医疗AI与融合数据库的整合：挑战、架构与未来展望（上）

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引言

随着人工智能（AI）在医疗健康领域的广泛应用，数据已成为医疗 AI 发展的核心驱动力。然而，医疗数据具有极度的异构性（包括结构化电子病历、医学影像向量、基因组 JSON/图结构、传感器时序等），传统数据架构难以高效整合。因数据孤岛、复杂 ETL 流程以及昂贵维护成本，医疗 AI 平台通常难以充分发挥价值。

融合数据库（Converged Database / 多模态一体化数据库）通过支持 SQL、JSON、图、向量、时序等多数据模型，以及 HTAP（混合事务与分析）处理能力，AI 原生集成与企业级安全机制，提供了一种一体化数据管理平台，能有效破除医疗 AI 落地瓶颈 ([TechTarget][1])。

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🔍 行业趋势与技术背景

• IDC 与 Omdia 的报告指出，84% 的企业正评估或部署离散的新型数据库，以支撑生成式 AI 项目，而预计71%的机构将在两年内实施超过11个以上的 gen‑AI 应用 ([TechTarget][1])；
• 医疗行业正迎来跨技术巨头布局，包括 Amazon、Nvidia、Oracle、Microsoft、Google 等，推动 AI 模型落地医疗诊断、影像分析、药物研发等多个领域 ([Business Insider][2])。
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