整合高维多组学与影像数据，推动下一波AI驱动的科学发现
马萨诸塞州剑桥市，2025年7月22日/PRNewswire/--TileDB（多模态数据库先锋）与Databricks（数据与AI企业）今日宣布建立战略合作，通过消除数据孤岛助力医疗与生命科学机构充分释放AI在药物发现和临床洞察领域的潜力。
该合作解决了医疗数据整合的核心挑战：将TileDB支持的多组学、医学影像等复杂数据与Databricks数据智能平台及分析工作流无缝对接，无需数据迁移即可开发分析全类型数据的AI代理。
解决医疗与生命科学领域的数据协调问题
随着AI应用场景的拓展，医疗与生命科学机构对生物医学数据整合的需求日益迫切。核心挑战在于将电子病历、医学影像、基因组学、数字病理学、语音及非结构化数据统一管理，传统架构难以高效存储分析这些异构数据，导致阻碍突破性发现的数据孤岛产生。
TileDB通过其基于多维数组的全模态数据管理平台突破文本、音视频的传统多模态范畴，支持科学模态的高维数据处理。与Databricks的双向集成结合了专业数据存储与强大计算能力，并依托Databricks行业领先的统一数据治理模型。
"医疗与生命科学机构手握数据金矿，但碎片化系统阻碍其整合利用"，TileDB创始人兼CEO Stavros Papadopoulos博士表示，"这次合作让机构能构建完整分析患者或药物靶点的AI系统，而非仅碎片化数据。"
合作核心能力
该整合方案已在部分客户中启动私有预览，本年度下半年将分阶段推出增强功能。主要特性包括：
- 全数据类型统一平台：多组学数据、影像数据、临床记录和真实世界证据无需跨系统迁移即可整合
- 科学数据存储优化：将多组学等高维数据以TileDB高效数组格式存储，结构化数据保留在Databricks湖仓架构
- 跨数据集分析：基因组学至临床试验的多数据类型工作流无需数据移动或格式转换
- 加速AI模型训练：结合Databricks机器学习能力与TileDB数组计算性能优势
- 智能AI代理部署：构建跨模态推理系统支持药物研发、临床决策和个性化治疗
"高维生物数据与临床洞察的融合标志着医疗创新的新前沿"，Papadopoulos博士补充道，"制药机构正转向TileDB管理复杂多组学和影像数据，现在通过直接集成数据智能平台，他们可整合科学、临床与运营数据，构建前所未有的AI系统。"
关于TileDB
TileDB专为科学发现设计，区别于传统云数据库，其基于多维数组完美应对基因组学、蛋白质组学、单细胞分析和生物成像等多模态数据的复杂性。用户可在TileDB平台实现多模态多组学数据的集中管理与分析，加速生命科学突破。
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