华为发布DCS AI解决方案及FusionCube A3000超融合一体机，助力医疗AI发展

最近，华为正式发布了DCS AI解决方案（数据中心AI全栈解决方案），并启动了FusionCube A3000培训/促销超过的多合一机器，用于DeepSeek，适用于DeepSeek V3＆R1和蒸馏模型，以支持私人部署。

Ruiji医院刚刚发布了基于华为的DCS AI解决方案而构建的临床级多模式互动病理模型-Ruipath。通过利用国内存储和计算能力的协作，它仅需要16台计算电源卡。

“科学和技术创新委员会”了解到，除了培训/促进在硬件级别上多合一的部署模型外，华为的DCS AI解决方案还可以是一种全堆栈部署模型，包括计算，存储，存储和网络。除硬件外，还提供了一套完整的软件工具链。这些工具链是开放的，可以由更多集成商使用，并在不同的医院和行业中实施。

华为副总裁兼数据存储产品线总裁周（Yuefeng数据并组合相关医疗服务的整个信息系统以及其他AI数据和AI应用集成商，可以创建案例。”

在Zhou Yuefeng的观点中，实施AI应用程序方案存在三个主要障碍：一个是数据工程的问题；第二个是模型培训和应用程序对接的问题；第三是多任务调度和有效资源利用的问题。

在数据工程方面，需要处理提供给大型培训模型的数据，就像允许小学和中学生获取知识一样。教科书和教科书的质量非常重要。但是数据处理过程非常耗时且劳动力密集。此外，硬件基础架构的数量不能太大，否则成本将很高。 “尤其是当AI在行业中时，我们不能让每家医院购买100、100,000甚至数万张卡以实现以行业为导向的人工智能实施。”

据了解，如果未进行优化，Ruijin医院的Ruipath病理模型将仅需要一轮一轮GPU ARS训练。在推理阶段，在完整的40倍显微镜下分析WSI切片需要计算数千万令牌。同时，为了满足医院的100多次访问的需求，需要GB级视频记忆。

“在这样的计算量和现有需求下，如果我们完全依靠规模来满足需求，那么它的成本将很高。这样的AI注定是一种奢侈品，无法使公众受益一般，这也是我们克服的主要困难之一。

目前，整个医疗行业都在积极拥抱人工智能，而DeepSeek的普及也正在加速大型模型的应用。

上海第四人民医院隶属于汤吉大学，已完成DeepSeek人工智能模型的本地化，并与现有的医院信息系统（例如电子病历系统，医院信息系统等）深入联系，以实现无缝数据流通和分享；霍南省人民医院已经完成了当地的DeepSeek部署，并与医院的OA（办公自动化）系统进行了深入整合。它可以巧妙地处理日常事务，例如行政批准，轮班管理和文件传输。医务人员在医院通过了4,000多个终端。登录到统一的入口，您可以享受AI生成的文档帮助，智能问答，数据分析和其他服务，从而大大提高了工作效率。

中国工程学院的院士宁·古（Ning guang）兼鲁伊因医院（Ruijin Hospital）的主任隶属于上海北海大学医学院，他说，他确实在目前面临着一个非常重要的障碍，这个障碍是“必须发生更换。 “机器必须取代人。这是一个工业化过程和一个渐进的过程，但是人们可以找到新的工作。

许多证券公司已经发布了研究报告，称AI在疾病诊断和检测中表现出巨大的潜力，并可能成为AI最深刻的应用领域。 Jianghai证券表示，在病理诊断领域，AI应用将有效缓解当前我国家的病理学家的短缺，显着提高病理部分检查和诊断准确性的效率，为临床治疗提供更准确的决策支持，并增强早期诊断，早期治疗和早期康复有助于实现整个人的健康。

Citic Securities认为，通过更加了解，发电和多模式能力，医疗垂直模型在更复杂的情况下扩大了AI+医疗市场空间，从提高质量和提高效率的两种途径。据估计，从2025年到2029年，B端和G-End上国内AI智能诊断和治疗产品的累积市场空间将达到近200亿元人民币，而C-End的年度理论市场空间可能会超过700亿元人民币。