医疗数据要素有哪些类型

过程中的交易关系或买卖关系，也包括这些数据交易的场所或领域。数据要素交易的类型：数据要素交易可以分为开放、共享、交易三种流通形式。其中，数据交易是指提供方有偿提供数据，需求方支付获取费用，主要以货币作为数据要素交易是指在数据要素市场中，数据作为商品进行交易和购买的过程。以下是关于数据要素交易的几个关键点：数据要素市场的定义：数据要素市场包括数据交易行为以及数据交易场所两重含义。它涵盖了数据价值化交换媒介的数据单向流通形式。数据要素交易的流程：数据要素交易流程包括数据资源、数据要素、数据资产和数据产品的层级分解。数据产品是经过采集、加工和分析后，可直接用于交易的数据或数据服务，也是数据交易流程完善，但已有政策指出要培育数据要素市场，并提出“数据要素市场”要求“不断健全数据要素市场体系和制度规则”。数据要素交易的挑战：数据要素市场运行机制中存在问题，如数据基础设施及技术支撑不足，需要依赖云服务、隐私计算、人工智能等数字技术和数据中心等基础设施支撑，并需要清晰、透明、一致的监管政策保障数据要素市场秩序。数据要素交易的模式：目前数据要素流通交易的主要模式主要有企业间直接交易数据、数据交易平台撮合、提供API接口进行数据服务三种。

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过程中的交易关系或买卖关系，也包括这些数据交易的场所或领域。数据要素交易的类型：数据要素交易可以分为开放、共享、交易三种流通形式。其中，数据交易是指提供方有偿提供数据，需求方支付获取费用，主要以货币作为数据要素交易是指在数据要素市场中，数据作为商品进行交易和购买的过程。以下是关于数据要素交易的几个关键点：数据要素市场的定义：数据要素市场包括数据交易行为以及数据交易场所两重含义。它涵盖了数据价值化交换媒介的数据单向流通形式。数据要素交易的流程：数据要素交易流程包括数据资源、数据要素、数据资产和数据产品的层级分解。数据产品是经过采集、加工和分析后，可直接用于交易的数据或数据服务，也是数据交易流程完善，但已有政策指出要培育数据要素市场，并提出“数据要素市场”要求“不断健全数据要素市场体系和制度规则”。数据要素交易的挑战：数据要素市场运行机制中存在问题，如数据基础设施及技术支撑不足，需要依赖云服务、隐私计算、人工智能等数字技术和数据中心等基础设施支撑，并需要清晰、透明、一致的监管政策保障数据要素市场秩序。数据要素交易的模式：目前数据要素流通交易的主要模式主要有企业间直接交易数据、数据交易平台撮合、提供API接口进行数据服务三种。

医疗数据要素是指在医疗活动过程中产生的各种数据，这些数据能够为医疗决策、医疗质量提升、医学研究等诸多方面提供有价值的信息。范畴：患者基本信息：包括姓名、年龄、性别、联系方式、过敏史等。这些信息是构建、医保报销等方面有着重要作用。医疗数据要素的特点敏感性：医疗数据包含大量患者的个人隐私信息，如疾病史、基因信息等。一旦泄露，可能会对患者的个人生活、就业、保险等方面造成严重的负面影响。复杂性：医疗数据类型多样，既有结构化数据，也有非结构化数据。这些数据的整合和分析难度较大。专业性：医疗数据的解读需要专业的医学知识。时效性：患者的病情和身体状况是动态变化的，医疗数据必须及时更新和使用，才能发挥其应有的价值。例如，在急救过程中，实时的生命体征数据对于医护人员调整治疗方案至关重要。医疗数据要素的应用场景与案例临床决策支持系统：通过整合患者的病历、检查报告等数据，利用人工智能算法为医生提供诊断建议患者完整画像的基础，对于医疗服务的个性化提供和避免医疗风险具有重要意义。医疗记录数据：如病历、诊断结果、治疗方案、手术记录、检验检查报告。这些数据详细记录了患者的病情发展和治疗过程，是医生进行诊断和

医疗数据要素是指在医疗活动过程中产生的各种数据，这些数据能够为医疗决策、医疗质量提升、医学研究等诸多方面提供有价值的信息。范畴：患者基本信息：包括姓名、年龄、性别、联系方式、过敏史等。这些信息是构建、医保报销等方面有着重要作用。医疗数据要素的特点敏感性：医疗数据包含大量患者的个人隐私信息，如疾病史、基因信息等。一旦泄露，可能会对患者的个人生活、就业、保险等方面造成严重的负面影响。复杂性：医疗数据类型多样，既有结构化数据，也有非结构化数据。这些数据的整合和分析难度较大。专业性：医疗数据的解读需要专业的医学知识。时效性：患者的病情和身体状况是动态变化的，医疗数据必须及时更新和使用，才能发挥其应有的价值。例如，在急救过程中，实时的生命体征数据对于医护人员调整治疗方案至关重要。医疗数据要素的应用场景与案例临床决策支持系统：通过整合患者的病历、检查报告等数据，利用人工智能算法为医生提供诊断建议患者完整画像的基础，对于医疗服务的个性化提供和避免医疗风险具有重要意义。医疗记录数据：如病历、诊断结果、治疗方案、手术记录、检验检查报告。这些数据详细记录了患者的病情发展和治疗过程，是医生进行诊断和

医疗数据要素是指在医疗活动过程中产生的各种数据，这些数据能够为医疗决策、医疗质量提升、医学研究等诸多方面提供有价值的信息。范畴：患者基本信息：包括姓名、年龄、性别、联系方式、过敏史等。这些信息是构建、医保报销等方面有着重要作用。医疗数据要素的特点敏感性：医疗数据包含大量患者的个人隐私信息，如疾病史、基因信息等。一旦泄露，可能会对患者的个人生活、就业、保险等方面造成严重的负面影响。复杂性：医疗数据类型多样，既有结构化数据，也有非结构化数据。这些数据的整合和分析难度较大。专业性：医疗数据的解读需要专业的医学知识。时效性：患者的病情和身体状况是动态变化的，医疗数据必须及时更新和使用，才能发挥其应有的价值。例如，在急救过程中，实时的生命体征数据对于医护人员调整治疗方案至关重要。医疗数据要素的应用场景与案例临床决策支持系统：通过整合患者的病历、检查报告等数据，利用人工智能算法为医生提供诊断建议患者完整画像的基础，对于医疗服务的个性化提供和避免医疗风险具有重要意义。医疗记录数据：如病历、诊断结果、治疗方案、手术记录、检验检查报告。这些数据详细记录了患者的病情发展和治疗过程，是医生进行诊断和

医疗数据要素是指在医疗活动过程中产生的各种数据，这些数据能够为医疗决策、医疗质量提升、医学研究等诸多方面提供有价值的信息。范畴：患者基本信息：包括姓名、年龄、性别、联系方式、过敏史等。这些信息是构建、医保报销等方面有着重要作用。医疗数据要素的特点敏感性：医疗数据包含大量患者的个人隐私信息，如疾病史、基因信息等。一旦泄露，可能会对患者的个人生活、就业、保险等方面造成严重的负面影响。复杂性：医疗数据类型多样，既有结构化数据，也有非结构化数据。这些数据的整合和分析难度较大。专业性：医疗数据的解读需要专业的医学知识。时效性：患者的病情和身体状况是动态变化的，医疗数据必须及时更新和使用，才能发挥其应有的价值。例如，在急救过程中，实时的生命体征数据对于医护人员调整治疗方案至关重要。医疗数据要素的应用场景与案例临床决策支持系统：通过整合患者的病历、检查报告等数据，利用人工智能算法为医生提供诊断建议患者完整画像的基础，对于医疗服务的个性化提供和避免医疗风险具有重要意义。医疗记录数据：如病历、诊断结果、治疗方案、手术记录、检验检查报告。这些数据详细记录了患者的病情发展和治疗过程，是医生进行诊断和

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医疗数据要素是指在医疗活动过程中产生的各种数据，这些数据能够为医疗决策、医疗质量提升、医学研究等诸多方面提供有价值的信息。范畴：患者基本信息：包括姓名、年龄、性别、联系方式、过敏史等。这些信息是构建、医保报销等方面有着重要作用。医疗数据要素的特点敏感性：医疗数据包含大量患者的个人隐私信息，如疾病史、基因信息等。一旦泄露，可能会对患者的个人生活、就业、保险等方面造成严重的负面影响。复杂性：医疗数据类型多样，既有结构化数据，也有非结构化数据。这些数据的整合和分析难度较大。专业性：医疗数据的解读需要专业的医学知识。时效性：患者的病情和身体状况是动态变化的，医疗数据必须及时更新和使用，才能发挥其应有的价值。例如，在急救过程中，实时的生命体征数据对于医护人员调整治疗方案至关重要。医疗数据要素的应用场景与案例临床决策支持系统：通过整合患者的病历、检查报告等数据，利用人工智能算法为医生提供诊断建议患者完整画像的基础，对于医疗服务的个性化提供和避免医疗风险具有重要意义。医疗记录数据：如病历、诊断结果、治疗方案、手术记录、检验检查报告。这些数据详细记录了患者的病情发展和治疗过程，是医生进行诊断和

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。

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...

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

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":...

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。...

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...

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"}...

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：

ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...