醫院數據查詢的現實問題是：大表查詢慢、跨庫查詢難

　　DeepSeek的書寫代碼能力很強，因此自然語言直接調用全量數據的應用場景非常多。但是傳統數據庫的算力有限，且數據分散導致查詢極為復雜(單一HIS 系統甚至要分庫分表使用數據)，查詢模式存在諸多問題，根本無法滿足DeepSeek對數據快速、全面獲取的需求。

　　“AI一庫”徹底改變了這個局面：從全院多庫異構提升到全院一庫同構，實現數據歸一和數據治理，讓數據查詢告別傳統跨庫查詢的繁瑣性。“AI一庫”不只是簡單統一對接醫院全量數據，更是高速利用數據：一庫查詢就是全院查詢，億表一秒、按需即席。

　　“獲取數據”與“加工數據”，需要不同的算力：前者是數據庫算力，后者才是GPU算力

　　“數據查詢” 是AI數據利用的首要環節，“AI一庫”所展示的“全、快、易”特性對于釋放DeepSeek在醫療場景中的最大潛力起著決定性作用。“AI一庫”與DeepSeek智能引擎的深度耦合，開創了醫療數據分析的認知增強新維度，這就需要在“獲取數據”與“加工數據”兩個環節都有算力的支撐，前者是數據庫算力，后者是GPU算力。二者缺一不可。

　　內存計算技術實現了數據庫算力的大幅提升，達到百倍甚至千倍，醫院可在秒級時間內完成傳統數倉需數小時的計算-推理全流程。這種嶄新的“單點對接”融合架構讓DeepSeek可以輕松獲取標準化、全景化的醫療信息流。無論是患者多年來的完整病歷，還是全院各個科室歷史所有運營數據，都能一站式查詢獲取，為 DeepSeek 進行精準的診斷輔助、病程預測等提供全面的數據支撐，讓醫療決策更具科學性和準確性。

　　“AI一庫”秒級查詢的實際例子演示

　　1.大表查詢：HIS兩個億行的主表(處方表/處方明細表)關聯查詢

　　需求：全院收入在線宏觀與微觀的了解與分析。

　　?示例：

　　2.跨庫查詢：醫療質量的指標查詢

　　需求：統計2024年出院的患者中，主要診斷為“心力衰竭”、且醫囑中使用包括“美托洛爾”、“比索洛爾”、“普萘洛爾”、“阿羅洛爾”、“拉貝洛爾”等藥物的患者數。

　　示例：

　　3.非結構化數據的復合性查詢：醫保數據合規性自查

　　需求：使用人血白蛋白的時候要符合以下兩種情況：?

　　?在醫囑中下了病危病重的通知或者醫囑中有搶救的行為。

　　在檢驗中檢驗的白蛋白的量要<=35。

　　示例：

　　50萬“AI一庫”包含硬件與服務(軟件免費)，是天助盈通的開源項目，為DeepSeek在醫院的高級應用提供強大數據支撐

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　　(本文由天助盈通供稿)