医科院肿瘤医院依托腾讯TBDS构建首个国产自主国家级肿瘤大数据平台

攻克多模态数据异构分散与国家级底座合规挑战

在肿瘤医疗领域，临床、影像、病理及组学等多模态数据长期处于异构分散状态，导致跨机构科研协作壁垒较高。在底层基础设施层面，传统架构的算力弹性受限，且安全合规体系难以满足国家级平台“高可信、高安全、高可用”的严苛要求。此外，由于缺乏国产自主底座与Data+AI一体化能力的深度融合，多中心协同科研与临床成果转化的效率面临显著瓶颈。

部署国产湖仓一体底座与Data+AI一体化架构

医科院肿瘤医院联合腾讯健康，以 腾讯TBDS 为核心底座，搭建国产湖仓一体数据平台。该架构旨在统一汇聚并治理多模态肿瘤数据，提供高可靠存储与弹性算力支持。

• 安全合规可控：平台适配国家级建设标准，实行 全链路安全管控、分级权限管理与隐私防护，并配套全国产化运维服务，保障数据生命周期安全。
• Data+AI 一体化：系统横向贯通数据治理、算力调度、转化服务与协同生态四大核心能力，从底层打通“医教研用”一体化业务闭环。

实现千亿级数据高效治理与多中心临床试验加速

该平台的投产在系统可用性、科研效能及自主可控三个维度实现了量化业务价值：

• 高可用与大规模计算：系统平台可用性达 99.999%，具备 千亿级肿瘤数据 的高效治理与算力调度能力，筑牢国家级肿瘤临床研究高可信数据底座。
• 科研协作提效：破除原有跨域壁垒，基于高可用底座大幅加速了多中心科研协作进程及临床试验入组效率。
• 全栈国产化无依赖：平台实现国产全栈适配，完全消除技术依赖，成功构建支持国家癌症防治战略的行业级协同生态。

融合泛Hadoop生态支撑全流程智能化转化

腾讯TBDS依托泛Hadoop兼容技术栈，为医疗级多模态数据提供了开箱即用的湖仓一体底座。其底层不仅完成了异构数据的统一汇聚，更将Data+AI算力与全链路安全合规能力进行原生融合。通过配套全流程运维服务，该底层架构有效支撑了跨机构科研协作，为临床智能转化与精准诊疗提供了确定性的技术基石。

(数据来源：腾讯健康 T-Inspire 实践图谱)