医疗医院数据中台建设方案

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、支持临床决策和决策，提高医疗安全和治疗效果。同时，医院数据中台还能对患者的病情和治疗效果进行跟踪和分析，帮助医院进行疾病管理和患者随访。四、强化科研和教学功能：医院数据中台还可以为医院的科研和教学提供强有力的支持

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、支持临床决策和决策，提高医疗安全和治疗效果。同时，医院数据中台还能对患者的病情和治疗效果进行跟踪和分析，帮助医院进行疾病管理和患者随访。四、强化科研和教学功能：医院数据中台还可以为医院的科研和教学提供强有力的支持

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实时监测和分析，及时发现医疗过程中的异常情况和潜在风险，如手术并发症、医院感染等，采取相应的干预措施，提高医疗质量控制水平。医院运营管理：为医院的运营管理提供数据支持，如床位使用率、门诊量、住院天数的教学和培训提供真实的病例数据。建设意义提升医疗服务质量：使医生能够更全面、准确地了解患者病情，做出更科学的诊断和治疗决策，从而提高医疗服务的质量和效果，改善患者就医体验。优化医院管理流程：帮助医院管理者及时掌握医院的运营状况，发现管理中的问题和瓶颈，从而优化管理流程，提高管理效率和决策的科学性。推动医疗科研创新：整合大量的临床数据，为医学科研提供了丰富的素材，有助于推动医疗科研的创新和发展，提升共享、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

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实时监测和分析，及时发现医疗过程中的异常情况和潜在风险，如手术并发症、医院感染等，采取相应的干预措施，提高医疗质量控制水平。医院运营管理：为医院的运营管理提供数据支持，如床位使用率、门诊量、住院天数的教学和培训提供真实的病例数据。建设意义提升医疗服务质量：使医生能够更全面、准确地了解患者病情，做出更科学的诊断和治疗决策，从而提高医疗服务的质量和效果，改善患者就医体验。优化医院管理流程：帮助医院管理者及时掌握医院的运营状况，发现管理中的问题和瓶颈，从而优化管理流程，提高管理效率和决策的科学性。推动医疗科研创新：整合大量的临床数据，为医学科研提供了丰富的素材，有助于推动医疗科研的创新和发展，提升共享、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

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、支持临床决策和决策，提高医疗安全和治疗效果。同时，医院数据中台还能对患者的病情和治疗效果进行跟踪和分析，帮助医院进行疾病管理和患者随访。四、强化科研和教学功能：医院数据中台还可以为医院的科研和教学提供强有力的支持

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、支持临床决策和决策，提高医疗安全和治疗效果。同时，医院数据中台还能对患者的病情和治疗效果进行跟踪和分析，帮助医院进行疾病管理和患者随访。四、强化科研和教学功能：医院数据中台还可以为医院的科研和教学提供强有力的支持

医院数据中心建设是现代医院信息化建设的重要组成部分，它承担着医院信息系统数据存储、处理和管理的任务，对于提升医院的信息化水平、优化医疗服务流程、提升医疗质量和效率具有重要意义。以下是医院数据中心建设的详细内容：一、建设目标高可用性：确保医院信息系统的高可用性，保障业务连续性。高性能：提供高性能的数据处理能力，满足医院业务的高效运行。高安全性：确保数据的安全性和完整性，防止数据泄露和篡改。支持决策：为医院的科研工作和决策分析提供数据支持，提升医院的管理水平。二、建设原则新旧系统平稳衔接：充分利用和保护原有设备，提高再利用率，做好旧系统与新建设系统的衔接设计，节约资源的同时保障平衡衔接。充分兼容、组织架构与团队建设明确职责：建立专门的数据中心管理团队，明确各部门的职责和分工，确保数据中心的高效运行。专业培训：定期对团队成员进行专业培训，提升其技术水平和管理能力。跨部门协作：加强与医院各业访问效率。网络连接：确保数据中心的网络连接稳定和安全，采用冗余设计，避免单点故障。六、数据管理平台数据采集：从医院各业务系统中采集数据，确保数据的完整性和准确性。数据清洗：对采集的数据进行清洗，去除重复

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。

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

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•...

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

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"}...

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。

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...

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":...

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：

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

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。...