業務挑戰
- 醫療資源壓力： 醫護人員不足、臨床記錄繁重，導致效率低下。
- 數據處理效率不足： 醫療機構產生的數據量極為龐大，但缺乏有效的分析和洞察能力，如何高效處理和分析數據轉化為價值是巨大的挑戰。
- 診斷準確性與速度需求提升： GAI與AI 訓練和推論需求增加，AI/ML 技術與生成式 AI 大型語言模型，為醫療業提供從數據分析、診斷到個性化健康管理的全方位支持，要高性能基礎設施來滿足快速處理需求。
- 跨系統整合與協作： 端點上的資料庫處理保護與隱私權安全性，以及缺乏統一AI基礎設施資源調度與管理平台。
- 資源與成本限制： AI 應用在醫療領域需要高性能的硬體與靈活的架構，但高昂的成本與有限的人力資源對解決方案的部署構成挑戰。
- 遠距醫療落地困難： 即時化的醫療服務缺乏有效的診斷工具和技術支撐，遠距醫療僅停留在視訊問診層面。
方案簡介
智慧醫療GAI + AI 解決旨在提供從數據收集、分析到應用的全流程支持，利用強大的 AI 模型（如深度學習和生成式 AI）來處理醫學影像、基因數據及臨床決策。而近年智慧醫療開發案例不斷突破，例如AI快速分析CT和MRI影像，提升診斷準確性、AlphaFold更利用基因數據預測蛋白質結構，為疾病研究和藥物開發提供關鍵支持。因此，通過結合「數位無限 AI-Stack」AI基礎設計管理一站式平台的特性能使AI智慧醫療加速應用落地：
- 資料隱私與安全性：租戶資料隔離與加密，並透過 HTTPS加密確保資料傳輸保密性，並採用角色基於權限存取控制（RBAC）限制資料存取。所有開發資料以 AES-256 加密存儲保護。開發與生產環境實施物理與邏輯隔離，並使用容器化技術（如 Docker），全面保障資料安全性與系統穩定性。
- 高效 GPU 資源管理： 利用 AI-Stack 的 GPU 切割與聚合技術，讓單一 GPU 可支持多任務運行，大幅提升資源使用率（從 30% 提升至 90%）。
- 分散式高效能運算： 支持分散式訓練，將訓練數據分配至多節點並行處理，縮短 AI 模型訓練時間。
- 快速部署與管理： 提供開發者友好的無程式碼操作界面，開發環境建置從數週縮短至 1 分鐘。
- 多雲與邊緣支持： 整合多雲平台管理，支持從雲端到邊緣的 AI 應用場景，特別適合遠距醫療與即時診斷需求。
- 審計與合規驗證：定期接受第三方合規性測試與滲透測試。
方案價值
- 提升診斷效率與準確性：
- 借助 AI-Stack 的高效能計算平台，實現即時醫學影像分析，提升診斷準確性。
- 使類似 AlphaFold大型深度學習的基因分析應用及運算需求能得以滿足，助力個性化藥物開發。
- 降低資源浪費與成本：
- GPU 資源的切割技術實現更高效的多任務處理，節省算力成本，工作資源利用率提升 10倍以上。
- 運算能效提升 90%，有效降低硬體與能源成本。
- 加速 AI 應用落地：
- 快速配置 AI 模型與應用環境，縮短醫療機構 AI 化的時間週期。
- 提供 MLOps 功能，從模型訓練到推論全流程支持，加速醫療場景的 AI 部署。
- 高效協作與統一管理：
- 整合數據中心與多雲平台，實現醫療數據的無縫協作與共享。
- 優化運營者的管理效率，包括資源分配、健康監控與帳務分析。
解決方案架構表
| 架構層 | 說明 | 舉例 |
|---|---|---|
| 應用層 | 落地應用遠距醫療、醫學影像診斷、基因分析與個性化醫療應用場景以及數據流。 | 虛擬助手、病理診斷、醫療搜索、醫療影像、藥物開發、醫療機器人、智能健康管理、遠端醫療 |
| 技術層 | AI-Stack平台 模型訓練自動化排程及部屬應用 | 語音或語意辨識、影像辨識、人機互動、醫療大數據、深度學習 |
| 開發層 | AI-Stack平台 為開發者提供開發工具和人工智慧生態系統資源，以簡化軟體開發流程協作，並兼容多款鏡像與開發容器環境。 | 開源軟體(Open source software)、大語言模型(LLM)、AI生態系 |
| 基礎設施 | AI-Stack 平台GPU管理控制與算力調度，及HPC分散式運算調度技術，支持多節點運行高效能訓練；提供資源監控、權限管理等功能。 | 院內系統、智能醫療設備、醫療數據庫、地端伺服器、AI晶片、GPU |
