医院大数据资产管理

医院大数据平台是一个集成化的系统，它能够收集、存储、管理和分析医院内各个业务环节产生的海量数据。这些数据包括患者的基本信息、医疗记录、检查检验结果、医疗费用等。医院构建大数据平台的主要目的是提高收费项目，如药品费用、检查检验费用、治疗费用等，用于医院财务管理和医保报销等工作。平台架构数据采集层医院内部各个信息系统是数据的主要来源。通过接口技术和数据抽取工具，将这些系统中的数据采集到大数据平台设备的型号、购置时间、使用状态、维修记录等，用于医院设备管理和资源调配。医护人员信息：涉及医护人员的基本信息、专业资质、工作排班等，以确保医疗服务的合理安排。医疗费用数据收费明细：记录患者在医院的各项，为医院管理和医疗质量评估提供数据支持。数据挖掘技术可用于发现疾病与症状、检查结果之间的关联关系。数据应用层临床决策支持：为医生提供患者病情分析、治疗方案推荐等服务。医院管理决策：帮助医院管理人员进行医疗质量、优化医疗服务流程、辅助医疗决策、加强医疗安全管理以及开展医学研究。数据来源与类型患者信息数据基本信息：包括患者的姓名、年龄、性别、联系方式、过敏史等，这些信息是患者医疗档案的基础部分，用于识别

医院大数据平台是一个集成化的系统，它能够收集、存储、管理和分析医院内各个业务环节产生的海量数据。这些数据包括患者的基本信息、医疗记录、检查检验结果、医疗费用等。医院构建大数据平台的主要目的是提高收费项目，如药品费用、检查检验费用、治疗费用等，用于医院财务管理和医保报销等工作。平台架构数据采集层医院内部各个信息系统是数据的主要来源。通过接口技术和数据抽取工具，将这些系统中的数据采集到大数据平台设备的型号、购置时间、使用状态、维修记录等，用于医院设备管理和资源调配。医护人员信息：涉及医护人员的基本信息、专业资质、工作排班等，以确保医疗服务的合理安排。医疗费用数据收费明细：记录患者在医院的各项，为医院管理和医疗质量评估提供数据支持。数据挖掘技术可用于发现疾病与症状、检查结果之间的关联关系。数据应用层临床决策支持：为医生提供患者病情分析、治疗方案推荐等服务。医院管理决策：帮助医院管理人员进行医疗质量、优化医疗服务流程、辅助医疗决策、加强医疗安全管理以及开展医学研究。数据来源与类型患者信息数据基本信息：包括患者的姓名、年龄、性别、联系方式、过敏史等，这些信息是患者医疗档案的基础部分，用于识别

医院大数据平台是一个集成化的系统，它能够收集、存储、管理和分析医院内各个业务环节产生的海量数据。这些数据包括患者的基本信息、医疗记录、检查检验结果、医疗费用等。医院构建大数据平台的主要目的是提高收费项目，如药品费用、检查检验费用、治疗费用等，用于医院财务管理和医保报销等工作。平台架构数据采集层医院内部各个信息系统是数据的主要来源。通过接口技术和数据抽取工具，将这些系统中的数据采集到大数据平台设备的型号、购置时间、使用状态、维修记录等，用于医院设备管理和资源调配。医护人员信息：涉及医护人员的基本信息、专业资质、工作排班等，以确保医疗服务的合理安排。医疗费用数据收费明细：记录患者在医院的各项，为医院管理和医疗质量评估提供数据支持。数据挖掘技术可用于发现疾病与症状、检查结果之间的关联关系。数据应用层临床决策支持：为医生提供患者病情分析、治疗方案推荐等服务。医院管理决策：帮助医院管理人员进行医疗质量、优化医疗服务流程、辅助医疗决策、加强医疗安全管理以及开展医学研究。数据来源与类型患者信息数据基本信息：包括患者的姓名、年龄、性别、联系方式、过敏史等，这些信息是患者医疗档案的基础部分，用于识别

医院大数据平台系统是一个综合性的信息化系统，它整合了医院内多个部门和业务流程的数据，通过先进的数据处理和分析技术，为医院的医疗服务、管理决策和医学研究等诸多方面提供有力支持。系统架构基础设施层服务器检验结果，结合医学知识库和数据分析结果，为医生推荐最佳的诊断和治疗方案。医院管理决策支持：帮助医院管理者进行资源配置、绩效评估和质量控制等决策。通过分析医疗资源数据和患者流量数据，合理安排医护人员的排班、设备的采购和科室的布局。医学研究应用：为医学研究人员提供丰富的数据资源。研究人员可以利用大数据平台系统中的病例数据进行疾病机制研究、药物疗效评估和临床流行病学研究等。系统功能特点数据安全与隐私保护用户设备构建医院内部网络，同时采用虚拟专用网络等技术确保数据在不同院区或与外部机构交互时的安全。数据采集层内部系统集成：与医院信息系统（HIS）、实验室信息系统（LIS）、影像归档和通信系统（PACS）等内部系统进行深度集成。外部数据接入：还会接入外部数据，如医保系统数据，用于核对患者医保报销信息；药品数据库更新数据，以确保医院药品信息的时效性。数据存储层结构化数据存储：对于患者基本信息、医疗费用明细等

医院大数据平台是一个集成化的系统，它能够收集、存储、管理和分析医院内各个业务环节产生的海量数据。这些数据包括患者的基本信息、医疗记录、检查检验结果、医疗费用等。医院构建大数据平台的主要目的是提高收费项目，如药品费用、检查检验费用、治疗费用等，用于医院财务管理和医保报销等工作。平台架构数据采集层医院内部各个信息系统是数据的主要来源。通过接口技术和数据抽取工具，将这些系统中的数据采集到大数据平台设备的型号、购置时间、使用状态、维修记录等，用于医院设备管理和资源调配。医护人员信息：涉及医护人员的基本信息、专业资质、工作排班等，以确保医疗服务的合理安排。医疗费用数据收费明细：记录患者在医院的各项，为医院管理和医疗质量评估提供数据支持。数据挖掘技术可用于发现疾病与症状、检查结果之间的关联关系。数据应用层临床决策支持：为医生提供患者病情分析、治疗方案推荐等服务。医院管理决策：帮助医院管理人员进行医疗质量、优化医疗服务流程、辅助医疗决策、加强医疗安全管理以及开展医学研究。数据来源与类型患者信息数据基本信息：包括患者的姓名、年龄、性别、联系方式、过敏史等，这些信息是患者医疗档案的基础部分，用于识别

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OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...

在Hippo中，比较耗时的操作如激活、加载向量索引实际上是一个分布式任务，用户可以通过任务相关接口查看、删除任务。查看任务curl-ushiva:shiva-XGET"localhost:8902/hippo/v1/_jobs?pretty"-H'Content-Type:application/json'-d'{"job_ids":["fc6feff4f303455a9347f9aab323dfc8"],"action_patterns":["hippo*"]}';返回结果：{"jobs":[{"job_id":"810935a1d91a46b7af2ec35013454fed","job_status":"SHIVA_JOB_SUCCESS","embedding_number":100,"task_results":[{"id":"54ab52493dfb4bab9fb7742d850c64c4","status":"TASK_SUCCESS","server":"172.29.40.26:27841","embedding_number":100,"execute_time":...

运维管理界面WebserverWebserver是Hippo提供运维监控的界面。默认访问地址为:4567"class="bare">http://<webserver_ip>:4567。或者在Manager管理界面我们可以通过下图所示的查看链接这里进行跳转。图15.登录HippoWebserverWebserver主要由下面几个部分构成。概况图16.概况该页面展示了Hippo集群的基本信息，包括：Masterstatus：当前的ActiveMaster，MasterGroup，MasterAddress，Master的健康状态TabletServerStatus：TabletServerAddress，健康状态，逻辑机架和数据中心信息，容量使用以及Tablet个数TabletNum：当前集群表的个数Version：Hippo版本信息库表图17.库表页面以库和表的概念集群存储的各类数据信息。库信息：库名库创建时间库内各类表的信息：点击某个库，可以看到库下所有表的信息，主要包括：••表的ID••表的名字••表的状态••表的Tablet数量••表的Engine类型••表的副本数•...

本节介绍Hippo表写入相关操作。Hippo会返回写入成功数据的下标以及总共写入成功的数据条数，如果出现行级错误（比如主键冲突），Hippo会返回具体的行级错误。插入本节介绍如何向Hippo中插入数据。curl-ushiva:shiva-XPUT'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_bulk?database_name={database_name}&pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"fields_data":[{"field_name":"book_id","field":[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74...

过滤条件表达式Hippo当前支持如下表达式，可用于标量或向量查询。表46.过滤条件表达式表达式描述and当前版本支持and，不支持or/not==等值<小于⇐小于等于>大于>=大于等于inin[1,2,3]notinnot_in[1,2,3]like'_'表示匹配任一字符，'%'表示匹配任意字符，'\'为转义符向量相似性检索本节描述如何进行向量相似度搜索。Hippo中的向量相似性搜索计算查询向量与表中向量的距离，返回最相似的结果集。通过指定标量过滤条件，用户可以进行向量与标量的混合搜索。curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_search?pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"output_fields":["book_id"],"search_params":{"anns_field":"book_intro","topk":2,"params":{"nprobe":10},"embedding_index":"ivf_flat_index"}...

OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...

Hippo在1.2版本提供了全文索引能力，兼容ElasticSearch6.7.2语法，在底层架构上复用了公司产品TranswarpScope的一部分特性，支持以Java/HTTPRestful的形式通过Hippo的HTTPServer接口进行全文索引的创建、查询、使用等各类需求，通过该能力的支持，可以更好的实现向量与全文的混合检索。通过将向量检索加全文检索的联合召回，可以降低漏检和误检的概率，能够实现比单独使用向量或全文更高的精度。同时，一套数据库系统可避免部署多套系统带来的架构复杂、开发运维成本高等问题。具体的使用方法除了访问端口需要将端口从8902调整为9200外，均可参考《TranswarpScope手册》4.TranswarpScopeAPI介绍。

ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...

查看Master节点通过以下命令，查看集群Master节点信息：curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/master?v'返回结果：epochtimestampactive.master.hostactive.master.portmaster.group169079683909:47:19172.29.203.18926841172.29.203.189:26841,172.29.203.189:26851,172.29.203.189:26861查看数据节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes?v'//查看所有节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes/{node}?v'//{node}表示待匹配的节点地址，支持以*通配，支持指定多个pattern，多个pattern以逗号分割返回结果：

本节测试主要描述了Hippo1.0在关键测试上的一些性能表现，该份测试同样也是Hippo的基准测试，后续版本发布也会在不同版本上进行该测试进行对比分析。术语表142.Hippo性能测试术语TermDescriptionnq一次搜索请求中搜索的向量个数topk一次请求中对于要检索的每个向量(依赖nq)，所能检索到最近距离的向量个数RT一次请求从发起到接受响应的时间]QPS请求在每秒内成功执行的次数dataset测试所用数据集，不同数据集表示不同的业务场景测试集群配置硬件配置表143.性能测试硬件配置硬件规范Nodes3CPUIntel®Xeon®Gold5218RCPU@2.10GHzMemory16*\16GBRDIMM,3200MT/sDISKNVMeSSD2T*4GPUNONE软件配置表144.性能测试软件配置软件版本Hippov1.2TranswarpManagerTDH9.3.0测试集表145.性能测试数据集数据集名称数据集介绍向量维度向量总数查询数量数据总量距离类型Sift-128-euclidean该数据集是基于Texmex的数据集整理，使用SIFT算法得到的图片特征向量。...