您的當前位置:首頁 > 熱點 > 華為AI數(shù)據(jù)平臺助力睿賓2落地 破解醫(yī)療普惠 “三角困局” 正文
時間:2025-12-18 02:48:43 來源:網絡整理 編輯:熱點
12月7日,四川省醫(yī)學會學術會議在成都召開期間,“睿賓2”醫(yī)療智能體正式亮相。其背后的核心驅動力,是華為同期發(fā)布的AI數(shù)據(jù)平臺AI Data Platform)。AI數(shù)據(jù)平臺憑
12月7日,三角困局四川省醫(yī)學會學術會議在成都召開期間,數(shù)據(jù)“睿賓2”醫(yī)療智能體正式亮相。平臺破解普惠其背后的助力核心驅動力,是睿賓華為同期發(fā)布的AI數(shù)據(jù)平臺(AI Data Platform)。AI數(shù)據(jù)平臺憑借三大關鍵技術,落地助力“睿賓2”突破成本、醫(yī)療質量與可及性的三角困局“三角制約”瓶頸,加速醫(yī)療智能體邁入AI自進化新階段。數(shù)據(jù)
華為閃存存儲領域總裁謝黎明發(fā)表演講
仁心為燈,平臺破解普惠醫(yī)術為舟,助力這是睿賓醫(yī)療長期的堅守,但傳統(tǒng)醫(yī)療模式的落地局限卻始終存在:醫(yī)療服務半徑和響應速度受限于物理時空,專家經驗依賴現(xiàn)場傳授且高度依賴專家精力,醫(yī)療難以系統(tǒng)沉淀,三角困局優(yōu)質資源無法規(guī)模化復制而觸達有限。盡管華西醫(yī)院此前推出的睿賓Agent,開始打破邊界,但如何讓AI系統(tǒng)性地理解海量醫(yī)學知識,并具備個性化與持續(xù)演進能力,以完成日益復雜的推理任務,成為深化應用的關鍵瓶頸。
“數(shù)據(jù)存儲已從簡單的‘存數(shù)據(jù)’轉變?yōu)?lsquo;存知識、存記憶’,應承擔起更多AI緊密相關的功能”。華為閃存存儲領域總裁謝黎明在演講中指出,華為此次發(fā)布的AI數(shù)據(jù)平臺,正是針對這一需求構建。AI數(shù)據(jù)平臺基于OceanStor A800存儲,可內置智算能力,提供三大核心技術,為醫(yī)療智能體規(guī)?;涞靥峁┲?。
一是知識生成與檢索技術?;谥R庫,將海量醫(yī)學文獻、診療指南、臨床病例、醫(yī)療影像等數(shù)據(jù)轉化為可精準檢索、高效調用的知識,解決多模態(tài)知識無法高精度生成與調用的痛點。并將文字、圖、表多模數(shù)據(jù)無損解析,再通過Token級編碼等技術,無損生成為AI可直接調用的高精度向量數(shù)據(jù),實現(xiàn)大于95%的高精度檢索,讓智能體知識檢索更精準。
二是記憶萃取與召回技術。依托記憶庫,精準萃取患者全病程歷史數(shù)據(jù),總結不同患者的個人病史和病情演變情況,幫助智能體為每位病人提出針對性診療方案,并基于醫(yī)生過往的診療歷史,提供個性化的輔助診療建議。同時,沉淀智能體交互過程中的情景記憶與流程經驗,支持記憶回溯與多智能體協(xié)同學習,讓智能體越用越聰明。
三是UCM(Unified Cache Manager)推理加速技術。UCM可利用歷史記憶數(shù)據(jù),實現(xiàn)推理加速,讓智能體更高效運行。其核心是通過以KV Cache為中心的智能分級緩存管理,將推理過程中產生的記憶數(shù)據(jù)(KV)分層存儲在HBM、DRAM以及專業(yè)存儲介質中,實現(xiàn)高吞吐、低時延的推理體驗,并大幅擴展上下文窗口長度,顯著降低每Token的推理成本,為需要處理長序列、復雜邏輯的醫(yī)療智能體提供關鍵性能支撐。
在華為AI數(shù)據(jù)平臺的支持下,華西醫(yī)院聯(lián)合華為、潤達醫(yī)療、成都智算中心等伙伴,經過8個月打磨升級,推出“睿賓2”醫(yī)療智能體,形成了“醫(yī)知Dr”與“論界Scholar”兩大核心功能。前者為患者提供覆蓋全病程的專業(yè)診療服務,后者則為醫(yī)生提供集文獻助手、證據(jù)快搜、AI綜述于一體的智研支持。這套可復制、可持續(xù)的“華西AI醫(yī)療平權模式”,正打破醫(yī)療資源壁壘,推動醫(yī)療智慧向基層下沉,為全球健康挑戰(zhàn)提供中國方案。
睿賓2醫(yī)療智能體聯(lián)合發(fā)布
據(jù)悉,睿賓3已進入排期規(guī)劃,其核心任務將打通“醫(yī)知”與“論界”的數(shù)據(jù)底座,形成更高效的智能體進化路徑,并拓展至心血管、內分泌、腫瘤等更多科室,繼續(xù)推動優(yōu)質醫(yī)療資源的規(guī)模化普惠,重塑醫(yī)療范式。
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