医院智能计算解决方案

产品概述

我们推出的"医院专用算力主机 + 大模型底座 + 医疗数据标准化处理框架"是一套完整的、专为医疗机构设计，旨在解决运行在AI医疗应用底层的算力、大脑、数据标准化的瓶颈和难题，帮助医院快速构建智能化应用场景。

专为医疗场景优化的高性能计算设备，满足医疗AI模型训练和推理的算力需求。

基于海量医疗数据训练的领域大模型，提供开箱即用的医疗AI能力。

经过验证的医疗数据质控体系，确保数据质量满足AI应用需求。

在AI医疗时代，数据质量直接决定智能系统的上限。我们的三位一体解决方案解决了医疗机构在AI落地过程中面临的三大核心问题：算力不足、模型缺乏和数据质量问题，为医院提供从基础设施到应用能力的完整支持。

整合硬件、算法和数据处理的完整链条，避免医院在多个环节分别投入和集成的工作。

从硬件到软件都针对医疗场景特殊需求进行优化，确保符合医疗行业标准和规范。

开箱即用的能力，帮助医院在短时间内构建AI应用场景，缩短价值实现周期。

云端协同架构确保模型和数据标准持续更新，保持技术前沿性。

医疗专用GPU服务器容器化部署医疗大模型底座规则引擎数据治理层智能清洗层知识图谱联邦学习

我们的数据标准化处理框架采用三层架构设计，确保医疗数据质量满足AI应用需求：

按照行业标准，对不同数据的类型特性进行规则化处理，包括通用规则和本地规则，实现"统一度量衡"。

处理数据采集设备固有制约、环境因素和人为条件等复杂问题，确保数据质量。

通用模型识别，枚举字典排查，双层矫正，确保数据清洁可用。

为医院构建基于AI的临床决策支持系统，如急性缺血性脑卒中预后评估模型，综合预测准确率达82%。

技术实现： 神经网络+决策树模型，整合化验指标、评分指标、年龄病史等多维度数据。

为公共卫生机构提供体检报告AI分析系统，实现疾病预测、健康分析和指标趋势评估。

技术实现： 盘古大模型+本地化训练，支持多年度数据追踪分析。

为医疗机构网络提供"室内质控室间化"比对系统，实现质量控制的标准化和可视化。

技术实现： 云端区域比对+质控溯源链，支持1000+客户医院网络。