AI 赋能医疗，人工智能医疗简单说即以互联网为依托，通过基础设施的搭建及数据的收集，将人工智能技术及大数据服务应用于医疗行业中，提升医疗行业的诊断效率及服务质量。
在我国，人口老龄化、慢性病高速增长、医疗资源供需严重失衡以及地域分配不均等问题，造就了对医疗人工智能的巨大需求，人工智能有能力减轻临床医生的负担，并为医生提供更好的医疗工具，弥补我国医疗服务中劳动力短缺的情况，提升医疗诊断效率。
思腾合力 AI 医疗解决方案是提供从底层算力平台到上层资源管理软件的整体解决方案，为医疗用户提供一个整体的基础架构，用户可在 SCM 云平台软件上训练基于深度学习、机器学习的 AI 算法模型，同时提供大容量高可靠的分布式存储保证医疗数据的安全性。
AI+医疗发展的核心在于“算法+有效数据+GPU算力平台”。基础层的计算能力是构建生态的基础，技术层的算法、AI 框架以及资源调度平台是构建技术护城河的基础，本方案采用容器化轻量级部署方式，极大降低系统资源损耗，细分到单张异构计算卡的调度粒度，更好的帮助医疗行业用户更快的上手算法开发工作。
案例：北京天坛医院 AI 医疗计算平台建设
北京天坛医院 AI 医疗计算平台建设需整合高性能计算系统、存储系统、基础软件与并行环境、集群管理与作业调度系统，同时需要较强的扩展能力，能更便捷地实现节点扩展、系统扩充和升级。
| 解决方案
1 节点管理服务器
4 节点 IW4210-8G（Tesla P100）
1PB 双控存储 NFS
56G IB 组网
集群管理软件
| 客户收益
经后续测试验证，在原 CPU 集群上需要用几天时间才可以处理完成的数据集，借由新构建的 GPU 集群助力，可将时间复杂度降低到以分钟为单位。通过思腾合力高性能计算集群的搭建，天坛医院可以依托平台开展单基因病患者致病突变和药物代谢基因 DNA 检测数据的处理和分析、面向大规模多模态医学影像数据的深度学习算法研究及神经系统疾病基因库的建立。
案例：北京清华长庚医院 AI 医疗算力平台建设
基于现代先进的医疗科研发展趋势，长庚医院作为新型医院，对于病例、病因的数据处理需求很大。患者的医疗影像数据十分庞大，原有设备已无法满足大量的数据推理，模型训练，新型医院需要对患者肺部的切片医疗影像进行病理匹配、判断，减少医疗事故的发生。
| 解决方案
1 节点 IW2200-2G 计算服务器
1 节点 IW4200-8G 计算服务器
1 节点 IR2200 推理服务器
1 节点管理服务器
1 节点存储服务器
万兆光纤组网
云平台软件：SCM人工智能云平台
| 客户收益
AI 与医疗的融合可以有效解决资源不均衡的痛点，AI 的强大在于可以通过大量的数据深度学习之后，能够预测和看到人类肉眼看不到的东西，比如通过影像切片预测病变的发生。通过 AI 经过上千病例的训练，能在影像中看到医生肉眼看不到的疾病发展征象，从而给出医生更精准的判断提示，算力平台的建设可加快 AI 模型的训练与推理。
思腾合力专注人工智能领域，拥有自主品牌 AI 服务器及通用 X86 服务器，为 NVIDIA 精英级别的合作伙伴，公司扎根高性能计算领域多年，已经打造出了一套完全自主的软硬件结合的产品生态。能提供深度学习，GPU 高性能计算、虚拟化、分布式储存、集群管理等产品和整体解决方案，致力于成为行业领先的人工智能基础架构解决方案商。
目前，思腾合力拥有完善的研发、生产、制造基地，已形成以天津为生产基地、以北京为营销及研发中心、以南京、深圳、成都、武汉、西安、内蒙古覆盖全国主要区域的营销和售后服务机构，为更高效地服务客户提供了有力保障。
