摘要：
隨著醫療信息化建設的深入，醫院數據倉庫（Data Warehouse, DW）作為醫療AI應用的核心數據底座，其效能直接決定智能化轉型的深度與廣度。本文聚焦醫療AI驅動下醫院數據倉庫的三大關鍵升級功能——異構采集支持數據庫體檢與智能SQL分析、評估引擎重構實現六大數據庫精準評估、全新界面提升操作效率，深入剖析其技術架構、實現路徑與醫療價值。研究表明，通過異構數據融合、智能評估診斷與交互體驗優化，數據倉庫在數據質量、治理效率、決策支持能力上實現跨越式提升，為臨床決策、科研創新、精細化管理提供高價值數據支撐，加速智慧醫院建設進程。本文結合具體案例與實證數據，為醫療數據基礎設施的智能化升級提供理論框架與實踐參考。
關鍵詞： 醫療AI；醫院數據倉庫；異構數據采集；數據庫評估；智能SQL分析；人機交互；數據治理；智慧醫療
第一章 引言：醫療AI時代的數據倉庫挑戰與升級需求
1.1 研究背景與意義
醫療人工智能（AI）的蓬勃發展正深刻重塑醫療服務模式，從輔助診斷、治療方案推薦到疾病風險預測，AI模型的高性能運行高度依賴于高質量、大規模、結構化的醫療數據。醫院數據倉庫作為匯聚、整合、存儲全院多源異構數據的“中央樞紐”，其建設水平成為制約醫療AI落地的關鍵瓶頸。當前，醫院數據倉庫普
