医疗IT面临挑战，赛灵思自适应计算加速平台解决方案引领行业发展

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2023-12-05 16:13:26

科技升级，重金引入，医疗信息化进程在2020年迎来了一个前所未有的高潮。IDC预测，中国医疗行业IT总支出548亿，增长11.5%，预计到2024年将超过1000亿，年均复合增长率超过13%。长期以来，随着医疗设备的升级，医疗对放射学、病理学、血管诊断、眼科学等多学科领域，对大尺寸图像的存储和处理需求也变得越来越大。近些年，像人工智能驱动的辅助诊断服务器、外科手术机器人、高清晰医疗成像等对计算和内存密集型需求医疗器械向医院的快速涌入，又在一次次锤击医疗IT系统本就脆弱的生命线。

医疗IT面临着很多挑战，赛灵思医疗科学全球业务市场负责人SubhBhattacharya表示：“医疗IT面临着艰难的管理决策，既有传统IT设备和数据，如电子病历（EMR）、医疗AI软件、财务数据等，又有运营技术资产，如医疗设备，包括手术设备、患者监视器、ICU设备，用于外科手术的机器人设备和医疗成像设备，这给信息管理员区分优先级和管理这些系统，提出了很多挑战。”

赛灵思医疗科学全球业务市场负责人SubhBhattacharya加入赛灵思已超过四年，之前先后在SunMicrosystems、PMC-Sierra、Intel、MIPSComputers和IDT等公司从事工程、产品营销和管理工作，并在上述领域积累了超过15年的丰富经验。为了解决医疗IT面临的挑战，赛灵思推出了自适应计算加速平台，解决医疗器械需求复杂、数据密集、时间敏感、可靠性高等问题。

赛灵思的自适应计算加速平台在医疗中主要解决三个场景需求，分别为医疗成像、临床和诊疗分析。在医疗成像场景中，赛灵思致力的方向一方面在于提高成像质量，另一方面还在于降低功耗和技术成本。目前赛灵思的替代解决方案，已经应用在国内联影医疗的PET扫描影像设备当中，从而替代传统的GPU。在临床场景中，赛灵思更多做的是集成和保护安全和隐私。赛灵思自适应计算加速平台将处理器、可编程逻辑和关于信息安全和功能安全的的功能进行了集成，可以帮助信息工程师通过使用混合临界性设计解决方案将关键医学代码与非关键应用程序代码隔离开来，防止病毒破坏医疗系统，并确保医院网络上关键医疗设备的持续可用性。在诊疗分析场景中，赛灵思核心市场业务部市场营销与业务开发副总裁KapilShankar表示：“AI是医疗行业中发展速度最快、需求最强劲的应用领域，很多企业都需要具低时延、高能效和可扩展能力的开源解决方案，但是现在这种方案并不多。”今年10月份，赛灵思与Spline.AI及AWS共同研发推出了一种医疗X射线分型深度学习模型和参考设计套件。

赛灵思的自适应计算加速平台解决了医疗IT面临的挑战，引领医疗行业的发展。未来，赛灵思将继续发挥自适应计算加速平台的优势，为医疗信息化进程提供更加高效、可靠的解决方案。

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