现代医疗体系的进步给人们带来了实实在在的好处：以前无法治愈的疾病可以治愈。预防……减少患者痛苦和健康的背后，是无数医学科研工作者的辛勤付出。现在信息技术正在加速这一成果的转化过程。近年来，在健康中国、智慧医疗的号召下，全国医疗机构纷纷走上数字化转型之路。浙江大学医学院附属第一医院（以下简称“浙大一院”）也不例外。为提高临床诊疗水平，为患者提供更好的服务，医院将多元化信息技术应用于临床医学和医学生物学研究。积极推进科研创新。浙江大学第一医院始建于1947年，是一所集医疗、教学、科研为一体的大型三级综合医院。根据国家卫健委最新发布的《2019年全国三级公立医院绩效评价全国监测指标结果》，医院综合排名全国第6、浙江第1、A++级、全国前1%。国家。在推动医疗创新的过程中，IT资源的匮乏阻碍了浙大一院的步伐：一方面，医院的医学影像数据近年来增长过快，月度数据增量已经达到30TB。速度慢，医生需要等待长达45秒才能查看单个患者的造影数据，严重影响诊疗效率。另一方面，浙大一院生物医学大数据中心在开展创新研究和成果转化时，传统的生物医学数据分析思维和方法已难以满足中心大数据分析的需要，无法实现以患者为中心的生物医学大数据。多源数据集成。携手DellTechnologies解决问题面对存在的问题，浙江省第一医院提出了两个需求：?一是升级医院PACS系统（PictureAchievingandCommunicationSystem）的存储平台，全面解决检索慢的问题的医学图像。影响诊疗效率的问题；?二、为生物医药大数据中心建设高效稳定的科研数据分析HPCC系统（HighPerformanceComputingCluster），支撑医疗大数据和人工智能研究工作，为全院提供数据存储和计算资源服务.为实现上述目标，浙大一院与戴尔科技共同推进HPCC项目和医院PACS存储平台的升级，最终极大提升了医院的科学计算能力，有力支撑了医学科研的发展。对此，浙江大学医学院附属第一医院数据中心项目负责人表示了极大的肯定：“戴尔科技为PACS系统提供多级存储组合解决方案，通过优化医疗业务流程PowerScale的自动化分层技术，利用智能化数据管理提升PACS服务水平，赢得了医生的高度认可。同时支持医院在临床医学领域挖掘多学科的无限可能，培养复合型高端人才。”诊疗效率数倍提升，科研创新扫清障碍。01PACS医学影像数据传输速度提升9-15倍，解决PACS存储容量和I/O性能不能满足医疗业务发展需求的问题。为解决该问题，浙大一院采用了戴尔科技的三级存储组合方案，选择了PowerScaleF600全闪存节点、H500混合节点、PowerVaultME4084产品组合。存储平台支持自动分层，可根据数据类型自动将不同生命周期阶段的影像数据存储在相对合适的存储系统上——需要实时检索的在线PACS影像数据存储在全闪存存储中满足极致的I/O性能要求；对于已出院或180天以上复诊概率较低的影像数据，存储在更低成本的大容量存储资源池中。方案投入使用后，PACS医学影像数据调用速度提升9-15倍，医生可在3-5秒内访问2000张图片，系统总原始容量达到8.62PB，有效解决了存储容量和性能的问题。值得一提的是，PowerScale存储具有极高的数据安全性和可扩展性，并提供多级容错机制，防止多个磁盘或多个节点同时损坏导致业务中断和数据丢失。PowerScale还可以在1分钟内完成在线扩容，实现容量和性能的同步增长，这对于PACS系统来说非常重要。02整体科学计算能力提升6-9倍，AI模型训练效率提升8-9倍。为满足生物医药大数据中心的科研数据分析需求，戴尔科技为其构建了一套计算、存储、管理、网络解决方案。四合一HPCC系统（含PowerEdgeR740服务器、PowerVaultME4012存储、SimpleHPC集群管理软件、S4148交换机），该高性能计算集群总内存容量10TB，总存储容量10PB，2万亿次运算/秒的峰值计算能力。HPCC平台为生物医药大数据中心提供每天处理1500个样本的数据分析能力，整体科学计算能力提升6-9倍。计算服务覆盖生物研究全生命周期，大大降低研发成本。在人工智能研究方面，HPCC平台嵌入了PowerEdgeR740作为核心GPU计算节点。每个R740节点都配备了NVIDIATeslaV100GPU卡。其双精度浮点计算能力达到8.2TFlops，深度学习性能达到130TFlops。AI模型训练效率提升8-9倍，强化疾病智能预警和预测干预研究能力，大幅提升科研效率。03增强边缘计算，优化医院服务能力为提升患者体验，提高临床医生的工作效率，浙大一院生物医学大数据中心将边缘计算融入医疗实践。通过PowerEdge服务器的边缘部署，患者数据可以在边缘获得实时分析，而无需回传到数据中心。联网的患者可以使用支持物联网的手机或手表来捕捉自己的重要数据，例如血压、血糖、心率，并通过门户网站与临床医生共享这些数据。边缘计算解决方案加速了医疗数据的分析和处理，可以促进持续的患者监测，实现更有效的医患沟通，更快更准确的临床决策和诊断。随着医学研究行业数字化转型的不断加速，医学和生物研究领域的数据量呈现快速增长趋势。如何以临床需求为导向，挖掘大数据所蕴含的深层特征，进而提高疾病诊断的准确性，提升医疗服务整体水平，是医疗数字化发展的关键问题。计算和存储资源作为各种工作负载的底层动力，在加速数据挖掘、提升科研效率等方面发挥着不可或缺的作用。戴尔科技将利用全面的端到端IT基础架构助力医疗数字化转型，推动医疗创新，让科技创新成果惠及更广泛的人群。
