医疗问题始终牵动人心，国家对医疗行业的改革也一直在进行，但医疗资源不足、缺乏医疗资源的困境修炼者的问题不是短时间就能解决的。
与此同时，随着AI技术的发展，医疗AI已经进入医疗领域，为大众打开了一片新天地。
Airdoc 是最早成功实施医疗人工智能的公司之一。
Airdoc通过深度学习方法，自主研发了基于数百万张医学图像的人工智能慢病筛查解决方案，可以更好地辅助医生快速判断，使患者尽快得到正确的治疗。
Airdoc数据安全、运行安全控制、AI云计算等核心需求的背后，是UCloud与Airdoc技术团队共同开发的一套基于公有云的解决方案。
智者生来，明师生有仁心。
据不完全统计，2018年，国内“AI+医疗”领域的初创公司总数达到58亿元。
医疗AI也是AI落地的典型场景。
许多组织和研究机构都非常看好医疗AI的前景和市场。
目前Airdoc已经形成了自己的发展方向：辅助决策、医学图像分析、大数据挖掘。
这三个方向对应不同的应用场景：一是辅助决策，帮助基层医生；二是辅助决策。
二是医学图像分析帮助高水平医院医生；第三，大数据挖掘帮助政府和医疗行业组织。
三年来，Airdoc人工智能慢病识别算法已在北京、上海、江苏、河北、安徽、海南等省市开展大规模慢病筛查，每年为数万人提供快速识别建议天。
该解决方案2016年已完成超过百万次筛查。
虽然UCloud“智能”连接Airdoc，医疗AI前景广阔，但目前来看，行业整体仍处于起步阶段，技术、数据、产品应用还需要进一步提升。
影响医疗AI的发展进度。
除了自主研发之外，Airdoc与业内大学实验室和其他医疗机构的合作，实现了技术实力的共同提升，但仍面临一些问题。
比如，一方面，公司需要使用大量的数据进行模型训练，但作为公司的核心资产，怎么办？实现数据安全可控是Airdoc的核心诉求；另一方面，多模态数据分析作为公司的核心产品，也需要使用大量的AI计算资源。
如果使用自购硬件，将会导致更大的采购和运营成本。
尺寸成本。
针对Airdoc的数据安全、运行安全控制、AI云计算等核心需求，UCloud与Airdoc技术团队共同探讨，开发了一套基于公有云的解决方案，如下图所示：（Airdoc架构图）首先，根据不同类型的接入用户分属不同的VPC，保证宏观层面的网络隔离。
堡垒主机还可以用于控制不同VPC内云服务器的微观级别权限，对不同用户授予不同的权限。
通过日志、录屏等技术手段，可逆向追溯所有操作和数据流向，确保数据安全。
堡垒主机与VPC的结合支持用户不断扩展的业务需求。
用户数据充分共享的同时，安全性也得到有效保障。
其次，在医疗数据存储的选择上，考虑到外网上传和内网使用的需求，我们选择了UFS对象存储作为数据共享和交换的载体。
它不仅具有高并发、无限扩展、跨可用区访问等常规特性，还可以实现数据生产和使用的灵活解耦，提高权限安全管理的粒度。
最后针对海量数据的AI计算需求，提供了UAI系列产品组合（包括高性价比的GPU、UAI-Train、UAI-Inference等）。
是基于P40的、面向AI训练任务大规模分布的云主机集群。
提供一站式训练任务托管服务，为用户提供便捷的部署环境。
相关驱动和架构均已默认配置，用户只需专注于模型算法的优化。
按量付费的模式还为Airdoc及其合作伙伴提供了高度稳定的计算环境，同时大大节省了训练AI模型的成本。
随着互联网和人工智能技术的深入发展，移动医疗和医疗人工智能将潜力无限。
Airdoc、春雨医生、乐信医疗等几家医疗行业新贵都与UCloud开展了深度合作。
通过使用UCloud的云计算服务，保证各项业务的创新和稳定运行，并能更好地促进新兴技术的落地，传递社会价值。