医保 隐私计算平台

医保数据的安全防护，采用数据加密、访问控制、数据脱敏等技术手段，防止医保数据泄露、篡改等安全事故的发生，确保参保人员的隐私安全。元数据管理：对医保数据的元数据进行梳理和管理，包括数据的来源、定义、结构、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、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

医保数据的安全防护，采用数据加密、访问控制、数据脱敏等技术手段，防止医保数据泄露、篡改等安全事故的发生，确保参保人员的隐私安全。元数据管理：对医保数据的元数据进行梳理和管理，包括数据的来源、定义、结构、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、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

医保数据的安全防护，采用数据加密、访问控制、数据脱敏等技术手段，防止医保数据泄露、篡改等安全事故的发生，确保参保人员的隐私安全。元数据管理：对医保数据的元数据进行梳理和管理，包括数据的来源、定义、结构、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、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

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库

医保数据的安全防护，采用数据加密、访问控制、数据脱敏等技术手段，防止医保数据泄露、篡改等安全事故的发生，确保参保人员的隐私安全。元数据管理：对医保数据的元数据进行梳理和管理，包括数据的来源、定义、结构、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、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

医保数据的安全防护，采用数据加密、访问控制、数据脱敏等技术手段，防止医保数据泄露、篡改等安全事故的发生，确保参保人员的隐私安全。元数据管理：对医保数据的元数据进行梳理和管理，包括数据的来源、定义、结构、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、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

。医保费用结算与反欺诈：医保部门、医疗机构和保险公司等多方可以借助隐私计算平台，在保护参保人隐私的前提下，对医保报销数据、医疗费用数据等进行分析和比对。通过联邦学习等技术建立反欺诈模型，识别医保费用结算中的异常行为，防止医保欺诈和滥用，保障医保基金的安全。能源领域能源消耗数据分析与管理：能源供应企业可以利用隐私计算平台，在保护用户用电、用水等能源消耗隐私的情况下，对大量的能源消耗数据进行分析。通过隐私计算平台在公共数据运营中具有广泛且重要的应用，能够在保护数据隐私的前提下，实现公共数据的价值最，以下是一些主要的应用方面：交通领域路况分析与智能交通管理：交通管理部门可利用隐私计算平台，在不泄露交通信号灯时长、规划交通疏导方案，提高城市交通运行效率。出行服务优化：出行服务平台与交通管理部门的数据通过隐私计算平台进行交互，在保护用户出行隐私的基础上，对用户出行需求和交通资源数据进行分析，为用户考虑，数据共享存在困难。隐私计算平台可以通过同态加密、多方安全计算等技术，使各医疗机构能够在不泄露患者隐私数据的情况下，将数据用于联合科研，如研究疾病的流行趋势、探索新的治疗方法等，推动医疗科学的发展

医保数据的安全防护，采用数据加密、访问控制、数据脱敏等技术手段，防止医保数据泄露、篡改等安全事故的发生，确保参保人员的隐私安全。元数据管理：对医保数据的元数据进行梳理和管理，包括数据的来源、定义、结构、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、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

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

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...

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。

OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...

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"}...

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•...

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

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。...

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：

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":...