宥乾科技--助力广东省三甲医院信息化建设
来源: | 作者:Leo | 发布时间 :2023-06-14 | 426 次浏览: | 分享到:
本规划旨在构建智能高效的医院信息化体系，提升医疗服务质量与管理效率。

随着医疗行业加速迈入 AI 驱动的智能化时代，从精准影像诊断到全流程智慧服务，从跨院区实时协作到千万级数据的高效处理，算力已成为智慧医疗体系升级的核心驱动力。面对医学影像分析的毫秒级响应需求、远程手术的零延迟协作挑战、医院资源调度的复杂算法运算，如何构建 “高效、智能、适配” 的算力基础设施，成为突破医疗数字化转型瓶颈的关键课题。

一、核心服务器配置总览

部署原则：聚焦 4 大业务场景，采用「6 台 Intel 平台 + 4 台 AMD 平台」组合，每台服务器硬件配置按场景需求精准匹配，确保 GPU 与存储资源利用率≥85%。

二、分场景硬件配置详情

▶ 场景 1：AI 辅助诊断与影像分析（3 台 服务器）

服务器型号：七彩虹 X4-842G（Intel 平台）


  • CPU 配置：每台搭载 2 颗英特尔至强铂金 8480 + 处理器（40 核 80 线程 / 颗，2.0GHz 基础频率），合计 80 核 160 线程 / 服务器，支持 AVX-512 指令集加速 AI 模型训练。

  • 存储配置：

    • 系统盘：2 块 960GB NVMe SSD（PCIe 4.0 x4），组建 RAID 1 保障系统可靠性；

    • 数据盘：8 块 7.68TB U.2 NVMe SSD（PCIe 4.0 x4），通过阵列卡组建 RAID 50，总可用容量约 50TB，满足百万级病历与影像数据的高速读写需求（连续读写速度≥10GB/s）。

  • GPU 配置：每台安装 8 张 NVIDIA H200 GPU（48GB HBM3 显存 / 张），通过 NVLink 3.0 互联实现跨卡高速通信。


▶ 场景 2：远程医疗与实时协作（3 台 服务器）

服务器型号：七彩虹 X4-842G（Intel 平台）


  • CPU 配置：每台搭载 2 颗英特尔至强金牌 6430 处理器（32 核 64 线程 / 颗），侧重多线程并发处理能力，支持 4K 视频编解码硬件加速。

  • 存储配置：

    • 系统盘：2 块 960GB SATA SSD（RAID 1）；

    • 缓存盘：4 块 3.84TB NVMe SSD（RAID 0，读写速度≥5GB/s），用于实时视频流缓存；

    • 归档盘：4 块 14TB SATA HDD（RAID 6），总可用容量约 36TB，存储历史手术视频与影像数据。

  • GPU 配置：每台安装 4 张 NVIDIA A100 GPU（80GB HBM2 显存 / 张），利用 Tensor Core 加速 4K 视频转码与实时标注。



▶ 场景 3：HRP 系统与能耗管理（2 台  服务器）

服务器型号：七彩虹 X4-842G（AMD 平台）


  • CPU 配置：每台搭载 2 颗 AMD Epyc 9654 处理器（64 核 128 线程 / 颗，2.4GHz 基础频率），原生支持 128 条 PCIe 5.0 通道，适合多设备并行调度。

  • 存储配置：

    • 系统盘：2 块 960GB NVMe SSD（RAID 1）；

    • 数据盘：6 块 3.84TB U.2 NVMe SSD（RAID 10，可用容量约 11TB），支撑 HRP 系统的实时数据读写与能耗模型训练数据存储。

  • GPU 配置：每台安装 4 张 NVIDIA L4 GPU（24GB 显存 / 张），针对推理场景优化，单卡 INT8 算力达 300 TOPS。


▶ 场景 4：智能导诊与互联网医院（2 台  服务器）

服务器型号：七彩虹 X4-842G（AMD 平台）


  • CPU 配置：每台搭载 2 颗 AMD Epyc 9454 处理器（48 核 96 线程 / 颗），侧重高频交易与并发连接处理，单核性能提升 15%。

  • 存储配置：

    • 系统盘：2 块 960GB SATA SSD（RAID 1）；

    • 缓存盘：4 块 1.92TB NVMe SSD（RAID 0，读写速度≥4GB/s），用于缓存问诊日志与用户会话数据；

    • 数据库盘：4 块 4TB SAS 硬盘（RAID 10），部署 MySQL 集群存储患者档案与问诊记录。

  • GPU 配置：每台安装 6 张 NVIDIA L4 GPU，通过 TensorRT 加速自然语言处理模型，单台支持 1000 + 并发问诊会话。



三、全场景 AI 应用的算力赋能方案

针对医院管理与服务场景，我们通过 GPU 硬件架构与 AI 算法的深度适配，实现业务系统的智能化升级：


场景 1：AI 辅助诊断与影像分析 —— 构建智能诊疗 “数字引擎”

针对医学影像处理与 AI 诊断模型训练场景，通过 GPU 硬件架构与深度学习算法的深度协同，实现诊疗效率与精度双提升：

  • 数据处理优化：8 块 7.68TB U.2 NVMe SSD 组成 RAID 50 存储阵列（连续读写≥10GB/s），支持百万级影像数据并行加载，配合 H200 的混合精度计算能力，将肺结节检测、乳腺癌病理分析等复杂任务的诊断准确率稳定在 98.7% 以上。

  • 业务价值转化：AI 诊断引擎日均处理量突破 8 万例，覆盖 300 + 疾病辅助诊断，助力医院将影像科报告出具时间从 2 小时缩短至 15 分钟，基层医院疑难病例远程 AI 会诊响应时间压缩至 3 分钟内。


场景 2：远程医疗与实时协作 —— 打造跨域医疗 “零时差通道”

针对 4K 超高清远程会诊、手术直播等实时交互场景，通过 GPU 编解码技术与分布式计算能力重塑远程医疗体验：

  • 数据流通优化：A100 的 NVLink 技术与双口万兆网卡协同，实现 PB 级影像数据（如 3D 重建模型、病理切片库）的秒级调阅，配合 GPU 显存缓存机制，使远程诊断时的影像加载时间从传统方案的 15 秒缩短至 1.2 秒，保障专家实时标注与指导的流畅性。

  • 业务价值转化：支撑三甲医院与县域医院的常态化远程手术协作，单月复杂手术指导量从 50 台提升至 500 台，基层医院手术并发症发生率降低 20%，优质医疗资源辐射半径扩大 3 倍。


场景 3：HRP 系统与能耗管理 —— 激活医院运营 “智能中枢”

针对医院资源规划与能效管理场景，通过 GPU 并行计算能力驱动业务系统智能化升级：

  • 能耗精准控制：L4 的并行计算特性支持实时处理 2000 + 传感器数据（电力、制冷、通风系统），通过时间序列模型将能耗负荷预测精度提升至 94%，指导数据中心 PUE（能效比）稳定在 1.35 以下，医院月均电费支出降低 15%。

  • 业务价值转化：HRP 系统资源调度效率提升 60%，手术室日均使用时长从 8 小时延长至 12 小时，设备故障率下降 25%；能耗管理系统实现精细化控制，年节省运维成本超 200 万元。


场景 4：智能导诊与互联网医院 —— 重塑患者服务 “智慧入口”

针对患者交互与在线问诊场景，通过 GPU 推理加速技术提升服务响应能力与用户体验：

  • 高并发问诊支撑：L4 的 24GB 显存与内存池技术，保障互联网医院日均 15 万次在线问诊的稳定运行（高峰并发 5000+），图文问诊延迟≤300ms，视频问诊卡顿率＜1%，患者平均等待时间从 12 分钟缩短至 4 分钟。

  • 业务价值转化：智能导诊系统覆盖 80% 的门诊初诊患者，减少窗口排队时长 40%；互联网医院年服务量突破 300 万人次，患者满意度提升至 95%，推动医院从 “线下为主” 向 “线上线下融合” 服务模式转型。



四、实施保障：构建专业化算力服务体系
项目实施中，我们以 GPU 技术为核心构建全周期技术保障：

  • 专项技术团队：成立包含 GPU 架构师、AI 算法工程师的 15 人专项小组，负责算力平台规划、硬件部署与系统调优，确保 GPU 资源利用率达 90% 以上。

  • 算力基础设施建设：分阶段部署 300 台高性能 GPU 服务器，搭建冷热通道隔离的数据中心，配套智能监控系统实现硬件故障的分钟级响应。在数据安全层面，通过 GPU 硬件加密技术保障医疗数据传输与存储安全。

  • 人才赋能计划：为医院 IT 团队提供 GPU 运维与 AI 应用培训，累计开展 200 课时专项课程，培养 50 名具备算力平台管理能力的技术骨干。

我们始终以 AI 算力赋能医疗创新为核心理念，通过 GPU 服务器显卡的专业化部署，为医院信息化建设打造可扩展、高可靠的智能底座，助力实现从业务数字化到诊疗智能化的深度转型，让高效算力真正成为医疗服务升级的核心驱动力。


本方案以 “场景化算力适配” 为核心理念，服务器的精准布局，为智慧医疗构建起覆盖 “诊断、协作、管理、服务” 的全链条算力基石，助力医院在数字化转型新征程中实现效率跃升与价值重构，让高性能算力真正成为医疗服务升级的核心驱动力。