医疗数据治理建设方案

针对医疗数据治理方案，以下是一些关键点和建议，它们综合了国家标准、行业实践和专业指南：数据合规体系建设：医院需要增强数据安全意识，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，以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：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，包括数据收集、存储、传输、处理、使用、交换、销毁等环节，并加强数据收集合法性管理。数据分类分级管理：在数据分类分级的基础上，明确不同安全级别数据的加密传输要求，并加强传输过程中的接口安全控制。数据存储安全：选择合适的数据存储架构和介质，并采取备份、加密等措施加强数据的存储安全。数据使用权限管理：严格规定不同人员的权限，加强数据使用过程中的申请及批准流程管理，确保数据在可控范围内使用。数据发布和共享

医疗数据治理是确保医疗数据的质量、安全和合规性的重要环节。以下是一个综合的医疗数据治理方案，结合了多个来源的最佳实践和工具。1.数据治理框架顶层设计和规划目标：建立统一的数据治理框架，确保数据的标准化、质量和安全。方法：通过分析医院信息化发展中的数据治理难点，建立统一明确的标准化数据架构，制定统一的指标体系，推行精细化的数据质量管理规范。数据分类分级动态分类分级：医疗行业的数据资产在采集、交换医疗数据采取适宜的安全措施，包括身份鉴别、访问控制、细粒度权限管理、个人信息去标识化、数据加密、介质管控、审批授权、审计追溯等技术手段。数据全生命周期保护数据采集：采用无侵入式增量采集技术，确保数据采集过程不影响生产系统的稳定运行，并保证数据的一致性。数据存储：使用湖仓一体解决方案，支持结构化和非结构化数据的存储，实现冷、热数据的分层存储管理，降低存储成本。数据传输：确保数据在传输过程中的加密和的信息抽取，协助医务人员快速了解病情做出精准诊断。科研大数据数据提取与加工：从临床数据中心进行有针对性的数据提取与加工，形成专项数据库，支持跨院区医疗数据的筛选、分析和总结，形成有利于临床科研和教学的

共享平台，制定数据共享标准和协议，促进医疗数据的共享和应用。加强人才和技术建设：培养数据治理专业人才，引进先进的数据治理技术和工具。健康医疗数据治理是一个多维度、跨领域的复杂过程，它要求医疗机构、政府部门和相关企业共同参与，确保数据的安全、合规，并充分发挥数据在医疗健康领域的价值。重要性提升医疗服务质量：整合和分析医疗数据，为，提高医疗资源的利用效率。推动医学研究：共享和分析医疗数据，促进医学研究和创新，开发新的治疗方法和药物。实施策略建立健全的数据治理体系：明确数据治理的目标、责任和流程，制定数据治理政策和标准。加强数据医生提供更全面的患者信息，辅助诊断和治疗，提升医疗服务的精准性和有效性。保障患者安全：建立数据安全和隐私保护体系，防止数据泄露和滥用，保障患者隐私安全。降低医疗成本：通过优化数据管理，减少重复检查和浪费安全和隐私保护：建立数据安全防护体系，采取数据加密、脱敏等措施，确保数据安全和隐私。提升数据质量和标准化：制定数据标准和规范，建立数据质量管理体系，确保数据准确、完整、一致。加强数据互操作性：建立数据

医疗数据中台搭建及治理服务在数字化医疗快速发展的今天，医院、诊所、研究机构等医疗组织每天产生海量的患者信息、检查结果、治疗方案等数据。如何有效整合、管理和利用这些分散的数据资源，成为提高医疗服务质量与效率的关键。医疗数据中台作为一种新型的数据管理架构，正在为医疗行业的数据治理提供系统性解决方案。医疗数据中台的核心理念医疗数据中台是指在医疗机构内部建立的一个统一的数据集成与管理平台，它打破了传统数据服务模块。数据治理是中台建设中最具挑战性的环节。医疗数据具有高度敏感性，必须建立严格的数据质量控制体系和隐私保护机制。这包括制定数据标准规范、实施数据清洗规则、建立数据血缘追踪系统等。特别是要符合医疗研究和医院管理的需求，开发新的数据分析模型和应用场景。在临床决策支持方面，治理良好的医疗数据中台能够为医生提供患者全病程视图，辅助诊断和治疗方案制定。在科研领域，脱敏后的高质量医疗数据可以加速医学研究和数据合规要求，确保患者隐私不被泄露。数据治理服务的持续价值医疗数据中台建成后，持续的数据治理服务至关重要。专业的数据治理团队需要定期评估数据质量，监控数据使用情况，优化数据服务流程。他们还会根据临床

医疗数据归集方案在数字化时代，医疗数据的归集成为提升医疗服务质量、促进医学研究的重要基础。医疗数据归集方案是指通过系统化的方法，将分散在不同医疗机构、部门和系统中的医疗信息进行整合、标准化和集中管理的过程。这一方案的实施，不仅能够优化医疗资源的配置，还能为患者提供更加精准和个性化的医疗服务。医疗数据的来源多种多样，包括电子病历、检验报告、影像资料、用药记录等。这些数据通常存储在不同的系统中，格式制定提供科学依据。在实际操作中，医疗数据归集方案的实施需要多方协作。医疗机构、技术供应商、政府部门和患者都应参与其中。医疗机构需要提供数据并确保其质量，技术供应商负责开发和维护数据归集平台，政府部门和标准也不尽相同。因此，医疗数据归集的首要任务是解决数据的异构性问题。通过制定统一的数据标准和接口规范，可以实现不同系统之间的数据互通。例如，采用国际通用的医疗信息交换标准，能够有效减少数据转换的复杂性，提高数据的互操作性。数据归集的另一个关键环节是数据的安全与隐私保护。医疗数据涉及患者的敏感信息，因此在归集过程中必须严格遵守相关法律法规。采用加密技术、访问控制和匿名化处理等手段，可以有效防止数据

管理制度、数据质量考核制度、数据安全管理制度等，确保数据治理工作有章可循。应用与意义临床决策支持：通过对高质量医疗数据的分析，为医生提供诊断建议、治疗方案推荐等决策支持，提高医疗质量和效率，如基于大数据分析为肿瘤患者提供个性化的治疗方案。医疗质量管理：利用治理后的数据对医疗服务质量进行评估和监控，及时发现医疗过程中的潜在风险和问题，如通过分析患者住院期间的数据，评估医院的感染控制质量。医疗科研：为医疗数据治理是对医疗领域中产生的海量、多源、异构数据进行全面管理和优化的过程，以下是详细介绍：治理目标提升数据质量：确保医疗数据的准确性、完整性、一致性和时效性，为医疗决策提供可靠依据，如避免患者，提高医疗资源的利用效率，方便患者就医。治理内容数据标准管理：制定统一的医疗数据标准，如病历书写规范、疾病编码标准、检验检查结果规范等，确保数据的一致性和可比性。数据质量管理：建立数据质量评估指标体系管理患者、医务人员、医疗机构等主数据，确保主数据的准确性和唯一性，如建立统一的患者主索引，避免患者重复建档。治理技术与工具数据集成技术：采用ETL工具和数据接口等技术，将不同医疗信息系统中的数据抽取

医院经营管理指标分析的功能。推进加速医院信息化建设，通过医疗数据治理，建立主数据体系，构建医院数据资产体系，为医院的信息系统改造和建设准备好数据标准和规范，促进医疗业务系统的加速优化和建设。建设医院创新中心（CDR）。CDR的建设可以实现对临床数据的集中和重用，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。东华医为科技解决方案群、区域医疗解决方案群、互联网医疗解决方案群、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的历史变化，保证数据长期可用；如何管理多系统之间的元数据；如何给其他业务系统提供良好的查询服务。针对以上种种挑战，临床数据中心提出以下建设目标：医疗数据整合、患者管理提升，在医院目前的信息化建设数据应用，通过内外部医疗数据的积累，实现患者数据全面分析和可视化的效果，促进医院各类业务尽快实现有效的数据利用和业务提升。基于星环科技TDH、ArgoDB、KunDB建设面向临床数据中心底层大数据平台

数据治理建设方案在数字化浪潮席卷全球的今天，数据已成为组织核心的战略资产之一。如何有效管理和利用这些数据，确保其质量、安全与合规，成为各类机构面临的重要课题。数据治理建设方案正是为解决这一问题而提共同构成了数据治理的基础架构，为组织的数据资产管理提供指导。建设数据治理的必要性随着数据量的爆炸式增长和数据类型的日益复杂，传统的数据管理方式已难以满足现代组织的需求。数据孤岛现象普遍存在，不同部门间的数据难以共享和整合；数据质量问题导致分析结果失真，影响决策准确性；日益严格的数据保护法规要求组织对数据实施更严格的控制。建设完善的数据治理体系能够系统性地解决这些问题。通过明确数据责任主体、建立统一的数据标准、实施全生命周期的数据质量管理，组织可以打破数据壁垒，提高数据一致性，为数据分析、人工智能等应用奠定坚实基础。数据治理建设的关键步骤构建有效的数据治理体系需要循序渐进地实施以下几个关键步骤治理目标的手段而非目的本身。第五，建立持续改进机制。通过定期的审计评估、绩效监测和反馈优化，确保数据治理体系能够适应业务发展和外部环境的变化，持续发挥价值。数据治理建设是一项长期工程，需要组织高层的

数据治理建设方案涉及确立目标、组织架构、质量管理、安全合规、架构优化、文化建设、生命周期管理和技术工具整合，以确保数据的可用性、一致性、安全性和合规性。以下是构建数据治理方案的关键步骤和策略：确立治理目标：明确数据治理目标是整个战略的核心，有助于指导决策、衡量成效和促进共识。识别关键业务需求，制定SMART（具体、可测量、可达成、相关性强、时限明确）目标，并设定优先级。建立数据治理组织架构：成立由高层领导挂帅的数据治理委员会，负责数据治理战略的决策、监督与评估。设立专门的数据管理团队，负责日常的数据质量监控、数据标准维护等工作。实施数据质量管理流程：确保数据源的可靠性和合规性，采用自动化数据处理的合法性。数据架构优化：构建合理的数据架构，以支持数据的集成、存储和分析。数据文化建设：培养企业内部对数据的认识和重视，通过教育和培训提高员工的数据素养。数据生命周期管理：实施数据生命周期管理，对数据进行分类、分级，明确数据保留期限，及时清理过期数据，确保数据处理活动符合法规要求。数据合规性检查：建立全流程数据安全管理制度，定期开展合规性检查、风险评估和审计。技术选型与工具整合：明确数据治理

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...

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...

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、...

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。

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...

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...

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...

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...

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...

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...