随着技术的进步，AI 在医疗行业的四个关键领域产生了重大影响：提高医疗服务的规模化、扩大医疗服务的覆盖面、辅助医患沟通以及增加医疗洞察力。而据行业分析预测，人工智能在医疗保健领域的市场规模将从 2019 年的 59 亿美元增长到 2025 年的 313 亿美元，大部分集中在药物发现、可穿戴技术、血液病原体分析和图像解读等领域。
举例来看，传感器、数字连接与 AI 的融合，提供了更为全面的数据监测，不仅能进一步释放远程医疗的潜力，也将有机会以更低成本实现更为个性化的医疗，甚至实现以预测防患的未病管理为主，以降低实际的病后治疗，极大变革医疗的未来。
医疗AI创新的算力挑战
但挑战也是巨大的，抛下医疗行业本身可能需要发展新的业务模式、更好适应 AI 带来的战略级变化不谈，形成以“人”为中心的更全面、更高效的医疗，首先就超越了传统医院的运营范围。
算力就是其中一个关键的挑战。
复杂模型训练与优化的算力消耗
医疗 AI 应用可能依赖于一系列复杂的模型。这些模型的构建和训练是一个极为复杂且资源密集的过程。在模型训练初期，需要收集大量来自不同地区、不同年龄段、不同疾病状态的医疗数据作为训练集，以确保模型能够学习到全面且准确的疾病模式和特征。然后，通过不断调整模型的参数，如权重和偏置等，使模型在训练数据上的预测误差不断减小，这一过程需要进行大量的正向传播和反向传播计算，对算力的需求呈指数级增长。
实时交互场景下的算力及时性要求
一旦算力无法满足实时性需求，就无法实现对患者健康状况的有效监测和及时干预。远程手术指导，不仅需要实时传输高清的手术视野视频以及手术器械的操作数据，还要求在接收端能迅速通过 AI 系统进行分析处理，为手术医生提供精准的辅助信息，如识别手术部位的关键解剖结构、预警潜在的操作风险等。
多任务并发处理的算力分配难题
在实际的医疗场景中，医疗 AI 往往需要同时处理多个任务。例如，医院既要对新入院患者的病历进行自然语言处理以提取关键信息，又要对正在接受治疗的患者的实时监测数据进行分析以评估治疗效果，还要对不同科室送来的医学影像进行诊断分析。这些不同任务对算力的需求和优先级各不相同，当多个任务同时发起请求时，若缺乏合理的算力分配机制，就可能影响整个医疗服务流程的高效运行。
构建互联互通的医疗AI基础设施
由于医疗行业的发展对于“互联互通”的要求越来越高，解决医疗 AI 的算力挑战天然需要多方合作与资源整合，首先要着眼于基础设施的升级与优化，目前已经出现了医疗政务化或是医疗园区化等形式来推动深度的合作。
比如，政府可以利用政务平台搭建医疗 AI 资源共享平台，整合医疗机构、科研机构、企业等各方的算力资源、数据资源以及专家资源等，并进一步加强对医疗 AI 产业的引导和监管。再如，园区能聚集医疗机构、科研机构、科技企业等各类主体，形成一个完整的产业生态系统。
打造共享的 AI 基础设施，青云科技（qingcloud.com）拥有丰富的实践经验与成熟的解决方案。
统一调度多元异构算力，满足医疗 AI 在不同场景下的算力需求
医疗 AI 涵盖了多种应用场景，从复杂的医学影像分析到大规模的基因数据处理，再到实时的远程医疗协助等，每个场景对算力的要求都不尽相同。青云解决方案首先可以统一管理 CPU、GPU、存储、网络等多元异构硬件，以资源池化支持灵活调度，然后根据不同医疗 AI 应用场景的具体需求，动态分配合适的计算资源，实现资源的最大化利用。
云边协同保障实时性需求，实现医疗 AI 有效监测和及时干预
青云解决方案通过云边协同的创新架构，为医疗 AI 的实时性需求提供了有力保障。边缘计算节点被部署在靠近数据源的位置，如医院本地、患者监测设备附近等，这些边缘节点具备一定的计算能力，能够对实时采集的数据进行初步处理，快速提取关键信息，并及时做出初步判断。云端则拥有更强大的计算资源和丰富的医疗数据储备，能够对边缘节点上传的数据进一步深度分析和综合判断。
多策略应对任务并发，保障医疗 AI 助力高效高质量服务
青云针对任务并发问题也制定了多策略的应对方案：根据任务的性质、紧急程度以及对算力的需求等因素，通过队列及优先级策略，确保重要且紧急的任务能够优先获得足够的算力支持，快速完成处理；一旦某个任务完成，系统会立即释放该任务所占用的资源，使其能够及时被其他等待的任务所利用。
AI 必将在未来医疗行业中发挥更加重要的作用，青云科技将持续深耕技术，携手合作伙伴推动医疗服务的全面升级，让更多人受益于科技与医疗融合的创新成果。
编辑：rwzh4
