客户背景
该医院是上海市规模最大的综合性医疗机构之一，已通过国家电子病历系统功能应用水平分级评价五级评审。作为区域医疗中心，医院承担着繁重的医疗、教学和科研任务，日均门诊量超过万人次，拥有庞大的临床数据资产。
2024年起，医院积极响应国家"人工智能+"战略号召，全面推进AI大模型在临床决策支持、医疗质量管理、科研数据分析等20余个业务场景的应用探索。随着AI场景的快速扩张，对底层数据基础设施提出了前所未有的挑战。
核心挑战
数据孤岛严重
医院核心业务系统涵盖7大系统，包括HIS医院信息系统、EMR电子病历、LIS实验室信息系统、PACS/RIS影像系统、超声系统、ES内镜系统、PS病理系统等，各系统数据结构、编码标准、数据口径不统一，形成了严重的数据孤岛。
查询性能瓶颈
近10年的历史数据积累使得数据量极其庞大，跨系统的复杂统计查询往往需要数小时甚至数天才能返回结果，严重制约了数据驱动决策的时效性。以药占比统计为例，单次查询耗时高达45分钟。
AI场景数据需求
AI大模型应用需要单独建设数据底座，不仅要支撑现有的运营数据分析，还要满足AI场景对数据实时性、完整性、准确性的更高要求，进一步放大了数据基础设施的压力和建设成本。
解决方案
针对医院面临的数据挑战，我们部署了完整的DataAI Infra解决方案，以AI Fabric数据编织平台为核心，实现多源异构数据的统一接入和智能管理；以AI Acceleration数据加速引擎为支撑，实现查询性能的数量级提升。
AI Fabric数据编织
通过AI Fabric构建医院级数据编织平台，实现7大核心业务系统的统一接入。我们建立了标准化的数据接入规范，定义了统一的数据元标准和编码体系，通过智能数据映射和转换引擎，将分散在不同系统中的异构数据整合为统一的虚拟数据视图。
- 多源异构数据统一接入框架，支持Oracle、SQL Server、MySQL等多种数据库
- 智能数据血缘分析，自动追踪数据流转路径和依赖关系
- 字段级数据质量监控，确保数据准确性和一致性
- 可视化数据资产管理，直观展示数据资产分布和使用情况
AI Acceleration数据加速
部署AI Acceleration数据加速引擎，构建高性能的查询加速层。通过智能缓存、查询优化、物化视图等技术手段，将跨库复杂查询性能提升数百倍，真正实现实时数据分析能力。
- 智能查询路由，自动选择最优查询策略
- 增量物化视图，平衡查询性能与数据时效性
- T-SQL跨库整合查询，4毫秒级响应时间
- 自适应查询优化，持续提升查询效率
交付环境
交付成果
数据互联互通
7个核心系统（HIS、EMR、LIS、PACS/RIS、US、ES、PS）实现近10年全量数据互联互通，打破了困扰医院多年的数据孤岛问题，为AI应用提供了坚实的数据基础。
元数据智能管理
构建字段级数据血缘图谱，实现数据资产的可视化管理，支持一键追踪数据来源和影响分析，大幅提升了数据治理效率和数据信任度。
跨库查询能力
T-SQL跨库整合查询支持，4毫秒出结果，真正实现了实时数据分析能力。临床和管理人员可以随时获取所需数据，无需等待数小时。
AI场景顺利落地
为20余个AI业务场景提供了统一的数据底座，支撑了AI大模型的部署和运行，加速了医院数字化转型进程。
性能提升效果
| 统计场景 | 加速前 | 加速后 | 提升倍数 |
|---|---|---|---|
| 药品占比 | 45分钟（未出结果） | 14秒 | 近200倍 |
| 绩效收入 | 2天 | 3分钟 | 近1000倍 |
| 专项手术及费用 | 4小时 | 30秒 | 480倍 |
| 妇科专业医疗质控指标 | 3天 | 3分钟 | 近1440倍 |
| 信息科上报（费用周报） | 10分钟 | 5秒 | 120倍 |
客户评价
"DataAI Infra帮助我们解决了困扰多年的数据孤岛问题。通过AI Fabric，我们第一次真正实现了7大业务系统的数据互联互通。更令人惊喜的是，AI Acceleration将原本需要45分钟的查询缩短到十几秒，这让我们能够真正实现数据驱动的精细化管理。"
— 医院信息科主任
"作为已经通过电子病历五级的医院，我们一直在探索如何更好地利用数据。DataAI Infra不仅提供了强大的数据治理能力，更重要的是为我们的AI战略提供了坚实的数据基础。现在，我们可以更加自信地推进AI大模型的应用。"
— 医院首席信息官