影响数据“健康”的技术因素包括数据创建、数据获取、数据传输、数据装载、数据使用、数据维护等方面。 流程因素 ? 医疗数据来源分析示意 来自：《中国数字医学》 医院信息系统是产生医疗数据的重要来源。 信息化的医疗数据、临床科研教学数据、病人特征数据，以及移动设备、社交网络产生的医疗健康相关数据，为医疗健康大数据提供了多元化和多态性保障数据。 完善规章制度，确保数据质量管控有章可循；建立管控机制，确保原始数据可靠可信，不断强化数据质量管控理念，是确保数据自身“健康”的关键所在。豪厘不伐，将用斧柯。 我们应当以狮子搏兔之举，动中窾要，从数据源头抓起，切实关注高楼之基的数据“健康”，以焕发数据的价值与生机。
2022年10月19日，临海市大数据运营有限公司发布《2022年10月政府采购意向》公告。 项目名称：临海市“健康大脑+智慧医疗”项目 采购需求： 1、健康大脑建设：大数据中心，业务、数据、应用平台，对外业务系统对接，协同服务平台等； 2、惠政服务、惠民服务、惠医服务一体化应用平台等； 3 、市域一体化系统部署实施：范围覆盖临海市属各医疗机构等； 4、硬件资源及机房配套建设：包括网络专线、服务器、数据库、存储、防火墙、其他安全产品，以及其他机房配套建设等。
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健康医疗大数据的建立与应用 经纶世纪医疗网络技术（北京）有限公司创始人&总裁 余中 打造健康医疗大数据驱动的智慧健康医疗服务是当今全球各国关注的重点，是人工智能在健康医疗行业进行深度融合和创新变革的最富有广阔前景的领域 余中博士在现场详细介绍了4P医学的概念和作用，以及以人为本的一体化卫生服务体系，讲解了健康医疗大数据建立和应用的理论和实践，充分闸述了其中的挑战和机遇，为大数据人工智能助力实现“健康中国2030”规划纲要提出了一个具体的实施路径 从企业健康的角度入手，针对以前有数据无管理的状态构建了在企业、员工、私人医生三者的互补互助的联系模式。提出了数字化健康管理客户端的目的是实现生命的保值和增值。 AI/大数据与健康和医学的未来 微软（中国）有限公司产品经理 王大禹 王大禹简述了国内外流行的健康医疗领域大数据及AI技术的应用，通过对医疗健康领域四类最有代表性的数据——基因组数据、临床信息数据、图像数据和健康信息的分析总结出对于每一类数据最合适的处理 、分析技术，并对未来这些数据的处理和分析提出展望，最终将数据分析置于医疗健康领域和人类文明发展的高度讨论了数据分析的未来发展方向。
在Yotpo，我们有许多微服务和数据库，因此将数据传输到集中式数据湖中的需求至关重要。我们一直在寻找易于使用的基础架构（仅需配置），以节省工程师的时间。 在开始使用CDC之前，我们维护了将数据库表全量加载到数据湖中的工作流，该工作流包括扫描全表并用Parquet文件覆盖S3目录。但该方法不可扩展，会导致数据库过载，而且很费时间。 我们希望能够查询最新的数据集，并将数据放入数据湖中（例如Amazon s3[3]和Hive metastore[4]中的数据），以确保数据最终位置的正确性。 采用这种架构后，我们在数据湖中获得了最新、被完全监控的生产数据库副本。 基本思路是只要数据库中发生变更（创建/更新/删除），就会提取数据库日志并将其发送至Apache Kafka[5]。 使用数据湖最大的挑战之一是更新现有数据集中的数据。在经典的基于文件的数据湖体系结构中，当我们要更新一行时，必须读取整个最新数据集并将其重写。
介绍 一开始，规划数据湖似乎是一项艰巨的任务——决定如何最好地构建数据湖、选择哪种文件格式、是拥有多个数据湖还是只有一个数据湖、如何保护和管理数据湖。 构建数据湖没有明确的指南，每个场景在摄取、处理、消费和治理方面都是独一无二的。 在之前的博客中，我介绍了数据湖和 Azure 数据湖存储 (ADLS) gen2 的重要性，但本博客旨在为即将踏上数据湖之旅的人提供指导，涵盖构建数据湖的基本概念和注意事项ADLS gen2 上的数据湖 一种简单的方法可能是从几个通用区域（或层）开始，然后随着更复杂的用例的出现而有机地构建。 如果需要提取或分析原始数据，这些过程可以针对此中间层而不是原始层更有效地运行。 使用生命周期管理归档原始数据以降低长期存储成本，而无需删除数据。 结论 没有一种万能的方法来设计和构建数据湖。
Apache Hudi 是一个流式数据湖平台，将核心仓库和数据库功能直接引入数据湖。 这些是世界上一些最大的流式数据湖[6]。Hudi 在这个用例中的关键在于它提供了一个增量数据处理栈，可以对列数据进行低延迟处理。 活跃的企业 Hudi 数据湖存储大量小型 Parquet 和 Avro 文件。MinIO 包括许多小文件优化[13]，可实现更快的数据湖。 增量查询对于 Hudi 来说非常重要，因为它允许您在批处理数据上构建流式管道。 推荐阅读 基于Apache Hudi + Linkis构建数据湖实践 万字长文：基于Apache Hudi + Flink多流拼接(大宽表)最佳实践 字节跳动基于 Apache Hudi 构建实时数仓的实践
对数据湖的需求 在 NoBrokercom[1]，出于操作目的，事务数据存储在基于 SQL 的数据库中，事件数据存储在 No-SQL 数据库中。这些应用程序 dB 未针对分析工作负载进行调整。 它的一个组成部分是构建针对分析优化的数据存储层。Parquet 和 ORC 数据格式提供此功能，但它们缺少更新和删除功能。 数据索引 除了写入数据，Hudi 还跟踪特定行的存储位置，以加快更新和删除速度。此信息存储在称为索引的专用数据结构中。 Schema写入器 一旦数据被写入云存储，我们应该能够在我们的平台上自动发现它。为此，Hudi 提供了一个模式编写器，它可以更新任何用户指定的模式存储库，了解新数据库、表和添加到数据湖的列。 默认情况下Hudi 将源数据中的所有列以及所有元数据字段添加到模式存储库中。由于我们的数据平台面向业务，我们确保在编写Schema时跳过元数据字段。这对性能没有影响，但为分析用户提供了更好的体验。
Apache Hudi 是一个流式数据湖平台，将核心仓库和数据库功能直接引入数据湖。 这些是世界上一些最大的流式数据湖[6]。Hudi 在这个用例中的关键在于它提供了一个增量数据处理栈，可以对列数据进行低延迟处理。 活跃的企业 Hudi 数据湖存储大量小型 Parquet 和 Avro 文件。MinIO 包括许多小文件优化[13]，可实现更快的数据湖。 增量查询对于 Hudi 来说非常重要，因为它允许您在批处理数据上构建流式管道。 软删除保留在 MinIO 中，并且仅使用硬删除从数据湖中删除。
我们的平台很早就部署了WDS全家桶给业务用户和数据分析用户使用。 近段时间，我们也调研和实现了hudi作为我们数据湖落地的方案，他帮助我们解决了在hdfs上进行实时upsert的问题，让我们能够完成诸如实时ETL,实时对账等项目。 hudi作为一个数据湖的实现，我觉得他也是一种数据存储方案，所以我也希望它能够由Linkis来进行管理，这样我们的平台就可以统一起来对外提供能力。 .Linkis引入Hudi之后的一些优点和应用介绍 • 实时ETL 将hudi引入到Linkis之后，我们可以直接通过streamis编写实时ETL任务，将业务表近实时地落到hudi，用户看到的最新的数据将是分钟级别的最新数据 ，而不是t-1或者几小时前的数据。
医院逐渐向智能化的方向转型，在新兴技术的助推下，智慧医院、互联网+医疗、移动医疗、远程医疗、大数据与智能可穿戴设备在医疗行业开始崭露头角。 有效降低了园区运营成本，提高工作效率，加强各类智慧医疗创新、服务和管理能力。 医院楼层管理 基于空间、时间、指标等多维度数据，对院内各楼层环境信息、工作人员、科室挂号人员等数据展开实时动态刷新。 构建电子档案可视化，一方面提升了医护与患者的就医舒适度和数据地域性分享的局限，另一方面完善了存储信息的能用性，使得医疗数据更加严谨。 总结 在“互联网+”的时代背景下，瞄准现有医疗痛点，以数据为驱动，以“感、知、行”为核心，大力推进智慧医院设施设备之间的互联融合、开放共享，打破时间和空间上的壁垒，实现患者与医务人员、医疗设备、医疗机构之间的互动 以优质、安全、便利的诊疗方式，实现医疗资源下沉，逐步形成医疗、服务、管理一体化的智慧医院系统。
医院逐渐向智能化的方向转型，在新兴技术的助推下，智慧医院、互联网+医疗、移动医疗、远程医疗、大数据与智能可穿戴设备在医疗行业开始崭露头角。 加强药房从药品补位-药品发放的数据闭环，构造一体化感知体系。 人体监测 科室监测 HT 3D 可视化人体监测板块遵照人体性别差异，采用线框工艺高精度构建还原男女两种三维立体模型。 构建电子档案可视化，一方面提升了医护与患者的就医舒适度和数据地域性分享的局限，另一方面完善了存储信息的能用性，使得医疗数据更加严谨。 在“互联网+”的时代背景下，瞄准现有医疗痛点，以数据为驱动，以“感、知、行”为核心，大力推进智慧医院设施设备之间的互联融合、开放共享，打破时间和空间上的壁垒，实现患者与医务人员、医疗设备、医疗机构之间的互动 以优质、安全、便利的诊疗方式，实现医疗资源下沉，逐步形成医疗、服务、管理一体化的智慧医院系统。
本文将按区块链技术在医疗行业落地应用的领域划分，从医疗健康数据、医疗保险、基因组数据等多领域，为大家介绍区块链与医疗领域结合的现状。 医疗数据和我们的生命健康、个人财产直接相关，因此其隐私、安全、准确性，就格外重要。但目前，整个医疗体系面临着无法跨平台安全共享数据的问题。 医疗数据：更安全、更全面、可分享 这里讨论的医疗健康数据，指的是病历数据，不包括近几年大家通过智能穿戴设备收集的数据。 每个人都去医院看过病，那么我们看病时产生的信息都去哪儿了呢？ 该公司正在构建一个符合 HIPAA 标准的、基于区块链的健康信息交换系统（HIE），旨在实现电子健康记录的互操作性，同时增强网络安全协议。 这家公司主攻人类基因组测序和健康大数据。
”的探索研究，全球基因与健康联盟的科学家们正在尝试构建可以使基因信息数据库达到共享的工具。 全球基因与健康联盟的科学家们正在尝试构建可以使基因信息数据库达到共享的工具。 如果许多健康人都具有相同的变异，它可能是良性的。我们要知道哪些基因使我们相似才能进一步明晰哪些基因使我们每个人如此独特。显然每增加一个基因组测序作为参考，科学家们也就会有更多的发现。 要想把各种个人的和社群的信息更加有效的用于医疗，我们需要足够的数据来测试提高算法，从中发掘对我们有用的东西。这样我们能够更好的理解疾病，找到更有效的药物，并在人们有得病危险的时候提前进行干预。 一句话，医疗数据需要大数据。
导语： 数据标准是保证数据一致地、准确地交换和共享的一系列规范性约束。具体可从数据编码，名称、术语、语义、计算口径、字段、数据类型和数据格式等统一数据标准化。 数据标准管理可强化了数据语义理解的一致性，提升了数据共享和数据交换能力，加速了数据流通，凸显数据价值，提高了彼此协同工作效率。 以下是浙江数字医疗卫生技术研究院发起了开放医疗与健康联盟(omaha)关于健康医疗数据治理中数据标准化的分享，主要从以下： 健康医疗数据的特征与价值 健康医疗数据治理中的数据标准化 健康医疗数据的语义表达
什么是Apache Hudi Apache Hudi是一个存储抽象框架，可帮助组织构建和管理PB级数据湖，通过使用upsert和增量拉取等原语，Hudi将流式处理带到了类似批处理的大数据中。 Hudi具有控制和管理数据湖中文件布局的能力，这不仅能克服HDFS NameNode节点和其他云存储限制，而且对于通过提高可靠性和查询性能来维护健康的数据生态系统也非常重要。 在没有其他可行的开源解决方案可供使用的情况下，我们于2016年末为Uber构建并启动了Hudi，以构建可促进大规模快速，可靠数据更新的事务性数据湖。 Apache Hudi场景包括数据分析和基础架构运行状况监视 Hudi通过对数据集强制schema，帮助用户构建更强大、更新鲜的数据湖，从而提供高质量的见解。 Hudi使Uber和其他公司可以使用开放源文件格式，在未来证明其数据湖的速度，可靠性和交易能力，从而消除了许多大数据挑战，并构建了丰富而可移植的数据应用程序。
为了处理现代应用程序产生的数据，大数据的应用是非常必要的，考虑到这一点，本博客旨在提供一个关于如何创建数据湖的小教程，该数据湖从应用程序的数据库中读取任何更改并将其写入数据湖中的相关位置，我们将为此使用的工具如下 ： • Debezium • MySQL • Apache Kafka • Apache Hudi • Apache Spark 我们将要构建的数据湖架构如下： 第一步是使用 Debezium 读取关系数据库中发生的所有更改 现在，由于我们正在 Google Cloud 上构建解决方案，因此最好的方法是使用 Google Cloud Dataproc[5]。 结论 可以通过多种方式构建数据湖。我试图展示如何使用 Debezium[6]、Kafka[7]、Hudi[8]、Spark[9] 和 Google Cloud 构建数据湖。 本文提供了有关如何使用上述工具构建基本数据管道的基本介绍！
数据仓库、数据湖和数据流的概念和架构数据库可以为解决业务问题提供补充。本文介绍了如何使用原生云技术构建现代数据堆栈。 构建云原生数据仓库和数据湖的最佳实践 以下探索一下通过数据仓库、数据湖、数据流和湖屋构建原生云数据分析基础设施的经验和教训： 教训1：在正确的地方处理和存储数据 首先要问问自己：数据的用例是什么? 但是，即使不使用数据流，只使用静止数据构建数据网格，也没有什么灵丹妙药。不要试图用单一的产品、技术或供应商构建一个数据网格。无论该工具是专注于实时数据流、批处理和分析，还是基于API的接口。 (3)云原生数据仓库的最佳实践超越SaaS产品 构建原生云数据仓库或数据湖是一个庞大的项目。它需要数据摄入、数据集成、与分析平台的连接、数据隐私和安全模式等等。 超出数据仓库或数据湖范围的完整企业架构甚至更加复杂。必须应用最佳实践来构建一个有弹性的、可扩展、弹性的和具有成本效益的数据分析基础设施。
自研技术持续突破 服务场景多维拓展 过去十年，金山云不断推进核心技术研发，以云原生为抓手，IaaS持续进化的同时，不断增强PaaS增值能力，从单点技术突破迈向融合发展，已构建了从基础设施、平台能力到数据智能的完善云服务体系 基于强大的云基础设施，金山云通过公有云、混合云、大数据、数据库、视频云等资源优势构建了无所不在的云服务。累计为包括元气森林和西山居在内的597家客户提供稳定、高效服务，支撑其业务稳健拓展。 金山云深入金融领域，依托从单体到分布式的多维度数据库服务能力和湖仓一体等解决方案，以技术和数据双轮驱动金融业务场景的落地实践。 疫情以来，提升医疗数字化水平愈发成为医疗机构、区域卫健体系和智慧健康城市的重要课题，公司基于“一湖四中台”解决方案，做实做透湖北省云、江苏影像云等医疗领域标杆项目。 其中，在苏州昆山搭建疫情防控专题云底座，实现业务数据的采集、汇聚、治理、分析、集成和共享，提供了高质量、稳定的数据支撑服务，提升医疗数字化水平。
宜人贷发布了“宜人贷金融科技能力共享平台（YirendaiEnabling Platform）”，将“数据获取”、“反欺诈”、“精准获客”三大能力输出，为行业赋能，致力于帮助行业获得更加高效健康的成长。 【网易网】 四、医疗健康数据动态 1 孙继海创立的嗨球科技与北京理工大学信息与电子学院在北京进行了合作签约仪式，双方达成产学研合作，将共同开发职业足球、社会足球以及校园足球的大数据系统，旨在打造一个国内知名的 【网易网】 2 人口健康信息化和健康医疗大数据规划正式发布。 充分发挥人工智能、虚拟现实、增强现实、生物三维打印、医用机器人、可穿戴设备等先进技术和装备产品在人口健康信息化和健康医疗大数据应用发展中的引领作用，推动新产品、新技术在以全息数字人为愿景，集计算机深度学习技术 、疾病预防、卫生应急、健康保健、日常护理中的应用，促进由医疗救治向健康服务转变，实现以治疗为中心向以健康为中心的转变。
数据仓库存储结构化的数据，适用于快速的BI和决策支撑，而数据湖可以存储任何格式的数据，往往通过挖掘能够发挥出数据的更大作为，因此在一些场景上二者的并存可以给企业带来更多收益。 湖仓一体，又被称为Lake House，其出发点是通过数据仓库和数据湖的打通和融合，让数据流动起来，减少重复建设。 Lake House架构最重要的一点，是实现数据仓库和数据湖的数据/元数据无缝打通和自由流动。 伴随数字化在各行各业的深化发展，企业不但需要面向业务的「交易核心」，同时更需要构建面向企业全量数据价值的「数据核心」。 湖仓一体技术借助海量、实时、多模的数据处理能力，实现全量数据价值的持续释放，正成为企业数字化转型过程中的备受关注焦点。
云端数据湖构建与分析服务，覆盖数据湖构建、元数据管理、分析计算等数据湖全链路技术架构。
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