公立医院数据治理
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。
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医院数据治理
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,需要得到合适的保护和管理。通过建立数据治理机制,医院可以对数据进行合法和安全的存储、传输和使用,保障患者隐私的安全性。构建医院数据治理的关键是建立科学合理的数据质量制度。医院数据质量的好坏直接关系到数据治理的效果。建立数据质量管理的指标体系,包括数据准确性、完整性、一致性等方面的指标。同时,还需要制定数据采集、存储、传输和使用的规范和流程,从根本上确保数据的质量。医院数据治理需要借助信息技术,包括数据

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医院数据治理
医院数据治理是一个复杂的过程,涉及多个方面,以下是其主要工作内容:数据整合与共享:实现医疗数据的整合和共享,满足数据相关方的信息诉求,支撑医院高质量发展。数据可用性与可信度提升:通过主数据管理消除的价值挖掘,提升服务支撑能力。医院数据治理的目标是将医院各业务系统产生的数据,通过多种数据采集的方式,汇聚到统一的平台,进行数据清洗、加工、装载,形成有价值、高质量的数据资产,以安全可靠的方式供需求方高效使用。隐私信息、确保数据安全。数据治理组织体系构建:建立数据治理组织体系,明确组织架构、规章制度、各层级职责,操作细则、监督评估机制等。数据治理安全体系:通过建立、落实安全管理制度,采用软件、硬件安全保障技术,在数据全生命周期中保障数据安全。数据治理工作推进:从治理基础层、数据加工层和价值体现层推进数据治理工作,包括数据标准定义与管理、元数据和主数据管理、数据采集、数据汇集、数据质量管理、数据资产管理,制定统一的分级分类管理制度,对数据划分安全等级,实行分级分类管理。重要数据和敏感字段保护:加强重要数据和敏感字段保护,确保数据安全和个人隐私。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

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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数据在可控范围内使用。数据发布和共享:发布、共享数据时应当评估可能带来的安全风险,并采取必要的安全防控措施。数据治理组织体系:构建数据治理的组织体系和安全体系,明确医院数据治理的组织架构、规章制度、各层级职责。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,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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医院数据治理
解锁医院数据治理:从“数据孤岛”到“智慧医疗”新航道数据分散:散落各处的“碎片”医院内部系统众多。HIS系统专注于医院运营管理,记录着患者的挂号、收费、住院等信息;EMR系统则聚焦于患者的诊疗过程“孤岛”。标准不统一:难以对接的“拼图”除了数据分散,数据标准不统一也是医院数据治理面临的一大难题。不同系统之间的数据格式、编码规则、术语定义等各不相同,宛如一张张难以对接的“拼图”。在区域医疗协同中同性,影响了医疗资源的优化配置。数据质量参差不齐:隐藏风险的“暗礁”数据质量是数据治理的生命线,但目前医院数据质量参差不齐,宛如隐藏在数据海洋中的“暗礁”,给医疗工作带来诸多风险。部分数据存在缺失值,如患者分析的准确性。医院数据治理的关键要素技术支撑:搭建高效数据平台搭建高效的数据平台是医院数据治理的技术基石。“湖仓一体化”分布式数据集群整合了数据仓库与数据湖的优势,能存储结构化、半结构化和非结构化的医疗人才是医院数据治理的核心。医疗行业的专业性决定了数据治理人才需要深入了解医疗业务流程,才能准确地对医疗数据进行分析和应用。通过内部培训、外部引进等方式,组建一支专业的数据团队。医院可以定期组织内部培训

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医共体的基础方案
绩效管理等的技术支撑,提升协同服务水平和政府监管水平。深化医保支付方式改革:加强“三医”联动,完善医保总额付费等多种付费方式,确保医共体良性运行。落实财政投入经费:根据医共体建设发展需要,依据公立医院和基层医疗卫生机构的补助政策,原渠道足额安排对医共体成员单位的补助资金。2.组织模式城市医疗集团:在设区的市级以上城市,由三级公立医院或业务能力较强的医院牵头,联合社区卫生服务机构、护理院、专业康复,鼓励公立医院向基层医疗卫生机构提供远程医疗、远程教学、远程培训等服务。3.运行机制完善分工协作机制:明确各医疗机构的责权利关系,形成分工协作机制,建立牵头医院与成员单位间双向转诊通道与平台,为患者提供机构等,形成资源共享、分工协作的管理模式。县域医疗共同体:重点探索以县级医院为龙头、乡镇卫生院为枢纽、村卫生室为基础的县乡一体化管理,实现人员调配、财务管理、设备管理、药品管理、业务管理“五统一”。专科连续型诊疗服务。强化牵头医院责任:牵头医院在医疗服务、质量管理、技术应用等领域发挥辐射带动作用,确保医联体成为“利益共同体”,调动各成员单位积极性。落实医疗机构功能定位:充分发挥医联体内慢病医疗机构

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医院数据中台
医院数据中台是指将医疗机构的各类核心数据进行整合、管理和应用的平台,通过数据的统一标准化和共享,为各个业务部门提供数据支持和决策分析,实现医疗资源的合理配置和精细化管理。功能数据治理:医院数据中台核心功能,数据分析可以为医院的决策提供依据,包括数据挖掘、机器学习和自然语言处理。易用、低门槛的操作体验:提供多种类型的智能化、自动化、批量化的操作,减少多重配置带来的额外工作量和数据治理成本。应用需要对医院现有的数据进行规范化、标准化管理,包括数据清洗、数据标准化和数据质量控制。数据集成:将医院各个系统的数据进行整合,形成统一的数据平台,涉及数据抽取、数据转换和数据加载。数据分析:作为数据中台的智慧医院:通过数据中台作为医院/医疗集团的数据底座,完成海量数据的采集、清洗、关联以及存储,构建全院的核心数据能力。智慧医保:支持医保数据的管理与应用。智慧疾控:支持疾控数据的管理与应用。区域卫健:支持区域卫生健康数据的管理与应用。精准医疗研究:对大量医疗数据进行分析和挖掘,为医疗科学研究提供基础数据和技术支持。个性化健康管理:结合个人的健康数据,通过机器学习和数据挖掘技术进行个性化健康管理。诊疗决策支持:通过数据统计和可视化等方法,提供全面、客观的医疗数据,帮助医疗从业者进行精准诊疗决策。
、医疗服务、机构运营建设区域指标大屏以《公立医院高质量发展评价指标体系》、《国家二三级公立医院绩效考核指标》等标准规范为指导,面向区域人群健康、医疗服务、机构运营等方面构建指标体系,并通过指标大屏进行数据健行政部门:数据资源匮乏、平台能力有限、规划不能落实、工作推动困难、争取不到资金、没有专业团队。综合医院:信息化系统架构老旧,不同时期建设的技术架构存在冲突;系统功能模块不完善,难以满足专科建设、高质量TranswarpDataStudio(简称TDS)建设,结合TDS数据采集、数据开发、数据治理、数据服务等能力,促进区域医疗数据资产的管理,搭建高可用、可扩展、高质量的“数据湖”,通过在“数据中台”中前置数据标准的形式打造“第二展示,为卫健管理部门提供决策支持。面向医疗机构精细化运营管理,建设医院运营管理创新应用试点IPDOSIPDOS系统以医院高质量发展为目标,以精细化运营管理为抓手,以智慧医院评级要求为标准,以数据中台技术为依托,全面整合HIS/EMR/HRP等生产系统数据,统一数据标准,构建医院全面绩效考核指标网络体系,为医院领导者提供全面的数据分析及预警服务,辅助进行科学决策。基于区域医疗数据底座开展数据分析在

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医院数据中台
医院数据中台是一种用于整合、管理和利用医院各类数据的平台,以下从其定义、架构、功能、应用场景和建设意义等方面进行详细介绍:定义医院数据中台是基于大数据、人工智能等技术,构建的一个面向医院业务的数据共享、交换和分析的基础平台。它将医院不同业务系统(如电子病历系统、影像系统、检验系统等)的数据进行采集、清洗、转换和集成,形成统一的、标准的数据资产,为医院的临床决策、医疗质量控制、运营管理、科研教学等提供数据支持和服务。架构数据采集层:负责从医院各个业务系统、设备以及外部数据源采集数据,包括结构化数据(如病历信息、检查检验结果)、半结构化数据(如文档报告)和非结构化数据(如影像数据)。数据存储与计算层:采用分布式存储和计算技术,对采集到的数据进行存储和处理,支持海量数据的高效存储和快速计算。数据处理与治理层:对数据进行清洗、转换、标准化等处理,去除噪声和错误数据,统一数据格式和编码规则。同时,进行数据质量管理、元数据管理、数据安全管理等,确保数据的准确性、完整性和安全性。数据服务层:通过数据接口、数据可视化工具等,为医院的各种应用系统和用户提供数据服务,如数据查询、数据分析、数据挖掘等

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医院数据中台
医院数据中台是指以数据为核心,将医院各个部门的数据合、管理和应用的一种综合性信息平台。可以帮助医院实现数据共享、数据可视化、数据智能分析等功能,支持医院内部各部门之间的协同工作,提高医疗质量、效率和管理水平。一、数据共享与整合:医院数据中台汇集医院各个部门中产生的海数据,包括患者健康信息、医疗图像、医疗设备数据等,通过数据整合和标准化,实现数据的共享和交互。通过医院数据中台,医院可以打破数据孤岛,实现患者信息的无缝对接,提高患者就诊体验和医疗服务效率。二、数据可视化和智能分析:医院数据中台可以将庞大的数据通过可视化技术将数据形成直观的图表、报表、仪表盘等形式展示给医院管理人员和临床医生,帮助他们更好地理解和分析数据。同时,医院数据中台还可以利用人工智能、大数据分析等技术对数据进行深度挖掘,提取有价值的信息和关联规律,帮助医院管理人员制定科学决策,提高医疗服务质量和效果。三、支持临床决策和疾病管理:医院数据中台可以将临床医生的实时诊疗数据、患者的电子病历、医学影像等信息整合起来,为临床医生提供全面、准确的患者健康信息。通过医院数据中台,临床医生能够更好地了解患者的病情,支持精准的诊疗
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星环科技图数据库StellarDB是国产高性能图数据库,采用分布式架构和原生图计算引擎,支持超大规模数据管理和高效的图计算。TranswarpStellarDB具有以下特点:原生图存储:StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构,优化查询性能,通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略,图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能:存储引擎和计算引擎结合,使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能,拥有卓越的数据读写能力,支持大规模并行处理,毫秒级的查询响应。高扩展性:完全的分布式架构,具有良好的可扩展性,支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力,支持数据多副本,提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式:计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher,拥有丰富的图操作语法。同时提供SQL支持,多模场景灵活切换。深度分析能力:支持10层及以上的图深度遍历和复杂分析。丰富的算法库:内置丰富的算法库,几十种图算法开箱即用,优化的分布式并行图算法,千万级子图计算效率达到行业先进水平。企业级功能:支持用户权限认证、集群状态监控、日...

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金融、医疗知识图谱平台
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