医疗数据治理与实现

数据治理
星环科技提供体系完善的整体数据治理解决方案,涵盖数据治理战略、组织制度机制、数据管理活动和技术工具落地四个方面,同时,还为企业提供数据管理成熟度评估(DCMM)指导,在数据战略,数据治理数据标准、数据架构、数据安全,数据质量,数据应用,数据生存周期 八大项数据管理能力方面结合企业实际需求,帮助客户制定和实施精准有效的解决方案。

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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加工:从临床数据中心进行有针对性的数据提取加工,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数据信息。运营大数据资源管理:通过医院运营数据中心,实现资源的统筹管理和配置优化,提高医疗服务质量和服务效率。对潜在发生的流行病、传染病等医疗事件进行分析和预测,提前进行资源调配。数据呈现:通过大数据多维分析、实时大屏展示,为医院提供直观的、全方位的数据呈现,全面提升医院管理决策能力。5.合规监管合规标准法律法规:遵循法律法规,确保数据治理的合规性。数据安全监管平台统一监管:建立统一的数据
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医疗数据治理
基本信息错误导致的诊断失误。保障数据安全隐私:通过严格的访问控制、加密等技术手段,保护患者隐私信息不被泄露,符合相关法律法规要求。促进数据共享协同:打破医疗数据孤岛,实现不同医疗机构之间的数据共享管理患者、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的安全,如采用数字证书进行用户身份认证。元数据管理工具:使用专业的元数据管理工具,对医疗数据进行管理和维护。治理流程保障措施治理流程:包括数据规划、数据采集、数据处理、数据存储、数据使用和数据销毁管理制度、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
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。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
医保数据归集治理医保数据归集治理医疗保障体系中的重要环节,它关系到医保基金的合理使用、医疗服务的精准监管以及参保人的切身利益。随着信息技术的快速发展,医保数据的规模复杂性日益增加,如何有效归集并科学治理这些数据,成为当前医保管理中的一项关键任务。医保数据归集是指将分散在不同医疗机构、医保经办机构以及其他相关部门的医保信息进行系统化收集整合的过程。这些数据包括参保人的基本信息、就医记录和政策多方面的协同推进。只有做好数据归集治理,才能充分发挥医保数据的价值,实现医保服务的精准化、智能化和人性化。数据难以直接汇总。因此,建立统一的数据标准和接口规范是医保数据归集的首要任务。通过制定全国或区域性的医保数据交换标准,可以实现不同系统之间的无缝对接,提高数据归集的效率和准确性。医保数据治理则是在数据的诊断编码等。在数据整合环节,则需要将不同来源的数据关联起来,形成完整的参保人画像,例如将某人的门诊记录、住院记录和购药记录关联分析,以便更完整地评估其医疗需求。医保数据治理还包括对数据质量的持续
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:医院从数据的全生命周期角度开展数据安全管理工作,包括用户管理、登录认证、访问授权、传输加密、数据脱敏、分级分类、行为审计等。数据应用服务:通过对医院数据的集中、整合,实现对海量数据的价值挖掘,提升服务支撑能力。数据安全技术:利用去隐私、脱敏、水印等技术,并结合多因子验证、密码复杂度校验等身份鉴别、访问控制、安全配置手段,确保数据应用安全。自主研发和核心数据安全:医院积极培养自主研发人才,开发自主可控的安全管理信息系统,实现对网络安全、
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管理平台,它打破了传统出可靠的AI诊断模型,实现精准医疗的愿景。未来,跨机构的医疗数据中台互联互通,将推动区域乃至全国范围的医疗数据共享协作。医疗数据中台建设不是一蹴而就的项目,而是需要持续投入的长期工程。它的价值不仅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数据服务能力。传统的点对点数据对接方式不同,医疗数据中台采用中心化架构,所有数据通过统一接口进行交互。这种设计显著降低了系统间的耦合度,当新增业务系统时,只需中台对接即可,无需改造现有系统间的复杂连接数据服务模块。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
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数据治理应用
病历、检验检查报告、医学影像等多源异构数据实现医疗数据的互联互通和共享。辅助医疗决策:利用经过治理的高质量医疗数据,为医生提供临床决策支持,如疾病诊断辅助、治疗方案推荐等。通过分析大量相似病例的数据,为医生制定个性化的治疗方案提供参考,提高治疗效果。医疗质量评估监管:对医疗服务过程中的各项数据进行监测和分析,实现医疗质量的实时评估和动态监管。金融行业风险管理:在信用风险评估中,通过整合客户的通过对人口、经济、社会等多领域数据治理和分析,为公共政策的制定提供科学依据。政务服务优化:整合政府各部门的业务数据实现政务数据的共享和协同,提高政务服务的效率和质量。社会治理监管:利用数据治理。供应链协同:供应商和合作伙伴共享和协同治理供应链数据实现供应链的可视化和协同优化。产品质量提升:对产品全生命周期的数据进行治理和分析,从设计、生产、销售到售后,全面掌握产品质量状况,及时发现和解决质量问题。规范,明确数据的流转和处理规则,发现并改进流程中的数据问题和瓶颈。加强风险管控:建立完善的数据安全和合规管理体系,确保企业数据资产的安全性和合规性。医疗健康医疗数据整合共享:整合不同医疗机构的电子
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医疗数据治理
医疗数据治理是将数据作为战略资产进行管理的学科。它通过人员、流程和技术的编排,支持组织优先事项,帮助组织领导者改善临床、运营和财务结果。数据治理是一项持续的、企业范围内的跨职能工作,旨在优化数据以造福患者、员工和社会。重要性医疗数据治理对于保障患者隐私、防止数据泄露和滥用、确保系统稳定运行至关重要。医疗信息系统中涉及大量敏感的个人健康数据,如果不加保护,可能会引发严重的数据泄露和隐私侵犯问题。数据治理的关键措施患者身份识别和匿名化:通过多因素身份验证方法(如指纹或虹膜扫描)增加访问控制的安全性。访问控制和权限管理:建立严格的访问控制机制,确保只有授权人员才能访问和操作系统中的敏感数据数据灾难恢复:定期备份数据,确保在数据丢失或系统故障时能够快速恢复。安全意识培训和教育:定期对员工进行数据安全和隐私保护的培训,提高安全意识。持续改进和更新:不断评估和改进数据治理措施,确保系统的安全性和可靠性。数据治理框架数据治理框架包括DAMA数据治理框架、DGI数据治理框架。医院应结合自身特点,建立符合医院现状和需求的可落地的数据治理框架,指导数据治理工作的开展。数据治理的主要工作主数据管理:消除
临床医生的工作重心到底应该是诊疗工作,还是学术科研?这个矛盾一直困扰着全国各大三甲医院。诊疗科研本应该是相辅相成,互相促进,从而解决各种重大医疗难题,造福社会。然而,由于海量临床数据无法高效、准确中心(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、数据开发智能分析工具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
星环科技凭借自身在大数据、人工智能等领域多年来积累的技术优势和实践经验,能够为水电行业打造基于国产基础软件的新一代数据底座,实现海量数据实时接入及应用。在方案中,所有时序数据通过实时接口统一接入星环科技分布式时序数据库TranswarpTimelyre,关系型数据接入关系型分析引擎TranswarpInceptor关系库,非结构化数据接入对象存储平台。然后对时序数据、关系数据进行主题建模和维度建模,将建模结果直接写星环科技分布式数据库入ArgoDB中,形成DWD和DWS层。并在ArogDB中,面向应用分析,构建数据指标宽表、应用主题数据等数据集市层。这里有几个很关键的联合分析技术,一个是“序关分析”,举个例子,我们在做故障预警算法开发的过程中,需要提取故障特征,通过历史设备台账数据(一般存在关系型数据库),把所有设备的故障开始时间、故障结束时间,故障类型等拿出来,关联时序数据库找到设备故障时刻的测点值,这些值要提取出来,作为样本进行AI模型训练。另外一个是流上机器学习与流批一体,按照上面的例子,训练完模型后,需要部署在实时计算引擎上,与离线库中的档案数据表等,构建实时故障预警模型,对同...
星环科技自主研发的数据安全管理平台TranswarpDefensor,基于Defensor的五大核心能力和星环科技全局数据安全策略,可以帮助企业建设以数据为中心的数据安全防护。Defensor能够帮助企业了解内部数据敏感信息的资产地图,发现潜在风险,并监控企业重要数据的合规使用;同时,也能对企业敏感数据进行分类分级,通过数据脱敏、水印等方式对数据进行事前事后的保护,防止数据泄露或能够在数据泄露后做到可以溯源追踪。五大核心能力:分类分级、数据脱敏、操作监测、操作审计、个人信息去标识第一,敏感数据识别与分类分级,帮助企业全面梳理敏感资产,并绘制分类分级资产地图。Defensor内置的分类分级标准参照,涵盖了多个行业法律法规,并与律师深度合作探讨,共同落实了大量规则;基于正则表达式、关键字内容、算法匹配、字典匹配等方式,自动扫描全局敏感数据,提供定时敏感识别扫描任务。第二,提供数据脱敏和水印等能力,让敏感数据可以脱敏后服务业务,并在发生泄露后可以追踪溯源。平台预置多种脱敏算法,开箱即用,满足不同场景,不同安全等级的脱敏要求。当敏感数据需要对外流通时,支持在数据集中嵌入水印,当数据发生泄漏后,...
近年来,图数据库的价值逐渐得到了大家的关注。作为一家专注于图数据库研发的企业,星环科技成为了行业内备受关注的图数据库公司之一。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,旨在为用户提供数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等全生命周期的基础软件和服务。同时,作为一家深入图计算领域多年的公司,星环科技自主研发了分布式图数据库StellarDB,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。另外,StellarDB还具备毫秒级的点边查询能力、10+层深度链路分析能力和近40种的图分析算法,同时还可提供数据2D和3D展示能力。星环科技进一步推出的StellarDB4.0版本,在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级,同时在易用性、安全性、运维管理和开放性方面也全面升级。这些升级内容均有利于帮助企业用户更高效地挖掘海量数据互联价值。星环科技已经成功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。广泛应用于金融、政府、交通等多个行业的反洗钱、风...
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图数据库技术
图数据库技术是一种应对处理网络、社交网络、金融、物流、人力资源等领域大规模图数据的数据库技术。它的核心思想是将数据以节点和边(或关系)的形式表示为图结构,并且使用图论算法来处理和分析图数据。与传统关系型数据库相比,图数据库具有以下独有的优势:高效处理复杂关系:图数据库能够更加高效和便利地处理网络关系的复杂性,而关系型数据库则需要多表关联,从而开销比较大。更加贴合业务需求:图数据库建立的业务图模型更能够贴合实际业务需求,更好的反映业务中的关系复杂性,同时也更加容易维护和解决问题。易于拓展:作为新型数据库,图数据库基于跨平台开源软件,并且基于标准语言,可以并行处理,易于拓展。更好的查询性能:图数据库采用以图形方式存储的数据,查询性能快,即使在数据量较大时,图查询语言效果也良好。更好的原型应用程序:图数据库的特性,同时也增加了更多的应用程序,这些程序在传统关系型数据库中往往比较困难。图数据库技术在社交网络分析、推荐系统、物流、金融、人工智能等领域有广泛的应用前景。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...
AquilaInsight是星环科技推出的一款多模数据平台监控软件,为企业运维团队提供了一套统一、完整、便捷的智能化运维解决方案。通过丰富的仪表盘管理、告警与通知管理、实时和历史查询语句运行分析、计算和存储引擎的统一监控、完整的日志收集过滤与检索等功能,实现高效智能运维的目标,充分保证集群稳定高效的运作。业务痛点企业在应对业务部门的扩张以及数据融合创新时,通常会针对不同的项目场景引入不同的数据模型以及大数据产品。这些产品和模型为企业解决了海量多源异构数据的存储管理难题,但与此同时,产品服务的可靠性问题也为企业带来了挑战。服务需要持续高效、稳定、可靠的运作,对于企业运维团队来说需要做到有问题及时发现,资源不够及时扩容,出现故障迅速修复,以防止出现服务器长时间宕机、业务长时间中断、数据丢失等问题。企业如果采用了大量分布式架构的大数据组件,那么运维人员需要掌握每一款大数据产品的相关知识,极大的增加了企业的运维成本以及运维人员的学习成本。并且由于缺乏统一的运维入口,传统的查询运维难以完成指标数据的可视化,极易缺乏或遗漏关键监测指标。在数据碎片化、监控对象粒度庞大的情况下,自动化监控难以实现,无...
数字经济时代,边缘计算作为行业数字转型的核心能力底座,正在快速崛起。星环科技也在边缘计算领域进行了诸多探索,研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算平台,支持标准的视频和物联网协议接入,低代码的业务流程构建,高性能的数据处理和分析,企业级的云-边数据、服务治理,以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技Sophon平台包括设备数据管理、模型训练迭代、边缘模型部署、应用构建分发、数据治理能力、边缘自治能力、云边协同能力七大能力。Sophon可以从两个层面实现效益价值:降低长尾应用的实施人力,降低从数据到模型,模型到应用的构建成本;改变长尾应用的落地模式,从粗放的一次性模型交付到精细化的模型持续运营。其主要技术创新包括:边缘可视化流处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎。设备数据管理:平台支持超过20种标准的设备协议,用户只需要进行简单配置便可快速将物联网设备或视频设备接入平台,并进行设备数据实时预览和统一管理。边缘模型部署:平台支持多种框架训练的深度学习模型的上架,通...
图数据库相对于其他传统的数据库有很多优势,以下是几点常见的优势:灵活的数据模型:图数据库支持灵活的数据模型,可以存储复杂的实体类型和其之间的关系,如社交网络、地图路线等复杂模型。强大的关系查询能力:图数据库通过树状遍历方式遍历关系,使用广度优先搜索和深度优先搜索算法,提供更快速、更精确的关系查询和分析。高效的数据处理能力:图数据库处理大规模图数据的效率更高,能够对图数据进行快速存储、索引和查询,降低了大数据量和高并发访问时的数据处理成本和时间成本。聚焦场景:图数据库适用于需要对关系进行建模和分析的应用场景,更加专注于应用场景的需求,为用户提供更好的数据处理能力和建模分析能力。多语言支持:图数据库支持多种语言,为多类开发者和企业提供了更便利的操作性和接口。图数据库具有灵活性高、查询性能强、数据处理能力优异、聚焦场景和多语言支持等优势。这些优势使得图数据库在现代大数据场景下的应用越来越广泛化。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服务,在图计算领域深耕多年,自主研发了分布式...
分布式图数据库是一种用于存储、管理和查询图数据的数据库,适用于处理海量复杂数据、实现多跳关系查询和图算法计算。通过分布式存储和计算,实现对大规模图数据的高效管理和查询。分布式图数据库使用图结构存储数据,节点和边可以拥有自定义的属性,支持多种查询语言和图算法。它通常由多个节点组成,每个节点负责存储和处理一部分数据,互相协作完成任务。分布式图数据库适用于金融、社交媒体、医疗等领域的数据分析和挖掘。TranswarpStellarDB是由星环科技自主研发的一款分布式图数据库,兼容开放Cypher查询语言。它支持原生图存储结构,提供PB级别的海量图数据的存储和分析能力。同时,在易用性、安全性、运维管理以及开放性方面也有着不错的表现。TranswarpStellarDB4.0性能在多跳查询和图算法方面实现了数倍升级,并且在易用性、安全性、运维管理和开放性等方面都进行了全面升级,可以帮助企业用户更快、更高效地挖掘海量数据互联的价值。通过采用分布式集群存储的方式,TranswarpStellarDB克服了海量关联图数据存储的难题,并通过集群化存储和丰富的算法来实现低延迟的多层关系查询。已经在金融、政...
图数据库是一种特殊的数据库管理系统,可以高效地存储和查询各种复杂数据间的关系。一般而言,图数据库是基于图形理论和图形模型而建立的,相比于传统的关系数据库(RDBMS),图数据库能够很好的解决复杂数据之间的连接问题,有着优越的效率和性能。图数据库可以看作一个由节点(节点表示具体的数据)和边(边表示节点之间的生物关系)组成的图,这种图称为图形数据。这些节点和边都具有特定的属性,这些属性包含了数据的详细信息,比如名称,性别,地址等内容。这种数据呈现了一个更加真实和可视的方式,具有更加完整的信息和语义,可以用于多种领域,如社交网络,交通规划,生物医学等,因此有着极其广泛的应用前景。相比于其他数据库系统,图数据库拥有以下优点:应对复杂性:图数据库可以轻松处理各种形式的复杂数据,可以通过在图形结构中表示数据之间的联系,从而实现更好的查询和可视化。相比于传统的关系型数据库,图形数据的可视化更加清晰有条理,能够更加方便的进行复杂数据的关系分析。高效性:图数据库能够高效地处理大量的数据连接操作,而且查询时不需要太多的连接,所以具有更高的查询效率。例如,在社交网络中,图数据库能够高效的搜索出用户之间的关系...
TranswarpDataStudio(简称TDS)是星环科技自研的一站式大数据开发工具,提供数据集成、存储、治理、服务和共享等数据处理全生命周期的企业级管理能力。结合星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub简称TDH)业界创新的多模态的大数据处理能力,能够提升企业构建数据中台、数据仓库、数据湖等系统的效率,更高效地实现数据资产化和数据业务化数据开发套件,助力企业完成数据统一化数据开发套件包含了大数据整合工具Transporter、数据库在线开发与协同工具SQLBook和任务调度软件Workflow,该套件作为星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub的生态开发应用工具,针对数据开发场景,提供数据集成、SQL开发和任务调度的能力,帮助企业将数据归集到数据湖仓,完成数据统一化的过程。数据开发套件的三大核心优势:分布式架构设计,可支持PB级别的数据平台建设,支持日均十万级任务调度,性能可扩展;支持SQL关键词和SQL片段推荐,数据开发知识积累,智能化持续优化开发体验和开发效率;基于大数据平台计算能力提供数据转换能力,避免传统ETL工具本身的计算瓶颈。数据治理套件,...