引言
随着人工智能在医疗健康领域的广泛应用，数据已成为核心驱动力。然而，医疗数据的极度异构性——包括结构化电子病历、医学影像向量、基因组 JSON 或图结构、传感器时序等——让传统数据架构难以高效整合。受限于数据孤岛、复杂的 ETL 流程以及高昂的维护成本，许多医疗 AI 平台往往难以充分发挥价值。
融合数据库（Converged Database）通过支持 SQL、JSON、图、向量、时序等多数据模型，结合 HTAP 混合事务与分析处理能力、AI 原生集成及企业级安全机制，提供了一体化的数据管理平台。这种架构能有效破除医疗 AI 落地的瓶颈。
行业趋势与技术背景
- IDC 与 Omdia 的报告指出，84% 的企业正在评估或部署新型数据库以支撑生成式 AI 项目，预计 71% 的机构将在两年内实施超过 11 个以上的 Gen-AI 应用。
- 医疗行业正迎来跨技术巨头的布局，Amazon、Nvidia、Oracle、Microsoft、Google 等厂商纷纷推动 AI 模型在医疗诊断、影像分析、药物研发等领域的落地。
