医疗行业分布式数据库解决方案白皮书

目录摘要当前，医院和区域医疗领域正面临数字化转型与国产化升级的双重挑战。传统数据库在处理海量数据、实时分析、支持人工智能应用，以及消除数据孤岛等方面存在诸多局限，难以满足现代医疗发展的需求。为此，医院和区域医疗平台亟需通过升级至国产新一代分布式数据库，提升数据共享能力和价值挖掘水平，从而提供更优质的智能化数据服务，改善患者体验、优化诊疗质量，并推动科研创新。本白皮书深入分析了医疗行业对分布式数据库建设的核心需求及驱动因素，全面介绍了建设方案和关键技术，并阐述了典型应用场景的实践效益，旨在与业界同行分享研究成果，共谋发展。典型场景建设需求数字化和国产化趋势分布式数据库蓝图规划解决方案与最佳实践临床数据中心解决方案一体化医疗云平台解决方案全民健康平台解决方案企业级分布式数据库TiDB县域医共体信息平台解决方案科研大数据平台解决方案 ·31677911··161315·· 在医疗行业数字化和智能化的过程中，需要面临大量的实时数据处理与分析，一般的集中式数据库和Oracle、MySQL一样无法应对数据暴增和AI加持的数据挑战。确切地说，传统集中式数据库面临的四个难点是无法逾越的，一是动则数十TB以上甚至百TB的海量数据处理，二是实时多维度的数据分析，三是支持大模型应用等AI应用对多模态的需求，四是支持几十个甚至上百个垂直应用形成的数据库孤岛的数据整合。这些，只能通过新一代原生分布式的一体化数据库来解决。www.pingcap.cn未来展望：Data+AI创新给未来智慧医疗带来的总体价值提升针对医疗这个垂直领域的大模型应用，RAG技术是医疗领域必选的技术方向，比如通过“ 关系型数据库 + 知识图谱 + 向量搜索”三库合一的技术组合可帮助医疗企业构建以医院为核心，以患者为中心的医疗领域知识库，实现信息互通、服务共享、监管协同和业务协同的智能化。通过对医疗数据的分析和挖掘，可以实现辅助医生诊断、辅助医生手术等功能，从而帮助医生提高工作效率、改善患者治疗效果。医疗卫健领域国产化采用新一代分布式数据库的意义在医疗领域国产化中采用简单的集中式数据库平替策略会错失面向新一代数据架构跃迁的历史机遇，客户和行业ISV需要充分考虑传统集中数据库的局限性以及带来诸多扩展性局限，功能短板和成本负担。在医疗数字化走向智能化，数据共享模式亟待升级等等背景下，在国产数据库的路线选择方面，需要把国产化视为一次数据架构跃迁式发展的机遇，从数据共享模式入手，通过建设一体化高扩展的数据底座来完成面向未来智慧医疗的基础建设。采用新一代国产分布式数据库建设数据底座，显现出以下差异化价值：· 统一数据标准，统一数据模型，实现集团化医院和区域医疗数据的集中处理和数据治理；· 构建一个多中心、多层次的数据库整合方案，为患者转诊提供更便捷的诊疗服务；· 为多维度、全方位、高智能的数据分析提供全面数据服务；· 提供应用透明性和快速迭代能力，打造面向临床业务的高效敏捷应用支撑平台，满足不同场景的应用开发需求；· 通过多库合一的方式将上百套单机数据库整合到一个集群中，通过多租户和负载调度方式可以节省整体数据库的硬件资源消耗50%以上。基于全新的一体化数据底座，Data+AI的组合创新可以为医疗领域的多个方面提供更好的数据服务和智能服务，提升患者体验，提升诊疗水平，推动科研创新。带来的价值如下：集中数据库局限·闭源数据库厂商路径锁定·单机数据库扩展性不足·分库分表带来业务复杂性·多个数据孤岛无法共享数据·高可用支持差导致业务中断·无法支持实时数据分析·数据库架构落后无法支持 AI 创新·可靠性无法支持核心业务TiDB原生分布式优势·技术跨代高扩展性·提供应用透明性·支持TP和AP多元化场景·自主开源 + 自主可控·HTAP架构支持医疗数据共享服务·HTAP+AI应用 (RAG)·高可靠性和高可用性确保核心业务·多库合一降低硬件和运维成本跃迁式替代数据共享模式升级一体化高扩展高可用图：采用新一代国产分布式数据库的意义基于跨主体跨区域的数据整合，通过精准匹配患者与医疗资源，关注病患的全流程体验，实现医患关联，对接历史健康档案，提高诊疗准确度，实现智能导诊。患者全生命周期体验提升借助数据化沉淀医学行业领域经验，结合AI实现辅助诊疗，提升各层级医院诊疗水平，实现医疗普惠。医学知识数字化沉淀与传承深度融合物联网，将医疗资源物品在线化，提升资产管控效率，实现管理可视化和数据可视化。医院物联网广泛应用建立“无边界全体验”的全流程服务，数据驱动的临床科研一体化体系，以及智慧驾驶舱驱动的可视化管理。临床科研一体化 新医改以来，我国医疗数字化建设不断发展，新技术、新理念不断涌现，医院数字化建设在取得显著成效的同时，也在部分领域存在短板和不足，比如区域医疗数字化建设的顶层设计不够、医疗信息系统安全体系不健全、数据共享难、区域协同程度低等。近年来，国家对区域医疗数字化发展提出了新要求。利用新一代数字技术提升区域医疗水平，实现医院数字化和区域医疗智能化，提升患者就医的便利性，提升整个社会的健康服务水平；与此同时，医疗IT领域也进入了国产化替代的高峰期，通过新一代分布式数据库替代传统集中式数据库，提升数据处理和共享能力，为医疗数字化智能化提供一体化的数据底座，也是未来几年医疗数字化发展的一个关键命题。数字化和国产化趋势医疗领域面临数字化和国产化双重挑战，亟需升级到面向未来的数据架构在新医改政策的推动下，国家出台了一系列政策规范医疗信息系统的建设与使用，以及数据安全和个人隐私保护。这些政策都对医院信息化建设提出了新要求，也推动了医疗行业信息化建设的进程。随着医疗信息系统建设的不断推进，医院的医疗信息系统已经覆盖到临床诊疗、护理管理、科研教学等多个领域。在众多医院信息化建设中，患者健康档案系统是最为关键的核心部分，是患者就诊过程中最重要的信息载体，以患者为中心的医疗体系需要新一代数据架构才能提供足够的安全性保障，一个强大的，高扩展性，高可用的一体化数据底座成为数字化医疗的必选项。医疗数字化的重要趋势数字化医疗呼唤一个强大的一体化数据底座在医院数字化建设中，数据共享和交换越来越重要。无论是集团化医院，还是区域医疗平台，都需要在数据的共享和交换方面深度协同，让数据多跑腿，患者少跑腿，才能为患者提供更好的服务和体验。新一代数据平台是医疗数据共享和服务的基础平台，它不仅要支持各种国产CPU、操作系统、跨云等多异构环境下的数据处理与交换，还需要支持多种数据格式的转换，如OLTP、OLAP等数据处理方式和XML、Json等数据格式。在目前医院数字化建设中，数据共享和交换面临着很多难点和挑战，采用Oracle商业数据库，MySQL开源数据库以及单机国产数据库产品无法支持医疗数字化对于数据库高扩展、高可用、实时数据分析的诉求，只有基于新一代分布式架构的数据库才能支持医疗领域海量实时在线的数据处理诉求。数据共享和交换需求的升级需要新一代分布式数据库最近一两年来，越来越多的医疗领域专家，医院院长，信息化主管加入了AI技术与医疗结合的融合创新，大模型技术在医疗行业应用已经成为医疗数字化的创新课题。医疗行业对AI技术的应用主要集中在智能医学影像分析、辅助诊断和新药研发等方面，大模型技术的崛起将广泛应用于医疗领域的方方面面，这些需要强大的数据基础作为支撑。医疗行业应用AI技术的创新需求与数据实时性挑战 医疗行业分布式数据库解决方案白皮书 医院信息系统（HIS）集成了医院各个科室的医疗信息，包括病人信息、医嘱信息、药品信息、检验信息等，为医护人员提供全面的医疗信息支持。传统HIS基于局域网和交易型业务设计，随着业务复杂度和数据量增长，数据孤岛问题愈加突出。不少医院的实践已经证明，在临床数据中心和HIS业务场景引入国产分布式数据库是应对医疗数字化转型挑战的必然选择。通过这一方案，医院能够实现高效的数据治理与系统互联互通，全面提升智能化服务能力。分级诊疗构建了区域卫生信息化框架，根据疾病轻重与治疗难度分级，各级医疗机构分工协作，实现基层首诊和双向转诊。区域医疗信息化整合院内外数据，依托卫生信息平台和医疗大数据中心，实现信息系统集成与数据共享，在健康信息标准和安全体系保障下提升协同效率。场景概览通过整合区县级医疗资源和供应体系，打造高效的医疗服务平台，以提升医疗服务效率和质量，满足当地居民的健康需求。医供体信息平台区域医疗服务协同应用医共体一体化信息平台平台服务医学影像资源共享中心远程会诊中心心电诊断资源共享中心双向转诊服务中心医学检验资源共享中心消毒供应资源共享中心病理诊断资源共享中心县域智慧医疗急救公共卫生协同应用卫生监督应用协同血液安全管理业务协同突发公共卫生事件应急处置指挥协同管理基层医疗机构和基本公卫业务协同服务便民惠民协同应用中医智能辅诊电子健康卡/码应用互联网 + 诊疗服务互联网 + 慢病协同管理互联网 + 家庭医生签约服务预约诊疗服务中心医疗管理协同应用检验检查结果互认合理用药审核药事管理协同医保业务协同服务远程医学教育慢性病业务协同老年保健业务协同妇幼保健业务协同儿童保健业务协同接种疫苗业务协同区域综合业务管理药品耗材统一协同管理行政统一协同管理医共体绩效统一协同管理医疗废弃物协同管理人力资源管理中心财务统一协同管理物盗统一协同管理医共体综合决策可视化展示平台基础服务数据交换共享服务数据资源服务居民主索引机构主索引健康档案服务公共组件服务数据中心... ...运营管理影像数据妇幼健康基础资源健康档案电子病历IT基础支撑平台牵头医院信息系统运营管理数据临床数据中心患者管理数据主数据管理县级全民健康信息平台县市省垂直业务系统数据中心全民健康信息平台基层云HIS系统医院信息平台HISEMRLISPACS... ...数据治理数据采集共享综合监管卫生专网网络设备服务器存储设备安全防护虚拟化管理家医系统智医助理妇幼健康...应用服务现有系统信息标准体系信息安全体系图：医共体技术架构· 数据库需支持高并发、高性能查询和实时分析，满足临床查询需求。· 传统单机数据库（如Oracle、MySQL）因数据量大导致查询效率低，需依赖独立分析库产品，但加载效率难以达标，限制了临床数据的时效性应用。· 传统大数据平台（如Hadoop、HBase）运营成本高，缺乏二级索引和事务支持，难以满足准实时的数据加载需求。· 新一代HIS以数据为核心，具备更高灵活性与扩展性，适配区域医疗、医联体、连锁诊所等多样场景，重点解决数据提取、治理和查询效率问题。· 传统单机数据库面临数据量增长导致查询性能下降的瓶颈；分库分表架构开发成本高且对业务侵入性大。· 医疗多机构和多院区的应用场景对数据资源隔离、高可用和多活架构提出了更高要求。以 HIS 业务场景为例作为区域医疗卫生机构的核心枢纽，全民健康信息平台连接各级医疗机构，实现跨层级、跨部门、跨区域的业务协同。平台构建了区域医疗健康数据中心，聚焦数据汇聚、协同共享和生态共存，全面释放医疗数据资源价值。通过提供一站式便民健康服务，该平台助力监管部门高效决策，提升医疗服务效率。全民健康信息平台www.pingcap.cn医疗领域 当前，传统单机数据库（如Oracle、MySQL）和大数据平台（如Hadoop、HBase）在应对医疗区域化、互联网化带来的突发高流量、海量数据存储以及实时在线分析时，无法满足医疗数字化转型的需求，已成为重大瓶颈。医院的临床、科研和运营支持系统依托统一的数据平台形成服务闭环，在数字化与智能化升级中发挥关键作用。场景概览医院典型场景建设需求包括电子病历（EMR）、影像管理系统（PACS/RIS）、实验室信息系统（LIS）等，支持临床决策和智慧医疗服务，如图文报告、安全用药、手术管理和智能监护。通过临床数据中心（CDR），实现多系统数据的统一管理和秒级响应，满足临床实时查询和多维分析需求。新一代医院场景的特点是基于微服务和分布式架构，以数据为核心，覆盖数据标准化、采集、汇聚、加工、治理及全生命周期管理。支持高并发、大数据存储和实时分析，助力医院数字化转型和智能决策。临床支持系统临床数据