技術專欄
文／MetaAge 邁達特技術顧問 Harry Wang
隨著 AI 技術飛速發展，全球醫療產業正迎來一場前所未有的數位革命。從 AI 輔助診斷影像、精準基因定序、預測性護理系統等，AI 正在重新定義臨床決策的效率與準確性。然而，智慧醫療成功的關鍵不限於演算法，往往也取決於背後的「數據地基」（Data Infrastructure）。沒有良好的數據地基，再好的 AI 模型也難以落地。
IT 智能化最佳夥伴－MetaAge 邁達特長期深耕企業 IT Infra 技術與資料平台架構，在實戰經驗中，邁達特觀察到，台灣醫療機構在導入 AI 時，普遍面臨以下 3 大挑戰：
數據分散：病歷、影像、檢驗資料散落於不同系統。
運算效率不足：傳統儲存難以支撐 AI 訓練所需的高速 I/O。
合規與資安壓力：醫療資料必須高度保護並符合監管要求。
針對醫療產業「數據分散、算太慢、難合規」的 3 大挑戰，作為 MinIO 台灣官方授權代理商，邁達特將透過本文，帶您一次看懂【 資料倉儲 vs. 資料湖 vs. 湖倉一體】的決策勝負點，並進一步解析如何透過 MinIO AIStor 建立一個可支撐 AI 發展的醫療數據中台，為醫療產業佈建現代化、合規、可擴充的數據地基。
眾所皆知，數據是 AI 的基礎。具備好的資料基礎設施，可降低 AI 訓練的時間和複雜度，這點在醫療業也是一樣的。然而，在醫療領域，數據呈現高度的「異質性」，同時存在結構化的電子病例（EHR、HIS）和非結構化的 DICOM 醫學影像（X 光片、MRI、CT）。
而傳統資料庫架構難以同時兼顧所有數據的儲存和運算，也間接導致了這些資料分散在各科室之間不同的系統，造成所謂的「資料孤島」。若要實現真正的智慧醫療，則醫療院所需要的是：一個能打破隔閡、支撐大規模 AI 運算的現代化數據底層。
圖一、非結構化 DICOM 影像和結構化電子病歷，傳統系統難以同時兼顧
（圖片來源：https://www.mathworks.com/discovery/dicom.html）
長期以來，醫療 IT 架構需要在資料倉儲（Data Warehouse）與資料湖（Data Lake）之間取捨。資料倉儲擅長處理結構化資料，但對海量非結構化資料則束手無策。而資料湖雖然能存下所有東西，卻容易變成缺乏治理、查詢緩慢的「資料沼澤」。
不過，當湖倉一體（Data Lakehouse）的概念出現後，則為智慧醫療提供了完美的解決方案。湖倉一體做到的並不只是功能更多，而是架構上變得更單純，並具備以下 3 個優勢：
透過湖倉一體架構，醫院不再需要為了結構化的報表分析和海量非結構化的 AI 訓練分別建立兩套系統。無論是放射科的影像，還是藥劑科的處方紀錄，都能整合在統一的儲存系統中，解決了多個不同系統帶來的資料孤島問題，並且可以減少資料重複搬移，更加保證了資料的一致性。
Lakehouse 透過其核心元件—開放表格格式（Open Table Format）如 Apache Iceberg，使運算引擎 Spark、Trino 等能直接對儲存層中的原始數據進行高效處理。開發者可以在運算層執行 SQL 進行病歷檢索或運行 Python 腳本進行影像特徵提取，實現跨數據類型的深度分析及 AI 訓練。
醫療數據涉及法律責任，Lakehouse 的開放表格格式 Iceberg 提供的 Snapshot 與 Time Travel 功能，使資料具備版本歷史和回溯能力，能精確追蹤數據在某個時間點的狀態。這在醫療法規與稽核要求下具有極高價值，也讓醫療 AI 的發展更具可控性。
圖二、data lakehouse，改善資料湖和資料倉儲的現代化資料儲存架構
（圖片來源：https://www.databricks.com/blog/what-is-data-lakehouse）
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比較維度 |
資料倉儲 |
資料湖 |
湖倉一體 |
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擅長處理資料 |
結構化資料 |
海量非結構化資料 |
全模態資料整合 |
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查詢效能 |
高 |
低 |
高 |
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資料品質 |
高 |
低 |
高 |
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擴展性 |
低 |
高 |
高 |
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醫療應用場景 |
藥劑科報表 |
原始影像長期存檔 |
智慧醫療 AI 訓練精準醫療臨床決策支援 |
而在 Data Lakehouse 的架構中，最底層的儲存系統，是整個湖倉一體架構的骨幹。為滿足多種不同種類的資料存放，一般都會選擇使用物件儲存作為其底層儲存基礎設施。MinIO AIStor 作為軟體定義式 S3 相容物件儲存，具有高效能、高擴充性、高 S3 API 相容性等特性，可以完美符合 Data Lakehouse 以及 AI/ML 儲存層的多項需求。且相比於公有雲提供的 S3 儲存服務，MinIO AIStor 可以直接部署在地端離線環境，符合醫療業須將核心數據留在地端的限制。
圖三、以 MinIO AIStor 作為儲存層搭建 Data Lakehouse
醫療產業的資料具有高度獨特性與機敏性，MinIO AIStor 讓醫院能在自有的資料中心內，建構出與 AWS S3 完全相容的儲存環境。這不僅滿足了數據不外流的合規要求，更透過其商業版提供的金鑰管理系統（KMS）、數據防火牆、細粒度的存取控制，確保每一筆病患隱私都受到最高等級的保護。且 MinIO AIStor 提供 Active-Active 站點複寫機制，可做到多個站點的資料進行即時或非即時同步的異地抄寫，就算遭遇天災或攻擊，也不會讓醫療服務停擺。
在快速演進的 AI/ML 世界中，速度與擴展性至關重要。能夠快速處理海量資料，成為了儲存基礎設施的重要指標。MinIO AIStor 採用分散式叢集架構，可以多個節點同時平行讀寫資料，加快資料傳輸的速度。在官方 Benchmark 中，32 節點的架構可以達到每秒 325GB 的讀取效率，且透過增加節點數還可以進一步提升它讀寫的效率，目前成功案例中最高可達每秒 21TiB 讀取速度，可以將硬體的效能完全吃滿。也因為分散式架構的關係，可以在不動到 endpoint 的情況下透過增加節點的方式無限擴充可用空間，以應對 AI 時代高速膨脹的資料需求。
前面在介紹 Data Lakehouse 時有簡單提到開放表格格式 Iceberg 這個核心元件，它是一個在 lakehouse 儲存層上的一個抽象層，具有資料倉儲的功能，改善資料湖查詢緩慢的缺點。Iceberg 主要分成三層，資料層儲存表格內的值，Metadata 層管理 snapshot 和資料表的 metadata，目錄層保存 metadata 的指標並確保一致性。MinIO AIStor 透過內嵌的 REST catalog API 將 Iceberg 的目錄層直接在 MinIO AIStor 內實作，不再需要部署 REST 或 Hive 等 catalog 系統，大幅降低維運難度。
圖四、內嵌 REST catalog API 降低系統複雜性，減輕維運負擔
（圖片來源：https://www.min.io/blog/aistor-tables-technical-deep-dive）
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MinIO 核心價值 |
技術特性 |
醫療業實質效益 |
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100% 地端部署： |
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海量運算支撐： |
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REST Catalog API： |
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智慧醫療的競爭力，最終將取決於機構對數據的掌控力。Data Lakehouse 並非只是一個技術名詞，更是醫療數位轉型的戰略選擇。透過將高效能、具備高度擴充性且符合 S3 標準的物件儲存作為地基，醫療機構不僅能解決當下的儲存痛點，更能輕鬆應對未來 AI 技術演進帶來的數據挑戰。而 MinIO AIStor 的高效能，能讓您的資料湖動起來，不再是堆積灰塵的資料沼澤！Iceberg 技術更讓每一筆數據修改都有「歷史軌跡」，面對醫療糾紛或稽核，您能秒級調閱原始證據。
您的醫療數據仍受限於傳統儲存系統嗎？Lakehouse+S3 Object Storage 已成為 AI 基礎架構的主流模式，MetaAge 邁達特作為 MinIO 台灣官方授權代理商，可提供完整的醫療 AI 數據平台導入服務，讓您不需要對著英文說明書與架構圖發愁。
邁達特 MinIO AIStor 諮詢服務包含：
Data Lakehouse 架構規劃
AI 訓練儲存效能 POC
MinIO AIStor 部署與優化
資料異地備援方案
在地技術支援
歡迎由此【填寫免費諮詢表單】聯繫 MetaAge 邁達特，由資深技術顧問群為您提供一對一架構評估，並提供從規劃到部署的「全程陪跑」，確保 MinIO 與您醫療院所現有的 HIS/PACS 等系統完美契合。
A1：MinIO AIStor 地端方案，讓數據可保留在院內防火牆內，不需上雲即可擁有雲端級的 S3 儲存體驗，符合衛福部對敏感個資的法規規範。
A2：可以。邁達特的技術支援可協助規劃 ETL 流程，將傳統儲存中的 DICOM 影像平滑遷移至 MinIO，並透過 Iceberg 格式進行結構化管理。
A3：邁達特提供前期架構規劃、POC 效能實測、正式環境部署，以及在地技術支援，確保醫院系統不中斷。
A4：MinIO 具備「物件鎖定（Object Locking）」與「不可變性（Immutability）」功能，結合邁達特規劃的異地備援方案，即便遭遇攻擊也能迅速還原數據。
A5：MinIO 支持「從小到大」的線性擴充。您可以先從少數節點開始，隨著數據量增加，再無痛橫向擴展，不需一次性投入巨額硬體預算。
