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醫(yī)院的數(shù)據(jù)沒有準備好，數(shù)據(jù)庫算力很有限

醫(yī)院接入DeepSeek是第一步，更進一步的提升AI應用，就需要對接調(diào)用醫(yī)院的全量數(shù)據(jù)，這就考驗醫(yī)院數(shù)據(jù)整合條件與數(shù)據(jù)庫的查詢算力了。結(jié)果就會發(fā)現(xiàn)當前醫(yī)院的數(shù)據(jù)庫條件、數(shù)據(jù)條件都達不到要求，因為醫(yī)院內(nèi)部的數(shù)據(jù)往往分散在HIS、EMR、LIS、PACS等傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中，數(shù)據(jù)中心、數(shù)據(jù)倉庫、專病庫等也都是局部數(shù)據(jù)資源，這就帶來數(shù)據(jù)查詢服務的整體性要求與局部性響應的矛盾性結(jié)構(gòu)性制約問題，以及傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫算力有限的制約問題（單一HIS系統(tǒng)，都要分庫分表使用），更是DeepSeek對接使用醫(yī)院全量數(shù)據(jù)的嚴重制約問題。

AI應用的算力考量有兩個方面：一個是GPU的算力，另一個是數(shù)據(jù)庫算力，而數(shù)據(jù)庫的算力問題就是DeepSeek應用中隱含的一個大問題。兩種算力問題都要解決好，才能保障DeepSeek在醫(yī)院的數(shù)據(jù)結(jié)合與驅(qū)動中，發(fā)揮出對臨床、管理、科研帶來新生產(chǎn)力價值的效能。

DeepSeek在醫(yī)院應用中不僅僅是效率工具或者問答工具，而是融入到業(yè)務再造誕生新的生產(chǎn)力的過程中去，從優(yōu)化工作流到改造工作流，從改造工作流到創(chuàng)造新的工作流。而真正釋放DeepSeek在醫(yī)療領域的潛力，是要構(gòu)建一個能夠?qū)崿F(xiàn)“全院數(shù)據(jù)匯聚、統(tǒng)一在線服務”的數(shù)據(jù)基座，這個高效的數(shù)據(jù)基座可以稱之為“AI一庫”或者“全院一庫”。

“全院一庫”是將醫(yī)院分散的幾十個業(yè)務系統(tǒng)的異構(gòu)數(shù)據(jù)庫（幾十TB的歷史數(shù)據(jù)和增量數(shù)據(jù)）匯聚到一個統(tǒng)一的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫中，實現(xiàn)真正的“多庫異構(gòu)”向“一庫同構(gòu)”的轉(zhuǎn)變，在基于全量數(shù)據(jù)匯聚和統(tǒng)一數(shù)據(jù)在線服務模式的“全院一庫”中即席按需提供快速數(shù)據(jù)查詢和數(shù)據(jù)服務，徹底告別“數(shù)據(jù)孤島”，為DeepSeek醫(yī)療服務應用打下堅實的數(shù)據(jù)底座基礎。

“百萬列、百億行”的醫(yī)療數(shù)據(jù)實時聚合能力和內(nèi)存計算的高算力千倍速度提升，匯聚醫(yī)院全院級數(shù)據(jù)實現(xiàn)的“全院一庫”相當于是最徹底的“湖倉一體”（“全院一庫”既是數(shù)據(jù)湖也是最大的數(shù)據(jù)倉庫：全院庫、全院倉），徹底推翻傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心、數(shù)據(jù)中臺、數(shù)據(jù)倉庫、傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)湖等構(gòu)建路線造成的醫(yī)院復雜數(shù)據(jù)分散局面，徹底終結(jié)“數(shù)據(jù)碎片化”時代。

醫(yī)院歷史上所有數(shù)據(jù)“不分庫、全在線”，不僅僅局限于解決醫(yī)院眼前使用數(shù)據(jù)的難題（在應用層面是統(tǒng)一的在線數(shù)據(jù)服務），更為DeepSeek等AI模型數(shù)據(jù)調(diào)用提供統(tǒng)一在線的數(shù)據(jù)出口，AI直接獲取標準化、全景化的醫(yī)療信息流，顯著提升診斷輔助、病程預測等場景的精準度。

基于“全院一庫”構(gòu)建嶄新的數(shù)據(jù)生態(tài)環(huán)境，加速數(shù)據(jù)流動，促進醫(yī)院多協(xié)同創(chuàng)新和數(shù)智化驅(qū)動發(fā)展，讓醫(yī)院智慧遍地生長。

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