依据。同时，医疗大数据平台还可以应用机器学习和人工智能等技术，实现对医疗数据的自动化处理和预测分析，提高医疗服务的效率和质量。智能化医疗服务：医疗大数据平台的建立可以推动医疗服务的智能化。通过对患者的基本信息、病历数据、医疗影像等

隐私计算平台在医疗大数据和政务大数据平台的应用如下：医疗大数据平台促进医疗机构间数据共享：不同医院之间可通过隐私计算平台共享患者数据，如病历、检查检验结果等，以提供更全面准确的诊断和治疗方案。各医院数据不出院的数据共享机制，利用隐私计算模型快速实现标准化数据筛选、病例样本入组及不涉及原始数据的计算结果采集，同时通过区块链技术对计算过程进行自动存证与监管。助力医疗健康大数据中心建设：医疗健康大数据医疗数据合作方案，实现在数据隐私保护下医学数据安全统计分析和医学模拟仿真和预判，从而进行跨机构的医学影像识别、临床医学研究、疾病筛查、AI辅助诊疗等医疗领域应用，提升医疗领域的数智化水平。政务大数据的数据在本地存储和处理，仅共享必要的分析结果，既保护了患者隐私，又实现了医疗数据的有效整合利用，提高了诊断效率和治疗效果。支持多中心临床科研：在多中心临床科研平台建设中，引入隐私计算技术，构建原始临床中心通过搭建隐私计算平台，融合新兴的数据安全技术，在保证患者个人隐私不外泄、增强卫生健康数据安全性与监管效能的同时，完成数据的开放共享利用，促进地区医疗水平提升。推动医学数据价值发挥：基于隐私计算开展

医疗健康大数据平台：解锁医疗新未来医疗健康大数据平台的“超能力”在医疗健康领域，大数据平台正发挥着越来越重要的作用，它就像一位拥有“超能力”的超级英雄，为医疗行业带来了前所未有的变革。（一）数据汇聚与整合医疗健康大数据平台具备强大的数据汇聚能力，它能够收集来自各种不同渠道的医疗数据。这些数据来源广泛，涵盖了医院信息系统（HIS）、电子病历系统（EMR）、医学影像存档与通信系统（PACS）、实验室信息管理系统（LIS）等医疗机构内部系统，还包括可穿戴设备、健康管理APP等外部设备和应用产生的数据。（二）精准医疗辅助精准医疗是医疗领域发展的重要方向，而医疗健康大数据平台在其中发挥着关键的辅助作用。平台通过对患者的大量数据进行深入分析，能够为医生提供精准的诊疗建议，助力实现个性化医疗。（三）疾病预测与预防基于大数据的分析，医疗健康大数据平台能够对疾病的发生和发展趋势进行预测，提前采取预防措施资源优化配置医疗健康大数据平台能够帮助医疗机构合理安排资源，提高医疗服务的效率和质量。通过对医疗数据的分析，平台可以了解患者的就医需求、疾病分布情况、医疗资源的使用情况等信息，为医疗机构的资源配置决策

近年来，企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段，涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全，支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产，目前机构面临着较大的挑战，需要加强数据安全管理，为此，机构决定与星环科技合作，利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力，共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求，星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS，可以为用户提供独立的数据与计算环境，减少数据对外暴露的风险。在数据平台层，星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术，支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层，星环科技借助两款新产品：数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier：包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall，提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...

随着行业和技术领域的变化日新月异，从数据仓库、动态数仓，到数据湖，从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库，概念的引入虽然简单，但如何做到更有效，更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构，它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力，从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一，帮助企业构建存储中心，提升数据的汇聚和整合能力；第二，构建数据分析探索中心，专注于智能分析能力和实时计算能力的提升，推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力；第三，构建业务赋能中心，提供统一的访问能力实现跨平台联邦，统一的访问层控制，确保数据安全可用，同时搭建统一的服务能力，面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...

作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。其中，三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心；六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力；两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上，满足企业私有化或者混合云多云的部署形态，同时灵活组件式的可插拔式部署形态，能够帮助企业更迅速的起步，按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外，星环科技还提供咨询实施服务，可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中，包括为企业构建中台的架构规划、应用规划，以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库，以及数据治理服务，也包括了数据的分析、业务分析、...

时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础，整合了空间信息和时间信息，能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统，通过分布式存储和分布式计算等技术，可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同，分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上，并将计算任务分配给多个计算节点来完成，从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现，使得处理大规模时空数据成为了可能，也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理，集计算与存储为一体的分布式数据库产品，支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算，具有完备的数据查询、分析和挖掘能力，可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景，广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。

在国产数据库产品方面，星环科技坚持自主研发与技术创新，打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB，以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性，同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力，适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性，同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力，一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践，ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库，能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务，帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。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。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...

为解决AI落地难的问题，星环科技从用户需求端出发，研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps，助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台，聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释，赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务，协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型，提升模型使用效率，降低模型集成管理成本，控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点，围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期，分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能，为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期，为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言，MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型，并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务；对用户而言，能感受到操作上的快捷，AI应用与...

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，具备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，多年来深耕电力领域，覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节，为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中，基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据，高负荷738万千瓦，年用电量329亿度，占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个，整个数据量到现在已经接近8个T了，台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上，应用系统实现了用电查询，电力地图等基础功能及用户用电行为分析，节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析，和海量用电负荷实际数据存储、索引，实现了用电查询的基础应用，包括230万用户，26000个台区，4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询，并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询，服务响应时间在三秒以内。此前，星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...

双碳目标下，全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和，我国明确提出“双碳”目标，充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命，提出“实现双碳目标，能源是主战场，电力是主力军，电网是排头兵”的战略部署，率先行动，发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出，全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和，实现“电力看双碳”，“双碳看经济”，为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题：以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题；强化数据应用，发挥好决策支撑作用，深挖电力大数据价值，开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召，星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业，有着高度的责任感和使命感，为响应“全国碳排放监测服务平...

图数据库的应用场景非常广泛，可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景：金融：在金融领域，图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构，支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交网络：图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据，支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流：在物流领域，图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作，加速发货、配送时间并提高效率。制造业：图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图，进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业：在能源领域，图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱，并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商：图数据库可以应用于电商业务中，存储和处理复杂的商品与用户之间的关系，支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用，并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。星环分布式图数据库StellarDB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...

星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商，在图计算领域深耕多年，有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库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克服了海量关联图数据存储的难题，通过集群化存储和丰富算法，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询，目前已经用于金融、政府、交通等众多行业，用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可：入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商；通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评；入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具：中国数据库管理系统供应商甄选》报告等，彰显了其产品技术领先性。如今，5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长，为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为，乘势而上...