近日，AI開源開出了Deepseek，數據更是成為智慧之源、智能之環。這是一個需要不斷轉型與進階的時代。數據已變得越來越重要!但是醫院的數據從何而來，卻大都是來自各個信息系統的數據庫。這種交織混合的復雜關系剪不斷理還亂，帶來許多數據應用服務的困擾和被動。

　　數智化時代的到來讓人們開始意識到：這些原本默默運轉的系統數據庫中，潛藏著巨大的數據價值。對數據的渴求迅速膨脹，推動醫院信息化從“業務支撐”邁向“數據驅動”的深度變革。這既是機會也是挑戰，就看我們能不能把握住這個發展機會，它應該是承前啟后、輕松轉型之路，也是避免空心化、走向數據系統自主可控的現實之路。

　　今天，我們試著以新的視角來對照研究數據和信息的屬性、關系、體系建設，旨在探索從信息系統走向數據系統的便捷之路。換句話說，我們真正需要什么樣的數據系統以及支撐可持續發展所需要什么樣的數據基座?如果說之前我們主要關注信息系統的功能，那么現在我們重點考慮信息系統的數據庫效能了。

　　首先，我們已經看到基于業務系統的數據庫基礎條件不是為數據系統應用設計的，因此數據應用必然會面臨基礎性制約和天花板限制;其次，由于傳統數據庫性能不足，面對每一類數據服務大都需要做一次數據倉庫準備。諸如此類問題，從長遠來看都需要系統性解決了。本質上從信息系統到數據系統再到AI系統，是一脈相承徹底融匯融合的過程，因此系統性規劃與建設數據系統的基礎與應用服務就變得十分重要。

　　其實技術發展的今天，從信息系統到數據系統也可以很簡單：

　　1.與信息系統的流程差異化明顯不同，數據系統應用大都是基于數據“查詢、統計、插入”的過程，因此數據系統應用服務的過程都是相似的、具有一定的標準化過程。那么，我們只要建設好全面而迅捷的“數據基座”就基本可以了。

　　2.針對數據基座，我們可以實現從“全院多庫”到“全院一庫”的匯聚遷移和梳理、并保證“全院一庫”的數據基座具有“全、快、易”的功能性能條件，這樣我們就可以迅捷實現從信息系統到數據系統的成功轉型，按需即席數據利用，簡單而可行。

　　醫療信息化的進程中“全院多庫”是合理的，全院多系統以橫向低耦合架構支撐了醫院核心業務流程的快速數字化，同時還避免了早期技術瓶頸引發的系統性風險。但是，當下全量各類數據需要深度融合應用、AI應用等場景對數據的要求是“全院實時”，這就暴露分散架構的“副作用”，歷史優勢成為眼前制約。因此，從“全院多庫”到“全院一庫”是面向未來醫療，以“驅動智能的數據戰略基座”賦能醫療數據價值從“流程支撐”向“數據服務”躍進的必要性建設;而從“數據基座”入手、實現“全院一庫”模式，不失為一種必要而可行的建設方案。

　　“全院多庫”局面，源于全院信息系統的多系統、多廠家建設歷史

　　1.為何不能是一個廠家做全院系統?

　　醫療業務的強專業性和學科細分屬性，決定了不可能由一家IT公司去承建醫院所有的信息化系統建設。臨床、檢驗、醫技檢查、藥事、管理等數十個業務領域對信息系統的功能需求差異顯著，單一廠商難以在多個領域中同時具備技術優勢。同時，政策的頻繁調整和醫療需求的不斷變化，系統需要不斷地升級迭代和改造，單一廠商難以同時滿足所有系統的敏捷開發與優化需求服務。

　　2. “全院多庫”是醫院多系統支撐醫院信息化的自然選擇和必然結果，彰顯獨特而有效

　　正是這種多廠家、多系統的共建方式，讓醫院信息化在過去二十年走得快、鋪得開，也跑得穩。但隨著數據價值的不斷顯現，我們也逐漸看見了這種架構在“連接”和“融合”上的天然限制。醫院歷史上的信息化建設都是以“業務系統建設”為主的局面，不同系統因功能需要選擇差異化的數據庫架構(如Oracle、MySql、SQL server 、DB2、Caché...)，形成“一個業務系統一個數據庫”的分散模式(我們統稱為“全院多庫”)。這樣的“全院多庫”模式在以業務為中心的信息系統建設過程中是追求效率與穩定性的必然選擇，多系統、多數據庫的體系更容易維護、升級和擴展，更好靈活滿足醫院快速需求更新，是醫院發展階段中普遍存在的局面，本質是醫療行業精細化發展的必然結果。

　　多庫架構曾是最務實的選擇。但時代正在進步，當醫院想要的不再只是“跑得動、跑的穩”，而是“看得全、聯得上、用得快”，按需即席利用數據，那些曾經的合理性也開始逐步顯露出局限性。

　　新時期發展追求釋放數據價值，考驗的是全院數據基座的功能與效能

　　1.信息系統與數據系統，其“數據基座”的需求側重點是不同的

　　醫院信息化建設發展走到今天，誕生許多業務生產源數據，這些全院數據價值的釋放，是潛力巨大的“寶藏”。而AI應用不斷深化所需的數據服務，在面向臨床、科研、運營、管理的數據二次利用需求，絕大多數都是對全院數據的查詢需求。這里的數據基座“存、管、用”都要謀求簡單化、高速易用。在“全”和“快”兩個問題面前，這時發現“全院多庫”數據基座成為制約，體現為跨庫查詢和效率問題難以支撐全院數據按需快速分析與實時計算，無法滿足搭建“全快易”數據系統的條件。

　　這也提醒我們，曾經為醫院發展打下堅實基礎的“多庫模式”，在今天未必還能承擔起“數據驅動未來”的重任，“按需即席式”全量數據的迅捷響應成為標準。如果我們不盡快完成從“流程配合”到“數據服務”的認知轉型，就可能在數字時代的浪潮中，被過去的合理性束縛住未來的可能性。

　　2.怎樣實現最大化、可持續性發展數據驅動?

　　說到底，醫院的信息化建設從最初到現在，確實已經打下了不錯的基礎，但大多數業務系統其實都是“為業務而建”，彼此之間獨立運轉，數據也是在跨表查詢和大表查詢方面面臨巨大困難。

　　在流程化的時代，這種“全院多庫”架構確實跑得起來，也支撐了醫院多年來高效的業務運轉。但當我們真正想用數據去支撐決策、優化流程、提升管理時，就會發現——系統各忙各的，數據就像散落在各處的拼圖，看起來啥都有，但每次想拼成完整一張圖，都得一塊一塊慢慢找，這時候很多醫院才開始意識到：信息化不僅要能跑業務，更要能用數據，這也是如今越來越多醫院開始尋求數據中臺、數據治理的原因。

　　要想徹底釋放AI新質生產力，實現數據價值最大化，需要從底層重構技術架構，將數據系統與業務系統解耦。首先就是要建立獨立統一的“全院數據系統”，將全院業務系統的數據1:1匯聚到一個統一的“一庫模式”中來，并且算力性能還要滿足對數據快速、全面獲取的需求。這樣獨立的數據系統建設，很多醫院是薄弱的甚至是欠缺的。

　　數據系統多種建設模式的對比

　　過去醫院信息系統的核心使命是“流程電子化”——通過HIS、PACS、LIS等系統固化業務流程，其數據架構本質是為“功能服務”。而智能醫療時代的數據系統需以“數據服務”為核心目標——讓數據主動驅動醫院全方位多維度的智慧發展。從流程支撐到數據服務是醫院數據系統的范式變革，要實現這樣的變革可選的方式有兩大類：

　　1. 局部數據倉庫的數據系統建設模式：以數據倉庫、數據湖、湖倉一體為代表，做法核心是通過ETL工具歸集數據并預設主題模型。

　　● 優勢：短期內可具有強針對性地滿足部分數據服務場景的需求。

　　● 不足：缺失敏捷性，新增一個應用主題就需重構模型，復雜難執行，響應周期長達數月，重復性的建模工作耗時耗力;受到傳統數據技術的制約，難以平衡數據匯聚要求越全越好及數據使用要求越快越好的矛盾。

　　2. 全院全量數據匯聚的“全院一庫”建設模式：基于高壓縮內存計算技術、視圖動態建模等技術，構建全院全量數據基座，其核心突破為：

　　● 內存計算架構：高壓縮內存，兼顧數據量和響應效率的突破，免去硬盤I/O瓶頸，實現億級數據關聯分析秒級響應。

　　● 存算一體設計：基于內存計算引擎實現全量數據匯聚到統一平臺，讓數據“存、管、用”都簡單化，省略了傳統架構需組合多技術組件(如Hadoop+Spark+OLAP)，讓操作和運維復雜度得以大幅度降低。

　　● 動態建模能力：支持以視圖自主建模，突破“預置式響應”轉向“需求定義即服務交付”的模式，不再需要靜態“數據快照”，也不再需要中間表加工，直接從原始數據池實時響應，將需求響應周期從小時級縮短至分鐘級，實現“全、快、易”的新體驗。

　　“全院一庫”模式更加符合當前醫院場景對全院數據調度和使用的靈活和高效的要求，數據系統的建設不再預設模型，而是通過無損歸集實現數據價值留存——全院沉淀原始數據，支持無限次回溯分析，具有更強大靈活的可擴展性。

　　3. “全院一庫”是統一性和效率性的兼顧

　　從“全院多庫”到“全院一庫”，本質是醫療信息化從“業務流程化”向“數據資產化”的戰略升維。這并非推翻既有成果，而是以統一數據基座激活凍結在孤島中的“全量相關數據”，使其轉化為醫療質量提升的核心生產資料——讓數據流穿透系統壁壘，驅動診療、管理、科研邁向“需求即響應”的智能時代，最終形成“數據-業務互為反哺的雙螺旋增長”新范式。

　　從系統演進可行性角度分析，信息系統向數據系統轉型已具備了簡單化、標準化實施路徑。數據系統的核心特征在于模塊化的數據服務能力，無論是科研專病分析、數據上報、運營管理還是醫保智能核查等場景，本質上均構建于數據基礎操作層之上——即標準化的數據查詢、統計、插入功能。基于此特征，數據系統應用服務呈現出顯著的可復用性與流程相似性，那么，我們只要建設好全面而迅捷的“數據基座”就基本可以了，各類應用都可以按需即席、方便快捷。有了這樣的數據基座，數據應用服務也就基本上有了。

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　　(本文由天助盈通供稿)