2025年03月
DeepSeek的书写代码能力很强，因此自然语言直接调用全量数据的应用场景非常多。但是传统数据库的算力有限，且数据分散导致查询极为复杂（单一HIS 系统甚至要分库分表使用数据），查询模式存在诸多问题，根本无法满足DeepSeek对数据快速、全面获取的需求。
“AI一库”彻底改变了这个局面：从全院多库异构、提升到全院一库同构，实现数据归一和数据治理，让数据查询告别传统跨库查询的繁琐性。“AI一库”不仅简单统一对接医院全量数据，更是高速利用数据：一库查询就是全院查询，亿表一秒、按需即席。
“数据查询” 是AI数据利用的首要环节，“AI一库”所展示的“全、快、易”特性对于释放 DeepSeek 在医疗场景中的最大潜力起着决定性作用。“AI一库”与DeepSeek智能引擎的深度耦合，开创了医疗数据分析的认知增强新维度，这就需要在“获取数据”与“加工数据”两个环节都有算力的支撑，前者是数据库算力，后者是GPU算力。二者缺一不可。
内存计算技术实现了数据库算力的大幅提升，达到百倍甚至千倍，医院可在秒级时间内完成传统数仓需数小时的计算-推理全流程。这种崭新的“单点对接”融合架构让DeepSeek可以轻松获取标准化、全景化的医疗信息流。无论是患者多年来的完整病历，还是全院各个科室历史所有运营数据，都能一站式查询获取，为 DeepSeek 进行精准的诊断辅助、病程预测等提供全面的数据支撑，让医疗决策更具科学性和准确性。
需求：全院收入在线宏观与微观的了解与分析。
示例：
需求：统计2024年出院的患者中，主要诊断为“心力衰竭”、且医嘱中使用包括“美托洛尔”、“比索洛尔”、“普萘洛尔”、“阿罗洛尔”、“拉贝洛尔”等药物的患者数。
示例：
需求：使用人血白蛋白的时候要符合以下两种情况：
在医嘱中下了病危病重的通知或者医嘱中有抢救的行为。
在检验中检验的白蛋白的量要<=35。
示例：
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