摘要
随着医疗信息化的发展，数据已成为智慧医院建设的核心要素。本文基于当前医疗数据管理的现状，分析了传统"全院多库"模式的局限性，并探讨了"全院一库"（"AI一库"）新型架构的技术优势与实施路径。通过对比两种模式的架构差异、性能表现及应用效果，提出了医疗行业数据中台建设的解决方案，包括数据治理、技术架构、应用场景及实施策略，旨在为医院数字化转型提供理论参考和实践指导。
关键词：智慧医院；数据中台；全院一库；AI一库；数据治理；医疗大数据
医疗信息化的发展经历了从业务流程电子化到数据驱动智能化的演变。在过去二十年中，医院信息化建设多以业务系统为核心，形成了多系统、多厂商并存的局面，从而导致数据分散存储在多个异构数据库中，称为"全院多库"模式。这种模式虽然在一定程度上支持了医院业务的快速数字化，但随着医疗数据的爆炸式增长和人工智能技术的广泛应用，其数据孤岛、查询效率低及管理复杂等问题日益凸显。 近年来，为释放医疗数据价值，提升医疗服务质量，许多医院开始探索从"全院多库"向"全院一库"（又称"AI一库"）的转型。"全院一库"通过内存计算、高压缩存储及动态建模等技术，将全院数据汇聚到一个统一的高性能数据平台中，实现数据资源的集中管理和高效利用。本研究旨在对比分析两种模式的特点，并提出医疗行业数据中台建设的解决方案，为智慧医院建设提供参考。 医疗信息化从管理信息系统（HIS）到临床信息系统（CIS），再到区域医疗信息平台，经历了多个发展阶段。目前，智慧医院建设已成为医疗信息化的重要方向，其核心是利用人工智能、大数据、物联网等技术，实现医疗服务的智能化、精细化和个性化。然而，由于医疗业务的强专业性和学科细分属性，医院信息系统通常由多个厂商提供，导致数据存储在不同数据库（如Oracle、MySQL、SQL Server等）中，形成"全院多库"的局面。 数据中台是一种将数据作为资产进行管理和服务的架构模式，它通过数据治理、数据开发及数据服务等环节，将原始数据转化为可复用的数据资产，为业务应用提供高效数据支持。在医疗领域，数据中台旨在打破数据孤岛，实现数据的统一管理和共享利用。 数据中心则是数据中台的技术基础，负责数据的存储、计算和处理。传统数据中心通常采用数据仓库或数据湖模式，但存在响应速度慢、扩展性差等问题。而基于"全院一库"的数据中心则通过内存计算和存算一体设计，实现数据的实时处理和分析。 "全院多库"模式是医院信息化发展过程中的自然选择，其优势在于支持多系统灵活运行和快速迭代。然而，随着数据应用需求的增加，这种模式暴露出以下问题： 数据分散，难以整合：数据存储在多个异构数据库中，导致跨库查询复杂，数据整合困难。 查询效率低：传统数据库算力有限，无法支持大规模数据的实时查询和分析。
管理复杂：每个数据库需要独立管理，增加了运维成本和难度。制约AI应用：人工智能应用需要全量数据的快速访问，而"全院多库"模式无法满足这一需求。 "全院多库"模式采用分散式架构，每个业务系统拥有独立的数据库，数据模型和存储结构各异。这种架构虽然降低了系统间的耦合度，但导致数据孤岛现象严重，数据整合需要复杂的提取、转换和加载（ETL）过程。 "全院一库"模式则采用集中式架构，通过内存计算技术将全院数据汇聚到一个统一平台中，实现数据的同构存储和统一管理。这种架构不仅简化了数据管理流程，还显著提高了数据查询和处理的效率。
表1：两种模式的架构设计对比
| 特性 | 全院多库模式 | 全院一库模式（AI一库） |
|---|
| 数据存储 | | |
| 数据整合 | | |
| 查询效率 | | |
| 扩展性 | | |
| 管理复杂度 | | |
| 支持AI应用 | | |
在性能方面，"全院多库"模式由于涉及跨库查询和数据迁移，响应速度通常较慢。例如，对HIS系统中两个亿级记录的表进行关联查询，可能需要数分钟甚至数小时。 而"全院一库"模式通过内存计算技术，将数据压缩后常驻内存进行计算，避免了磁盘I/O瓶颈，实现了亿级数据关联分析秒级响应。例如，福建XX医院在构建"全院一库"后，实现了科研数据的快速检索和分析，年服务量超过200次。 "全院多库"模式主要支持业务流程电子化，但在数据应用方面存在明显不足。例如，科研人员需要获取跨系统数据时，需要技术人员协助提取和整合数据，响应周期长达数周或数月。 "全院一库"模式则支持按需即席查询，用户可以通过动态建模自主获取所需数据，无需技术人员干预。这不仅提高了数据使用效率，还支持了多种应用场景，如临床决策支持、科研分析、运营管理等。 从短期看，"全院多库"模式由于采用现有系统，无需大规模改造，成本较低。但从长期看，其数据整合和管理的隐形成本较高，且无法充分发挥数据价值。 而"全院一库"模式虽然需要初期投入（例如，某"AI一库"解决方案报价约为80万元，包含硬件与服务），但能够显著提高数据利用效率，降低运维成本，并支持AI应用，长期效益显著。 基于"全院一库"的数据中台架构包括数据采集层、数据存储层、数据治理层、数据服务层和数据应用层。 数据采集层：负责从各业务系统（如HIS、LIS、PACS等）实时或批量抽取数据，并汇聚到统一平台。 数据存储层：采用高压缩内存计算技术，存储全院数据，支持高速查询和分析。 数据治理层：通过元数据管理、数据质量管控及主数据管理等功能，确保数据的准确性、一致性和完整性。 数据服务层：提供数据查询、分析和API服务，支持业务应用快速访问数据。 数据应用层：支持临床、科研、管理等多种应用场景，如患者360°视图、科研大数据平台等。 数据治理是数据中台建设的核心环节。医院应从以下几个方面入手：数据标准化：建立统一的数据标准，包括数据格式、编码和接口规范，确保数据的一致性。
元数据管理：采集和管理元数据，实现数据的可视化和可追溯。数据质量控制：通过数据清洗、去重和校验，提高数据质量。非结构化数据处理：利用自然语言处理（NLP）技术，将文本数据转换为结构化数据，便于分析利用。内存计算技术：解决大数据查询的性能瓶颈，实现秒级响应。动态建模：支持按需即席查询，无需预先设计数据模型。隐私计算与区块链：保障数据安全和隐私，支持数据可信流通。AI技术：集成机器学习和大模型，支持数据分析和智能应用。临床决策支持：整合患者历史病历、实时体征数据及医学知识图谱，为医生提供诊疗方案推荐和风险预警。科研大数据平台：支持科研数据的快速检索和分析，加速科研进程。医院运营管理：实现资源优化调度，提升床位利用率和物资管理效率。患者服务：通过电子健康码和院内导航系统，改善患者就医体验。规划与设计阶段：评估现有数据资产，确定数据中台架构和技术路线。数据汇聚阶段：将各业务系统数据迁移到"全院一库"平台，实现数据集中存储。数据治理阶段：实施数据标准化和质量管控，提升数据质量。服务化阶段：开发数据服务接口，支持业务应用访问数据。应用推广阶段：推动数据在临床、科研和管理中的应用，持续优化数据中台。XX省立医院：该医院通过构建"全院一库"，实现了全院级全量数据汇聚和调取，并建设了科研大数据平台。利用AI技术进行数据分析和安全保护，年提供科研数据服务200多次。上海市卫生健康行业MaaS平台：该平台整合了全市医疗机构的智能算力资源，提供大模型应用开发的全流程工具链，支持医疗数据的可信流通和利用。技术融合：人工智能、物联网和区块链等技术将与数据中台深度融合，支持更广泛的应用场景。数据要素化：医疗数据将作为生产要素进入市场流通，实现价值最大化。跨区域协作：通过构建健康医疗数据可信流通体系，实现跨机构、跨区域的数据共享和利用。标准化与合规化：随着相关法规和标准的完善，医疗数据管理将更加规范和合规。 本文对比分析了"全院多库"和"全院一库"两种模式的特点，探讨了医疗行业数据中台建设的解决方案。"全院一库"模式通过内存计算和动态建模等技术，实现了数据的高效管理和利用，为智慧医院建设提供了强大数据支撑。医院在推进数据中台建设时，应注重数据治理、技术选型和应用赋能，并采取分阶段实施策略，确保项目的成功落地。 未来，随着技术的不断发展和应用场景的扩展，数据中台将在医疗行业发挥越来越重要的作用，推动医疗服务向智能化、个性化方向发展。
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