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智慧城市網(wǎng) 上市公司】現(xiàn)實中，醫(yī)院數(shù)智化發(fā)展面臨著算力底座缺失、醫(yī)工交叉人才匱乏、高質(zhì)數(shù)據(jù)不足的嚴峻挑戰(zhàn)。在此背景下，新華三基于十余年來行業(yè)洞察和技術(shù)積累，打造
“大數(shù)據(jù) + AI 雙輪驅(qū)動”行業(yè)解決方案，為醫(yī)院數(shù)智化變革提供了破局之匙。
新華三醫(yī)療AI智算方案
智能引擎驅(qū)動業(yè)務變革
（一）精準算力：適配多元醫(yī)療場景
新華三醫(yī)療智算方案為行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型提供強大動力——新華三多元異構(gòu)算力方案能夠為行業(yè)提供靈活高效的方案，根據(jù)不同醫(yī)療場景的需求進行精準配置，確保在復雜的醫(yī)療計算任務中提供充足且適配的算力支持，方案快速兼容適配不同廠商多元GPU/NPU設備，效率大幅提升50%以上；通過異構(gòu)管理引擎，能夠?qū)崿F(xiàn)100+種異構(gòu)算力的統(tǒng)一管理和靈活配置；依托混合調(diào)度引擎，實現(xiàn)智算、通算、高算統(tǒng)一調(diào)度，滿足多樣化算力任務需求。
（二）存儲網(wǎng)絡：保障數(shù)據(jù)高速傳輸
存儲與網(wǎng)絡規(guī)劃是智算方案的關(guān)鍵環(huán)節(jié)——方案采用分布式存儲技術(shù)，將數(shù)據(jù)存儲任務分散到多個存儲節(jié)點，實現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲容量的線性擴展與性能提升。例如，在面對大規(guī)模醫(yī)療數(shù)據(jù)存儲時，如訓練集達 1T、模型大小為 2.8T 及相應日志數(shù)據(jù)的情況，分布式存儲可輕松應對。同時，方案配備高性能存儲系統(tǒng)，利用 SSD、NVMe 等高速存儲介質(zhì)，結(jié)合專用的 IO 讀寫模型與專有客戶端，保證數(shù)據(jù)讀寫的高速處理能力。
在網(wǎng)絡方面，基于 RDMA的 InfiniBand 和 ROCE 技術(shù)構(gòu)建的智能無損網(wǎng)絡，滿足智算中心低時延、高帶寬、高可靠、可擴展、易運維的需求，確保數(shù)據(jù)在模型計算與存儲訪問過程中的高效傳輸，如在參數(shù)網(wǎng)和存儲網(wǎng)中分別提供 200G/400G 和 200G 的帶寬支持，保障數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆€(wěn)定性與速度。
（三）生態(tài)融合：開放異構(gòu)促進協(xié)同發(fā)展
新華三注重構(gòu)建開放異構(gòu)的國產(chǎn)化算力生態(tài)——人工智能軟件棧涵蓋芯片驅(qū)動層、人工智能開發(fā)框架等，通過統(tǒng)一API 接口、算力單位、精度要求以及集群網(wǎng)絡等方式，確保 AI 算法在不同框架間的順利遷移，實現(xiàn)異構(gòu)模型與數(shù)據(jù)的合理切分及
服務器間 GPU 的高效互通，促進了模型、數(shù)據(jù)與算力的深度融合與協(xié)同創(chuàng)新。
在DeepSeek引發(fā)AI熱潮之際，新華三憑借全棧AI能力全面接入并適配，推出三大重磅發(fā)布：一是靈犀使能平臺實現(xiàn)對DeepSeek多種模型納管上架，具備多元功能助力構(gòu)建智能應用；二是開放DeepSeek系列模型測試通道，提供組合測試與適配調(diào)優(yōu)服務；三是推出訓推一體機解決方案，幫助醫(yī)療行業(yè)客戶快速部署模型應用。
（四）筑牢防線：靈犀衛(wèi)士護航AI新時代
基于對安全困境與政策要求推出大模型安全方案——方案實現(xiàn)全流程防護：訓練階段，能夠?qū)π袠I(yè)數(shù)據(jù)進行深度治理，消除數(shù)據(jù)與開發(fā)者偏見，保障數(shù)據(jù)各環(huán)節(jié)準確安全，助力打造適配行業(yè)模型；運行階段，依靠智算安全底座抵御各類風險，保障大模型業(yè)務穩(wěn)定；內(nèi)容合規(guī)把控同樣嚴格，從輸入、模型、輸出三側(cè)，借助 Prompt 審核、內(nèi)容過濾等手段，排查違法違規(guī)提示注入、內(nèi)容侵權(quán)等風險，嚴守合規(guī)底線。
新華三醫(yī)療大數(shù)據(jù)方案
實時全域數(shù)據(jù)湖筑牢根基
（一）全域采集：匯聚多元數(shù)據(jù)洪流
新華三醫(yī)療大數(shù)據(jù)方案以數(shù)據(jù)湖為核心構(gòu)建了一套強大且高效的數(shù)據(jù)架構(gòu)平臺——在數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)，方案具備強大的全域數(shù)據(jù)采集能力，能夠與主流 HIS、EMR 等業(yè)務系統(tǒng)廠商的異構(gòu)數(shù)據(jù)無縫適配。無論是結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化還是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，都能通過離線采集 ETL、實時采集 CDC、文件采集等多種方式精準匯聚至數(shù)據(jù)湖。在面對電子病歷的富文本數(shù)據(jù)這類大字段半結(jié)構(gòu)存儲且單表數(shù)據(jù)達億級、字段上百個的復雜情況時，CDC 技術(shù)可有效解決大字段和大表抽取難題，確保數(shù)據(jù)采集的高效性與準確性。同時，通過斷點續(xù)傳、批量入庫、自動建表等功能，極大地提升了數(shù)據(jù)采集效率，實現(xiàn)數(shù)據(jù)量億級、100 + 字段的表采集速度達 2W + 條/秒，且能輕松整合海量異構(gòu)數(shù)據(jù)，節(jié)約數(shù)據(jù)集成工作 50%以上。
（二）架構(gòu)革新：湖倉一體提升效能
湖倉一體架構(gòu)是新華三數(shù)據(jù)湖的另一大亮點——它減少了數(shù)據(jù)遷移及跨庫查詢的繁瑣過程，結(jié)合實時離線一體架構(gòu)，為數(shù)據(jù)處理提供了堅實的技術(shù)支撐。在存算引擎方面，涵蓋 HDFS、Hive、Hudi、MPP、Kafka、Spark、Flink 等多種先進技術(shù)，滿足了大數(shù)據(jù)架構(gòu)以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲與分析需求，實現(xiàn)百億數(shù)據(jù)秒級查詢，如某醫(yī)院在 0.2 秒即可完成全醫(yī)囑表查詢，大幅提升了數(shù)據(jù)處理與分析效率。
（三）精細治理：激活數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值
在數(shù)據(jù)治理方面，新華三從多維度發(fā)力——首先，統(tǒng)一數(shù)據(jù)標準，依據(jù)值域、數(shù)據(jù)元、數(shù)據(jù)項以及數(shù)據(jù)集等規(guī)范，結(jié)合項目實際數(shù)據(jù)需求，定義醫(yī)院數(shù)倉中的數(shù)據(jù)標準，確保數(shù)據(jù)口徑一致，并依標建庫建表。其次，構(gòu)建完善的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理體系，針對數(shù)據(jù)錄入過程中的質(zhì)量問題，形成“事前質(zhì)控規(guī)則 - 事中數(shù)據(jù)監(jiān)控和控制 - 問題分析與修正 - 數(shù)據(jù)質(zhì)量知識庫”的閉環(huán)管理。再者，在數(shù)據(jù)融合分析上，提供端到端的數(shù)據(jù)開發(fā)支撐工具與豐富的預處理組件，降低開發(fā)門檻，推動業(yè)務快速上線，同時保障多團隊協(xié)作中的數(shù)據(jù)安全與共享。
此外，數(shù)據(jù)共享服務通過標準化接口實現(xiàn)數(shù)據(jù)開放，在統(tǒng)一數(shù)據(jù)出口、權(quán)限管理和安全管理下，實現(xiàn)數(shù)據(jù)服務的全過程監(jiān)管。而數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理貫穿數(shù)據(jù)全生命周期，幫助醫(yī)院摸清家底，實現(xiàn)精細化管理，如通過可視化展現(xiàn)數(shù)據(jù)血緣關(guān)系，便于追蹤和分析數(shù)據(jù)處理過程。
新華三的大數(shù)據(jù) + AI 雙輪驅(qū)動方案能夠在新時代下的醫(yī)院高質(zhì)量發(fā)展提供有力的技術(shù)支持。在診療方面，通過大數(shù)據(jù)分析與 AI 輔助診斷，醫(yī)生能夠更精準地判斷病情，提高診斷準確率；在醫(yī)院管理上，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策支持系統(tǒng)，優(yōu)化了資源配置與流程管理，提升了運營效率；在科研領(lǐng)域，為醫(yī)學研究提供了強大的數(shù)據(jù)處理與分析能力，加速了科研成果的產(chǎn)出。
未來，隨著數(shù)字技術(shù)的不斷演進與應用的深入拓展，新華三將繼續(xù)深入業(yè)務核心，助力健康中國戰(zhàn)略目標的穩(wěn)步實現(xiàn)，為醫(yī)療事業(yè)的蓬勃發(fā)展注入源源不斷的活力與創(chuàng)新動力，推動醫(yī)院在智能化時代不斷邁向新的高度。
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