医院数据中台系统

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，满足不同用户对数据的需求。功能数据整合与共享：打破医院内部的数据孤岛，将分散在各个系统中的数据进行整合，实现数据的共享和流通，使不同部门和岗位的人员能够方便地获取所需数据。数据分析与挖掘：利用数据分析和共享、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，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

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。

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。

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。

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，满足不同用户对数据的需求。功能数据整合与共享：打破医院内部的数据孤岛，将分散在各个系统中的数据进行整合，实现数据的共享和流通，使不同部门和岗位的人员能够方便地获取所需数据。数据分析与挖掘：利用数据分析和共享、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，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

2.1关于社区版您可能想要知道的2.2怎么联系到我们？遇到问题怎么办2.3产品资源汇总

为了方便您接下来的安装使用，社区版团队为您准备了视频教程，可以搭配手册内容一起查看：https://transwarp-ce-1253207870.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/TDH-CE-2024-5/%E8%A7%86%E9%A2%91/%E5%BC%80%E5%8F%91%E7%89%88StellarDB%E5%AE%89%E8%A3%85%E8%A7%86%E9%A2%912024.5.mp4安装教程在安装启动StellarDB社区开发版容器之前，请务必执行dockerps确保环境当前无其他正在运行的开发版容器，如果有，请及时停止以防止后续端口冲突。请务必确保您的安装环境已经配置好了hostname以及/etc/hosts文件，否则hostname和IP地址将无法映射，最终导致安装失败。具体配置方式详见安装前系统配置改动安装流程步骤一将从官网下载下来的产品包上传至安装环境产品包名称：TDH-Stellardb-Standalone-Community-Transwarp-2024.5-X86_64-final.tar.gz步骤二执行下述命令进行解...

hbaseSQL的IndexDDL支持创建和删除表的全局索引，包括：创建全局索引：CREATEGLOBALINDEX删除全局索引：DROPGLOBALINDEX但是，目前Hyperbase不支持使用SQL生成索引，您可以从HyperbaseShell中执行rebuild指令来生成索引，具体请参考《Hyperbase使用手册》。（创建索引前插入的数据没有索引，但是创建索引之后的数据有索引。）下面将具体介绍创建和删除索引的语法。创建全局索引：CREATEGLOBALINDEX语法：为Hyperbase表建全局索引CREATEGLOBALINDEX<index_name>ON<tableName>(<column1><SEGMENTLENGTHlength1>|<<(length1)>①[,<column2><SEGMENTLENGTHlength2>|<(length2)>,...]②);①column1：指根据哪个列建全局索引，可以有多个列，但不可包含首列（因该列映射为RowKey）。②...

QuarkGateway是连接客户端与QuarkServer服务器的一个中间件，是客户请求QuarkServer服务的总入口，它严格按照用户预定义的配置文件，根据用户的不同需求来提供负载均衡、SQL规则路由、高可用（包括超时转发和宕机转发）、Web运维、Inceptor安全（LDAP,KERBEROS）等各项功能。QuarkGateway可以在多个QuarkServer间平衡业务流量，能够有效地为客户端屏蔽掉集群细节，能将不同的SQL类型路由到不同的QuarkServer，并且解决了QuarkServer超时或宕机后无法执行任务的问题，提高了产品的可用性。QuarkGateway的主要功能包括：负载均衡在这种情景下QuarkGateway可以将特定的业务分担给多个QuarkServer，从而实现多个InceptorServer平衡业务流量的功能，完成此项功能的前提是QuarkServer的TAG属性一致。SQL规则路由QuarkGateway基于特定规则，可将不同类型的SQL路由到不同的QuarkServer。高可用性包括超时转发和宕机转发等，QuarkGateway可将超时或者宕机的...

表10.Hyperbase在Zookeeper上的znode节点及作用说明节点分类作用/hyperbase1(zookeeper.znode.parent)Operation节点根节点，包含所有被Hyperbase创建或使用的节点/hyperbase1/hbaseid(zookeeper.znode.clusterId)Operation节点HBaseMaster用UUID标示一个集群。这个clusterId也保存在HDFS上：hdfs:/<namenode>:<port>/hyperbase1/hbase./hyperbase1/rs(zookeeper.znode.rs)Operation节点RegionServer在启动的时候，会创建一个子节点(例如：/hbase/rs/m1.host)，以标示RegionServer的在线状态。HbaseMaster监控这个节点，以获取所有OnlineRegionServer，用于Assignment/Balancing。/hyperbase1/master(zookeeper.znode.master)Operatio...

技术支持感谢你使用星环信息科技（上海）股份有限公司的产品和服务。如您在产品使用或服务中有任何技术问题，可以通过以下途径找到我们的技术人员给予解答。email：support@transwarp.io技术支持热线电话：4007-676-098官方网址：http://www.transwarp.cn/论坛支持：http://support.transwarp.cn/意见反馈如果你在系统安装，配置和使用中发现任何产品问题，可以通过以下方式反馈：email：support@transwarp.io感谢你的支持和反馈，我们一直在努力！

表9.Hyperbase在HDFS中的目录结构简介目录作用有无清理机制or如何清理/hyperbase1根目录/hyperbase1/.tmp临时目录，用于存储临时文件和写入过程中的临时数据。这些临时文件可能包括数据块的临时副本、临时索引文件或其他中间结果文件。写入过程中的临时数据：在hyperbase1中，数据的写入是通过WAL（Write-AheadLog）进行的，WAL用于记录数据变更操作。在写入过程中，hyperbase1会将数据写入到WAL中，同时也会将数据写入到对应的数据文件中。/hyperbase1/.tmp目录用于存储在写入过程中尚未完全写入数据文件的临时数据。这样做是为了确保数据写入的原子性和可靠性。hyperbase1会定期清理/hyperbase1/.tmp目录中的过期临时文件和数据，以避免该目录占用过多的磁盘空间。清理策略可以通过hyperbase1的配置进行调整和设置。/hyperbase1/archive归档目录，用于存储已归档的hyperbase1数据。表数据经过一段时间的存储后，可能会变得不再频繁访问或需要长期保存。为了节省存储空间和提高性能，hyper...

通过Manager管理平台，可一键部署Hyperbase。可以在第一次安装TranswarpDataHub集群时安装，也可以向安装好的集群另外安装Hyperbase服务。详细安装步骤及配置项，请参考《TDH安装手册》。安装Hyperbase可以分为以下步骤：软硬件环境检查：检查服务器配置、操作系统、浏览器是否满足要求。安装前配置：配置系统运行过程中所需的文件目录，确保系统运行正常。确认网络配置、Java环境、NTP服务器配置、安全配置、节点访问配置。安装Manager：安装Manager并实现集群管理。安装Hyperbase：您可以通过Manager管理平台安装Hyperbase，并在安装过程中选择所需的HDFS、YARN和Zookeeper等依赖服务以完成部署。产品包上传：在【应用市场】>【产品包】页面上传Hyperbase及相关服务的产品包。服务添加：通过【集群管理】>【添加服务】添加TranswarpHyperbase服务及TranswarpBasic组件（包括HDFS、YARN、Zookeeper、KunDB等）。配置安全：选择安全认证方式，可选简单认证或Kerbe...

JSON配置操作简介表数据VS表的扩展数据索引是Hyperbase的核心功能之一，我们在使用Hyperbase时，常常会为表建各类索引，包括全局索引、局部索引和LOB索引，利用索引中的数据提高查询效率。索引中的数据不属于表数据，但是从表数据而来，和表密不可分，所以我们将表数据和它所有索引中的数据合称为表的扩展数据，也就是说，我们做如下定义：表的扩展数据=表数据＋全局索引数据＋局部索引数据＋LOB索引数据表的元数据VS表的扩展元数据Hyperbase表的元数据包括表名、列族名、DATA_BLOCK_ENCODING、TTL、BLOCKSIZE等等。一张Hyperbase表的各个索引也有自己的元数据，和索引数据一样，索引的元数据和表的关系也十分紧密，所以我们将表的元数据和它所有索引的元数据合称为表的扩展元数据：表的扩展元数据=表的元数据＋全局索引元数据＋局部索引元数据＋LOB索引元数据我们有时也会将表的元数据称为基础元数据或者Base元数据。JSON配置的命令行指令为操作表的扩展数据和扩展元数据服务，Hyperbase提供了扩展的命令行指令：describeInJson、alterUseJ...

HyperbaseWeb管理页面主要用于Hyperbase服务的各种数据和信息的查看，下面我们将介绍管理页面的一些简单操作。HMaster管理页面打开HyperbaseActiveMaster管理页面的方法有两种：根据集群的ActiveMaster的IP地址打开:http://master_node_ip:60010。如下图：图25.ActiveMasterWeb页面通过TDH管理页面中Hyperbase服务的HMaster的ServiceLink打开，详细流程如下：TranswarpDataHubWEB管理页面也要根据集群的ActiveMaster的IP地址打开，地址一般是http://master_node_ip:8180。打开对应的Hyperbase服务的Roles页面。如下图：图26.Hyperbase角色页面左上角服务名后的圆点颜色表示集群中的Hyperbase服务的状态，比如当前是绿色的Green（HEALTHY），健康状态。另两种状态是Yellow（WARNING）和Red（DOWN）。通过每个HMaster对应的ServiceLink可以打开HMaster管理页面。如下...