医保数据归集

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库中，便于后续的分析和应用。医保数据归集的意义主要体现在以下几个方面。首先，它为医保政策的制定和调整提供了科学依据。通过对大量医保数据的分析，政府部门可以了解医疗费用的分布情况、参保人员的就医习惯以及

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，数据归集能够提高医保基金的使用效率。通过对医疗费用、药品使用等数据的分析，医保局可以及时发现异常情况，防止骗保、滥用基金等行为，确保基金的合理使用。此外，数据归集还为医保政策的制定和调整提供了科学依据。通过对大量数据的分析，医保局可以更准确地了解参保人的需求，优化医保待遇和服务。医保局数据归集的主要内容涵盖多个方面。首先是参保人基本信息，包括姓名、身份证号、参保类型等，这些是医保管理的基础数据

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，确保数据的了数据的透明性和不可篡改性，有效防止数据造假和滥用。医保数据归集系统的应用场景广泛。首先，在医保费用结算方面，系统可以实时记录参保人员的就医信息和费用明细，自动完成医保报销计算，大大缩短了报销周期

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可比性。数据质量管理：建立数据质量评估指标体系，如数据准确率、完整率、一致率等，通过数据质量监控工具对医保数据进行定期检查和评估，及时发现并处理数据质量问题，如数据缺失、错误、重复等。数据安全管理：加强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

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、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关键功能，首先是数据集成能力。它可以对接医院信息系统、医保结算系统、药品流通系统等多种数据源，实现数据的实时或定时采集。其次是数据治理功能，包括数据清洗、标准化、质量控制和元数据管理等，确保数据的准确性

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，需要整合这些数据，建立起一个全面、准确的知识库。通过对医保政策法规的梳理和分类，将其转化为机器可理解的知识形式，存储在知识库中。同时，对参保信息、报销记录等数据进行分析和挖掘，提取出有价值的信息，如常见的医保问题、用户的咨询热点等，进一步丰富知识库的内容。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

。在便民服务方面，数据归集带来的改变更为直观。过去办理业务需要反复提交材料，现在通过数据共享，很多证明可以实现"免提交"。比如某些地区推出的"新生儿一件事"服务，将出生医学证明、户口登记、医保参保等事项整合办理，背后正是依赖卫健、医保等部门的数据归集与共享。数据归集的技术实现通常包含三个关键环节：首先是数据采集，通过接口调用、文件交换等方式从各业务系统获取数据；其次是数据清洗，对不一致、不完整的数据数字政府数据归集在信息技术飞速发展的今天，数字政府建设已成为提高治理能力现代化的重要途径。其中，数据归集作为数字政府的基础性工作，正逐步改变着政府运作模式和服务方式。那么，什么是数字政府数据归集？它如何发挥作用？又将面临哪些挑战？数据归集，简而言之就是将分散在不同部门、不同系统中的政务数据进行汇聚整理的过程。就像把散落的珍珠串成项链，数据归集让原本孤立的信息产生更大的价值。在传统政府运作中，各部门数据往往自成体系，形成"信息孤岛"。而数据归集通过统一标准和平台，打破这种割裂状态，实现数据的互联互通。数据归集的核心价值在于为政府决策提供有力支撑。当环保部门的环境监测数据与交通部门的车辆流量数据

什么是数据归集数据归集指的是从不同来源、不同格式、不同系统中收集原始数据，并将其集中存储的过程。想象一下图书馆的工作：每天都有新书从各个出版社送达，这些书籍题材各异、装帧不同、语言多样。图书管理员需要将它们分类、编目，然后放置到合适的书架上。数据归集的工作与之类似，只不过处理的对象是电子化的信息而非实体书籍。在技术层面，数据归集可以通过多种方式实现。常见的方法包括数据库复制、文件传输、网络爬虫各个角落，通过归集过程才得以汇聚。数据归集的价值与应用当数据被有效归集后，其价值才真正开始显现。在商业领域，归集的消费者行为数据可以帮助企业精准把握市场脉搏。一家连锁超市通过归集各分店的销售数据、会员卡消费记录和线上浏览数据，能够构建详细的客户画像，实现个性化推荐和动态定价。这种基于数据的决策远比传统的经验判断更为准确。在公共服务方面，数据归集同样发挥着重要作用。城市交通管理部门归集来自摄像头、地磁传感器、公交卡刷卡记录、网约车平台等多源数据，可以实时掌握交通流量变化，优化信号灯配时，甚至预测和缓解即将发生的拥堵。疫情期间，各国卫生机构正是通过快速归集病例数据、人口流动信息和医疗资源分布，才

在边缘计算领域，星环科技研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算平台，支持标准的视频和物联网协议接入，低代码的业务流程构建，高性能的数据处理和分析，企业级的云-边数据、服务治理，以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技Sophon平台包括设备数据管理、模型训练迭代、边缘模型部署、应用构建分发、数据治理能力、边缘自治能力、云边协同能力七大能力。Sophon可以从两个层面实现效益价值：降低长尾应用的实施人力，降低从数据到模型，模型到应用的构建成本；改变长尾应用的落地模式，从粗放的一次性模型交付到精细化的模型持续运营。其主要技术创新包括：边缘可视化流处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎。Sophon在智能制造、智能安防、智能工地、智能交通、智能城市、智能校园、智能加油站等城市治理、设备可预测性维护等云边一体场景有着广泛的应用。当前边缘计算作为产业数字化转型核心技术已形成共识，我国也高度重视边缘计算的发展，积极推进边缘计算在工业互联网等多个领域的技术、标准与产业发展。星...

星环SophonP²C是企业级隐私计算平台，拥有多项性能及安全认证，平台支持不同场景的隐私计算需求，包括横纵向联邦学习、多方安全计算、基于差分隐私的数据发布、匿踪查询等，为多方数据安全协作提供完整的平台底座。SophonP²C可用于解决跨组织协作时无法安全利用各方数据的难题，助力数据流通应用的合法合规。在保障隐私的前提下，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，提供多种开箱即用的工具，方便用户进行数据处理、分析、特征工程等工作，可快速进行多方数据统计、分析建模和应用工作。平台拥有的多种适应不同安全和通讯环境的加密安全手段和通信架构，为跨组织的数据协作提供安全、可靠、高效的平台支持。分布式隐私计算平台SophonP²C产品优势：支持多种隐私计算框架,平台易用易部署1.采用同态加密、差分隐私、秘密分享、不经意传输等隐私技术，覆盖联邦学习(FL)、多方安全计算(MPC)、匿踪查询(PIR)、隐私求交(PSI)等多种隐私计算功能。2.支持大数据规模的隐私计算场景，支持亿级数据进行联邦学习、多方安全计算和隐私求交。3.提供页面可视化安装部署，并支持实体部署、容器部署、...

星环科技数据底座方案已在多个场景落地应用：广西某水电企业工业大数据生态云平台按照“统一规划、统一设计、统一建设”原则开展适应电力能源需求的“云-雾-端”多级、多云协同云计算架构设计。形成电力能源企业计算云、存储云、网络云、安全云等多云架构体系。打造包含智慧运营中心、设备状态诊断中心、安全应急中心、气象资源中心、智慧营销中心与智慧电厂的核心智慧化平台，实现数字化业务管控、智慧化企业经营和生态化商业服务的完整生态，实现企业的数字化转型。工业大数据生态云平台实施分为平台构建、数据资产治理实施与基础门户建设三个部分。其中IaaS层提供计算资源、存储资源、网络资源等基础设施服务；PaaS层由容器云、微服务治理、DevOps、敏捷开发平台、大数据平台、数据资产管理、统一应用门户等组成，为上层智慧企业应用提供基础能力平台的支撑，未来可进一步扩展人工智能平台、元宇宙、区块链、数字孪生等新技术应用平台；SaaS层应用提供数字化业务管理、智慧化企业运营管控、生态化商业服务等应用，并基于统一应用门户为用户提供交互服务。新能源集控中心是实时数仓在新能源方面的应用，跟水电比较像，比如区域监控中心一体化大数据应用...

随着科技和信息技术的快速发展，时空数据已经成为重要的技术支撑和决策工具。与此同时，国内也出现了不少优秀的国产时空数据库产品，不仅在空间分析、时序分析等方面实现了卓越的表现，同时也在存储管理、可视化展示等方面有着出色的成果。不少时空数据库产品已实现了高可靠性、高性能和高稳定性的功能，在交通运输、城市规划、GIS和物流供应链等领域都有着广泛的应用。其中星环科技的分布式时空数据库-TranswarpSpacture就是其中一款优秀的时空数据库产品。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture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。产品优势原生空间：时空数据类型，针对空间时空数据的特定优化。兼容OGC标准：提供丰富的分析函数，具备复杂分析挖掘能力。支持SQL：基于SQL完成空间分析和轨迹分析，降低产品使用门槛。兼容Po...

近日，领先的IT市场研究和咨询公司IDC发布2022年数字政府百强榜，梳理出数字政府领域领先的技术供应商，评估了技术提供商的市场能力及市场份额。星环科技作为企业级大数据基础软件开发商，成功入选IDC数字政府百强榜“大数据及数据治理”模块。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，形成了大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵。在政府领域，星环科技通过智慧政务数字底座为政府数字化转型建设提供计算、存储、算法等基础能力支撑，归集业务数据，优化业务流程，治理出有价值的数据资源，进行专题分析沉淀数据资产，服务部门之间数据共享与业务协同，服务领导决策与政策制定，服务公众、企业便捷办事。公司产品已被多个部委或省市机关部门使用，助力构建数字化政府，提升治理效率。比如星环科技基于数据云平台TDC为建设上海市数据资源平台提供了底层支撑，将70多个委办局以及16个区县业务库的结构化和非结构化数据进行归集，构建三级数据共享交换体系，保障数据安全，支撑“一网通办”等数据服务能力。此外，根据不...

利用星环科技数据云平台TDC打造的基于PaaS平台的绿色轨道交通线网指挥中心，为轨交集团打造技术中台、数据中台、模型中台、业务中台。与传统模式相比，PaaS模式采取集约化部署，能大大提高资源利用率；可为开发人员提供隔离的租户环境，灵活选择所需大数据与AI能力，进行探索分析和数据挖掘。技术中台：统一资源管控，灵活资源分配，快速资源申请与部署。数据中台：全量数据接入；面向应用主题的指标计算与规范化数据存储。模型中台：基于人工智能、深度学习的算法模型，支撑业务分析、评估、与决策。业务中台：采用微服务架构，串联系统功能，打通整合业务应用。通过采集实时能耗、电能质量、设备状态等实时数据和客流信息、列车运营信息、基础信息等非实时数据，基于星环科技智能分析工具Sophon进行建模预测，支撑上层能耗统计与监测应用、能耗综合评估应用，实现行车调度精细化，促进轨道交通绿色低碳发展。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，形成了大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵。通过为企业搭建数字化转型的数字底座，星环科技助力政府、金融、能源、...

近年来，随着数字经济的蓬勃发展，数据跨境活动日益频繁，数据处理者的数据出境需求快速增长。为规范数据出境活动，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、自由流动，国家互联网信息办公室公布了《数据出境安全评估办法》，9月1日起施行。《数据安全出境评估办法》构建了我国数据出境安全评估的制度，然而企业在具体落地方面，还存在诸如数据分类分级；重要数据识别、存储、管理；数据安全监督；敏感数据防泄露等实际困难，国内迫切需要落实数据安全出境的企业。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，构建明日数据世界。在数据安全与流通方面，星环科技具备一系列产品和解决方案。针对有数据跨境需求的企业，星环科技可以提供一套可落地的企业数据安全出境合规解决方案，为企业提供数据跨境一站式服务，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。以某智能车企云端车联网全球化数据安全合规案例为例，针对客户面对的系统内存在大量个人隐私数据，但是没有资产地图；缺乏数据分类分级策略；缺乏个人隐私数据使用、流转的监测与防护；需要敏感资产风险评...

图数据库是一种用于处理图形数据的特殊类型的数据库。它们旨在存储和管理关系和连接，具有比其他类型的数据库更强大的能力。目前国内有众多优秀图数据库产品，星环科技图数据库产品StellarDB其中之一。TranswarpStellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式图数据库，提供高性能的图存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生图存储，千亿点、万亿边、PB级大规模图数据存储；具备10+层的深度链路分析能力，提供丰富的图分析算法和深度图算法；支持标准图查询语言并兼容openCypher，并具备海量数据3D图展示能力。可以帮助用户快速开发欺诈检测、推荐引擎、社交网络分析、知识图谱等应用。TranswarpStellarDB优势：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...

企业选择合适的图数据库需要考虑多方面的因素，包括以下几点：数据集规模：如果需要处理大规模的图形数据，应选择支持水平扩展和集群部署的图数据库。查询需求：不同的图数据库对数据类型和查询需求的支持程度有所不同，应根据实际需求选择。性能和可扩展性：不同的图数据库性能和可扩展性有所不同，应选择性能和可扩展性良好的图数据库。支持程度：选择使用支持程度好的图数据库，可以得到更好的技术支持。维护和成本：选择维护成本低、方便使用的图数据库，能够降低维护成本和使用难度。在选择图数据库时，应根据具体需求进行综合分析、评估和选择。星环科技分布式图数据库是国内比较知名的图数据库产品之一。星环分布式图数据库StellarDB星环科技在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式图数据库StellarDB，兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。StellarDB在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级，同时在易用...

数据库作为提供数据存储与处理能力的基础软件，是信息系统的基础、信息安全的基石，因此，数据库自主可控和国产化替代已经刻不容缓。兼容性是国产化替代关键，自研数据库更具潜力Oracle数据库发展较早，在国内市场内占领了一定先机，企业经过信息化的长期积累和革新，基于Oracle开发了大量的系统业务。为了能够适配新的国产数据库产品，必须对应用代码进行大量修改，各数据表的数据类型、函数、语法规则需要进行系统、全面的改造，这就要求新的国产数据库对原有数据库能够有很好的兼容性支持，降低迁移的代码改造成本。Oracle经过多年的发展，在SQL语言、性能、实例形态、容灾方案等方面有很多积累扩展。若要实现Oracle数据库的国产化替代，除了要能够提供在性能、容灾能力、安全能力等方面全方位提供对等的能力，首先要解决的就是如何兼容Oracle的大量SQL方言，尤其是Oracle的PL/SQL这一独特的广受欢迎的语法体系。中国信通院《数据库发展研究报告》中表示，“国内关系型数据库产品中多数是基于MySQL和PostgreSQL二次开发的”。因此，这些产品对MySQL、PostgreSQL兼容性较好，但没有体系化的...