医疗科研大数据平台解决方案

，解决医疗信息共享不畅、医疗资源两极分化、医疗监督机制不全等问题，实现医疗卫生服务信息化、智能化及快捷化发展。教育解决方案：星环大数据人工智能教育解决方案是星环科技基于自身在大数据人工智能企业级基础平台智能城市建设、供应链管理、风险管理、健康医疗、育等领域的应用系统，提升生产力和效率。大数据解决方案常采用的技术包括数据仓库、数据挖掘数据可视化、机器学习、人工智能等。通过这些技术，可以将各种数据源整合在一起，进行数据清洗、预处理和分析，提供洞察和决策支持。同时，大数据解决方案也涉及到数据安全、数据隐私、数据治理等方的问题。星环大数据解决方案星环科技大数据解决方案在金融、交通、政府、医疗、能源、教育等诸多领域落地，形成了非常成熟的大数据应用解决方案，加速企业数字化转型进程。金融解决方案：在金融领域，大数据产品发挥着重要的作用，星环科技借助大数据云平台TDC、分布式数据库ArgoDB和AI平台、港口码头等方面，以大数据技术为基础汇集交通数据，以人工智能和云计算为加持赋能数据价值，打造系统性、实时性、广泛性于一体的城市交通。医疗解决方案：在新医改背景下，围绕全民健康、医共体、疫情防控等方面

，解决医疗信息共享不畅、医疗资源两极分化、医疗监督机制不全等问题，实现医疗卫生服务信息化、智能化及快捷化发展。教育解决方案：星环大数据人工智能教育解决方案是星环科技基于自身在大数据人工智能企业级基础平台智能城市建设、供应链管理、风险管理、健康医疗、育等领域的应用系统，提升生产力和效率。大数据解决方案常采用的技术包括数据仓库、数据挖掘数据可视化、机器学习、人工智能等。通过这些技术，可以将各种数据源整合在一起，进行数据清洗、预处理和分析，提供洞察和决策支持。同时，大数据解决方案也涉及到数据安全、数据隐私、数据治理等方的问题。星环大数据解决方案星环科技大数据解决方案在金融、交通、政府、医疗、能源、教育等诸多领域落地，形成了非常成熟的大数据应用解决方案，加速企业数字化转型进程。金融解决方案：在金融领域，大数据产品发挥着重要的作用，星环科技借助大数据云平台TDC、分布式数据库ArgoDB和AI平台、港口码头等方面，以大数据技术为基础汇集交通数据，以人工智能和云计算为加持赋能数据价值，打造系统性、实时性、广泛性于一体的城市交通。医疗解决方案：在新医改背景下，围绕全民健康、医共体、疫情防控等方面

医疗大数据平台是专门针对医疗健康行业设计的，旨在通过数据的采集、存储、处理、分析和可视化等功能，为医疗机构提供智能化的解决方案。多源异构数据集成：医疗大数据平台能够集成多种来源和类型的数据，包括多种综合可视分析。数据安全与保护：医疗大数据平台注重数据安全，通过存储双活技术、备份容灾技术等为医院系统的高可用性提供了技术保障。智慧应用创新：平台汇聚各类医疗健康数据，形成完整的大数据体系，实现基于大数据和AI的智慧应用创新，赋能惠民、惠医、惠政和惠业。算法服务与模型：基于大数据和人工智能技术，构建医疗领域图像识别和文本后结构化能力，并对结构化数据深度学习、知识挖掘和建模，沉淀多种医疗AI应用模型并市场化。分析、科研教学支持等。医院服务总线(HSB)：专用于医院数据集成平台的ESB，支持主流的开放标准和规范，提供可靠的消息传输机制，建立服务之间的通信、连接、组合和集成的服务动态松耦合机制。数据交换与服务：支持XML和JSON等格式的数据写入服务，以满足医疗场景下的数据交换需求。数据可视化：智慧医院数据可视化平台能够对医院的运营情况、门诊、住院、手术、药品、医务、医疗设备、卫生耗材以及医疗质量数据进行

医疗大数据平台是专门针对医疗健康行业设计的，旨在通过数据的采集、存储、处理、分析和可视化等功能，为医疗机构提供智能化的解决方案。多源异构数据集成：医疗大数据平台能够集成多种来源和类型的数据，包括多种综合可视分析。数据安全与保护：医疗大数据平台注重数据安全，通过存储双活技术、备份容灾技术等为医院系统的高可用性提供了技术保障。智慧应用创新：平台汇聚各类医疗健康数据，形成完整的大数据体系，实现基于大数据和AI的智慧应用创新，赋能惠民、惠医、惠政和惠业。算法服务与模型：基于大数据和人工智能技术，构建医疗领域图像识别和文本后结构化能力，并对结构化数据深度学习、知识挖掘和建模，沉淀多种医疗AI应用模型并市场化。分析、科研教学支持等。医院服务总线(HSB)：专用于医院数据集成平台的ESB，支持主流的开放标准和规范，提供可靠的消息传输机制，建立服务之间的通信、连接、组合和集成的服务动态松耦合机制。数据交换与服务：支持XML和JSON等格式的数据写入服务，以满足医疗场景下的数据交换需求。数据可视化：智慧医院数据可视化平台能够对医院的运营情况、门诊、住院、手术、药品、医务、医疗设备、卫生耗材以及医疗质量数据进行

康复方案。医疗大数据平台的建立和应用，能够提高医疗服务的质量和效率，推动医学科研的发展，促进医疗政策和管理的科学化。医学科研的发展。数据集中化管理：医疗大数据平台能够将分散在不同机构和系统中的医疗数据进行集中管理。传统的医疗数据存储方式分散且缺乏规范，导致数据难以共享和利用，同时也增加了数据管理的复杂性。而医疗大数据平台的建立可以实现数据集中存储和管理，使得医疗数据更加易于访问和利用，提高了数据的可靠性和准确性。数据共享与流通：医疗大数据平台的建立能够促进医疗数据的共享交流。医疗数据具有重要的研究和临床应用价值，通过医疗大数据平台，不同机构和个人可以跨越地域和科室的限制，进行数据的共享和交流。这样一方面能够提高医疗机构之间的协作能力，另方面也能促进医学研究的进展，加速新技术研发和推广。数据分析与挖掘：医疗大数据平台能够对海量的医疗数据进行有效的分析和挖掘。通过运用大数据分析技术，医疗大数据平台能够挖掘出医疗数据中隐藏的规律和模式，提取有用信息，并为医疗决策和临床实践提供科学依据。同时，医疗大数据平台还可

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科技的大数据能力支撑，东华医为与星环科技基于临床数据中心的联合解决方案已经在全国范围内多家三甲医院落地实施。临床数据数量庞大、种类丰富，管理困难重重一家三级医院CDR数据量可以达到TB级，同时医院医学数据应用，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、科研、教育、管理服务，通过对数据的科学、合理、有效利用，反哺医教研管。基于医院的CDR典型场景，完成了基于星环科技产品ArgoDB、KunDB的定制化开发，并与东华医为形成了联合解决方案。面向临床1000并发下1秒内返回结果。临床数据中心，为临床科研和医疗大数据挖掘奠定了基础目前基于星环科技核心产品建设的临床数据中心已经获得了多家三甲医院的认可。临床数据中心主要取得了如下几方面的成功：业务协同

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科技的大数据能力支撑，东华医为与星环科技基于临床数据中心的联合解决方案已经在全国范围内多家三甲医院落地实施。临床数据数量庞大、种类丰富，管理困难重重一家三级医院CDR数据量可以达到TB级，同时医院医学数据应用，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、科研、教育、管理服务，通过对数据的科学、合理、有效利用，反哺医教研管。基于医院的CDR典型场景，完成了基于星环科技产品ArgoDB、KunDB的定制化开发，并与东华医为形成了联合解决方案。面向临床1000并发下1秒内返回结果。临床数据中心，为临床科研和医疗大数据挖掘奠定了基础目前基于星环科技核心产品建设的临床数据中心已经获得了多家三甲医院的认可。临床数据中心主要取得了如下几方面的成功：业务协同

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科技的大数据能力支撑，东华医为与星环科技基于临床数据中心的联合解决方案已经在全国范围内多家三甲医院落地实施。临床数据数量庞大、种类丰富，管理困难重重一家三级医院CDR数据量可以达到TB级，同时医院医学数据应用，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、科研、教育、管理服务，通过对数据的科学、合理、有效利用，反哺医教研管。基于医院的CDR典型场景，完成了基于星环科技产品ArgoDB、KunDB的定制化开发，并与东华医为形成了联合解决方案。面向临床1000并发下1秒内返回结果。临床数据中心，为临床科研和医疗大数据挖掘奠定了基础目前基于星环科技核心产品建设的临床数据中心已经获得了多家三甲医院的认可。临床数据中心主要取得了如下几方面的成功：业务协同

康复方案。医疗大数据平台的建立和应用，能够提高医疗服务的质量和效率，推动医学科研的发展，促进医疗政策和管理的科学化。医学科研的发展。数据集中化管理：医疗大数据平台能够将分散在不同机构和系统中的医疗数据进行集中管理。传统的医疗数据存储方式分散且缺乏规范，导致数据难以共享和利用，同时也增加了数据管理的复杂性。而医疗大数据平台的建立可以实现数据集中存储和管理，使得医疗数据更加易于访问和利用，提高了数据的可靠性和准确性。数据共享与流通：医疗大数据平台的建立能够促进医疗数据的共享交流。医疗数据具有重要的研究和临床应用价值，通过医疗大数据平台，不同机构和个人可以跨越地域和科室的限制，进行数据的共享和交流。这样一方面能够提高医疗机构之间的协作能力，另方面也能促进医学研究的进展，加速新技术研发和推广。数据分析与挖掘：医疗大数据平台能够对海量的医疗数据进行有效的分析和挖掘。通过运用大数据分析技术，医疗大数据平台能够挖掘出医疗数据中隐藏的规律和模式，提取有用信息，并为医疗决策和临床实践提供科学依据。同时，医疗大数据平台还可

康复方案。医疗大数据平台的建立和应用，能够提高医疗服务的质量和效率，推动医学科研的发展，促进医疗政策和管理的科学化。医学科研的发展。数据集中化管理：医疗大数据平台能够将分散在不同机构和系统中的医疗数据进行集中管理。传统的医疗数据存储方式分散且缺乏规范，导致数据难以共享和利用，同时也增加了数据管理的复杂性。而医疗大数据平台的建立可以实现数据集中存储和管理，使得医疗数据更加易于访问和利用，提高了数据的可靠性和准确性。数据共享与流通：医疗大数据平台的建立能够促进医疗数据的共享交流。医疗数据具有重要的研究和临床应用价值，通过医疗大数据平台，不同机构和个人可以跨越地域和科室的限制，进行数据的共享和交流。这样一方面能够提高医疗机构之间的协作能力，另方面也能促进医学研究的进展，加速新技术研发和推广。数据分析与挖掘：医疗大数据平台能够对海量的医疗数据进行有效的分析和挖掘。通过运用大数据分析技术，医疗大数据平台能够挖掘出医疗数据中隐藏的规律和模式，提取有用信息，并为医疗决策和临床实践提供科学依据。同时，医疗大数据平台还可

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"}...

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。...

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":...

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

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•...

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。

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：

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...

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