首页 > IT业界 > 正文

深信服最新AI创新成果亮相CHIMA 2026,助力医疗用户迈入生产级AI时代

2026-05-08 09:01:52  来源:

摘要:近期,第30届中国医院信息网络大会在珠海圆满落幕。大会汇聚医疗信息化领域众多专家学者与行业精英,围绕前沿技术、发展趋势与挑战等议题展开全方位深入探讨。深信服以 “AI融合” 为主题设立特装展台,现场人头攒动、交流火热,成为大会的人气焦点。展台从AI构建、AI承载、AI保护三个维度,全景展示了前沿AI技术与业务的创新融合,吸引了众多医院信息化建设者交流体验。
关键词: 深信服 AI创新 CHIMA 2026 医疗
近期,第30届中国医院信息网络大会在珠海圆满落幕。大会汇聚医疗信息化领域众多专家学者与行业精英,围绕前沿技术、发展趋势与挑战等议题展开全方位深入探讨。深信服以 “AI融合” 为主题设立特装展台,现场人头攒动、交流火热,成为大会的人气焦点。展台从AI构建、AI承载、AI保护三个维度,全景展示了前沿AI技术与业务的创新融合,吸引了众多医院信息化建设者交流体验。

\

AI构建:0专家也能用好AI

活动现场,SF-FastGPT(AI Builder)——深信服和FastGPT联合打造的企业级Agent构建平台成为用户最为关注的产品之一。它融合了顶级的“AI应用创新能力”与深厚、普惠的“企业级AI效果调优经验”,不仅提供强大的RAG能力,更能够带来开箱即用的Agent构建、应用测评与企业级平台管理能力,真正打通从开发到运维的全流程闭环。SF-FastGPT(AI Builder)的核心优势是预置了高准确率的知识解析算法和持续进化的自学习引擎,让没有AI技术专家的企事业单位,也能轻松把AI用出好效果

\

AI承载:让Agent部署更快、运行更稳、治理更高效

AI应用的高效运行,离不开稳定、高性能的“AI承载”底座。深信服AI超融合全面满足医院智能体应用、新一代HIS、科研平台、OFD等新型业务的承载需求,并在安全可靠性上具有显著优势:通过Agent全链路监控观测,实时掌握运行健康度、响应延迟及业务活跃度,实现端到端问题快速定位以及高可用智能切换。在新一代HIS场景下,基于RDMA无损网络、SPDK Turbo加速等技术,将平均新一代HIS时延从4ms降至2ms,吞吐效率提升50%,存储写性能提升35%,打造“更适合新一代HIS微服务特性的运行基础架构”。

\

围绕医院对模型和算力的治理,深信服推出的AI算力网关,是各类型模型服务的统一入口以及本地算力的治理中枢。向下可兼容各类算力,并通过创新的算力优化技术,最大化地发挥算力和模型的性能优势;向上为各类Agent供给丰富的模型服务,按Agent的业务类型调度合适的模型或算力服务,大幅降低Token消耗成本,最终让算力的调度和治理简单可靠、安全高效。

\

围绕医疗数据存储,深信服基于新一代EUS全闪存储与EDS全混闪存储,构建医疗非结构化统一存储平台,深度适配PACS影像、数字病理、基因测序等核心业务。针对AI实现全链路优化:通过打通存储与GPU间数据瓶颈,AI作业效率提升200%;优化海量小文件并发、智能预取与分层缓存,高效支撑医疗大模型训练、智能影像诊断等场景应用,为医疗AI提供高性能、高可靠、可演进的一体化数据底座。

AI保护:让AI可见、可控、可管

随着新一代强推理、低成本大模型的加速落地,大模型自身的安全问题也日益凸显,医院需要更高效、适配的安全解决方案。深信服保护AI应用安全方案,基于“AI保护AI”的建设理念,构建AI智能体全生命周期保护体系,从智能体风险评估、AgentID绑定到权限管理、内容安全、行为分析到溯源处置,精准识别每一次智能体行为意图,让AI资产可识别、风险可看见、权限可管控、行为可治理、决策可信任,真正实现安全与业务并行,让医院得以规模化放心使用“Al数字员工”。

\

深信服从“AI构建”出发,帮助用户零门槛打造智能应用;而应用的高效运行,离不开稳定、高性能的“AI承载”底座;底座之上,更需要“AI保护”筑牢安全防线,确保从开发到运维、从数据到服务的全链路可信可控。三者层层递进,形成“建得起、跑得稳、护得住”的完整闭环,真正助力医疗用户迈入生产级AI时代。

CHIMA 2026大会虽已落幕,但医疗AI的浪潮正加速奔涌。深信服坚信,AI绝非锦上添花的技术点缀,而是驱动医院流程再造、服务重塑与科研跃迁的核心引擎。未来,我们将持续探索大模型、智能体与全栈基础设施的深度协同,让AI能力随需获取、安全可控。希望携手更多医疗行业伙伴,共同定义生产级AI的落地范式,释放更强大的数字健康价值。


第四十二届CIO班招生
国际CIO认证培训
首席数据官(CDO)认证培训
责编:zhanghy

免责声明:本网站(http://www.ciotimes.com/)内容主要来自原创、合作媒体供稿和第三方投稿,凡在本网站出现的信息,均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性,但不保证有关资料的准确性及可靠性,读者在使用前请进一步核实,并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏,概不负任何法律责任。
本网站刊载的所有内容(包括但不仅限文字、图片、LOGO、音频、视频、软件、程序等)版权归原作者所有。任何单位或个人认为本网站中的内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时,请及时通知本站,予以删除。