公立医院数据治理

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

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

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

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

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

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

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

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

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...

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...

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...

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...

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...

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。

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...

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、...

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...

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...