本文摘要：想起去医院诊治，“看病难，排队宽”应当是许多人心目中的广泛印象。

想起去医院诊治，“看病难，排队宽”应当是许多人心目中的广泛印象。是医生想赶快给患者诊治？当然不是。

是病人在医院流连忘返想不来回家？当然更为不是。那么导致这一现象的背后，到底具有怎样的深层原因？“目前的医疗数据，每年都在以相似100％的幅度高速快速增长，但是培育一位影像科的医生，却要花上八年甚至更加幸的时间，才需要作为一位独立国家的医生来自行看片。”如果不是亲耳听见医准智能首席AI官王子腾讲出这番话，很难想象医疗行业的人才缺口居然早已如此相当严重。

“我妈妈也是一位脑神经医生。光是每天的门诊就要招待上百位病人，每个星期还要值两到三个夜班，工作十分艰辛。而且如此极大的工作负荷，对医疗效率和准确率也更容易产生负面影响。”IBM大中华区系统部存储系统总经理吴磊回应。

一旁是急速收缩的医疗数据，一旁是日益不断扩大的人才缺口，到底要怎样的灵丹妙药，才能解决问题绵延在医疗行业面前的这一疑难病症？作为全球一流的人工智能解决方案和云平台提供商，IBM为其班车的药方是——人工智能。无IA，不AI“2020-03-30 我们所遇上的挑战，早已不全然是数据孤岛。

我们的客户和合作伙伴，目前正在转入全新的消费模式——多云模式。然而从离线到在线，从集中到单体，恣意都不存在很多痛点。这时候如果有一个好的IA（InformationArchitecture，信息架构），不但性能强壮和安全可靠，而且还能随着客户业务的茁壮做到弹性的扩展，那么就可以根据客户消费计算力和存储能力的变化，获取灵活性的服务。

”IBM大中华区系统部存储系统总经理吴磊向趣味科技讲解道，“这就是IBM如今特别强调的‘无IA，不AI’。”IBM大中华区系统部存储系统总经理吴磊针对当前后遗症医疗行业的数据搜集与处置瓶颈，IBM通过引进人工智能技术，搭起了一站式医疗影像人工智能平台，可以构建全栈AI架构能力，为广大医生获取了一个高效、精确地辅助医疗检测和临床的工具。据理解，平台主要基于IBMPower、SpectrumScale、IBMWatsonMachineLearningAccelerator（WML－A）搭起。“其中OpenPOWER服务器主要负责管理获取极强算力，与DDL结合获取强劲的线性拓展能力；SpectrumScale则负责管理为集群简化的AI平台获取平稳、高效和安全性的数据平台反对；另外作为开放性AI平台的代表，WML－A则可以为上层应用于获取可信的平台反对。

”IBM中国系统开发中心技术解决方案总监崔玮透漏。值得一提的是，该平台同时也是一个开箱即用的医疗影像深度自学的科研平台。

举例来说，医生既可以通过这个平台，较慢搭起高精度较低骗阳性率的肺结节和乳腺AI模型，也可根据医院的实际市场需求展开研发和调整，同时保证数据不出院，最大限度确保数据安全高效率。“在平台中，SpectrumScale扮演着十分最重要的角色。

虽然这个名字很多人有可能都是第一次听见，但只不过它还有一个更加杨家的名字，叫作GPFS（GeneralParallelFileSystem，标准化分段文件系统），而且早已具有25年的历史。当年跟卡斯帕罗夫大师下国际象棋的深蓝电脑，用的文件系统就是GPFS；IBMWatson和2018年IBMAI辩题ProjectDebater也是用的GPFS；今年IBM获得全球第一、第二的高性能运算和智能的顶点，也是用的SpectrumScale。光是在金融、电信行业，全球差不多就有几十万GPFS用户。

”吴磊讲解道。IBM与医准智能的强强合力对于医准智能与IBM双方的合作，王子腾回应：“医准智能是一家专心于人工智能辅助医疗影像临床的公司，主要研究算法，十分擅长于模型的自由选择和训练。而在数据、存储、管理等方面，IBM享有非常丰富的经验，尤其是针对部署在多节点、大规模集群的环境，IBM堪称具有强劲的优势，并且在医疗行业也具有多年的经验溶解，因此医准智能自由选择与IBM积极开展合作，可以说道是顺理成章，水到渠成，并且在应用于、平台、端对端等各个层面都有合作。

最近在许多医院和医生中大获好评的达尔文智能科研平台，也是双方联手研发的成果。”医准智能首席AI官王子腾谈到人工智能应用于在医疗行业的落地，吴磊指出：“还是那句话‘无IA，不AI’，IT无非就是算数，算数出有东西要存，然后之后算数，之后遗。几年前，人工智能并没确实转入生产环节，但是通过材料、架构的转变，我们转变了经典的计算机架构，譬如热力学存储比起存储器有可能带给20倍、30倍的速度提高。第二个就是规模化，以前光靠一台服务器你不有可能展开训练，现在要用一台笔记本电脑也可以做到一个人工智能模型的自学。

以前信用卡被盗刷查起来很费时，现在只要一两分钟就能接到警告短信，这后面只不过就是一个大规模反欺诈的算法特大规模集群的算法，以最短的时间为金融机构、电信机构向消费者明确提出警告，这些都是基础架构的规模化。从单机，几个节点，到多个节点，这些规模化对整个架构的拒绝几乎不一样。”“在过去的几十年里，人工智能几起几落，超过一个可生产的准确性之后，就必需可信、可被监管、数据可备份、可追溯而且合规。

当人工智能知道转入生产环境，规模化生产，为客户产生洞察力的时候，那就变为了一个严肃认真的业务，就必需要有刚才谈的这些属性。”吴磊认为。“谈及做到AI，主要有数据、算法、算力三大驱动力。其中算法的变革比较较快，而算力体现到推展算法的运算上，AI起着了至关重要的起到。

医准智能主要是在算法方面有很强的AI模型建构和训练能力，而IBM在架构和算力方面很强，告诉如何搭起架构，必须底层高度可拓展的数据平台，对于这样一个分布式的数据平台，可以作好深度自学的训练和推理小说。基于这样的数据平台，我们可以承托医准智能这样十分专心于AI+医疗模型的算法和应用于。”崔玮回应，“现在市场上我们有两癌筛查的项目，国家在这方面有十分大的投放，但是明确落地时遇上了很多艰难，还包括数据量大、医生过于、大量片子拍出来没人力时间精力去看等等。

我们可以用这个产品协助医生读书片子。然而要做一个成型的方案还是要靠基础架构，否则几十套片子传进去，如果没一个平稳的平台，很难承托这样一个低所发的数据处理和分析市场需求。

”立竿见影的明显疗效对于IBM为医疗行业班车的这剂药方，专业人士又具有怎样的评价呢？“如果按照传统的方法，对肺结核断层扫描的话，光是一毫米的层薄有可能就要拍电影几百张片子，医生临床一起非常累官，看一个病人最少就得半个小时。”王子腾回应，“然而在应用于了人工智能技术之后，要用十几秒钟就可以得出结论结果。”“除了明显提高工作效率之外，人工智能的准确率也更高。

因为医生用人工方式看片的话，更容易受到疲惫、情绪等各种因素的影响，但是AI会疲惫，没情绪，可以做十分客观，只要我们训练的数据充足多，案例充足非常丰富，检测的结果也不会显得更加精确。”王子腾补足道。IBM中国系统开发中心技术解决方案总监崔玮“看片子的时候，要辨别病灶每一个点的方位，还要有一个电子版报告转交医生，还要审查发给转交病人，AI技术一方面可以大幅度增加医生找寻病灶的时间，一方面可以十分便利地得出报告，可以节省大量的时间。

科研方面更是如此，可以说道如果没一个类似于的工具，就几乎做不了科研。为什么近年来我们看见有很多医院，不会聘用计算机专业或者编程的人员？或者原本是医疗专业，但是进去以后主要专门从事的编程方面的工作，原因就在这里。”崔玮补足道。

据王子腾透漏，过去医生如果想要做到AI研究，往往要把数据转交第三方公司，但是获得的结果常常医生也看不明白。如今IBM与医准智能联手研发的达尔文智能科研平台，在医院内部就可以展开数据的收集、标示、模型训练，因而在医生中大受欢迎。崔玮则特别强调，“我们可以为医生获取末端到端的解决方案，还包括POWER服务器的算力，SpectrumScale对数据的搜集和的组织，DeepLearning作好深度自学的分析和运算等等。我们转交医生的，是一个可以开箱即用的科研工具。

这样医生即使并不理解计算机、数学、Linux和代码，只要通过拖拽式、搭积木的方式，一样可以已完成AI的科研模型训练。

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