厦门大学附属成功医院：DeepSeek大模型医疗场景普惠应用攻坚纪实

来源：HIT专家网 作者：王继伟

为践行“科技赋能医疗”的使命担当，厦门大学附属成功医院技术团队以“人工智能普惠医疗”为目标，自2025年2月7日起，开展为期10天的专项攻坚行动。

在此次攻坚行动中，算力瓶颈成为了横亘在前进道路上的巨大阻碍，面对原有的算力资源不足、系统并发支撑效率低等难题，技术团队积极探索，大胆创新：一方面，紧急调动高性能芯片资源，通过优化硬件配置，对现有计算设备进行升级改造，提升基础算力水平；另一方面，采用较合适的推理引擎，构建多卡协同机制，提高系统并发能力。在突破算力瓶颈的同时，团队通过资源重构、技术突破与模式创新三线并进，成功实现DeepSeek大模型与医院办公及核心业务系统的整合，打造出医疗AI应用的国产化标杆范式，彰显了医院在智慧医疗建设中的开拓精神与攻坚实力。

攻坚历程

1.敏捷部署阶段（2月7日-2月10日）

2月7日：成立攻坚专班，启动服务器利旧改造。面对旧服务器原搭载的T4显卡显存瓶颈，另行调度显存32G的GPU卡进行部署。

2月8-9日：对调度后的GPU卡与旧服务器存在的兼容性问题及时进行技术论证，制定“国产替代+算力重组”双轨方案。

创新实施信创设备跨项目调度，完成基于海光芯片的服务器重构。部署5张海光DCU加速卡（单卡显存32G），同步迁移至国产操作系统，构建国产化算力基座。

2月10日：基于现有算力资源，搭建基于Ollama引擎的DeepSeek-R1 32B模型测试环境，完成本地化部署，并成功实现日常咨询及临床辅助诊断相关等功能验证。

2.性能优化阶段（2月12日-2月16日）

针对用户反馈的响应延迟问题，技术团队通过系统监控（图1）精准定位多卡负载失衡痛点，实施三级优化策略：

算力扩容：调度DCU加速卡扩至8张，显存增至256G。

引擎升级：采用VLLM（Virtual Large Language Model）推理引擎替换原系统，构建多卡协同计算框架（图2）。

架构重构：开发轻量化前端服务接口，实现与办公系统无缝对接（图3）。

经72小时连续攻关，系统并发处理能力提升4倍，平均响应时间压缩至3秒内。

3.全域赋能阶段（2月17日）

通过压力测试验证，系统8卡负载稳定在83%-90%健康区间，成功实现：

临床场景全覆盖：深度集成门诊/住院医生站（图4、图5）、电子病历（图6）、药品管理、病理、手术预约及病案管理等系统。

服务流程全贯通：构建问诊咨询、辅助诊断、用药管理、病历质控等智能服务链。

终端应用全适配：完成大模型与国产操作系统兼容性改造，确保办公、临床多环境稳定运行。

创新成果

资源整合创新：构建“硬件利旧+算力重组”模式，跨项目调度信创设备，缩短部署周期50%。

技术突破创新：首创DCU异构计算架构，通过VLLM引擎实现多卡并行推理，模型服务效率提升500%。

本次攻坚行动成功打造大模型落地医院应用的“三快”实施范式——需求响应快（12小时问题闭环）、资源整合快（2天完成设备重构）、技术迭代快（5版方案持续优化）。

后续将重点升级模型、建设医疗知识增强系统，通过Prompt工程优化实现临床需求精准响应，逐步完成业务系统的智能化改造，持续释放AI技术的普惠医疗价值。

【作者简介】

王继伟，厦门大学附属成功医院信息科主任、正高级工程师。

【责任编辑：陈曦 版式：明超】