卫生数据治理

了技术迭代支撑。卫生健康领域的数字化转型主要涉及四个方面：互联网医疗、电子病例、医疗大数据和人工智能。在互联网医疗领域，主要涉及在线医疗咨询、预约挂号、远程医疗等方面；在电子病历方面，通过电子病历在能感受到数字化转型带来的极大便利，在并不发达的中等城市，卫生健康领域的数字化究竟进展到什么程度呢？卫健部门数字化转型的困难和机遇在哪里？……为了了解这些状况，在日前星环科技举办的向星力·未来数据技术峰会上，数据猿采访了炎帝故里、湖北省随州市卫健委信息化专班负责人叶峰。迫在眉睫、势在必行的数字化转型叶峰认为，整个卫生健康领域的数字化转型可以用四个字来形容——势在必行，如果要在它的前面加一个形容词健康服务体系的数字化转型是迫在眉睫。其次，部分人对于卫生健康工作的理解比较狭隘，他们认为卫生健康的工作就是临床医疗服务。其实并不是如此。叶峰告诉数据猿，卫生健康不仅仅包括临床医疗服务，还包含基本“电子病历评级”、“互联互通标准化成熟度测评”和“湖北省全民健康数据标准集”等数据标准，采取“数据治理前端化”的模式，确保“数据产生即高可用”，并明确规定在后期信息化建设中强势执行统一标准。在统一应用方面

大数据公共治理是指政府部门及其他公共机构利用大数据技术和方法，对公共事务进行管理和决策的过程，涉及数据收集、存储、分析和应用等环节，旨在提高治理的科学性、精准性和有效性。核心目标提升决策质量：通过对和把握数据内涵，做出准确判断。应用领域城市治理：包括交通管理、环境保护、城市规划、公共安全等方面。例如，通过分析交通流量数据，优化交通信号灯设置，缓解拥堵；利用环境监测数据，加强污染源监管，改善空气质量。医疗卫生：涵盖疾病监测与预防、医疗资源配置、公共卫生应急等领域。如利用医疗大数据开展疾病流行趋势分析，提前做好防控措施；根据患者分布和需求情况，合理调配医疗资源。教育领域：涉及教育资源分配海量、多源数据的分析，挖掘数据背后的规律和趋势，为政府决策提供更全面、准确的依据，使决策更加科学、合理。优化公共服务：深入了解公众需求，实现公共服务的个性化、精准化供给，提高服务质量和效率，提升公众满意度。增强风险预警与应对能力：实时监测社会运行状态，及时发现潜在风险和问题，提前进行预警和干预，有效应对各类突发事件和危机。关键技术数据采集与存储：运用传感器、网络爬虫、数据共享等技术手段，广泛采集

。为此，越来越多的城市开始探索智慧城市解决方案。智慧城市解决方案是指依靠先进的科技手段，通过对城进行全面信息化、智能化的建设，实现城市治理、交通运输、环境保护、公共安全、医疗卫生、水资源管理等领域的发展提供强有力的支持。环境监测：环境污染是城市发展中一个十分普遍但十分难以解决的问题。智能环境监测系统可以进行精确监测，及时预警和处理，有效降低城市环境风险，保障环境质量。智慧医疗：建设智能化的医疗卫生系统，能够提供高品质、高效率的医疗服务，同时也可以加强医患之间的沟通与协作，提高医院的运行效率，提高公众医疗卫生服务的便利性。公共安全管理：智能化的公共安全系统能够通过视频监控、人脸识别等手段，实现

、公共卫生事件等，提高城市的应急响应能力。治理内容数据采集与汇聚：涵盖城市各个领域的数据，包括政务数据、物联网数据、互联网数据等，建立统一的数据采集规范和接口，将分散的数据汇聚到城市数据中心。数据整合与共城市数据治理是运用一系列技术、流程和制度，对城市运行过程中产生的各类数据进行综合管理和有效利用，以提升城市治理水平和服务质量，推动城市可持续发展的过程。治理目标提升决策科学性：通过整合和分析多源异构：构建完善的数据安全防护体系，包括数据加密、访问控制、备份恢复等，确保城市数据的保密性、完整性和可用性，防止数据泄露和滥用。治理关键技术大数据技术：能够处理海量、多源异构数据，通过分布式存储和计算框架，实现数据的快速采集、存储和分析。云计算技术：提供灵活的计算和存储资源，支持城市数据治理的弹性扩展，降低建设和运营成本。物联网技术：通过传感器等设备实现城市万物互联，实时采集城市运行状态数据，如环境监测数据，为城市管理者提供全面、准确的信息支持，使其能做出更科学合理的决策，如城市规划、资源分配等。优化公共服务：基于数据分析了解市民需求，优化公共服务资源配置，提升服务质量和效率，如交通出行、医疗教育等

、医疗卫生数据等，以及公共机构在提供服务过程中积累的相关数据。治理关键环节数据资源梳理：对公共部门所拥有的各类数据进行全面清查和盘点，包括数据的来源、格式、内容、存储位置等，建立数据资源目录，为后续的数据治理公共数据治理是对公共部门所拥有和产生的各类数据进行有效管理和优化利用的一系列活动，旨在提升公共数据的质量、安全性和价值。治理目标提升数据质量：确保公共数据的准确性、完整性、一致性和时效性，为公共决策、公共服务和社会治理提供可靠的数据支持。促进数据共享与开放：打破部门之间的数据孤岛，实现公共数据在不同部门、不同层级政府以及社会公众之间的安全共享和有序开放，提高数据的利用效率。保障数据安全：建立健全治理提供有价值的参考依据。治理主体与对象治理主体：主要包括政府部门、公共机构以及相关的行业协会等。政府部门在公共数据治理中起主导作用，负责制定政策、法规和标准，统筹协调数据治理工作；公共机构如医院、学校、图书馆等负责本单位数据的管理和共享；行业协会则在促进本行业数据治理规范发展方面发挥作用。治理对象：涵盖了政府在履行职责过程中产生的各类数据，如人口数据、经济数据、地理信息数据、社会保障数据

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、专业康复机构等，形成资源共享、分工协作的管理模式。县域医疗共同体：重点探索以县级医院为龙头、乡镇卫生院为枢纽、村卫生室为基础的县乡一体化管理，实现人员调配、财务管理、设备管理、药品管理、业务管理“五统一”。专科，鼓励公立医院向基层医疗卫生机构提供远程医疗、远程教学、远程培训等服务。3.运行机制完善分工协作机制：明确各医疗机构的责权利关系，形成分工协作机制，建立牵头医院与成员单位间双向转诊通道与平台，为患者提供

医共体，全称医疗共同体。具体介绍如下：定义：是指由政府指导，以县级医院为龙头，整合县、乡、村三级医疗服务机构的资源而建立的分工协作、一体化管理、为群众提供全方位服务的基层医疗卫生服务体系。特点人财物医疗体系改革：促进医疗资源的合理配置和有效利用，推动医疗体系向更加科学、合理、高效的方向发展，促进医疗服务的公平性和可及性。促进事业持续发展：通过整合医疗资源、提高医疗服务效率等方式，为医疗卫生事业的可持续发展提供有力支持，推动医疗卫生技术的创新和发展。

/国家呼吸系统疾病临床医学研究中心2横琴鲸准智慧医疗科技有限公司3南京云创大数据科技股份有限公司4星环信息科技（上海）有限公司5澳门科技大学，中药质量研究国家重点实验室，澳门药物及健康应用研究院，中医药学院，澳门特别行政区，中国6昆明理工大学7香港大学公共卫生学院，香港特别行政区，中国近日，钟南山院士团队在JournalofThoracicDisease发表“基于SEIR优化模型和AI对公共卫生干预下的中国COVID-19暴发趋势预测”的文章。星环科技团队受邀参与了预测模型的建设研究院牵头的“新型冠状病毒人工智能预测系统”项目。在项目中从数据设计、模型角度选择、传染病SEIR变种等多多方面进行合作，凭借在大数据及人工智能领域卓越的专业知识，助力该项目更精准的预测疫情发展趋势。本研究将2020年1月23日前后的人口迁徙数据以及新的COVID-19流行病学数据整合到经典传染病学预测模型（SEIR）中并得出流行曲线。推测本次疫情全国在2月下旬达到高峰，4月底趋于平缓。如管控措施，（C）广东省，（D）浙江省和（E）中国在1月23日（蓝色），5天后（灰色）和5天前（红色）采取干预措施时的流行曲线，把每天现存确诊病例的实际数据被拟合到曲线（圆圈）上作者列表：文章结果结论是基于

数据治理和元数据治理紧密相关，元数据治理是数据治理的核心和基础，以下是对它们的详细介绍：数据治理定义：数据治理是对数据的全生命周期进行管理，包括数据的规划、采集、存储、处理、分析、应用等各个环节数据治理定义：元数据治理是对元数据的创建、采集、存储、整合、共享等过程进行管理和控制，以确保元数据的质量和一致性，提高元数据的可用性和价值，为数据治理提供有力支持。主要任务元数据的定义与规范：制定元，及时反映数据的变化和业务的需求，确保元数据的准确性和时效性。元数据的应用与服务：通过元数据管理工具，为数据治理的其他环节提供元数据服务，如数据建模、数据质量管理、数据安全管理等，提高数据治理的效率和效果。二者的关系元数据治理是数据治理的基础：元数据描述了数据的定义、结构、来源、关系等信息，是数据治理的核心要素。通过元数据治理，可以建立数据的清晰脉络，为数据治理的各项工作提供准确的依据。数据治理对元数据治理提出需求：数据治理的过程中，需要不断完善和更新元数据，以满足数据管理和应用的需求。，旨在提高数据质量，确保数据的安全性、完整性和一致性，实现数据资产的有效管理和价值最大化。主要目标提升数据质量：通过一系列的管理活动和技术手段，保证数据的准确性、完整性、一致性、时效性等，减少数据错误和

本章节的示例语句均可在示例图my_graph中执行，执行前请先创建示例图my_graph，建图语句如下:creategraphmy_graphwithschema(:Boy{namestring,salarydouble,ageint,singleboolean,birthdaylocaldatetime,reservelong,ratedecimal(38,10),hobbysarray<string>,geoPointgeo<double>})(:Girl{namestring,salarydouble,ageint,singleboolean,birthdaylocaldatetime,reservelong,ratedecimal(38,10),hobbysarray<string>,geoPointgeo<double>})[:Friend{sinceint}][:Likes{sinceint}]graphproperties:{`graph.shard.number`:3,`graph.replication.number`:...

StellarDB支持用户添加自定义函数，添加后可在cypher语句中使用。自定义函数实现自定义函数通过java/scala语言开发，可继承实现两种基类，编译成jar包，通过指定命令加载到StellarDB。需要实现的基类为如下两种，可自行选择继承合适的基类：继承UDF基类继承GenericUDF基类。继承UDF基类该类实现简单，功能较为单一。支持Quark的基本类型、数组和Map。适合实现简单的逻辑。继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF类继承UDF类必须实现evaluate方法且返回值类型不能为void，支持定义多个evaluate方法不同参数列表用于处理不同类型数据。@Description(name="my_plus",value="my_plus()-ifstring,doconcat;ifinteger,doplus",extended="Example:\n>selectmy_plus('a','b');\n>ab\n>selectmy_plus(3,5);\n>8")/***实现UDF函数，若字符串执行拼接，in...

索引是数据库中某些数据的冗余副本，目的是使查询性能更优。作为代价，数据库需要额外存储空间和较慢写入速度，因此决定哪些字段需要索引是一项重要且不易的任务。（新）StellarDB5.0.1版本不再对旧版本使用的manipulatecreate_index和manipulatedelete_index语法进行支持，在新版本中统一使用createindex和dropindex进行索引的创建和删除新增索引CREATEINDEX[IFNOTEXISTS]FOR(LabelName)ON[f1,f2,...];CREATEINDEX[IFNOTEXISTS]FOR[LabelName]ON[f1,f2,...];不支持对TIME_SERIES类型的属性创建索引默认情况下,对同一个Label的某个属性多次创建索引会报错;但如果带有IFNOTEXISTS,则不会抛出任何错误包裹点边LabelName的括号不同，注意区分示例1.在点labelperson的属性name和age上建立索引CREATEINDEXIFNOTEXISTSFOR(person)ON[name,age];示例2.在边labelask...

通过beeline或JDBC时，设置参数configquery.langcypher;将查询语言切换为TEoC模式。根据使用场景选择查询模式（默认为immediate模式）immediate模式通常用于并发及短查询场景，查询结果和中间结果通常不超过百万。通过configcrux.execution.modeimmediate;切换。analysis模式通常用于分析场景，创建图、插入数据以及图算法相关的语句必须在该模式下进行。通过configcrux.execution.modeanalysis;切换。

为什么引入动态图模型？在实际应用过程中很容易可以发现，图数据在很多图数据的应用场景中并不是静态不变的，而是动态演进的，这些场景中包括例如金融反欺诈场景中金融交易网络随着时间的推进而发生的交易变化、交易社群变化等；又比如社交网络中新增用户、用户关注或者取消关注、更改账户信息等。将图数据变化的历史记录下来，不仅可以用于历史数据规律的总结，还可以利用动态图数据进行动态图神经网络相关技术的研究，从而进一步挖掘数据中潜在的数据价值和更加灵活高效的业务场景，譬如预测某一个时刻某一事件是否会发生。动态图模型的动态变化图数据的动态变化主要分为两类，一类是节点或边的属性的值的变化；另一类变化是子图（结构）的变化，如新增/删除点边。这两种图数据的动态变化可以单独发生，也可以同时发生。从图数据的属性变化角度来看，StellarDB5.0.1动态图模型可以记录图中节点或者边属性的所有历史版本（而非新数据覆盖旧数据）。在实际数据开发使用中，还可以结合诸如柱状图、趋势图等对历史数据进行可视化，更加直观、更加适合业务使用。从图数据的子图（结构）的角度来看，StellarDB5.0.1动态图模型还可以返回不同时间子图...

StellarDB5.0.1版本对图算法场景进行了大规模改进和提升，内置算法性能得到较大提升。在语法方面，StellarDB5.0.1的内置图算法对于返回的节点，会直接以节点类型返回。因此可以直接使用uid(vertex)访问节点的uid，而不再需要node_rk_to_uid函数进行uid的转换。可以参考PageRank等函数。另外，对于图算法返回的节点，我们也可以灵活的访问其其他属性作为返回值。图计算简介StellarDB的图计算使用TEoC语句调用相应图算法。算法的输入数据为图的点、边数据。当前版本中图计算支持结果返回、结果导出和结果写回。在使用图算法时，使用configcrux.execution.modeanalysis;语句切换到分析模式下使用图算法语句。图数据视图StellarDB支持创建一个可被持久化的视图，用于加速图算法执行过程。创建视图创建视图的语法如下所示：createquerytemporarygraphviewGRAPH_VIEW_NAMEas(v)[e]withGRAPH_ALGO(@GRAPH_VIEW_NAME,VIEW_STORE_PATH,CONFI...

快速上手本章节将引导您快速熟悉StellarDB，并为您初步介绍如何通过KGExplorer和beeline客户端操作StellarDB。其中，"StellarDB初探"一节通过构建一张人物关系图，从零介绍如何在StellarDB进行基本操作；"StellarDB进阶"一节为您提供了内置于StellarDB的《哈利·波特》人物关系图，帮助您进一步探索StellarDB。StellarDB初探使用KGExplorer构建图从Manager页面进入KGExplorer页面。若KGExplorer开启了单点登录，会自动跳转Federation登录页面，按如图方式登录：KGExplorer用戶开启方法以及详细使用说明请查看章节《KGExplorer使用文档》。点击登录后进入KGExplorer主页面。我们首先需要构建图名为"hello_world"的图。在主页面右上角点击创建图按钮开始图谱schema的构建。按照引导填写图基本信息后点击确定进入构建页面。在画布中，我们为"hello_world"图创建Boy和Girl两种类型的点，两种类型的点均包含name、salary、age、single四...

类型表达式类型例子十进制型整数10,-213十进制小数1.25,3.604E-14,-2.31十进制型长整数199345843592l,-12381543923L任意精度的有符号十进制数123bd,123.31BD八进制整数(0开头)084,-096字符串"星环",'信息科技'布尔类型true,false,TRUE,FALSE数组类型[1，2，3],["星环","信息科技"],[decimal(10.2,3,1),decimal(100.2,3,2)],[localdatetime("2021-01-18T09:50:12.627"),localdatetime("2021-11-18T03:50:12.113")]时间类型localdatetime("2021-01-18T09:50:12.627")Decimal类型decimal(10.2,3,1)地理空间类型point(20.5,30.5),point(-20.5,-30.5)时序类型{localdatetime("2023-01-01T15:16:17")::"nice"},{localdatetime("1997-01-01...

声明简介声明是指为特定数据类型的变量分配一定的存储空间，并命名该变量以便引用它；必须先声明变量，然后才能引用它；对声明的变量可以进行赋值操作来改变它的值；声明的变量其作用域是Session级别的。变量声明使用decl关键字声明一个变量必须为变量指定名称和类型，且名称不能与已有的变量名相同。声明但未赋值的变量的默认值为null。变量名声明对大小写敏感。变量声明的语句遵循如下格式:DECL[<variable_name>:<variable_type>];使用方法示例如下表所示：语句说明declx:int;声明一个类型为int的变量xdecls:string;声明一个类型为string的变量sdecll:long;声明一个类型为long的变量ldeclb:boolean;声明一个类型为boolean的变量bdecld:double;声明一个类型为double的变量ddecltime:localdatetime;声明一个类型为localdatetime的变量timedecld1:decimal;声明一个类型为decimal的变量d1decllist1:list[int...

3.1在TDH平台安装StellarDB3.2StellarDB安装校验3.3StellarDB低版本升级至StellarDB5.0.1