山东,作为我国的文化大省,有着深厚的医疗行业底蕴。省政府希望通过新技术、新业态改造旧动能,助推十强优势产业发展,实现新旧动能转换。在这个过程中,山东省着力加快产业体系的协同发展,不断推动千行百业——尤其是基础民生行业的变革。具体到医养健康产业,山东省长期深入实施健康中国战略,持续完善健康服务产业链,并将医院信息化升级建设、医疗行业数字化转型提上重要日程。
作为建设示范标杆的山东大学第二医院(以下简称:山大二院),已走在数字化转型发展的前列,成为全省率先完成全光网络建设的三甲医院。近年来,山大二院广泛开展“互联网+医疗健康”行动,已在省内外大量布设远程会诊分诊点,成功实现远程会诊、远程讲座、在线咨询服务、远程影像会诊等功能;加速深化了本院互联网医院的应用,面向患者开放了线上图文问诊、视频问诊、移动支付缴费、在线与专家零距离交流、实时对话等多种创新的就医体验。
信息化医疗服务的多样化深度发展,给医院的IT基础设施提出更高要求。特别是时逢山大二院开展重点扩建工程,要在更广阔的空间给患者提供优质的医疗服务和住院环境,基础网络资源的升级就势在必行,而这离不开“懂行人”华为的有力支持。
为了更加适应新时期社会对于医事服务所提出的高要求,山大二院正多方位扩大建设,包括增设医技综合楼,并同步提升信息化建设水平。新建医技楼坐落于中心院区,东西长61.5米、南北长43.7米,总建筑面积45565平方米,地上17层约37601平方米,地下两层约7964平方米,建筑总高度78.7米。楼内主要设静配中心、内镜中心、检验中心、透析中心及病房等。此外,新建楼共设200张床位、地下停车位数99个。
之前,山大二院的楼宇信息化发展面临巨大挑战,让医院信息科格外忙碌。这一方面是因为信息化设备管理规范性有所欠缺,另一方面则是因为现网建设较久远,线缆铺设过于复杂,难以检修、维护。在这样的背景下,时常也会听到“网速慢”“医院换科室,需要临时增加信息点位”等反馈。
在崇礼楼、至善楼,信息化设备管理有待完善,弱电间也难以免于遭受干扰。对于高带宽需求(CT诊断、医学图像等)科室来说,此时浏览PACS、PET、CT文件可能会出现长达数分钟的网络阻塞。长此以往,不仅给医事业务带来不小的负面影响,也使得网络设备安全检查工作难度倍增,特别是在医技楼施工过程中,弱电间非计划断电次数进一步增多,令网络结构复杂、原本就不易排查故障的弱电井更加成为“重灾区”。
此外,在医院营业过程中,各个科室间联动经常带来信息点位的增加。具体到2020年,受疫情影响,会诊量显著增多,更加剧了这种临时增加信息点位的需求,使得原本就紧张的医院空间资源更加捉襟见肘。而传统网线组网场景,网络规划可能会随着医院具体业务的动态发展而变化,如当诊室或办公室新添办公终端或医疗设备时,就需重新布线和施工,不便于网络整改。
综合以上情况来看,在打造智慧医院的道路上,“一切照旧”的传统网建已经落伍,需要一张面向未来的网络。
不仅如此,考虑到健康产业是社会发展的重要基石之一,要建设优质的医疗网络,还须关注以下不同于其他类型园区网络的个性化需求:
要应对这样的需求,就要打造内网安全高效,外网稳定快速的独立全光网,进而将新园区打造成民生保障的支柱。
通过反复比对不同网络建设方式的优劣,以及考虑到面向未来网络的演进性、可靠性、施工维护等因素,山大二院新建医技综合楼最终携手“懂行人”华为,选用华为Campus OptiX全光网建设模式。
华为Campus OptiX全光网络解决方案结合了IP和POL(Passive Optical LAN,无源光局域网)的优势,其中接入层网络采用无源“两”层架构,基于点到多点组网方式,更高效地联接海量终端。此外,作为更加绿色、可靠的传输介质,光纤具有大带宽、低成本、易运维的优势特性,为山大二院实现医疗服务效率的提升起到关键作用。
具体来说,华为Campus OptiX全光网络解决方案给山大二院带来了以下关键价值:
简化架构:POL方案基于点到多点网络架构,非常适合医院点位数密集部署;
安全可靠:光纤布线不仅提供了更高的数据安全性,更同时在硬件和软件层面提供可靠保障;
灵活演进:无源光局域网方案不仅在布线方式上对现有网络进行了优化,还可实现高度灵活扩展,达成“一云一网”;
简易运维:一张光网融合承载了办公电脑、打印机、视频会议系统、无线回传、语音系统、信息发布系统、房间信息点位等——管理一张网即可管理所有业务,有效减轻了运维负担。
山大二院新院区的成功建设,标志着山东省三甲医院开始步入全光时代。未来,以山大二院为标杆,“懂行人”华为将持续携手山东各大医院,全面加速完成光进铜退的信息化变革,大幅增强全省医疗行业的数字化转型、智能升级水平,为居民提供更便捷、优质的医事服务,进一步促进卫生健康事业的蓬勃发展。
好文章,需要你的鼓励
OpenAI CEO描绘了AI温和变革人类生活的愿景,但现实可能更复杂。AI发展将带来真正收益,但也会造成社会错位。随着AI系统日益影响知识获取和信念形成,共同认知基础面临分裂风险。个性化算法加剧信息茧房,民主对话变得困难。我们需要学会在认知群岛化的新地形中智慧生存,建立基于共同责任而非意识形态纯洁性的社区。
杜克大学等机构研究团队通过三种互补方法分析了大语言模型推理过程,发现存在"思维锚点"现象——某些关键句子对整个推理过程具有决定性影响。研究表明,计划生成和错误检查等高层次句子比具体计算步骤更重要,推理模型还进化出专门的注意力机制来跟踪这些关键节点。该发现为AI可解释性和安全性研究提供了新工具和视角。
传统数据中心基础设施虽然对企业至关重要,但也是预算和房地产的重大负担。模块化数据中心正成为强有力的替代方案,解决企业面临的运营、财务和环境复杂性问题。这种模块化方法在印度日益流行,有助于解决环境问题、满足人工智能的电力需求、降低成本并支持新一代分布式应用。相比传统建设需要数年时间,工厂预制的模块化数据中心基础设施可在数周内部署完成。
法国索邦大学团队开发出智能医学文献管理系统Biomed-Enriched,通过AI自动从PubMed数据库中识别和提取高质量临床案例及教育内容。该系统采用两步注释策略,先用大型AI模型评估40万段落质量,再训练小型模型处理全库1.33亿段落。实验显示该方法仅用三分之一训练数据即可达到传统方法效果,为医学AI发展提供了高效可持续的解决方案。