医院大模型

医院大数据平台系统是一个综合性的信息化系统，它整合了医院内多个部门和业务流程的数据，通过先进的数据处理和分析技术，为医院的医疗服务、管理决策和医学研究等诸多方面提供有力支持。系统架构基础设施层服务器设备构建医院内部网络，同时采用虚拟专用网络等技术确保数据在不同院区或与外部机构交互时的安全。数据采集层内部系统集成：与医院信息系统（HIS）、实验室信息系统（LIS）、影像归档和通信系统（PACS）等内部系统进行深度集成。外部数据接入：还会接入外部数据，如医保系统数据，用于核对患者医保报销信息；药品数据库更新数据，以确保医院药品信息的时效性。数据存储层结构化数据存储：对于患者基本信息、医疗费用明细等方法，计算各种医疗指标。如计算某一疾病的发病率、治愈率、死亡率等，为医院的医疗质量评估提供数据支持。还可以分析医院的运营指标，如床位周转率、平均住院日等。数据挖掘与机器学习：利用数据挖掘技术，发现数据中检验结果，结合医学知识库和数据分析结果，为医生推荐最佳的诊断和治疗方案。医院管理决策支持：帮助医院管理者进行资源配置、绩效评估和质量控制等决策。通过分析医疗资源数据和患者流量数据，合理安排医护人员的排班

操作层提供SQL语法支持，可实现统一接口处理不同的业务和不同数据模型，避免HIS、EMR等核心业务系统在数据共享时“不堪重负”。方案架构星环科技基于多模型大数据平台统筹建设新一代医院湖仓一体数据中心，将数据平台架构亟需进行统一规划和治理。解决思路星环科技按照统一采集、统一存储、统一管控、统一应用的建设思路，基于云原生多模型数据库技术，构建全院级湖仓一体化大数据平台，打破传统Hadoop+MPP的混合建设的大数据平台已经获得了三十余家三甲医院的认可。其中，星环科技助力全国领先的大型综合三甲医院——复旦大学附属中山医院打造“湖仓集”一体的技术底座，为上层患者360、运营决策分析、院长驾驶舱、科研检索，推动中山医院服务性能全面提升。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务，已形成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。星环问题现状目前大多数医院数据平台建设缺乏统筹规划，导致数据中心比较分散，呈现碎片化架构，进而给医院数据分析利用带来了诸多问题，比如：数据中心需要重复从业务系统采集数据，给业务系统带来较大压力；数据重复

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。医院数据治理可以提高医院的工作效率和质量。通过对医院数据的整理分类，可以更快地找到和获取需要的数据信息，提高医生、护士等医务人员的工作效率。同时，医院对数据进行严格管理和分析，可以发现潜在的问题和风险，为医院决策提供科学依据，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

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

医院大数据平台是一个集成化的系统，它能够收集、存储、管理和分析医院内各个业务环节产生的海量数据。这些数据包括患者的基本信息、医疗记录、检查检验结果、医疗费用等。医院构建大数据平台的主要目的是提高收费项目，如药品费用、检查检验费用、治疗费用等，用于医院财务管理和医保报销等工作。平台架构数据采集层医院内部各个信息系统是数据的主要来源。通过接口技术和数据抽取工具，将这些系统中的数据采集到大数据平台、治疗方案等内容，这是患者医疗过程的核心记录。检查检验数据：如X光、CT、MRI等影像学检查结果，血液、尿液等实验室检验报告，这些数据对于疾病的诊断和治疗效果评估至关重要。医疗资源数据医院设备信息：包括设备的型号、购置时间、使用状态、维修记录等，用于医院设备管理和资源调配。医护人员信息：涉及医护人员的基本信息、专业资质、工作排班等，以确保医疗服务的合理安排。医疗费用数据收费明细：记录患者在医院的各项，为医院管理和医疗质量评估提供数据支持。数据挖掘技术可用于发现疾病与症状、检查结果之间的关联关系。数据应用层临床决策支持：为医生提供患者病情分析、治疗方案推荐等服务。医院管理决策：帮助医院管理人员进行

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，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，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

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。充分兼容能力，满足医院当前和未来发展的需要。保障数据安全稳定：具备防入侵、泄密、破坏的能力，持续保障数据的稳定运行和安全。满足多场景适用需要：满足医院不同角色、不同使用场景的需要，灵活切换，多角度展现数据。三、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

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

方面，数据中台通过预置的数据模型和分析工具，大大缩短了从原始数据到可用洞察的时间周期。临床医生不再需要花费大量时间手动收集和整理数据，而是可以直接获取经过处理的、可直接用于决策的信息支持。医院数据中台的医院数据中台：医疗信息化的智慧引擎在数字化浪潮席卷各行各业的今天，医疗健康领域也迎来了深刻变革。医院数据中台作为医疗信息化的核心基础设施，正在悄然改变着传统医疗服务的模式和效率。本文将为您揭开医院数据中台的神秘面纱，解析其如何成为现代医院智慧化转型的关键支撑。什么是医院数据中台医院数据中台是一种架构于医院各类信息系统与前端应用之间的数据服务层，它如同医院信息系统的"中枢神经系统"，负责统一收集、整合、治理和分析来自医院各业务系统的海量数据。与传统的医院信息系统不同，数据中台不是简单的数据仓库或报表系统，而是一个能够提供标准化数据服务的平台，使数据真正流动起来，为临床决策、科研分析和管理优化提供有力支持。在医疗场景中，数据中台需要处理来自电子病历系统、检验信息系统、影像归档系统、手术麻醉系统等数十种专业医疗系统的异构数据，将这些分散在各处的信息孤岛连接成统一的数据网络。医院数据中台的核心

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...

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、...

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...

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...

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。

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...