医疗AI底座解决方案

方案概述

基于昇腾Atlas全栈AI算力平台，面向医疗行业影像诊断、病理分析、药物研发等AI应用场景，提供GPU算力集群、AI开发平台、数据湖、模型推理服务一体化交付

行业洞察

AI大模型在医疗领域的应用正从"概念验证"走向"规模化落地"。以影像诊断为例，AI辅助诊断系统已在肺结节、眼底病变、骨折检测等场景达到甚至超越人类专家水平。然而，医疗AI建设面临算力成本高、数据孤岛严重、合规要求严苛等挑战。普用电子基于华为昇腾Atlas生态，为医疗机构提供从算力基座到AI应用的全栈解决方案，已成功服务多家三甲医院及区域医疗中心。

• 市场空间：中国医疗AI市场规模2026年预计突破450亿元，年复合增长率35%+
• 政策驱动：国家卫健委"智慧医院"分级评估、AI三类医疗器械注册审批加速
• 技术趋势：多模态大模型、联邦学习隐私保护、AI+云原生架构加速落地
• 核心挑战：医疗数据敏感合规要求高、多厂商GPU异构管理难、AI模型从研发到部署周期长

典型痛点

• 影像数据量激增（单家三甲医院年增200TB+），存储和算力瓶颈日益突出
• 多品牌GPU服务器无法统一调度，GPU利用率不足30%
• AI模型训练和推理分离部署，模型交付周期长达数月
• 数据安全与患者隐私保护要求严格，等保三级合规是硬性门槛
• AI运维能力欠缺，缺乏从数据标注到模型监控的全流程平台

方案架构

算力层

AI训练与推理算力集群

典型产品：华为Atlas 800T A2训练服务器 / Atlas 300I Pro推理卡 / OceanStor Pacific分布式存储

平台层

AI开发与数据管理平台

典型产品：ModelArts AI开发平台 / 数据标注平台 / 联邦学习框架 / 容器编排平台

数据层

医疗数据湖与数据治理

典型产品：分布式数据湖 / ETL数据管道 / DICOM数据网关 / 脱敏与水印系统

应用层

医疗AI场景化应用

典型产品：AI影像辅助诊断 / 病理AI分析 / 临床决策支持 / 智能导诊

方案组成

AI算力集群

基于昇腾Atlas的AI训练推理一体化平台

核心产品

• Atlas 800T A2训练服务器
• Atlas 300I Pro推理卡集群
• OceanStor Pacific分布式存储
• RoCE高性能计算网络

集成方式

• Atlas与ModelArts自动协同
• 分布式存储对接AI训练框架
• GPU资源池统一调度

AI开发平台

全流程AI开发与管理平台

核心产品

• ModelArts AI开发平台
• 数据标注平台(支持DICOM)
• AutoML自动模型搜索
• 模型评估与版本管理

集成方式

• 标注数据自动流入训练
• 训练模型一键部署推理
• 模型A/B测试在线对比

数据治理

医疗数据湖与合规治理

核心产品

• 医疗数据湖(影像/病理/基因)
• ETL数据管道(NFS/FTP/HL7)
• 数据脱敏与隐私计算
• 数据资产目录与血缘追踪

集成方式

• DICOM数据自动摄取与解析
• HL7接口对接HIS/RIS系统
• 脱敏模型一键部署

AI应用

医疗AI场景化应用部署

核心产品

• 肺结节/骨折/眼底AI诊断
• 病理切片AI辅助分析
• 药物靶点预测平台
• 智能导诊与预问诊

集成方式

• AI结果自动写入PACS/RIS
• AI诊断报告审核工作流
• 系统对接医院信息平台

方案价值

• 80% GPU利用率提升 — GPU资源池化+任务调度，从30%提升至80%
• 50% 模型交付周期缩短 — MLOps全流程管理，AI模型从数月缩短至数周
• 90% 影像诊断效率提升 — AI辅助诊断系统实现影像秒级预处理，医生效率提升90%
• 99.99% 数据可用性 — 分布式存储+多副本冗余，医疗数据持续可用

交付能力

方案咨询与架构设计

2-3周

医疗AI现状评估、算力需求测算、数据治理方案设计

算力平台建设

4-6周

Atlas服务器部署、分布式存储搭建、RoCE网络调试

AI开发平台搭建

3-4周

ModelArts部署、数据标注管线建立、联邦学习环境配置

AI模型迁移与优化

4-8周

现有AI模型迁移适配、推理优化、性能调优

验收与运维移交

持续服务

全链路联调测试、模型验证、运维培训、知识转移