2025年01月在当今数字化转型的浪潮中，医疗行业也迎来了前所未有的变革。随着医疗数据的爆炸式增长，如何高效、安全地管理和利用这些数据，成为了医疗机构面临的重大挑战。在医院变革之下，信息部门面对来自各科室“井喷式”的数据服务需求，又该如何完成自身的转型，凸显信息部门及信息人在医院整体运营中的重要价值和地位？
天助作为医疗信息化领域的佼佼者，一直致力于为医疗机构提供行业创新的数据解决方案。今天，我们将围绕“湖仓一体”与“全院一库”这两条技术路线，在“全院数据汇聚”需求下，围绕“存管用”方面的差异与优劣，深入分析到底怎样的技术才能真正推动医信人和医院信息部门在新时期加速完成数字化转型，并且将数字化转型变得简单化、容易化！
“湖仓一体”作为第三代数据系统的代表，旨在将数据湖与数据仓库的优势融为一体，实现数据的统一存储、高效查询与分析。然而，现实场景中的“湖仓一体”大数据平台的应用却往往不尽如人意，实际效果与预期存在较大差距。最大的表现为“湖仓一体”的背后是“存算分离”，尽管“湖仓一体”实现数据的统一存储，但在实际应用场景中，却往往因为技术限制、性能瓶颈等问题，导致数据在存储、管理和使用上仍然处于分离状态。
此外，源于临床、科研、管理等各应用层面对数据的需求各不相同，为了满足不同业务场景差异化的需求，仍然需要在全院数据统一汇聚之后建立各种不同应用场景的数据仓库。然而，这也带来了新的问题，即数据隔离、数据访问速度下降以及数据管理的复杂性增加。归根到底，数据仓库的容量和性能是受传统硬盘数据库的性能制约，因此这种数据服务模式是“限定的”和“预设范畴的”。但是，现实中需要构建的数据服务是“自由、按需、即席”的全方位无限制的数据服务能力建设。
与“湖仓一体”相比，“全院一库”则提供了一种更为简化、高效的数据解决方案。“全院一库”即是湖、也是仓，它实现了医院全量数据的集中存储和统一管理。在这种模式下，对来源各院区业务系统的全量数据采集汇聚，支持将各个院区的诊疗业务数据、运营数据、科研数据、患者数据和其他等各类不同来源的数据资源汇聚并存储到一个内存数据库中，构建基于单一架构的全院级数据中心，基于大数据应用的“存、管、用”三个环节，为数据分析、数据科学与研究和数据服务等应用场景提供“全、快、易”的能力支撑。
“全院一库”不仅简化了数据的管理流程，还大大提高了数据的查询效率。通过采用内存计算技术--HANA数据库，实现了数据的快速查询和分析。这种技术使得医院能够按需即席查询，无需等待冗长的批处理程序，大大提高了医生的工作效率和患者的就医体验。
同时，“全院一库”还具备高度的可扩展性和灵活性。它可以根据医院的实际需求，通过视图建立租户，面向医院不同场景下的数据需求，不再建新库、不再建新仓，而是灵活建表。得益于其灵活的架构，能够基于医院当前的数据建设现状，给于全面的优化支持，如医院已经建设“湖仓一体”，天助“全院一库”能够解决“湖仓一体”在数据应用层面的不足，在数据湖之上构建“全院一仓”，解决数据应用底层架构的制约。这种灵活性使得“全院一库”成为了一种更加适合医院的数据解决方案。
作为医疗信息化领域的领导者，天助一直致力于为医疗机构提供创新的数据解决方案。我们的“全院一库”产品，正是基于医院对于数据汇聚、管理和使用的实际需求而设计的。通过采用先进的内存计算技术和统一的数据管理架构，“全院一库”不仅实现了数据的全量集中存储和统一管理，还大大提高了数据的查询效率和使用体验。
同时，我们还为医院提供了一系列基于“全院一库”的应用解决方案，如基于全量数据的按需即席运营管理决策平台、基于数据驱动的医保合规性自查平台 、基于医院全量大数据的“统一性专病库”、基于MIMIC科研的中国模型以及电子病历双实操平台等。这些应用解决方案不仅提高了医院的工作效率和服务质量，还为医院的科研、管理和业务发展提供了有力的支持。
在医院数字化转型的关键时期，天助将持续创新耕耘医疗信息化领域。随着人工智能在各行各业的实践探索和不断完善，AI也在医疗应用领域有了一些业务应用层面的尝试，而在信息化层面、在数据层面AI成为医信人的工具去理解和处理工具也成为可能。通过多模态AI技术的引入，我们将实现全院数据与AI算法的无缝对接，进一步提升数据的价值与利用率。于医院的数据而言，其实可以大致分为两类，其中一类为数据库数据，而另一类则为文件类数据（如日志文件、图片、声音、视频、XML等）。基于医院当前的数据情况来说，数据库数据完全可以直接汇聚到天助“全院一库”，而文件类数据则可以通过“天助AI智算调度中心”解决好医院在使用和处理文件类数据时的难题。由此，全院级的全量数据实现高效的统一调度和应用已经不再是问题。
未来，天助还将持续优化基于“全院一库”的技术架构与应用解决方案，为医疗机构提供更加全面、高效、融聚智慧的数据解决方案，携手医疗机构共同推动我国医疗事业数字化转型下的高质量发展。
