医共体 数据中台

仅解决了信息孤岛问题，还能让优质医疗资源更高效地辐射到基层。智慧医共体“拼图”：核心组件大揭秘（一）医疗信息共享平台：医疗数据的“高速立交桥”在智慧医共体的庞大架构中，医疗信息共享平台堪称最为关键的基础性智慧医共体：开启医疗新时代的“智慧魔方”医共体“进化史”：从传统到智慧的跨越智慧医共体是利用大数据、云计算、人工智能、物联网等先进技术，对传统医共体进行全面升级的新型医疗组织形式。在智慧医共体模式下服务中的薄弱环节，进而有针对性地进行改进和优化。（二）远程医疗服务：跨越距离的“诊疗桥梁”远程医疗服务是智慧医共体的重要组成部分，它借助5G、视频通信、物联网等技术，搭建起了一座跨越时空距离的“诊疗桥梁，还能通过与大量病例数据的对比分析，为医生提供诊断建议，辅助医生做出更准确的判断。在南华县医共体，人工智能超声辅助诊断设备的应用，大大提升了甲状腺、乳腺等疾病的筛查能力，让更多患者能够早发现、早治疗患者信息在医共体内的实时互通与共享。信息共享平台还能对海量的医疗数据进行深度挖掘和分析，为医疗质量监管、疾病防控、医疗资源配置等提供科学的数据支持。通过对不同医疗机构的诊疗数据进行对比分析，可找出医疗

仅解决了信息孤岛问题，还能让优质医疗资源更高效地辐射到基层。智慧医共体“拼图”：核心组件大揭秘（一）医疗信息共享平台：医疗数据的“高速立交桥”在智慧医共体的庞大架构中，医疗信息共享平台堪称最为关键的基础性智慧医共体：开启医疗新时代的“智慧魔方”医共体“进化史”：从传统到智慧的跨越智慧医共体是利用大数据、云计算、人工智能、物联网等先进技术，对传统医共体进行全面升级的新型医疗组织形式。在智慧医共体模式下服务中的薄弱环节，进而有针对性地进行改进和优化。（二）远程医疗服务：跨越距离的“诊疗桥梁”远程医疗服务是智慧医共体的重要组成部分，它借助5G、视频通信、物联网等技术，搭建起了一座跨越时空距离的“诊疗桥梁，还能通过与大量病例数据的对比分析，为医生提供诊断建议，辅助医生做出更准确的判断。在南华县医共体，人工智能超声辅助诊断设备的应用，大大提升了甲状腺、乳腺等疾病的筛查能力，让更多患者能够早发现、早治疗患者信息在医共体内的实时互通与共享。信息共享平台还能对海量的医疗数据进行深度挖掘和分析，为医疗质量监管、疾病防控、医疗资源配置等提供科学的数据支持。通过对不同医疗机构的诊疗数据进行对比分析，可找出医疗

仅解决了信息孤岛问题，还能让优质医疗资源更高效地辐射到基层。智慧医共体“拼图”：核心组件大揭秘（一）医疗信息共享平台：医疗数据的“高速立交桥”在智慧医共体的庞大架构中，医疗信息共享平台堪称最为关键的基础性智慧医共体：开启医疗新时代的“智慧魔方”医共体“进化史”：从传统到智慧的跨越智慧医共体是利用大数据、云计算、人工智能、物联网等先进技术，对传统医共体进行全面升级的新型医疗组织形式。在智慧医共体模式下服务中的薄弱环节，进而有针对性地进行改进和优化。（二）远程医疗服务：跨越距离的“诊疗桥梁”远程医疗服务是智慧医共体的重要组成部分，它借助5G、视频通信、物联网等技术，搭建起了一座跨越时空距离的“诊疗桥梁，还能通过与大量病例数据的对比分析，为医生提供诊断建议，辅助医生做出更准确的判断。在南华县医共体，人工智能超声辅助诊断设备的应用，大大提升了甲状腺、乳腺等疾病的筛查能力，让更多患者能够早发现、早治疗患者信息在医共体内的实时互通与共享。信息共享平台还能对海量的医疗数据进行深度挖掘和分析，为医疗质量监管、疾病防控、医疗资源配置等提供科学的数据支持。通过对不同医疗机构的诊疗数据进行对比分析，可找出医疗

仅解决了信息孤岛问题，还能让优质医疗资源更高效地辐射到基层。智慧医共体“拼图”：核心组件大揭秘（一）医疗信息共享平台：医疗数据的“高速立交桥”在智慧医共体的庞大架构中，医疗信息共享平台堪称最为关键的基础性智慧医共体：开启医疗新时代的“智慧魔方”医共体“进化史”：从传统到智慧的跨越智慧医共体是利用大数据、云计算、人工智能、物联网等先进技术，对传统医共体进行全面升级的新型医疗组织形式。在智慧医共体模式下服务中的薄弱环节，进而有针对性地进行改进和优化。（二）远程医疗服务：跨越距离的“诊疗桥梁”远程医疗服务是智慧医共体的重要组成部分，它借助5G、视频通信、物联网等技术，搭建起了一座跨越时空距离的“诊疗桥梁，还能通过与大量病例数据的对比分析，为医生提供诊断建议，辅助医生做出更准确的判断。在南华县医共体，人工智能超声辅助诊断设备的应用，大大提升了甲状腺、乳腺等疾病的筛查能力，让更多患者能够早发现、早治疗患者信息在医共体内的实时互通与共享。信息共享平台还能对海量的医疗数据进行深度挖掘和分析，为医疗质量监管、疾病防控、医疗资源配置等提供科学的数据支持。通过对不同医疗机构的诊疗数据进行对比分析，可找出医疗

智慧医共体：医疗新变革，健康新未来智慧医共体是什么智慧医共体是数字医疗的重要组成部分，是“互联网+医疗健康”的具体实践。智慧医共体利用大数据、云计算、人工智能、物联网等先进技术，实现医疗服务的智能化，智慧医共体还可以通过对医疗数据的分析，实现疾病的早期预警、精准防控和个性化治疗，提高医疗服务的质量和效率。智慧医共体的优势（一）降低成本建设区域内统一的医院信息系统，能有效降低整体建设成本和系统运行的服务能力。同时，智慧医共体与政府部门的信息系统对接，为政府制定卫生政策、进行医疗监管等提供数据支持，促进电子政务建设。、精准化和个性化。通过整合医疗资源，打破医疗机构之间的信息壁垒，实现信息共享、业务协同和资源优化配置，为居民提供全方位、全周期的健康服务。在智慧医共体模式下，患者的健康档案、诊疗记录等信息可以在不同维护成本。以往，各医疗机构独自建设信息系统，不仅要投入大量资金用于硬件设备购置、软件开发等，还需配备专业技术人员进行系统维护。而在智慧医共体模式下，通过统一规划和建设信息系统，可实现资源的集中采购和共享

智慧医共体：医疗新变革，健康新未来智慧医共体是什么智慧医共体是数字医疗的重要组成部分，是“互联网+医疗健康”的具体实践。智慧医共体利用大数据、云计算、人工智能、物联网等先进技术，实现医疗服务的智能化，智慧医共体还可以通过对医疗数据的分析，实现疾病的早期预警、精准防控和个性化治疗，提高医疗服务的质量和效率。智慧医共体的优势（一）降低成本建设区域内统一的医院信息系统，能有效降低整体建设成本和系统运行的服务能力。同时，智慧医共体与政府部门的信息系统对接，为政府制定卫生政策、进行医疗监管等提供数据支持，促进电子政务建设。、精准化和个性化。通过整合医疗资源，打破医疗机构之间的信息壁垒，实现信息共享、业务协同和资源优化配置，为居民提供全方位、全周期的健康服务。在智慧医共体模式下，患者的健康档案、诊疗记录等信息可以在不同维护成本。以往，各医疗机构独自建设信息系统，不仅要投入大量资金用于硬件设备购置、软件开发等，还需配备专业技术人员进行系统维护。而在智慧医共体模式下，通过统一规划和建设信息系统，可实现资源的集中采购和共享

医共体（医疗服务共同体）是旨在通过建立医共体统一管理机制，优化区域医疗资源，提升区域医疗卫生服务能力。以下是医共体的基础方案：1.建设背景优化医疗卫生资源：按照精简、高效的原则，鼓励实行医共体绩效管理等的技术支撑，提升协同服务水平和政府监管水平。深化医保支付方式改革：加强“三医”联动，完善医保总额付费等多种付费方式，确保医共体良性运行。落实财政投入经费：根据医共体建设发展需要，依据公立医院和基层医疗卫生机构的补助政策，原渠道足额安排对医共体成员单位的补助资金。2.组织模式城市医疗集团：在设区的市级以上城市，由三级公立医院或业务能力较强的医院牵头，联合社区卫生服务机构、护理院、专业康复内行政管理、业务管理、后勤服务、信息系统等统一协作，提高服务效率，降低运行成本。推进信息系统融合：实现医共体内县级医疗机构和基层医疗卫生机构信息系统的融合，提供对医疗服务、公共卫生服务、财政管理、人事管理和互联互通。区域资源共享：医联体内可建立医学影像中心、检查检验中心、消毒供应中心、后勤服务中心等，为医联体内各医疗机构提供一体化服务。在加强医疗质量控制的基础上，医联体内医疗机构间互认检查检验结果。

智慧医共体：医疗新变革，健康新未来智慧医共体是什么智慧医共体是数字医疗的重要组成部分，是“互联网+医疗健康”的具体实践。智慧医共体利用大数据、云计算、人工智能、物联网等先进技术，实现医疗服务的智能化，智慧医共体还可以通过对医疗数据的分析，实现疾病的早期预警、精准防控和个性化治疗，提高医疗服务的质量和效率。智慧医共体的优势（一）降低成本建设区域内统一的医院信息系统，能有效降低整体建设成本和系统运行的服务能力。同时，智慧医共体与政府部门的信息系统对接，为政府制定卫生政策、进行医疗监管等提供数据支持，促进电子政务建设。、精准化和个性化。通过整合医疗资源，打破医疗机构之间的信息壁垒，实现信息共享、业务协同和资源优化配置，为居民提供全方位、全周期的健康服务。在智慧医共体模式下，患者的健康档案、诊疗记录等信息可以在不同维护成本。以往，各医疗机构独自建设信息系统，不仅要投入大量资金用于硬件设备购置、软件开发等，还需配备专业技术人员进行系统维护。而在智慧医共体模式下，通过统一规划和建设信息系统，可实现资源的集中采购和共享

智慧医共体：医疗新变革，健康新未来智慧医共体是什么智慧医共体是数字医疗的重要组成部分，是“互联网+医疗健康”的具体实践。智慧医共体利用大数据、云计算、人工智能、物联网等先进技术，实现医疗服务的智能化，智慧医共体还可以通过对医疗数据的分析，实现疾病的早期预警、精准防控和个性化治疗，提高医疗服务的质量和效率。智慧医共体的优势（一）降低成本建设区域内统一的医院信息系统，能有效降低整体建设成本和系统运行的服务能力。同时，智慧医共体与政府部门的信息系统对接，为政府制定卫生政策、进行医疗监管等提供数据支持，促进电子政务建设。、精准化和个性化。通过整合医疗资源，打破医疗机构之间的信息壁垒，实现信息共享、业务协同和资源优化配置，为居民提供全方位、全周期的健康服务。在智慧医共体模式下，患者的健康档案、诊疗记录等信息可以在不同维护成本。以往，各医疗机构独自建设信息系统，不仅要投入大量资金用于硬件设备购置、软件开发等，还需配备专业技术人员进行系统维护。而在智慧医共体模式下，通过统一规划和建设信息系统，可实现资源的集中采购和共享

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...

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。...

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

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...

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。

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"}...

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...

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":...