医疗新宠“智慧医院”显然已经成为各大医院争相抢建的对象,一大波关于智慧医院的建设理论正在袭来。如果你对智慧医院的认知还停留在基础网络搭建、办公用网等层面,那么你OUT了,新IT技术下的智慧医院正为患者和医院烹制一场更加智能的大餐。
如今,地处西南的贵州省人民医院与杭州华三通信技术有限公司(简称华三通信)正在谱写一场关于新IT的姻缘。
亲历“UIS”,打造医院最牛IT
“不患新而患管理”,大概是医院IT运维人员最真实的心理写照。对现代医院来说,HIS、PACS、LIS、OA等不断上线的IT新业务,虽然提高 了医院的运营效率和服务能力,成为打造智慧医院的强有力武器,但同时也为医院的数据中心带来了更多的复杂性和故障率。例如:设备配置繁琐、业务上线周期 长、流量高峰期业务无法正常访问等。
面对普遍的IT建设难题,贵州省人民医院在数据中心建设中大胆引用华三通信UIS(Unified Infrastructure System,统一基础架构系统),将原有网络、服务、存储等模块进行高度集成,采用全虚拟化方式形成资源池,承载了医院体检系统、消毒系统等多个业务应 用系统。
这一看似“简单”的应用,却让贵州省人民医院的IT建设跻身为智慧医院领先行列。华三通信UIS摒弃了底层设备的兼容性问题,同时兼顾应用部署、资 源扩展以及问题时间处理等多个方面,IT运维人员可以助灵活、弹性的IT基础架构,规避故障率,上马新业务,为医院智慧应用赋予了极强的创新能力。
可以说,贵州省人民医院UIS的率先部署和应用,是整个医院行业IT建设的一次变革性创新。它重新定义了医院IT建设,将全虚拟化,一框即云等IT领头技术成功应用到智慧医院的建设行列。
加码“无线”,速度的比拼
如今,无线网络在医院的部署已经不再“鲜见”。借助无线网络接入,医护人员通过移动手推车、平板电脑、手持PAD等无线设备,在医院随时随地完成患者信息核对、调阅患者病历、检验报告、影像报告与影像图片、医嘱录入、床边体征采集、医嘱执行确认等多个诊疗过程。
而对贵州省人民医院而言,要构建智慧医院,显然不是一个简单的无线网络就可以应付,它需要的是一个快速、稳定、可管理的智能化无线网络。为此,华三 通信在贵州省人民医院重点公共区域采用802.11AC AP覆盖,而在病房内部采用1分6智能系统进行覆盖,共部署超千台无线AP,为医院编织了一张高速、可靠的有线无线一体化网络。
无线应用更需强力管家。贵州省人民医院采用了华三通信多个运维管理组件:包括EAD管理组件、流量分析管理、用户接入、职能终端识别等,对无线接入用户进行了简单的统一认证与安全管理,为医院各种无线应用构筑了坚实的基石。
“技术”为王,产品贯穿智慧之路
在贵州省人民医院与华三通信的联姻过程中,无论是UIS的创新大胆应用,还是织就业内领先的智能化无线网络,都离不开先进的网络产品技术。尤其是在基础网络搭建中,设备的优异属性,直接关系到整个网络的优劣。
华三通信在技术及产品上的先进性已经被业内所公认。在贵州省人民医院新门诊大楼核心网络建设中,采用华三通信S12510-X交换机,并部署 IRF2虚拟化提升整体核心交换利用效率,降低整网运维成本,同时通过万兆到接入交换机,为医院PACS、HIS、LIS、OA等业务系统提供了高性能及 可靠性。
可以说,华三通信新IT整体架构在贵州省人民医院的应用,是新IT时代搭建智慧医院的一个全新缩影。它集网络、服务器、虚拟化软件、云计算管理、无线网络等产品的新IT整体解决方案,为医院的创新业务应用与智慧化管理提供了最坚实的技术基础。
好文章,需要你的鼓励
AI正在革命性地改变心脏疾病治疗领域。从设计微创心脏瓣膜手术到预防原理定位,机器学习和神经网络的洞察力推动了巨大进步,甚至可以构建新型移植解剖结构。数字孪生技术为个性化心血管护理提供持续预测管理。哈佛干细胞研究所的研究人员利用纳米材料和类似棉花糖机的设备,能在10分钟内制造心脏瓣膜,相比传统3周制造时间大幅缩短。这些突破性技术为每年4万名先天性心脏畸形儿童带来新希望。
Fractal AI Research实验室开发了Fathom-DeepResearch智能搜索系统,该系统由两个4B参数模型组成,能够进行20多轮深度网络搜索并生成结构化报告。研究团队创新了DUETQA数据集、RAPO训练方法和认知行为奖励机制,解决了AI搜索中的浅层化、重复性和缺乏综合能力等问题,在多项基准测试中显著超越现有开源系统,为AI助手向专业研究工具转变奠定了基础。
谷歌正在为搭载其内置信息娱乐系统的汽车推出谷歌地图实时车道引导功能,首先从极星4开始。该系统利用车辆前置摄像头和AI技术,分析车道标线和路标,为驾驶者提供更精确的车道指引和视听提示。该功能将在未来几个月内在美国和瑞典的极星4车型上推出,目前仅支持高速公路使用。
快手科技与清华大学合作发现当前AI语言模型训练中存在严重的权重分配不平衡问题,提出了非对称重要性采样策略优化(ASPO)方法。该方法通过翻转正面样本的重要性权重,让模型把更多注意力放在需要改进的部分而非已经表现良好的部分,显著提升了数学推理和编程任务的性能,并改善了训练稳定性。