智慧医保医保大数据平台

、准确性和完整性，通过主数据管理平台实现主数据的统一维护和共享。治理技术和工具技术：运用大数据技术，采用数据仓库技术构建医保数据仓库，实现数据的整合和分析；利用人工智能技术，如机器学习算法进行数据质量、关系等，建立元数据管理平台，实现元数据的集中存储和查询，为医保数据的理解和使用提供便利。主数据管理：对医保系统中的关键主数据，如参保人信息、医疗机构信息、药品目录信息等进行重点管理，确保主数据的唯一性医保数据治理是对医保领域相关数据进行全面管理和优化的过程，旨在提高医保数据的质量、安全性、可用性和一致性，以下是详细介绍：治理背景和目标背景：随着医保信息化建设的不断推进，医保数据量急剧增长且来源广泛，数据质量参差不齐，存在数据不一致、不准确、不完整等问题，同时数据安全风险也日益凸显。目标：通过医保数据治理，建立统一规范的数据标准，提升数据质量，确保数据安全，实现医保数据的高效共享和利用，为医保决策、监管、服务等提供有力支撑。治理内容数据标准管理：制定统一的医保数据标准，包括数据元标准、代码标准、数据格式标准等，规范医保数据的采集、存储和使用，确保不同地区、不同系统之间医保数据的一致性和

系统是智能客服的“智慧大脑”，它整合了医保政策法规、业务流程、常见问题解答等多方面的知识，为智能客服提供了强大的数据支持。各模块之间相互协作，智能语音服务和智能文本回复模块在接收到用户问题后，会迅速从知识库系统中获取相关信息，并进行处理和回复，为用户提供全面、准确的服务。（三）数据整合与利用医保数据丰富多样，涵盖了政策法规、参保信息、报销记录、药品目录等多个方面。在搭建医保智能客服服务平台时，需要医保智能客服：开启智慧医保新时代医保服务的“智慧升级”在当今社会，医保服务是社会保障体系的重要支柱，与每一个人的生活息息相关。它不仅是人们应对疾病风险的经济后盾，更是社会公平与和谐的重要保障。从日常）关键技术支撑医保智能客服服务平台的搭建离不开先进的人工智能技术，其中自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）技术起着核心作用。自然语言处理技术赋予了智能客服理解人类语言的能力，它能够对用户输入的问题进行语义分析、语法解析和意图识别。机器学习技术则让智能客服具备了学习和优化的能力。通过对大量医保咨询数据的学习，智能客服可以不断提升自己的回答准确率和服务质量。它可以学习不同问题的最佳回答方式，根据用户

分层架构设计，包括数据采集层、存储计算层、数据服务层和应用层。在技术选型上，通常会结合关系型数据库和大数据技术栈，以适应结构化医保数据的高效处理和海量存储需求。医保数据中台作为医疗数字化转型的关键、精准的服务体验。医保数据中台的基本概念医保数据中台是一种集中化管理医保数据的平台架构，它位于医保信息系统的前台应用和后台数据库之间，充当着"智能中枢"的角色。不同于传统的数据仓库或简单的数据医保数据中台：医疗信息管理的智能中枢在数字化医疗快速发展的今天，医保数据中台作为医疗信息管理的核心基础设施，正在悄然改变着医保服务的面貌。这一技术架构不仅提高了医保管理的效率，也为患者带来了更加便捷库系统，医保数据中台强调数据的整合、治理和服务化能力，能够将分散在不同系统中的医保数据进行统一管理、清洗和分析，然后以标准化接口提供给各类应用系统使用。这种架构的核心价值在于打破了医保数据孤岛，实现了跨部门、跨区域、跨系统的数据共享与协同。通过构建统一的数据标准和接口规范，医保数据中台使得原本分散在医疗机构、医保经办机构、药店等不同环节的数据能够高效流动和利用。医保数据中台的关键功能医保数据中台具备多项

专网或互联网与医疗机构、药店等连接，实现数据的实时传输。同时，大数据技术的应用使得海量数据的存储和分析成为可能。例如，医保局可以通过数据挖掘技术，发现潜在的欺诈行为或异常医疗费用。此外，云计算技术的引入进一步提高了数据处理的效率和安全性，确保医保数据能够在不同部门之间快速共享。医疗机构之间的医保数据往往孤立存在，参保人在不同医院就诊时，可能需要重复提交信息，增加了不必要的麻烦。通过数据归集，医保局可以建立一个统一的信息平台，实现数据的实时共享，方便参保人跨机构就医。其次。最后，医保局还会归集定点医疗机构和药店的相关信息，例如资质、服务范围、药品目录等，以便对其进行管理和监督。在技术手段上，医保局数据归集主要依靠信息化系统和网络技术。许多地区已经建立了医保信息平台，通过医保局数据归集医保局数据归集是指医保部门通过信息化手段，将分散在不同医疗机构、药店、参保单位等处的医保相关数据进行收集、整理和存储的过程。这一工作的目的是为了提高医保管理的效率，保障医保基金的安全，同时为参保人提供更加便捷的服务。下面，我们将从数据归集的意义、主要内容、技术手段等方面，对这一话题进行科普。医保数据归集的意义主要体现在以下几个方面。首先，它有助于实现医保信息的共享和互通。过去，不同

医保数据归集与治理医保数据归集与治理是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，医保数据的规模与复杂性日益增加，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与整合的过程。这些数据包括参保人的基本信息、就医记录、费用结算、药品使用情况等。由于医保数据来源广泛，格式多样，归集过程中常常面临数据标准不统一、系统接口不兼容等问题。例如，不同医院使用的信息系统可能由不同厂商开发，数据存储方式和字段定义存在差异，导致数据难以直接汇总。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归集的基础上，对数据进行清洗、整合、分析和应用的过程。数据治理的目标是确保数据的准确性、完整性和安全性，从而为医保决策提供可靠支持。在数据清洗环节，需要剔除重复、错误或无效的数据，比如重复参保记录、错误

医保数据归集医保数据归集是指将分散在不同医疗机构、医保部门和相关系统中的医疗和医保信息进行系统性的收集、整理和存储的过程。这一过程旨在实现医保数据的集中管理和有效利用，为医保政策的制定、医疗服务的监管以及公众健康的管理提供数据支持。医保数据归集不仅是医疗信息化的重要组成部分，也是现代医疗保障体系的关键环节。、医保数据的来源广泛，主要包括医疗机构、药店、医保经办机构等。医疗机构在提供医疗服务时会产生大量的诊疗数据，如门诊记录、住院病历、检查检验结果等。药店在销售药品时也会生成相关的交易数据。医保经办机构则负责记录参保人员的缴费情况、报销记录等。这些数据分散在不同的系统和部门中，需要通过归集实现统一管理。医保数据归集的过程通常包括数据采集、数据传输、数据清洗和数据存储等环节。数据采集是指从各个数据源获取原始数据，可能涉及医院信息系统、药店管理系统和医保结算系统等。数据传输是将采集到的数据安全、有效地传送到数据中心或云平台，这一过程需要确保数据的完整性和保密性。数据清洗是对原始数据进行校验和修正，去除重复、错误或不完整的信息，以提高数据质量。最后，数据存储是将处理后的数据保存在统一的数据

规范化管理。这不仅方便了医保经办机构对数据的查询和统计，也为跨部门、跨地区的数据共享奠定了基础。医保数据归集系统的建设离不开先进的信息技术。系统通常采用大数据、云计算、区块链等技术手段，确保数据的安全性、准确性和实时性。例如，大数据技术可以对海量的医保数据进行快速处理和分析，帮助医保部门发现异常交易或欺诈行为；云计算技术则提供了强大的存储和计算能力，支持系统的灵活扩展；区块链技术的引入则进一步增强医保数据归集系统医保数据归集系统是现代医疗保障体系中的重要组成部分，它的主要功能是收集、存储、管理和分析医疗保险相关的数据，为医保政策的制定、医疗费用的结算以及公共卫生管理提供数据支持。随着信息技术的快速发展，医保数据归集系统在提高医保服务效率、保障基金安全、优化资源配置等方面发挥着越来越重要的作用。医保数据归集系统的核心目标是实现数据的集中管理和共享。在传统的医保管理模式下，数据分散在不同的医疗机构、医保经办机构和政府部门，信息孤岛现象严重，导致数据利用率低，管理效率不高。而通过医保数据归集系统，可以将参保人员信息、医疗费用记录、药品和诊疗项目等数据统一归集到中央数据库，实现数据的标准化和

治理能力现代化的关键举措。一、智慧政务解决方案的内涵与架构智慧政务是将云计算、大数据、人工智能、区块链等前沿技术深度融合于政务工作流程中，旨在打破部门间的数据壁垒，实现政务数据的互联互通与共享协同，构建业务应用提供通用的技术能力和服务；业务应用层则面向公众、企业和政府内部，开发出一系列智能政务服务应用。二、核心技术赋能智慧政务（一）大数据分析大数据技术能够对海量政务数据进行深度挖掘和分析。通过政务解决方案的应用成效（一）提升服务效率以“一网通办”平台为例，通过整合各类政务服务事项，实现线上一站式办理。民众无需在多个部门之间奔波，办事时间大幅缩短。（二）增强决策科学性政府基于大数据分析结果进行分析民生数据，政府可以精准把握民众需求，制定更贴合实际的政策。例如，分析社保、医保数据，了解不同群体的保障情况，优化保障政策；分析交通出行数据，为城市交通规划和管理提供决策依据。（二）人工智能人工智能在智慧决策。在城市规划中，通过分析人口分布、产业布局、基础设施使用等数据，合理规划城市空间，优化资源配置，提升城市发展的科学性和可持续性。（三）促进政务公开透明借助智慧政务平台，政府信息公开更加及时、全面。政策法规、财政预算、重大项目进展等信息都能实时向公众公开，接受社会监督，增强政府公信力。

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、设备的采购和科室的布局。医学研究应用：为医学研究人员提供丰富的数据资源。研究人员可以利用大数据平台系统中的病例数据进行疾病机制研究、药物疗效评估和临床流行病学研究等。系统功能特点数据安全与隐私保护用户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、医疗费用明细等与存储设备：包括高性能的服务器集群，用于运行各种软件系统和处理数据。存储设备有磁盘阵列、固态硬盘等，为海量的医疗数据提供存储空间。网络设备：稳定、高速的网络是保障数据传输的关键。通过交换机、路由器等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

银行图数据库的应用场景：反洗钱：图数据库可以将可疑交易数据存储于其中，帮助银行更快速地提取、分析与关系，识别出潜在的洗钱行为。客户关系管理：银行图数据库可以将客户的不同信息（如交易记录、信用评级、客户所在地和行业等）进行整合，并将这些信息在一个数据仓库中呈现出来。这使得银行能够更加精准地分析客户需求，提供更加符合客户需求、更加优质的服务。风险管理：银行是一个与风险息息相关的行业。图数据库可以帮助银行对相关风险进行整合和分析。通过解析大量的金融数据，图数据库可以找出潜在的风险点，提前控制风险。数字化转型：图数据库能够将社交网络、收集的数据等信息关联起来，并创造性地开拓新业务模式。除了与客户密切相关的业务领域，图数据库还能够在支持业务流程优化方面发挥重要作用。营销：银行可以使用图数据库来收集客户数据、行为数据等，这样可以更加精确地预测客户习惯，对客户进行更加细致的营销和服务。银行图数据库有着广泛的应用场景，可以在多个角度上支持银行的业务发展，提高服务的质量和效率。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...

星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能，为隐私计算提供完整的解决方案，以隐私保护为前提，解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台支持联邦学习、多方安全计算、匿踪查询等功能；性能方面，联邦学习与多方安全计算可达亿级数据量，助力数据要素安全流通和价值迸发，实现数字经济时代下的跨企业和行业的AI协作。星环科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生、金融营销等垂直业务场景，为跨企业数据协作提供安全可信的平台支持。在政务民生场景，SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与用水数据，生成群租房预测名单。在联合建模过程中，全程明文数据不出，有效保护了居民用水用电的数据隐私信息。联合训练模型比本地单独用电数据训练的模型AUC提升20%以上，赋能政务决策高效的处理分析能力，为政府有效排查群租房，消除群租房造成的消防、安全隐患，打造和谐、安全、美丽的生活环境作出了突出贡献，为政务决策、民生建设发挥信息化支撑保障作用。在精准营销场景，通过纵向联邦学习，车企安全引入了多方数据，丰富用户特征维度，对用户行为进行统计分析。在联合建模过程中，全程明文数据...

时空数据库（Spacial-temporaldatabase）是一种专门用于存储和管理时空数据的数据库管理系统，它是传统关系型数据库的一个扩展，可以实现对时空数据进行有效管理和处理。时空数据是指带有时空坐标或时间戳的数据，例如地图、气象数据、交通、城市规划等。因此，时空数据库可以用于多种应用程序，如地理信息系统、航空航天、气象预报、GPS导航等。时空数据库与传统数据库不同的是，它提供了额外的功能和数据类型，例如点、线、面等空间对象和时间序列数据类型。此外，时空数据库还支持空间查询和时空查询，例如常见的缓冲区查询，使得用户可以在时空范围内进行查询和分析。这种数据库可以对时空数据进行高效的存储、查询、更新和分析，并通过插件技术集成其他地理信息数据源。星环分布式时空数据库-SpactureSpacture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。

垂直领域知识图谱产品主要用于面向特定领域知识应用需求，通过构建和应用知识图谱解决对应领域的专业问题。目前，知识图谱在智慧医疗与智慧金融领域已取得了一系列成功实践，被应用于辅助医生、药物发现、临床科研、风险防控、内部监管、投资研究、保险理赔等众多实际业务场景，并涌现出了一批知识图谱产品或服务平台。星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon正是一款覆盖知识全生命周期，集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性，平台还从业务场景出发，沉淀了金融、保险等场景的图数据模型、规则模型和算法模型，可以帮助用户快速解决不同场景下的业务问题。目前，星环科技Sophon已经在金融等多个行业成功落地，在反洗钱、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中，也获得了多项荣誉和权威认可：入选Gartner《MarketGuideforArtificialIntelligenceStar...

图数据库是现代数据库系统中的一种，它主要的特点就是使用了图论的概念来进行数据管理。传统的关系型数据库通常是基于表和列的结构进行数据管理，而图数据库则是构建了节点和边的图形结构，可以更好的表示现实世界中的复杂关系。下面是图数据库的几个主要特点：1.基于图形结构：图数据库是基于图形结构来进行数据管理的。它通过节点和边来构建数据的表示形式，使得数据之间的关系和结构更加直观和清晰。这对于处理关联复杂、数据关系复杂的场景具有重要意义。2.高效地关系查询和分析：图数据库具有高效的关系查询和分析能力。对于一个大规模的图，传统的SQL查询方式显然不能满足查询时间的要求。而图数据库则可以通过图数据库内部的算法来进行实时的查询和分析。尤其是针对一些复杂的图分析算法，图数据库更能够快速地获得结果，提高查询速度。3.可扩展性：由于采用了分布式的技术设计，使图数据库的可扩展性极佳。当需要管理的数据量增加时，图数据库可以通过简单的集群扩展方式来实现性能的提升。而且，图数据库的分布式能力也可以让其在多个节点上进行操作，提高了系统的容错能力和加载能力。4.元素和关系度量：图数据库具有丰富的元素数据和关系数据量度方式。...

新时代需要新技术，企业应抓住机遇实现旧平台的改造升级数据库技术经过不断的发展，已经从以Oracle、IBM为代表的集中式数据库，演进到分布式、多模型、云原生的形态，并在很多场景应用落地，带来了真实的业务价值。当前得益于国家政策的大力扶持以及国内市场环境的快速发展，国产软件加速发展，国产化替代进程正在不断加速。自主可控是国产化替代的核心，同时也是一个阶段性的目标。我们不应该满足于此，应该抓住国产化改造的机遇，用新技术去替代老技术，实现自主可控的同时，完成旧系统的改造升级，这也是信创的主旨。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，在分布式技术、多模型技术、数据云技术等方面有很多技术突破。比如大数据基础平台TDH是全球首个通过TPC-DS基准测试的产品；提出了创新的多模型统一技术架构，支持业内主流的10种数据模型，Gartner®发布的中国数据库技术发展趋势报告引用星环科技多模型联合分析用例，论证了多模型融合分析的趋势和价值。基于多年积累的分布式技术、多模型统一技术、数据云技术等，星环科技打造了分布式数据库ArgoDB、分布式交易型数据库KunDB、分布...

星环科技图数据库StellarDB是国产高性能图数据库，采用分布式架构和原生图计算引擎，支持超大规模数据管理和高效的图计算。TranswarpStellarDB具有以下特点：原生图存储：StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构，优化查询性能，通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略，图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能：存储引擎和计算引擎结合，使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能，拥有卓越的数据读写能力，支持大规模并行处理，毫秒级的查询响应。高扩展性：完全的分布式架构，具有良好的可扩展性，支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力，支持数据多副本，提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式：计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher，拥有丰富的图操作语法。同时提供SQL支持，多模场景灵活切换。深度分析能力：支持10层及以上的图深度遍历和复杂分析。丰富的算法库：内置丰富的算法库，几十种图算法开箱即用，优化的分布式并行图算法，千万级子图计算效率达到行业先进水平。企业级功能：支持用户权限认证、集群状态监控、日...

图数据库有许多适用场景，常见的应用场景有：社交媒体：社交媒体中的用户和关系可以建模为图结构。用图数据库来管理和查询这些社交数据，可以实现更精确的社交关系分析。金融：在金融领域中，图数据库可以用于合规风控、反欺诈、投资和信贷决策等众多场景。例如，通过在图中存储和分析不同实体（如银行账户、信用卡、电话、邮箱、运单等）之间的关系，可以准确识别欺诈降低风险。物流和运输：物流和运输领域也是图数据库的应用场景之一。例如，通过在图中存储城市、仓库、货物、运输路线等信息，可以进行物流管理、运输计划优化、货物追踪等任务。生命科学：在生命科学领域，图数据库可以用于存储和分析复杂的基因、蛋白质、代谢物等数据，帮助科学家发现新的治疗方法和疾病机制。游戏：游戏开发者可以使用图数据库来管理玩家角色、各种装备、地图、任务等复杂的游戏数据，实现更好的游戏体验。图数据库的灵活性和高效性使其在多个领域都有着广泛的应用。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，自主研发了分布式图数据...

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域有着多年积累，研发了数据要素流通全过程的一系列工具，在各方数据不出域的前提下，为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动，分享数据安全出境解决方案。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。伴随数字经济蓬勃发展，融入全球数据跨境流动的趋势不可避免。数据出境安全治理受到广泛重视，为进一步规范数据出境活动，保护个人信息权益，维护国家安全和社会公共利益，促进数据跨境安全，国家互联网信息办公室发布了《数据出境安全评估办法》。国内运营的外企（尤其是零售、化工等）、新能源汽车以及生态企业（含自动驾驶等）、国际化企业与出海企业、跨境电商和物流、有融资需求的基于数字化做业务创新的创业公司等是国内迫切需要落实数据安全出境的企业。然而企业在落地数据出境安全方面存在一些实际困难，主要体现在：错综复杂的数据如何分类分级，如何识别重要数据；重要数据如何存储和管理，才能达到相关法律法规的...

数据要素是数字经济发展的关键生产要素，是数字经济发展的基础。加快培育数据要素市场是全面建设社会主义现代化国家的一项基础性工作，对推动经济高质量发展、建设数字中国和数字强省、促进经济社会数字化转型具有重要意义。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。基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域的多年积累，星环科技研发了数据要素流通全过程的一系列工具，在各方数据不出域的前提下，为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动，分享数据安全出境解决方案。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。星环科技在产品的各层级上都完善了安全技术，从而可以给用户提供体系化的数据安全防护能力，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。在基础设施层，星环科技提供基于容器的云原生操作系统TCOS，它不仅能够提供容器隔离和镜像扫描，还新增了漏洞检测以及面向业务的微隔离安全技术，从而可以为用户开辟一个独立的数据与计算环境，外部的服务未经授权无...