来源:HIT专家网 作者:HIT专家网咨询服务部
人工智能技术的快速发展,特别是大模型、多模态融合等技术的兴起,对算力的需求呈爆发式增长。在建设全国一体化算力网的背景下,医疗机构特别是中小型医疗机构是否仍有必要部署本地算力?长期来看,医疗机构应如何选择算力建设与应用模式?
为了解当前医疗机构对算力建设与应用模式的选择倾向,HIT专家网发起了微调查,并基于68份有效问卷得出以下分析。由于样本数量有限,报告有关结论或不能代表行业整体状况。
本次问卷将算力建设与应用模式分为三种:
自建算力,即独立投资建设数据中心、服务器集群等算力基础设施。这种模式的自主性与可控性强,建设与运维成本较高,也可能出现算力资源扩展能力和利用率不足等问题。
租赁算力,即向第三方运营商、云计算服务商按需付费使用算力。这种模式具有轻量化投入、弹性扩展的优势,可动态调整算力规模,降低成本压力。
混合模式,结合自建与租赁优势,核心敏感数据在自建算力平台处理,非敏感业务或算力峰值需求时调用外部资源,在保障安全与优化成本之间寻求平衡。
【主要结论】
根据调查结果,主要结论如下:
一是算力部署的“混合模式”较“租赁算力”“自建算力”更受青睐。倾向于“混合模式”的医院用户占比54.4%。这可能因为混合模式“各取所长”,灵活性较强,既能保障关键敏感数据的本地化管理与低延迟响应,又能利用租赁算力处理大规模医疗数据与AI训练任务,满足不同类型计算任务的需求。
二是总体上,三级医院较二级医院对混合模式的偏好更为明显。受调查的三级医院中,选择混合模式的占比67.6%;受调查的二级医院中,选择混合模式的占比38.7%。
三是安全、效率与稳定性,是医疗机构在部署算力资源时的核心考量。“数据跨域传输的安全加密与合规等问题”被认为是最主要的挑战,89.7%参与调查的医院选择了该项;“算力资源调度的实时响应效率与稳定性等问题”的选择数量次之,占比为79.4%。
四是在医疗行业实现“本地+全国”算力协同的过程中,“异构算力资源的兼容适配等”“跨机构、机构内外的算力协同管理机制”是亟待解决的难点问题。从HIT专家网观察的行业实践来看,已有省级卫生健康委、医院在尝试解决“异构算力资源的兼容适配”问题,如集约化建设医疗行业算力设施与统一的算力调度平台;建设算力管理平台,将单个应用的算力独占转为资源的全院共享;探索打造“人工智能全生命周期管理平台”,由医院信息部门统一管理不同来源的算力、数据集、知识库、模型及智能体;通过云化实现异构算力资源复用等。
【数据分析详情】
一、医院等级分布
来自19个省份的68家医院参与此次调查。从医院等级来看,三级医院占比50%,二级医院占比45.6%,其他类型占比4.4%(共3家,包括未定级医院、专病防治院等)。
二、算力基础设施建设与应用模式倾向
对于算力部署模式,13家医院选择“自建算力”,占比19.1%,其中三级医院5家,二级医院8家;18家医院选择“租赁算力”,占比26.5%,其中三级医院6家,二级医院11家,其他等级医院1家;37家医院选择“混合模式”,占比54.4%,其中三级医院23家,二级医院12家,其他等级医院2家。
三级医院、二级医院算力基础设施建设与应用模式倾向的关联性分析如下:
对于三级医院而言,选择混合模式的数量最多,这可能是因为三级医院通常承担着更复杂的医疗任务和科研项目,既需要保障关键敏感数据的安全性和低延迟,又需要借助租赁算力来应对大规模医疗数据处理和AI训练等通用计算任务。三级甲等医院选择“混合模式”的达69%,三级乙等医院选择“混合模式”的达62.5%,可见“混合模式”可以更好地满足三级医院的算力需求。
在二级医院中,二级甲等医院在三种模式的选择上相对较为均衡,选择混合模式为12家(占比40%),租赁算力的数量为11家,自建算力为7家;二级乙等医院只有1家,选择了自建算力。综合来看,二级医院在部署算力方面更为灵活,租赁算力和混合模式是多数之选。
三、医疗行业“本地+全国”算力协同核心挑战
调查显示,对于医疗行业实现“本地+全国”算力协同的核心挑战,选择“数据跨域传输的安全加密与合规等问题”的医院占比89.7%;选择“算力资源调度的实时响应效率与稳定性等问题”的医院占比79.4%;选择“异构算力资源的兼容适配等问题”“跨机构、机构内外的算力协同管理机制”的医院占比相同,均为60.3%;选择“其他”选项的医院占比8.8%。
共6家医院认为实现“本地+全国”算力协同还存在其他核心挑战:2家医院认为成本较高,包括租赁算力成本、安全成本等;2家医院认为进行算力协同缺乏明确的政策、规范性文件予以支持;1家医院认为应从行业层面统筹,建设卫生健康算力专网;还有1家医院对租赁算力的安全性存在疑问,落地应用需保障外算数据不被云端截留。

精彩不容错过!
【责任编辑:陈曦】
评论前必须登录!
注册