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醫療影像人工智能解決方案背景介紹　　醫療影像智能分析是指運用人工智能技術識別及分析醫療影像，幫助醫生定位病癥分析病情，輔助做出診斷。目前醫療數據中有超過90%來自醫療影像，這些數據大多要進行人工分析。　　人工分析的缺點很明顯，第一是不精確，只能憑借經驗去判斷，很容易誤判。中國醫學會的一份誤診數據資料顯示，中國臨床醫療每年的誤診人數約為5700萬人，總誤診率為27.8%，器官異位誤診率為60%，惡性腫瘤平均誤診率為40%，如鼻咽癌、白血病、胰腺癌等，肝結核、胃結核等肺外結核的平均誤診率也在40%以上。第二是缺口大，按照動脈網蛋殼研究院的數據，目前我國醫學影像數據的年增長率約為30%，而放射科醫師數量的年增長率約為4.1%，其間的差距是23.9%，放射科醫師數量增長遠不及影像數據增長。這意味著放射科醫師在未來處理影像數據的壓力會越來越大，甚至遠遠超過負荷。如果能夠運用算法自動分析影像，再將影像與其它病例記錄進行對比，就能極大降低醫學誤診，幫助做出準診斷。　　醫療影像行業的人工智能實現流程大致為：影像數據的預處理—>樣本清洗、打標簽?模型搭建及訓練調試?大規模數據的訓練、驗證得到深度學習網絡模型，以上流程為人工智能的線下訓練過程，最終輸出為深度學習模型。接著就可以用用生成的模型進行線上預測或輔助判斷。解決方案介紹浪潮提供醫療影像端到端人工智能解決方案，如下圖所示，實現如下三個功能。　　（1） 樣本數據預處理。醫院各個檢驗科如CT，BT，CR等，把醫療影像數據從終端設備通過萬兆/IB網絡，傳輸到并行存儲中，數據預處理CPU平臺（多個雙路CPU服務器NF5280M5組成的集群）從存儲中讀取數據，運行邊緣檢測分割、區域增長分割、種子算法等程序，獲取目標數據，然后打標簽形成訓練樣本庫，存放到并行存儲中。CPU程序的管理、調度、監控將由統一管理平臺AIStation完成。　　（2） 模型訓練。模型訓練GPU集群（配置單機8卡GPU服務器，如NF5288M5）將讀取訓練樣本庫數據從并行存儲中，并加載CNN模型，運行深度學習框架，如TensorFlow，Caffe，Mxnet等對初始模型進行訓練，經過對大量數據樣本的學習訓練生成最終模型。訓練中涉及多個訓練任務的提交，其資源管理、調度、監控將由統一管理平臺AIStation完成。　　（3） 模型應用。在醫院醫生科室將部署醫生輔助診斷服務器P8000（臺式服務器，配置多塊P4或FPGA卡），訓練好模型將被加載到P8000上。檢驗科發送影像到P8000上，P8000進行識別，快速實現智能化診斷。

曙光榮登“2021中國大數據企業50強”   近日，由中國電子信息產業發展研究院指導，賽迪傳媒、大數據產業生態聯盟、《軟件和集成電路》雜志社主辦的2021（第六屆）中國大數據產業生態大會圓滿閉幕。會上重磅發布了“中國大數據企業50強”榜單，中科曙光以業內領先的大數據技術和生態能力成功入榜。  作為大數據產業生態大會的重要內容，“中國大數據企業50強”榜單備受業內關注。專家評審組通過對全國2000余家大數據企業的嚴格篩查審核，根據企業在大數據領域上的研發投入，大數據產品、解決方案及應用案例及發展潛力，市場表現等多個維度進行考核，最終甄選出“2021年中國大數據企業50強”。與中科曙光一同入選50強名單還有阿里巴巴、騰訊、百度等公司。    曙光云原生技術 構筑差異化優勢隨著大數據國家戰略的加速落地 ，政府、企業、社會管理部門加速“數字化”轉型，大數據體量呈現爆發式增長態勢，也對大數據上云，云上大數據的使用效能提出新的需求。而云原生的大數據平臺，以其獨特的技術特點，很好的契合了云計算和大數據發展的本質需求，正在成為驅動計算基礎設施“質變”的技術內核。曙光云原生技術可解決彈性擴容、資源使用率低的問題，同時有效提升資源使用效率、降低資源使用成本。升級新一代的云原生大數據技術架構的XData，以其高效，彈性，敏捷助力用戶構建云原生的新一代數據分析云。    多年實力積累 迎接新趨勢的挑戰中科曙光在發展大數據的過程中，構筑了自身差異化的特色，取得了系列成績：服務器產品突破了TPC-BB全球大數據標準測試性能；XData大數據智能引擎刷新了TPCx-HS基準測試世界記錄；載入2020年國家工信部大數據產業發展試點示范項目名單等。憑借多年在大數據領域的實力積累，曙光不斷迎接新趨勢帶來的挑戰。未來，中科曙光也會持續加強云原生技術的研發，并以更加開放和共贏的生態合作新模式，助力我國產業數字化轉型升級。