一
医院的数据没有准备好，数据库算力很有限

医院接入DeepSeek是第一步，更进一步的提升AI应用，就需要对接调用医院的全量数据，这就考验医院数据整合条件与数据库的查询算力了。结果就会发现当前医院的数据库条件、数据条件都达不到要求，因为医院内部的数据往往分散在HIS、EMR、LIS、PACS等传统数据库中，数据中心、数据仓库、专病库等也都是局部数据资源，这就带来数据查询服务的整体性要求与局部性响应的矛盾性结构性制约问题，以及传统数据库算力有限的制约问题（单一HIS系统，都要分库分表使用），更是DeepSeek对接使用医院全量数据的严重制约问题。

AI应用的算力考量有两个方面：一个是GPU的算力，另一个是数据库算力，而数据库的算力问题就是DeepSeek应用中隐含的一个大问题。两种算力问题都要解决好，才能保障DeepSeek在医院的数据结合与驱动中，发挥出对临床、管理、科研带来新生产力价值的效能。

DeepSeek在医院应用中不仅仅是效率工具或者问答工具，而是融入到业务再造诞生新的生产力的过程中去，从优化工作流到改造工作流，从改造工作流到创造新的工作流。而真正释放DeepSeek在医疗领域的潜力，是要构建一个能够实现“全院数据汇聚、统一在线服务”的数据基座，这个高效的数据基座可以称之为“AI一库”或者“全院一库”。

“全院一库”是将医院分散的几十个业务系统的异构数据库（几十TB的历史数据和增量数据）汇聚到一个统一的内存数据库中，实现真正的“多库异构”向“一库同构”的转变，在基于全量数据汇聚和统一数据在线服务模式的“全院一库”中即席按需提供快速数据查询和数据服务，彻底告别“数据孤岛”，为DeepSeek医疗服务应用打下坚实的数据底座基础。

“百万列、百亿行”的医疗数据实时聚合能力和内存计算的高算力千倍速度提升，汇聚医院全院级数据实现的“全院一库”相当于是最彻底的“湖仓一体”（“全院一库”既是数据湖也是最大的数据仓库：全院库、全院仓），彻底推翻传统数据中心、数据中台、数据仓库、传统数据库、数据湖等构建路线造成的医院复杂数据分散局面，彻底终结“数据碎片化”时代。

医院历史上所有数据“不分库、全在线”，不仅仅局限于解决医院眼前使用数据的难题（在应用层面是统一的在线数据服务），更为DeepSeek等AI模型数据调用提供统一在线的数据出口，AI直接获取标准化、全景化的医疗信息流，显著提升诊断辅助、病程预测等场景的精准度。

基于“全院一库”构建崭新的数据生态环境，加速数据流动，促进医院多协同创新和数智化驱动发展，让医院智慧遍地生长。

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