数字化医院是我国现代医疗发展的新趋势,数字化医院系统是医院业务软件、数字化医疗设备、网络平台所组成的三位一体的综合信息系统,数字化医院工程有助于医院实现资源整合、流程优化,降低运行成本,提高服务质量、工作效率和管理水平。数字化医院发展一般经历三个阶段:医院管理信息化、临床管理信息化、区域医疗卫生服务信息化。数字化医院指的就是第二个阶段,如今,世界数字化医院雏形已经形成,国内医院大多处于这一阶段的升级改造阶段,社会医疗发达的欧美国家已开始尝试通过远程诊断疑难病症、进行高难度手术、护理病人,并取得了满意的结果。
西安市第四医院创建于1898年,原名“广仁医院”,新中国成立后,更名为“西安市第四医院”。是一所集医疗、教学、科研、急救、预防、康复、保健为一体的综合性三级甲等医院,医院现有床位800张,拥有职工1800余人,万元以上医疗设备1000余台(件),49个医疗诊治专业 组。平均年门诊病人100万余人次,住院病人4.5万余人次,年手术例数3.5万例。医院的眼科、妇产科、儿童保健科、生殖医学科、肾脏内科已发展成为陕西省、西安市的重点学科和专科,其中眼科、妇产科分别成立了“陕西省眼科医疗中心”和“西安市妇产医院”两所专科医院。同时也积极带动了其它专业的全面发展,血液净化中心、介入中心、呼吸内科、消化内科、心脏内科等已成为医院新的品牌学科。目眼科年门诊量为36万余人次,年出院人数1.6万余人次;妇产科年门诊量为28万余人次,年出院人数1.5万余人次。相关领域处于西北地区领先水平。
数字化医疗的发展亟需更强大稳健的网络平台支撑
近来来,随着西安市第四医院信息化水平的提升,包括手术室设备、患者监护系统、影像系统,以及记录患者就诊信息档案的服务器等等医疗信息点已经多达1000多个,而这些重要的医疗设备、医疗应用都是通过医院原有的网络进行互联。随着医院业务软件、数字化医疗设备的发展,原有的网络平台已经难于支撑诊疗业务的持续增长。
首先,原有医院基础网络采用千兆交换机进行单链路的简单互联,整张网络存在单点故障风险。其次,越来越多的医疗设备连接到医院信息网,电子病历文档也越来越大,医院的基础网络带宽急需提升,网络性能瓶颈日渐凸显。而由于网络设施老化,很难再将现有网络进行扩容。
为了满足日益增长的诊疗业务需求,改善治疗环境和就医体验,保障各科室的业务高效顺利运行,亟需对医院基础网络进行重新规划和设计,构建一套稳定性更高、性能更好、管理更便捷的医疗基础网络。
敏捷网络,助力医院信息化升级
针对现有网络存在的问题,西安市第四医院采用华为敏捷园区网络重构医院基础信息网。该方案在核心层部署两台S7700做CSS集群,在接入层部署S5700盒式交换机,核心层与接入层采用多条万兆链路互联,实现电信级可靠性和全链路冗余,网络中任何一条链路、任何一台设备发生故障不会影响到整网的正常运行,消除了网络单链路和单点故障的风险。
另一方面,S7700核心交换机背板具备良好的扩展性,可平滑扩展至更高带宽,支持单端口速率40G、100G平滑升级,同时完美兼容现网板卡。单台S7700交换机最大支持480个10GE端口,24个100GE端口,充分满足未来医疗信息化的大带宽应用需求,彻底解决攻医院网络性能不足的问题,真正实现0等待的网络,医护人员和患者网络接入体验大幅改善。
在网络管理层,通过部署eSight网管软件进行统一的网络管理,大大降低医院网络的运维难度,运维工作量下降50%。
结语
数字化医院是医院业务软件、数字化医疗设备、网络平台所组成的三位一体的综合信息系统,数字化医疗设备在医院的规模应用、医疗业务软件的流畅运行都离不开强大的基础网络平台。通过部署华为敏捷网络,在提升了医院网络的接入能力和稳健性的同时大大降低了网络的管理工作量,有效保障各科室的业务高效顺利运行。客户称赞“华为解决方案面向未来5年设计,具备足够的性能及可扩展性,非常贴近我们的实际需求和未来的发展规划。”
好文章,需要你的鼓励
很多人担心被AI取代,陷入无意义感。按照杨元庆的思路,其实无论是模型的打造者,还是模型的使用者,都不该把AI放在人的对立面。
MIT研究团队提出递归语言模型(RLM),通过将长文本存储在外部编程环境中,让AI能够编写代码来探索和分解文本,并递归调用自身处理子任务。该方法成功处理了比传统模型大两个数量级的文本长度,在多项长文本任务上显著优于现有方法,同时保持了相当的成本效率,为AI处理超长文本提供了全新解决方案。
谷歌宣布对Gmail进行重大升级,全面集成Gemini AI功能,将其转变为"个人主动式收件箱助手"。新功能包括AI收件箱视图,可按优先级自动分组邮件;"帮我快速了解"功能提供邮件活动摘要;扩展"帮我写邮件"工具至所有用户;支持复杂问题查询如"我的航班何时降落"。部分功能免费提供,高级功能需付费订阅。谷歌强调用户数据安全,邮件内容不会用于训练公共AI模型。
华为研究团队推出SWE-Lego框架,通过混合数据集、改进监督学习和测试时扩展三大创新,让8B参数AI模型在代码自动修复任务上击败32B对手。该系统在SWE-bench Verified测试中达到42.2%成功率,加上扩展技术后提升至49.6%,证明了精巧方法设计胜过简单规模扩展的技术理念。