流感期間如何調(diào)整飲食
流感期間可通過適量增加優(yōu)質(zhì)蛋白攝入、補(bǔ)充維生素C、保證水分?jǐn)z入、選擇易消化食物、避免高糖高脂飲食等方式調(diào)整飲食。流感通常由病毒感染引起，常伴隨發(fā)熱、咳
導(dǎo)語：這篇文章通過分析醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺的背景和市場現(xiàn)狀，從醫(yī)療大數(shù)據(jù)不同類型的應(yīng)用和場景、大數(shù)據(jù)平臺產(chǎn)品建設(shè)實(shí)踐、醫(yī)療數(shù)據(jù)中臺產(chǎn)品的未來規(guī)劃這三個方面向我們講述了醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺的建設(shè)理論和相關(guān)知識，希望對你有所幫助。
在過去的2010-2020的十年里，國內(nèi)大力投資于醫(yī)療系統(tǒng)信息化建設(shè)，產(chǎn)生并積累了大量醫(yī)療數(shù)據(jù)，迫切需要通過人工智能及大數(shù)據(jù)等技術(shù)來挖掘和實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值，需要整合更加先進(jìn)的技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施以更有效的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化以及數(shù)據(jù)分析，最終實(shí)現(xiàn)醫(yī)療大數(shù)據(jù)更有效的應(yīng)用。2020年新冠疫情爆發(fā)進(jìn)一步推動了國內(nèi)醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)的數(shù)字革命，AI、大數(shù)據(jù)、數(shù)字孿生等技術(shù)與醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)不斷結(jié)合，促使醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)對于數(shù)據(jù)的利用又上了一個新的臺階。
同時，來自不同方面的要素也在推動著醫(yī)療大數(shù)據(jù)產(chǎn)品市場的發(fā)展。醫(yī)院方面，公立醫(yī)院轉(zhuǎn)型壓力與日俱增，需要引入數(shù)字化醫(yī)療管理解決方案發(fā)揮電子病歷（EMR）的潛力以提高臨床研究效率、降低人工成本、提高疾病診斷和治療質(zhì)量、更好地管理病人。
醫(yī)院正逐漸推出創(chuàng)新業(yè)務(wù)模式，注重學(xué)術(shù)研究、臨床治療、轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)及患者管理，推升了對醫(yī)療數(shù)據(jù)集成及應(yīng)用的需求；許多大型三甲醫(yī)院已引入先進(jìn)醫(yī)療系統(tǒng)以提升醫(yī)院管理效率，緩解中國醫(yī)療資源的短缺和分配不均。政府投資將進(jìn)一步流入醫(yī)院細(xì)分市場，支持其繼續(xù)升級系統(tǒng)，提升與多個監(jiān)管機(jī)構(gòu)平臺的數(shù)據(jù)互連性。
區(qū)域衛(wèi)健方面，經(jīng)過全民信息健康平臺的初步建設(shè)，積累了大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)如何產(chǎn)生更大的應(yīng)用價(jià)值，如何在區(qū)域里面互聯(lián)互認(rèn)，如何跨區(qū)域互聯(lián)互認(rèn)方面有明確的需求。醫(yī)保局方面，管理每年數(shù)萬億的醫(yī)保「錢袋子」，對于如何使用數(shù)據(jù)來更好地管理醫(yī)保基金有強(qiáng)烈的需求。疾控方面，隨著全球疫情的頻繁爆發(fā)，如何使用數(shù)據(jù)來更加快速、精準(zhǔn)的進(jìn)行疫情風(fēng)險(xiǎn)的管控有強(qiáng)烈的需求。
從市場情況來看，根據(jù)相關(guān)調(diào)研報(bào)告，中國是2019年世界第二大醫(yī)療市場，國內(nèi)醫(yī)療大數(shù)據(jù)解決方案整體市場規(guī)模將從2019年的105億元增至2024年的577億元，復(fù)合年增長率達(dá)40.5%[1]。
我們可以從數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)的方向分析醫(yī)療大數(shù)據(jù)不同類型的應(yīng)用和場景。在醫(yī)療行業(yè)，絕大部分?jǐn)?shù)據(jù)產(chǎn)生于醫(yī)療機(jī)構(gòu)內(nèi)，例如我們?nèi)メt(yī)院的檢驗(yàn)、檢查、門診、住院、醫(yī)保結(jié)算等數(shù)據(jù)都在醫(yī)院里面產(chǎn)生，數(shù)據(jù)最直接的流轉(zhuǎn)是在醫(yī)療機(jī)構(gòu)內(nèi)流動。除了醫(yī)院使用數(shù)據(jù)以外，數(shù)據(jù)也會通過數(shù)據(jù)上報(bào)或者采集的形式流動到對應(yīng)的政府機(jī)構(gòu)，包括、衛(wèi)健委、醫(yī)保局以及疾控中心等。
因此，醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺面向的主要場景括醫(yī)療機(jī)構(gòu)（各類公立、民營的醫(yī)院和醫(yī)療集團(tuán)）、衛(wèi)健委、疾控中心和醫(yī)保局。對于不同的場景，其數(shù)據(jù)的處理方式會存在一些差異。下面按照四個場景進(jìn)行分析。
在醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)與電子病歷評級等政策的強(qiáng)驅(qū)動下，各級醫(yī)院對于醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺的采購有比較切實(shí)的需求。信息化程度高的三級醫(yī)院（尤其是三甲）出于電子病歷評級、科研論文發(fā)表與臨床應(yīng)用的需求來使用大數(shù)據(jù)平臺 。對于醫(yī)院來說，在數(shù)據(jù)治理和使用方面以下三個問題[2]。
數(shù)據(jù)質(zhì)量有待提高，需要加強(qiáng)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。從醫(yī)院業(yè)務(wù)系統(tǒng)直接產(chǎn)生的原生數(shù)據(jù)，往往是不符合數(shù)據(jù)應(yīng)用的模型標(biāo)準(zhǔn)。所以需要使用對應(yīng)的數(shù)據(jù)平臺將原始數(shù)據(jù)加工和處理成符合數(shù)據(jù)應(yīng)用所需要的標(biāo)準(zhǔn)模型。
院內(nèi)系統(tǒng)數(shù)據(jù)壁壘未破除， 院外系統(tǒng)數(shù)據(jù)饑渴，需加強(qiáng)數(shù)據(jù)共享。在醫(yī)院內(nèi)不同的子醫(yī)院或者不同的科室之間系統(tǒng)和數(shù)據(jù)存在壁壘，院內(nèi)數(shù)據(jù)共享和互通程度低，缺少統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺。
線上線下醫(yī)療數(shù)據(jù)持續(xù)增長，海量數(shù)據(jù)等待挖掘與利用。隨著數(shù)據(jù)的大量增長使用傳統(tǒng)的平臺和工具已經(jīng)不能夠滿足大數(shù)據(jù)下的數(shù)據(jù)挖掘和利用了。需要采取更加先進(jìn)的技術(shù)和理念。
在2016年，國家發(fā)布了《國務(wù)院辦公廳關(guān)于促進(jìn)和規(guī)范健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用發(fā)展的指導(dǎo)意見》明確要實(shí)施全民健康保障信息化工程，要全面建成互通共享的國家、省、市、縣四級人口健康信息平臺。
同年，國家衛(wèi)生計(jì)生委規(guī)劃與信息司和國家衛(wèi)生計(jì)生委統(tǒng)計(jì)信息中心發(fā)布了《省統(tǒng)籌區(qū)人口健康信息平臺應(yīng)用功能指引》明確了全面健康信息平臺的核心功能，其中明確要建設(shè)數(shù)據(jù)采集交換、數(shù)據(jù)規(guī)范上報(bào)、大數(shù)據(jù)應(yīng)用支撐和健康檔案服務(wù)等內(nèi)容。2020年國家衛(wèi)健委發(fā)布了醫(yī)院信息互聯(lián)互通標(biāo)準(zhǔn)化成熟度評測方案。
目前區(qū)域衛(wèi)健的全民健康信息平臺各地都有一些基礎(chǔ)的建設(shè)，例如三大庫數(shù)據(jù)完成了一輪采集、有了初步的協(xié)同服務(wù)、也有了一些例如綜合監(jiān)管和健康檔案的數(shù)據(jù)應(yīng)用。但整體來看也存在部分問題。
數(shù)據(jù)使用時數(shù)據(jù)質(zhì)量不高。數(shù)據(jù)采集之后沒有形成業(yè)務(wù)應(yīng)用的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，數(shù)據(jù)治理缺乏深度，數(shù)據(jù)處于誰使用誰治理的階段。
協(xié)同服務(wù)層面，雖然開通了部分共享服務(wù)接口，但是新接口的擴(kuò)展還需要再次付費(fèi)開發(fā)，缺少服務(wù)的整體配置和數(shù)據(jù)服務(wù)的業(yè)務(wù)化。
數(shù)據(jù)準(zhǔn)備周太長導(dǎo)致數(shù)據(jù)應(yīng)用比較少。一方面缺少統(tǒng)一面向數(shù)據(jù)應(yīng)用的標(biāo)準(zhǔn)，一方面缺少統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺工具，開發(fā)一款數(shù)據(jù)應(yīng)用數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的周期很長，缺少對應(yīng)的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、開發(fā)的工具和數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)治理的最佳實(shí)踐。
針對以上問題，醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺應(yīng)該解決的問題主要有三點(diǎn)：數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)協(xié)同和更快的數(shù)據(jù)洞察。
新冠疫情的爆發(fā)在疾控場景開辟了數(shù)據(jù)應(yīng)用的新戰(zhàn)場，也讓醫(yī)療健康行業(yè)對數(shù)據(jù)應(yīng)用走向了新的階段。例如我們每天的健康碼、核酸檢測、疫苗以及在醫(yī)院的就診都會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)需要在疾控中心和衛(wèi)健委等系統(tǒng)中進(jìn)行上報(bào)、集成、標(biāo)準(zhǔn)化、治理、匹配融合等等數(shù)據(jù)加工操作，這些操作都是對應(yīng)的大數(shù)據(jù)平臺上進(jìn)行。
在疾控場景下，數(shù)據(jù)的處理和應(yīng)用有獨(dú)特的特點(diǎn)。
數(shù)據(jù)來源更多源。疫情防控中需要融合多種來源的數(shù)據(jù)，需要解決不同來源的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一的問題。
對數(shù)據(jù)實(shí)時性要求高。疫情的防控朝夕必爭，是對數(shù)據(jù)實(shí)效性要求非常高的場景。很多來源的數(shù)據(jù)需要在分鐘級別完成數(shù)據(jù)的獲取，完成多源數(shù)據(jù)的融合以及對外提供快速、高效的數(shù)據(jù)查詢接口。對于大數(shù)據(jù)處理的引擎和效率有更高的要求。
需要更快、更準(zhǔn)、更智能的數(shù)據(jù)洞察和分析。疫情防控中對于數(shù)據(jù)的需求不光是更快的融合，更需要從數(shù)據(jù)中更快的獲取到蘊(yùn)含在數(shù)據(jù)中的洞察。另外，在防疫這種需要快速決策和響應(yīng)的場景，這些數(shù)據(jù)洞察要盡可能地準(zhǔn)確。對于大量多源數(shù)據(jù)的融合和分析，需要借助更加智能的能力，例如AI算法模型，才可以讓數(shù)據(jù)的洞察更加快速、準(zhǔn)確和智能。例如，在疾控場景下基于AI算法模型的數(shù)據(jù)分析洞察和疫情檢測預(yù)警。
2018年5月31日，國家醫(yī)療保障局正式掛牌。2020年7月國家醫(yī)療保障局印發(fā)了《醫(yī)療保障信息平臺數(shù)據(jù)歸集技術(shù)規(guī)范》等四部規(guī)范的通知，其中《醫(yī)療保障信息平臺數(shù)據(jù)中臺建設(shè)及應(yīng)用指南》中將數(shù)據(jù)中臺的建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范進(jìn)行了詳細(xì)的定義。建設(shè)內(nèi)容包括醫(yī)保數(shù)據(jù)數(shù)倉建設(shè)、數(shù)據(jù)的歸集建設(shè)，數(shù)據(jù)模型管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理、數(shù)據(jù)共享管理、數(shù)據(jù)分析等服務(wù)的建設(shè)。
相對于醫(yī)療機(jī)構(gòu)、區(qū)域和疾控等醫(yī)療場景，由于國家醫(yī)保局的統(tǒng)一規(guī)劃，醫(yī)保信息平臺和大數(shù)據(jù)平臺的建設(shè)更為靠前，在建設(shè)指南出臺前期就有阿里、騰訊等互聯(lián)網(wǎng)公司參與了建設(shè)指南的輸出，從指南的名字包含”數(shù)據(jù)中臺”可以看到有互聯(lián)網(wǎng)公司大數(shù)據(jù)平臺建設(shè)的印記，建設(shè)的范圍和模式跟互聯(lián)網(wǎng)公司的大數(shù)據(jù)平臺更加貼緊。因此，在醫(yī)保大數(shù)據(jù)平臺這個賽道，對于互聯(lián)網(wǎng)公司更為有利。
對于省級醫(yī)保數(shù)據(jù)中臺的建設(shè)，主要的需求有以下幾點(diǎn)：
業(yè)務(wù)應(yīng)用和數(shù)據(jù)中臺分開建設(shè)。《建設(shè)指南》中明確要求14個業(yè)務(wù)子系統(tǒng)國家統(tǒng)一下發(fā)，數(shù)據(jù)中臺由各個省自行建設(shè)。
匯集醫(yī)保業(yè)務(wù)全部新老數(shù)據(jù)形成高質(zhì)量數(shù)據(jù)資產(chǎn)。由于業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)中臺同時建設(shè)，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)會有歷史數(shù)據(jù)和增量數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一的情況，醫(yī)保數(shù)據(jù)中臺需要統(tǒng)一存儲、管理和處理歷史數(shù)據(jù)和增量數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)治理和上報(bào)標(biāo)準(zhǔn)化、需要緊貼國家考核要求。由于在新的建設(shè)方案下各省業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)統(tǒng)一，省級通過數(shù)據(jù)中臺將數(shù)據(jù)上報(bào)到國家，國家會使用統(tǒng)一的規(guī)則進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量的評分，因此數(shù)據(jù)的治理和上報(bào)都需要標(biāo)準(zhǔn)化。省級數(shù)據(jù)中臺的數(shù)據(jù)質(zhì)控需要跟國家對齊，保證本省數(shù)據(jù)上報(bào)合規(guī)。
面向主題的、分層的數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)，賦能數(shù)據(jù)應(yīng)用。在醫(yī)保數(shù)據(jù)中臺建設(shè)指南中，國家醫(yī)保局給出了一些業(yè)務(wù)主題的劃分，也明確了醫(yī)保數(shù)據(jù)倉庫建模的一些規(guī)范。因此，省級醫(yī)保數(shù)據(jù)中臺需要支持?jǐn)?shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)主題的統(tǒng)一建設(shè)，方便上層數(shù)據(jù)應(yīng)用的數(shù)據(jù)調(diào)用。
基于以上四大目標(biāo)場景的分析，我們可以得出以下洞察和的對應(yīng)的產(chǎn)品和服務(wù)方案。
（1）四大場景基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)治理場景類似，上層的數(shù)據(jù)應(yīng)用存在場景化差異
在以上四個不同的場景里面整體的需求有相似、相通之處，可以總結(jié)為底層的大數(shù)據(jù)引擎、醫(yī)療數(shù)據(jù)治理層，數(shù)據(jù)應(yīng)用支撐和上層的數(shù)據(jù)應(yīng)用部分。
數(shù)據(jù)治理及以下部分的功能類似，針對不同的場景內(nèi)容和配置的方式可能有差異。例如，數(shù)據(jù)倉庫建模的工具是可以復(fù)用的，數(shù)據(jù)質(zhì)控平臺的工具是可以復(fù)用的，數(shù)據(jù)加工的工作流工具也是可以復(fù)用的，但是針對不同的場景數(shù)據(jù)建模的方法、數(shù)據(jù)質(zhì)控的內(nèi)容、數(shù)據(jù)加工的流轉(zhuǎn)邏輯是有差異的。
上層的數(shù)據(jù)應(yīng)用部分，因?yàn)槎际轻槍α司唧w的場景，都有自己的不同之處。例如，醫(yī)保場景有基金收支洞察，醫(yī)院和區(qū)域衛(wèi)健場景有健康檔案，疾控場景有重點(diǎn)人群管控等。這些應(yīng)用基于數(shù)據(jù)的應(yīng)用，那使用的數(shù)據(jù)還是底層治理的數(shù)據(jù)，因此對于上層應(yīng)用部分可以結(jié)合下層的數(shù)據(jù)和一些應(yīng)用搭建工具來組裝，當(dāng)然部分應(yīng)用還需要定制化的開發(fā)。通過數(shù)據(jù)服務(wù)模塊和可視化的報(bào)表搭建工具可以完成一些數(shù)據(jù)應(yīng)用的快速開發(fā)和配置。
因此，整個醫(yī)療大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的產(chǎn)品矩陣分為四個部分：大數(shù)據(jù)引擎、醫(yī)療數(shù)據(jù)治理套件、數(shù)據(jù)應(yīng)用支撐、數(shù)據(jù)應(yīng)用。
（2）大部分醫(yī)療機(jī)構(gòu)缺乏數(shù)據(jù)相關(guān)的人力儲備，需要提供產(chǎn)品+內(nèi)置規(guī)則+服務(wù)的模式
在以上的四個場景中，絕大部分醫(yī)療機(jī)構(gòu)都沒有數(shù)據(jù)部門。部分醫(yī)院逐漸的開始在信息科中有一些做數(shù)據(jù)開發(fā)和分析的角色，而其他運(yùn)用主體都沒有對應(yīng)角色的人來操作大數(shù)據(jù)的平臺。在這種情況下，運(yùn)用主體需要的產(chǎn)品不光是平臺和工具，而是基于平臺和工具的場景化數(shù)據(jù)服務(wù)。有一個形象的比喻叫做『交鑰匙工程』。提供數(shù)據(jù)質(zhì)控工具只是服務(wù)的一部分，提供數(shù)據(jù)治理服務(wù)和提升數(shù)據(jù)治理效果才更契合實(shí)際需求。
因此，提供平臺以外的基于不同場景下的內(nèi)容以及對于數(shù)據(jù)的長期運(yùn)營和服務(wù)。例如醫(yī)保場景下我們要提供醫(yī)保數(shù)據(jù)接入、質(zhì)控、上報(bào)的工作流模板，這些模板需要生態(tài)合作伙伴商協(xié)調(diào)完成配置，并持續(xù)的運(yùn)營。隨著信息化、云化的深入滲透，部分醫(yī)院開始組建對應(yīng)的數(shù)據(jù)運(yùn)營團(tuán)隊(duì)，部分醫(yī)美和私立醫(yī)院逐步采用了公有云模式。政府也在成立相關(guān)的數(shù)據(jù)運(yùn)營公司來運(yùn)營醫(yī)療數(shù)據(jù)，未來醫(yī)療數(shù)據(jù)運(yùn)營也會逐步的標(biāo)準(zhǔn)化，服務(wù)化，需要提供基于業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)加工功能和模板的沉淀，讓運(yùn)營團(tuán)隊(duì)可以低成本的運(yùn)營。
（3）抽象醫(yī)療數(shù)據(jù)處理流程，使之產(chǎn)品化
既然要提供大數(shù)據(jù)平臺+規(guī)則+服務(wù)的模式，通用的大數(shù)據(jù)平臺提供的主要是代碼和流程的編輯工具，對于醫(yī)療數(shù)據(jù)規(guī)則的積累無法很好的產(chǎn)品化。將醫(yī)療數(shù)據(jù)處理的的過程抽象成可配置化的、面向場景的醫(yī)療數(shù)據(jù)處理步驟是一個不錯的方案。從更直觀的角度來看，可以把這種配置叫做醫(yī)療數(shù)據(jù)加工的算子，每一個算子不單單是通用的數(shù)據(jù)過濾、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)等操作，而是一個有業(yè)務(wù)含義的數(shù)據(jù)處理過程。
例如，把數(shù)據(jù)質(zhì)控抽象成一個算子，在工作流中配置一個算子就可以完成整個表的質(zhì)控；將患者主索引抽象成一個算子，配置患者主索引算子就可以完成主索引數(shù)據(jù)合并的配置；將醫(yī)保數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)碼抽象成一個算子，在工作流中用一個算子就可以完成醫(yī)保數(shù)據(jù)從地方碼轉(zhuǎn)換為國家標(biāo)準(zhǔn)編碼。這種經(jīng)過抽象過的可視化配置算子一方面在產(chǎn)品層面沉淀了醫(yī)療數(shù)據(jù)處理的方法，一方面降低了產(chǎn)品的實(shí)施和維護(hù)成本。
（4）一體化的大數(shù)據(jù)平臺
由于醫(yī)療數(shù)據(jù)的處理基于上游的數(shù)據(jù)采集標(biāo)準(zhǔn)和面向數(shù)據(jù)應(yīng)用的數(shù)據(jù)應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)。標(biāo)準(zhǔn)的變動會影響到數(shù)據(jù)處理流程全鏈路的變動，例如標(biāo)準(zhǔn)變更以后對應(yīng)的數(shù)據(jù)模型表、數(shù)據(jù)工作流、數(shù)據(jù)指標(biāo)、展示層的BI報(bào)表都需要做一些變更。
在這種情況下，割裂的數(shù)據(jù)平臺和工具會帶來很高的數(shù)據(jù)治理和運(yùn)維成本，為醫(yī)療數(shù)據(jù)的使用套上不必要的枷鎖。因此，提供一體化的大數(shù)據(jù)平臺可以更有效地降低數(shù)據(jù)治理和運(yùn)維成本。例如數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的變更可以借助于數(shù)據(jù)資產(chǎn)計(jì)算的血緣關(guān)系，自動通知到下游的數(shù)據(jù)工作流、數(shù)據(jù)指標(biāo)和報(bào)表的變更，進(jìn)一步降低數(shù)據(jù)治理的成本，提高數(shù)據(jù)的可用性。
基于以上的分析和在具體項(xiàng)目中的實(shí)踐，醫(yī)療數(shù)據(jù)中臺提供了四層產(chǎn)品，分別是以下模塊。
（1）大數(shù)據(jù)處理引擎層
大數(shù)據(jù)處理引擎：騰訊集團(tuán)已經(jīng)有比較成熟的大數(shù)據(jù)能力和平臺產(chǎn)品套件，包括云Spark、Flink、Hive、數(shù)據(jù)湖基礎(chǔ)能力。
（2）醫(yī)療數(shù)據(jù)治理套件
數(shù)據(jù)工作流：將醫(yī)療數(shù)據(jù)處理抽象成具體的可視化配置算子（例如數(shù)據(jù)質(zhì)控算子、患者主索引算子、醫(yī)保轉(zhuǎn)碼算子等），通過表和算子的向?qū)渲猛瓿蓴?shù)據(jù)工作流的組裝，同時基于TBDS調(diào)度和任務(wù)運(yùn)行的能力，生成對應(yīng)的Spark、Shell、HiveSQL任務(wù)下發(fā)到TBDS執(zhí)行。
另外，針對數(shù)據(jù)工作流提供了更加全面和細(xì)致的監(jiān)控功能。例如每個算子每次實(shí)例的數(shù)據(jù)條數(shù)，每個算子的任務(wù)運(yùn)行狀態(tài)等。內(nèi)容沉淀方面，針對具體場景沉淀數(shù)據(jù)工作流的模板，方便后期在具體項(xiàng)目實(shí)施中一鍵配置。
本文鏈接：http://www.rrqrq.com/showinfo-62-1649-0.html詳解醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺背景及市場現(xiàn)狀（醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺建設(shè)分析）
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