医疗数据公司

信息化和智能化的关键工具。2.目标市场分析医疗大数据平台的目标市场主要包括各级医疗机构、公共卫生机构、保险公司以及科研机构。这些机构需要处理大量的临床数据、人口健康数据、电子病历等，以实现精准医疗、疾病医疗大数据平台1.引言医疗大数据平台是现代医疗行业的重要组成部分，它通过整合、分析和利用海量的医疗数据，为医疗服务提供决策支持，提升诊疗效率和质量。随着技术的发展，医疗大数据平台已经成为推动医疗预防和健康管理。例如，山西省的医疗大数据基础平台已经成功应用于多家医院，提供高效的数据管理和分析服务。3.数据收集与处理流程数据收集涉及从各种来源获取信息，包括电子病历系统、医学影像系统、实验室报告等。数据处理则包括清洗、标准化和整合数据，建立统一的数据资源目录。例如，山西省的平台建立了临床、人口健康等主题的数据仓库，并实现了省级人口健康画像和医疗数据全景地图的构建。4.技术架构设计技术架构设计应考虑高性能、高可靠性和高可用性。这通常包括分布式存储系统、大数据处理框架以及实时数据分析工具。5.用户界面设计用户界面应简洁易用，并能直观地展示数据分析结果。这可能包括图表、仪表板和其他可视化工具。6.

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。诊疗与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。东华医为科技有限公司前身是成立于1999年的东华软件股份公司医疗卫生事业部，在20多年时间里，东华医为累计为全国800多家医院、医疗集团、保险公司、卫生健康委和社保局等机构提供各类产品解决方案，包括智慧医院解决方案群、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、数据开发与智能分析工具、数据云的产品矩阵，助力客户及合作伙伴快速开发数据应用系统和数字化应用，推动业务数字化转型，有超过2,000家用户，广泛分布在金融、政府、能源、交通、制造等领域。基于东华医为在医疗领域的经验沉淀和星环

医疗数据归集方案在数字化时代，医疗数据的归集成为提升医疗服务质量、促进医学研究的重要基础。医疗数据归集方案是指通过系统化的方法，将分散在不同医疗机构、部门和系统中的医疗信息进行整合、标准化和集中管理的过程。这一方案的实施，不仅能够优化医疗资源的配置，还能为患者提供更加精准和个性化的医疗服务。医疗数据的来源多种多样，包括电子病历、检验报告、影像资料、用药记录等。这些数据通常存储在不同的系统中，格式和标准也不尽相同。因此，医疗数据归集的首要任务是解决数据的异构性问题。通过制定统一的数据标准和接口规范，可以实现不同系统之间的数据互通。例如，采用国际通用的医疗信息交换标准，能够有效减少数据转换的复杂性，提高数据的互操作性。数据归集的另一个关键环节是数据的安全与隐私保护。医疗数据涉及患者的敏感信息，因此在归集过程中必须严格遵守相关法律法规。采用加密技术、访问控制和匿名化处理等手段，可以有效防止数据泄露和滥用。同时，建立完善的数据审计机制，确保数据的访问和使用都有迹可循，进一步保障数据的安全。医疗数据归集的目的是为医疗决策和科研提供支持。通过归集的数据，医疗机构可以构建患者全生命周期的健康档案

医疗健康大数据平台：解锁医疗新未来医疗数据平台：医疗行业的“智慧大脑”在科技飞速发展的当下，数字化浪潮正以前所未有的态势席卷医疗行业。医疗数据平台作为现代医疗体系的核心枢纽，宛如一颗“智慧大脑”，正深刻地改变着医疗行业的运作模式，从根本上重塑着医疗服务的格局。它不仅仅是医疗数据的存储库，更是医疗行业迈向智能化、精准化、高效化的关键驱动力。医疗数据平台的全景洞察概念与构成医疗数据平台，是一个融合了先进信息技术与医疗专业知识的综合性系统，它犹如一个庞大而精密的“数据中枢”，负责收集、存储、管理和分析来自各种医疗数据源的海量数据。这些数据源广泛而多样，涵盖了医院信息系统（HIS）中记录的患者监测数据等。从构成来看，医疗数据平台主要由数据采集、存储、分析等核心模块组成，每个模块都肩负着独特而关键的使命，共同支撑着平台的高效运转。数据采集模块如同平台的“触角”，负责从各个数据源抓取数据。它采用多种先进技术，如实时数据采集技术，能够及时获取医疗设备产生的动态数据；批量数据抽取技术，则适用于定期从业务系统中获取大量的历史数据。同时，针对不同类型的数据，该模块还具备强大的兼容性，能够处理结构化

医疗数据中台：开启智慧医疗新时代医疗数据中台是什么？医疗数据中台，是一个专门为医疗行业打造的智能化数据管理平台，就像是医疗领域的数据“大管家”。它整合了医疗领域内各种各样的数据，为这些数据提供一站式的存储、处理、分析、共享和应用服务，帮助医疗机构和医疗从业者们更好地利用数据，实现数据驱动的精准医疗和健康管理。医疗数据中台的强大功能（一）数据聚合与存储医疗数据中台就像一个巨大的数据收纳箱，能够收集和整合来自各种不同源头、不同格式的医疗数据。无论是患者详细的电子病历，记录着从初诊到复诊的每一个症状描述、诊断结果、用药情况；还是高分辨率的医学影像资料，像CT、MRI影像，精确呈现人体内部结构；亦或是各类检验结果，血常规、尿常规、生化指标等；甚至是患者实时监测的生理体征数据，如心率、血压、体温等，中台都能照单全收。（二）数据处理与分析借助云端计算强大的算力和先进的数据分析技术，医疗数据中台能够对聚合而来的海量医疗数据进行深度处理和多维度分析。它可以从复杂的数据中提取出关键信息，生成与医疗诊疗紧密相关的各种统计指标，比如某种疾病在不同年龄段、不同地区的发病率，某种治疗方法的有效率、治愈率等

隐私计算在医疗领域具有至关重要的作用，它能够在保护患者隐私的前提下，充分挖掘医疗数据的价值，促进医疗行业的发展和创新。医疗数据包含了患者极其敏感的个人信息，如身份、健康状况、疾病史、基因数据等。随着医疗信息化的发展，医疗数据的规模和价值不断增长，但数据隐私和安全问题也日益突出。隐私计算技术为解决这一矛盾提供了有效途径，使得医疗数据能够在安全的环境下进行共享和利用。具体应用医疗数据分析与研究疾病研究：不同医疗机构之间可以利用隐私计算技术，在不泄露患者隐私的情况下，共享病例数据进行疾病的发病机制、流行趋势等研究。例如，通过联邦学习技术，各医疗机构在本地训练疾病预测模型，然后将模型参数上传至中心服务器进行聚合，得到更准确的疾病预测模型，为疾病的早期诊断和治疗提供依据。医疗质量评估：借助安全多方计算技术，监管部门或专业机构可以对多家医院的医疗质量数据进行分析，如手术成功率、并发症发生率等，而无需获取具体患者的隐私信息，从而实现对医疗质量的有效监管和评估。药物研发临床数据共享：制药企业在研发新药时，需要大量的临床数据来验证药物的有效性和安全性。隐私计算技术可以使制药企业与多家医疗机构在保护患者

医疗数据中台：开启智慧医疗新时代数据中台，打破医疗数据孤岛数据中台的崛起与破局之道数据中台的出现，为打破医疗数据孤岛带来了新的希望。它就像是一座桥梁，连接起各个孤立的数据系统，实现了数据的自由流通与共享。通过数据治理技术，数据中台对来自不同系统、不同格式的数据进行清洗、转换和标准化处理，使其具有统一的数据标准和规范，为数据的整合和共享奠定了基础。实时处理技术则让数据中台能够对医疗数据进行实时采集、分析和处理，及时为医疗业务提供支持。医生在诊疗过程中，可以通过数据中台实时获取患者的最新检查检验结果、生命体征数据等，从而及时调整治疗方案；医院管理者也可以通过数据中台实时了解医院的运营情况，如床位使用率、药品库存等，以便做出及时的决策。多维度优势，重塑医疗生态提升医疗决策精准度在医疗领域，准确的诊断和个性化的治疗方案是提高治疗效果、改善患者预后的关键。数据中台通过整合患者的多源数据，为医生提供了全面、准确的信息，辅助医生做出更精准的医疗决策。患者的医疗数据来源广泛，包括电子病历、检验检查报告、影像资料、基因检测结果等。这些数据分散在不同的系统中，传统的医疗模式难以将其整合利用。数据中台运用

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，是医生进行诊断和治疗的关键依据。医疗设备数据：从各种医疗设备收集而来的数据，能够实时反映患者的生理状态，有助于医护人员及时发现患者的病情变化。医疗费用数据：包括医疗服务费用、药品费用、检查费用等明细，这对于医疗成本控制、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

医疗数据中台集中存储和管理医疗领域的各类数据，包括患者信息、医生医疗记录、医疗设备数据等，通过数据的整合、共享和分析，为医疗机构、医生和患者提供更精确、高效的医疗服务。医疗数据中台可以提升医疗机构的管理效率和决能力。医疗机构通常面临着大量的数据，包括患者的基本信息、病例资料、诊断报告等这些数据分散在多个系统和部门中，导致信息孤岛，难以充分利用。而医疗数据中台可以将这些数据整合在一个平台上，通过科学的数据模型和算法，实现数据的清洗、标准化和统一管理，提升数据的可用性和准确性。医疗机构可以通过查看和分析这些数据，了解患者的疾病情况、治疗效果和预后情况，为医生决策提供更科学的依据。医疗数据中台可以改善医患之间的沟通和协作。在传统医疗模式下，医生和患者之间的信息流通通常通过纸质病历、电话等方式进行，存在信息传递不及时、不准确的问题。而医疗数据中台可以建立医患双方之间的电子健康档案，包括患者的个人资料、病历、化验检查结果等，医生可以随时查看患者的新信息，提供及时准确的诊断和治疗建议。同时，患者也可以通过医疗数据中台了解自己的疾病情况和治疗进展，与医生进行有效的沟和交流。医疗数据中台还可以促进

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...

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...

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...

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。

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...

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...

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...