AI行业化落地提速,助力卫生健康高质量发展

2025年05月13日21:44:06 科技 1078

近年来,我国持续推进医疗行业数智化转型,AI+各类细分场景正加速落地。AI技术通过对大量医疗数据的处理和分析,辅助医生诊断和治疗,不仅能降低人力成本、提高诊疗效率,还能全面提升医疗服务体验。尤其在《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》推进下,AI正在成为推动卫生健康行业创新发展的新引擎。

在这一趋势下,日前召开的中国医院信息网络大会暨医疗信息技术和产品展览会(CHIMA 2025),重点聚焦AI融合医疗、共促高质量发展,围绕医疗数智化领域的新技术、新趋势和新应用进行了深入探讨。在此次大会上,华为也深入分享了自身在助力医疗行业数智化转型,推动医疗健康高质量发展方面的创新和实践。

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为了推动AI与卫生健康行业的深度融合,华为通过产品技术上的创新,正在为健康中国建设构筑数智底座,支撑医疗行业数智化转型;同时,华为也在联合行业伙伴打造场景化解决方案,推动AI在更多应用场景的落地,进一步助力卫生健康高质量发展。

AI加速落地,医疗数智化转型进入新阶段

如今,AI技术正在以前所未有的速度渗透到各行各业,并成为推动传统行业转型升级的核心引擎。尤其在卫生健康行业,从药物研发到智能门诊,从智能辅助诊断到智能病房管理,AI技术正重塑医疗服务的每一个环节,推动医疗服务向更高效、更精准、更普惠的方向发展。

与此同时,国家卫健委也在积极开展“人工智能+”行动,不断加强基层的信息化能力,大量应用AI辅助技术来提升基层服务能力和水平。今年年初,以DeepSeek为代表的AI技术创新,大幅降低了AI技术应用门槛,推动医疗行业进入平权时代。

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在AI重构医疗行业过程中,也在造就数据的黄金时代。华为医疗卫生军团(西)总裁张伟力表示,AI在医疗行业的重构作用标志着数据黄金时代的到来。数据作为AI大模型的核心,其规模和质量直接影响模型性能;而高质量的数据样本可显著提升模型能力。随着医疗数据量从TB级跃升至PB级,数据的爆发式增长正在加速整个行业创新发展。

为了推动AI大模型在医疗行业的落地,华为正在从计算、网络、存储等ICT基础设施入手,通过持续的产品和技术创新,不断夯实医疗行业数智化转型的底座,助力医疗行业增强算力、运力和存力,释放数据价值,并为医疗行业推动AI创新提供有力支撑。

不仅如此,华为也在携手伙伴,聚焦重点场景,利用在5G通信、云计算边缘计算、升腾计算架构及盘古大模型等方面的技术优势,打造有竞争力的AI诊疗解决方案,进而构建覆盖医疗诊断、治疗和管理的全链条智能医疗体系,并解决AI在医疗行业落地过程中技术、生态对接等问题。

夯实数智底座,构筑医疗行业大模型根基

目前,医疗行业在推进AI大模型行业化落地过程中,仍面临三大核心挑战。首先,数据工程耗时较长,由于为大模型训练准备的数据存在数据孤岛问题,并且格式多样,需要经过清洗和标注等多个环节,这些往往占据模型开发时间的60%。其次,模型训练及应用落地难度较大,大模型AI组件多且繁杂,模型训练过程中选型、适配、开发等流程繁琐,应用落地对接的技术要求高,导致开发周期难以控制。第三,AI集群的可用度低,由于算力等待、任务潮汐效应及资源碎片化等原因,XPU等算力资源的利用率往往不足50%。

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为了帮助医疗行业应对以上挑战,华为已经推出了DCS AI解决方案。张伟力表示,该方案提供软硬全栈,面向AI的一站式方案,帮助医疗行业构建大模型基础底座;同时,该方案可适配DeepSeek等主流通用大模型,支持医疗行业涵盖智能诊断、医学图像识别、病历书写、医学知识问答和智能健康助手等AI应用。

具体而言,华为DCS AI解决方案可提供面向百卡以上训推场景的DCS AI训推集群解决方案,以及面向企业训推场景的DCS AI训推超融合一体机,可支撑医疗行业大模型加速落地。其中,AI全流程工具链ModelEngine作为DCS AI最核心的组件,能够为医疗行业提供数据工程、模型工程、应用编排三大能力,推动AI快速落地。

在数据工程方面,针对数据格式多样、数据孤岛问题突出,数据处理算子复杂、开发难度高等问题,DCS AI解决方案通过融合数据湖、数据预处理算子等AI数据工程工具,可以提供数据一站式集成、开发、分析/透视、共享开放等,大幅节约训练准备周期。

在模型工程方面,针对模型适配和模型调整过程中,预训练、微调、知识增强过程复杂,模型管理效率低下等问题,DCS AI解决方案从部署训推到测评,可以为AI开发提供模型的开发、训练、微调、推理部署及管理等全流程服务能力,将模型管理全流程效率提升30%。

在应用编排方面,针对AI应用开发要求高,需要软件开发专业能力,AI专业知识,开发调试周期长等问题,DCS AI解决方案可以提供大模型应用一站式开发与部署工具,大幅降低AI应用开发难度,让非专业开发者快速上手,将应用上线周期缩短80%。

在资源调度方面,针对XPU资源难以有效调度与利用,资源碎片率高造成的推理任务等待等问题,DCS AI解决方案通过SmartAI智能调度引擎与XPU池化,可将资源可用度、任务并发量提升30%;通过容器技术实现算力资源在任务之间的共享与调度,将资源碎片率从35%降至5%。

深化“AI+医疗”,助力卫生健康高质量发展

今年年初,上海交通大学医学院附属瑞金医院正式发布瑞智病理大模型RuiPath。作为临床级多模态互动式病理大模型,RuiPath可以覆盖中国每年90%癌症发病人群罹患的癌种,并且亚专科知识问答深度达到专家级知识水平,这不仅改变了传统病理医生的工作模式,也提升了诊断效率与质量。

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华为资深行业解决方案架构师王刚表示,在与瑞金医院合作的过程中,华为DCS AI解决方案通过高效数据工程、系统级模型训练与推理加速、极简应用开发等核心技术,帮助瑞金医院有效解决了AI大模型落地所面临的挑战,并仅需16张卡,2个月训练百万病理切片,即可轻松实现瑞智病理大模型RuiPath的全流程快速落地,包括病理数据的收集和清洗、图像预训练、大模型精调、优化与部署、AI应用编排及AI医疗应用等。

而中山大学中山眼科中心通过与华为合作打造的眼科大模型ChatZOC,既能提升眼科筛查的准确性、完整性和筛查效率;也能助力实现“筛-查-治”三级诊疗模式,推动优质医疗资源下沉,实现普惠医疗;山东大学齐鲁医院联合华为推出的齐鲁•心擎急性胸痛大模型,可助力实现胸痛患者的“早期诊断、危险分层、正确分流、科学救治”。

尽管瑞金医院、中山眼科、齐鲁医院等头部医疗机构已在AI大模型创新应用中取得突破,但对于大多数医疗机构来说,随着AI与医疗场景的深度融合,他们依然面临算力利用率不足、数据孤岛严重、多模态调阅及分析难、医疗AI训练难度大等业务痛点。

对此,王刚表示,华为通过存算网高度协同、ModelEngine AI工具链、医疗融合数据湖等ICT多产品组合,支持医疗业务智慧化升级和创新的同时;也在持续推进AI组织与生态构建的沃土,并联合行业伙伴共同开展在打造价值应用,助力构建整合性医疗服务体系,实现分级诊疗落地,推动优质医疗资源下沉、赋能基层。

如今,在技术创新与政策支持的双轮驱动下,AI+医疗正在成为推动优质医疗资源下沉、实现全生命周期健康管理的重要驱动力。由世界经济论坛发布的《人工智能驱动健康的未来:引领潮流》报告也预测,2024年至2032年,AI医疗市场将以每年43%的速度增长。

在这一趋势下,AI大模型等新技术将进一步推动医疗行业的数智化转型,并激发出更多的AI+医疗创新应用。而华为在产品技术创新与业务场景创新上的探索和实践,无疑将为卫生健康的高质量发展注入更强的AI力量。

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