一、醫院的數據沒有準備好，數據庫算力很有限

　　醫院接入DeepSeek是第一步，更進一步的提升AI應用，就需要對接調用醫院的全量數據，這就考驗醫院數據整合條件與數據庫的查詢算力了。結果就會發現當前醫院的數據庫條件、數據條件都達不到要求，因為醫院內部的數據往往分散在HIS、EMR、LIS、PACS等傳統數據庫中，數據中心、數據倉庫、專病庫等也都是局部數據資源，這就帶來數據查詢服務的整體性要求與局部性響應的矛盾性結構性制約問題，以及傳統數據庫算力有限的制約問題(單一HIS系統，都要分庫分表使用)，更是DeepSeek對接使用醫院全量數據的嚴重制約問題。

　　AI應用的算力考量有兩個方面：一個是GPU的算力，另一個是數據庫算力，而數據庫的算力問題就是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在醫院的數據結合與驅動中，發揮出對臨床、管理、科研帶來新生產力價值的效能。

　　二、DeepSeek在醫院深入應用中需要的是“AI一庫”的數據條件

　　DeepSeek在醫院應用中不僅僅是效率工具或者問答工具，而是融入到業務再造誕生新的生產力的過程中去，從優化工作流到改造工作流，從改造工作流到創造新的工作流。而真正釋放DeepSeek在醫療領域的潛力，是要構建一個能夠實現“全院數據匯聚、統一在線服務”的數據基座，這個高效的數據基座可以稱之為“AI一庫”或者“全院一庫”。

　　“全院一庫”是將醫院分散的幾十個業務系統的異構數據庫(幾十TB的歷史數據和增量數據)匯聚到一個統一的內存數據庫中，實現真正的“多庫異構”向“一庫同構”的轉變，在基于全量數據匯聚和統一數據在線服務模式的“全院一庫”中即席按需提供快速數據查詢和數據服務，徹底告別“數據孤島”，為DeepSeek醫療服務應用打下堅實的數據底座基礎。

　　“百萬列、百億行”的醫療數據實時聚合能力和內存計算的高算力千倍速度提升，匯聚醫院全院級數據實現的“全院一庫”相當于是最徹底的“湖倉一體”(“全院一庫”既是數據湖也是最大的數據倉庫：全院庫、全院倉)，徹底推翻傳統數據中心、數據中臺、數據倉庫、傳統數據庫、數據湖等構建路線造成的醫院復雜數據分散局面，徹底終結“數據碎片化”時代。

　　醫院歷史上所有數據“不分庫、全在線”，不僅僅局限于解決醫院眼前使用數據的難題(在應用層面是統一的在線數據服務)，更為DeepSeek等AI模型數據調用提供統一在線的數據出口，AI直接獲取標準化、全景化的醫療信息流，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”構建嶄新的數據生態環境，加速數據流動，促進醫院多協同創新和數智化驅動發展，讓醫院智慧遍地生長。

　　(本文由天助盈通供稿)