要核算心内科某主诊组本月心脏支架的真实毛利，需要多久？
HIS 里记了这个组收了多少支架费，却没有真实采购进价；SPD 里有进价和出库记录，领用单位却只写到「心内导管室」；HRP 的财务凭证还按月汇总。三张表没有统一关联键，拼不起来，只能人工对账——熬几个通宵，还极易出错。
这就是数据采集与清洗，ETL，占整个数据项目 60%到80% 的工作量。它不显山露水，却决定了后面所有分析的可信度。而在 AI 时代，它变得更关键：AI 越聪明，喂给它的脏数据危害就越大。垃圾进、垃圾出，不是减弱了，是被放大了——AI 只会用更快的速度和更漂亮的图表，把你带到一个更错的结论上。
直播干货
这场直播，我带你把源头净化做扎实：
- 1、主数据管理破孤岛，统一科室字典、耗材 UDI 与患者主索引三本字典，其中 EMPI 靠概率匹配、病历结构化靠 NLP 加 SNOMED CT，都是 AI 的成熟应用；
- 2、ETL 三步规范——增量抽取与脱敏、语法与语义双重转换、星型模型落盘；
- 3、四类数据毒素靶向清除，建 DQA 防御网与脏数据隔离区，并用机器学习异常检测去抓静态规则抓不到的隐蔽峰值；
- 4、现场演示 ygtai 对话平台，问政策、生成清洗清单、搜站内课程、定制学习路径。
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