近日，北京大學(xué)深圳醫(yī)院攜手浪潮數(shù)據(jù)聯(lián)合申報(bào)的“北京大學(xué)深圳醫(yī)院智能云解決方案”，憑借其在云基礎(chǔ)設(shè)施智能化與醫(yī)療場景融合創(chuàng)新方面的卓越實(shí)踐，成功入選中國信息通信研究院2025年“云基礎(chǔ)設(shè)施和軟件智能化創(chuàng)新應(yīng)用實(shí)踐”典型案例。
高水平醫(yī)院的智能化轉(zhuǎn)型挑戰(zhàn)
作為國家首批數(shù)字化示范醫(yī)院，北大深圳醫(yī)院業(yè)務(wù)覆蓋醫(yī)療、科研、教學(xué)全領(lǐng)域，設(shè)有 56個(gè)臨床醫(yī)技科室，其中包含1個(gè)國家臨床重點(diǎn)?？啤?2個(gè)廣東省臨床重點(diǎn)?？疲柰瑫r(shí)支撐電子病歷、臨床決策智能體、醫(yī)療影像系統(tǒng)、醫(yī)保數(shù)據(jù)管理等核心應(yīng)用，以及 CAR-T 細(xì)胞治療、胚胎植入前遺傳學(xué)檢測等前沿技術(shù)的算力需求。隨著 “一院多區(qū)” 格局推進(jìn)與醫(yī)聯(lián)體建設(shè)深化，醫(yī)院面臨多重挑戰(zhàn)：
* 異構(gòu)GPU算力管理難題：隨著DeepSeek等大模型及醫(yī)療智能體在電子病歷、臨床決策等核心業(yè)務(wù)中的深入應(yīng)用，傳統(tǒng)算力分配靜態(tài)算力分配方式難以滿足實(shí)時(shí)響應(yīng)需求。醫(yī)院引入的多品牌、多型號(hào)異構(gòu)GPU資源，不同GPU架構(gòu)差異顯著、算力性能不均衡、驅(qū)動(dòng)協(xié)議不統(tǒng)一，導(dǎo)致算力調(diào)度難度大幅提升；同時(shí)，醫(yī)療大模型、影像識(shí)別等不同業(yè)務(wù)對(duì)異構(gòu)GPU的適配性要求不同，難以實(shí)現(xiàn)異構(gòu)資源的統(tǒng)一管控、負(fù)載均衡分配，造成部分GPU資源閑置浪費(fèi)，同時(shí)又可能出現(xiàn)核心業(yè)務(wù)算力支撐不足。
* 業(yè)務(wù)優(yōu)先級(jí)沖突與系統(tǒng)穩(wěn)定性要求：：醫(yī)院業(yè)務(wù)存在明顯的優(yōu)先級(jí)差異，"臨床診療>科研>辦公"的業(yè)務(wù)特性要求云平臺(tái)能夠?qū)崿F(xiàn)資源動(dòng)態(tài)編排，確保關(guān)鍵業(yè)務(wù)始終獲得最優(yōu)算力支持。醫(yī)療行業(yè)的"停機(jī)零容忍"特性對(duì)系統(tǒng)穩(wěn)定性提出了極高要求，需要構(gòu)建全流程AI運(yùn)維體系，保障患者服務(wù)智能體7×24小時(shí)不間斷運(yùn)行。
* 成本控制與合規(guī)壓力：在保證業(yè)務(wù)穩(wěn)定性的前提下，醫(yī)院需要有效降低私有云能耗，實(shí)現(xiàn)綠色低碳運(yùn)營，同時(shí)確保敏感醫(yī)療數(shù)據(jù)的安全合規(guī)管理。
智能云三層架構(gòu)破解醫(yī)療數(shù)字化難題
針對(duì)以上痛點(diǎn)，浪潮數(shù)據(jù)以 “InCloud OS 平臺(tái)” 為核心，構(gòu)建全方位的智能云解決方案，遵循 “分層解耦、聯(lián)合共建” 理念，既滿足醫(yī)院平滑演進(jìn)、利舊擴(kuò)容的需求，又能同時(shí)承載HRP、醫(yī)療影像、醫(yī)保系統(tǒng)等智能體應(yīng)用和OA辦公等傳統(tǒng)應(yīng)用。
在應(yīng)用落地層，深度融合大模型技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了關(guān)鍵業(yè)務(wù)場景革新：
* 醫(yī)保智能審核與精準(zhǔn)監(jiān)管： 方案構(gòu)建了醫(yī)保智能體，依托大模型技術(shù)自動(dòng)學(xué)習(xí)醫(yī)保政策與診療規(guī)范，對(duì)門診、住院處方及診療項(xiàng)目進(jìn)行實(shí)時(shí)審核，精準(zhǔn)識(shí)別超適應(yīng)癥用藥、重復(fù)收費(fèi)等問題，并主動(dòng)預(yù)警，顯著減少人工審核誤差，有效降低醫(yī)?；鹄速M(fèi)。同時(shí)，通過內(nèi)置的增強(qiáng)型AI安全網(wǎng)關(guān)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)大模型輸入輸出的實(shí)時(shí)監(jiān)控與記錄，支持敏感紅線問題的識(shí)別與攔截，確保了AI在醫(yī)療場景中的全流程安全合規(guī)。
* HRP運(yùn)營與決策輔助：依托大模型整合HRP全模塊數(shù)據(jù)，管理者可快速查詢科室運(yùn)營數(shù)據(jù)、分析成本異常原因，將管理者從繁雜事務(wù)中解放，成本核算時(shí)間從3天縮短至8小時(shí)。
在算力支撐層，實(shí)現(xiàn)對(duì)異構(gòu) GPU 算力的統(tǒng)一管控與高效調(diào)度：
* 高效集成DeepSeek模型，基于浪潮云海智能云平臺(tái)，醫(yī)院僅需擴(kuò)容GPU節(jié)點(diǎn)即可無縫升級(jí)AI能力，有效降低前期建設(shè)成本。結(jié)合算力共享、協(xié)同調(diào)度、分層量化等策略，實(shí)現(xiàn)推理成本最高降低8倍的顯著效益。
數(shù)字賦能，診療效率“加速跑”
智能云平臺(tái)的實(shí)施為北大深圳醫(yī)院帶來了全方位的提升：
* 性能提升匹配診療高時(shí)效需求： 診療支撐性能顯著優(yōu)化，急診影像處理時(shí)間從3分鐘縮短至1.5分鐘，DeepSeek模型推理效率提升30%。算力彈性供給能力增強(qiáng)，門診高峰算力不足發(fā)生率降低5倍，會(huì)診時(shí)GPU資源調(diào)度響應(yīng)時(shí)間小于30秒。
* 運(yùn)維效率大幅提升： AI運(yùn)維體系實(shí)現(xiàn)了故障定位準(zhǔn)確率92%、容量預(yù)測模型準(zhǔn)確率超95%的成效。人工巡檢占比從60%降至15%，運(yùn)維效率提升70%。模型預(yù)熱時(shí)間大幅優(yōu)化，11秒即可完成模型加載到多節(jié)點(diǎn)GPU顯存，加載時(shí)間下降17倍。
* 成本優(yōu)化與綠色運(yùn)營： 通過AI驅(qū)動(dòng)的能效管控，私有云PUE得到大幅優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)了綠色低碳運(yùn)營。
智慧醫(yī)療新標(biāo)桿，打造可復(fù)制的“北大深醫(yī)模式”
該項(xiàng)目的成功實(shí)施為三級(jí)醫(yī)院異構(gòu)算力管理提供了可復(fù)制標(biāo)桿。AI運(yùn)維體系將人工運(yùn)維占比大幅降低，有效解決了醫(yī)療行業(yè)"停機(jī)零容忍"的難題。通過智能體協(xié)同，HRP成本核算時(shí)間從3天縮短至8小時(shí)，醫(yī)保合規(guī)檢查從5天縮至4小時(shí)，顯著釋放了人力資源。
醫(yī)聯(lián)體開放模式打破了"數(shù)據(jù)孤島"，使基層醫(yī)院影像診斷準(zhǔn)確率提升8%，完美契合國家"分級(jí)診療"政策導(dǎo)向。這一創(chuàng)新實(shí)踐不僅提升了北大深圳醫(yī)院的運(yùn)營效率，更為整個(gè)醫(yī)療行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型樹立了標(biāo)桿。下一步，北京大學(xué)深圳醫(yī)院將與浪潮云海持續(xù)深化合作，推動(dòng)智能云平臺(tái)在醫(yī)聯(lián)體協(xié)同、智慧醫(yī)院建設(shè)等場景的深度落地，助力打造醫(yī)療行業(yè)可靠數(shù)字基座。
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