医院的HIS、LIS、CIS,PACS等主要应用系统的可靠性、可用性要求非常高,包含了整个医院里的从挂号管理到门诊等等重要业务。从HIS系统来看,是在线要求持续运行的高可用系统,其系统的安全稳定运行,数据的安全快速恢复至关重要,影响着整个医院的业务正常运转。数据和应用的可靠性与安全性以及不间断、快速恢复已经成为非常关键的因素。即如何提高"在线数据的高可用性"和"在线应用的高可用性",成为医院HIS系统首要解决的问题!数据可以说是每个系统的血脉,支撑着整个系统的正常运行。
眉山中医院自建立以来,医院始终坚持信息化建设,经过多年的发展,已经拥有完善的IT基础设施及一批专业的技术支持队伍。随着业务系统的增加,为了更加有效的管理IT基础设施,医院在之前便采用了服务器虚拟化平台,通过虚拟化技术将服务器资源、存储资源、网络资源全面池化,实现对所有资源的统一化、集中化、智能化调度和管理。
存储设备需要保证两个存储设备上的数据能够时刻保持一致,即服务器端的写操作I/O要能够同时送到两个存储设备,通常情况下,在操作系统层面是无法实现的。同时还要确保在一台磁盘阵列出现故障时,另外一个磁盘阵列能够迅速的提供数据传输,保证业务连续性。
通常会使用两台光纤交换机搭建整个本地存储网络的SAN架构,形成冗余架构,提高系统的稳定性;同时应用服务器配置光纤HBA卡与交换机通过光纤链路连接,提高数据的整体传输速度。
Infortrend DS 1012R通过FC-SAN存储网络提供高质量的数据存储服务。HIS系统的主要数据类型是结构化的数据库文件,数据量一般在500GB以内,数据IO的块大小为4K-8K,属于典型的并发小I/O应用,需要存储性能提供较高的IOPS性能,DS 1012R系列FC存储在高并发数据库应用下IOPS高达550K,数据吞吐量可达到5.5GB/s的顺序读和1.9GB/s的顺序写,如此卓越的数据处理效率既可以满足当下数据的存取需求,可在线动态扩充容量及性能,为客户提供富于弹性的数据存储架构,又能不断满足HIS系统规模扩展或多业务融合时严苛的存储性能及可靠性要求,DS 1012R的快照及数据复制功能则进一步强化了数据安全。
针对医疗行业日后非结构化数据的大量增加,如电影、图片和视频,对存储空间需求很大,因此成本较低、灵活性高、又能无限扩展的云存储将成为用户下一阶段的需求。Infortrend推出的EonStor GS/GSe/GSe Pro系列为统一存储解决方案,将SAN、NAS和云整合到一个系统,获得强大存储功能。内嵌Infortrend自主研发的虚拟化平台,更稳定更高效,可以独立支持SAN和NAS两套系统,可将数据存储性能发挥到极致。SAN架构下全闪存端对端实测45万IOPS,11GB/s数据吞吐量,以及NAS架构下实测3GB/s带宽,再配合丰富的企业级数据服务,让EonStor GS系列在支持大数据存储容量,数据分析和数据安全中,成为真正的核心。其中最大亮点整合支持云存储,支持私有云和公有云服务,协助打造各种医疗云、政府云、广电云等,为客户的大数据保驾护航。
Infortrend始终秉承"技术创新"的理念,专注于专业磁盘阵列系统的研发与制造,掌握所有最尖端的专业存储技术,所生产的盘阵可分别支持SCSI、Fibre、SATA及SAS等多种不同的磁盘接口,从研发设计,到售后服务,"用户至上"的理念始终贯穿于Infortrend的整个生产销售流程. Infortrend EonStor,是您绝对值得信赖的存储伙伴。
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研究人员正探索AI能否预测昏迷患者的医疗意愿,帮助医生做出生死决策。华盛顿大学研究员Ahmad正推进首个AI代理人试点项目,通过分析患者医疗数据预测其偏好。虽然准确率可达三分之二,但专家担心AI无法捕捉患者价值观的复杂性和动态变化。医生强调AI只能作为辅助工具,不应替代人类代理人,因为生死决策依赖具体情境且充满伦理挑战。
哥伦比亚大学研究团队开发了MathBode动态诊断工具,通过让数学题参数按正弦波变化来测试AI的动态推理能力。研究发现传统静态测试掩盖了AI的重要缺陷:几乎所有模型都表现出低通滤波特征和相位滞后现象,即在处理快速变化时会出现失真和延迟。该方法覆盖五个数学家族的测试,为AI模型选择和部署提供了新的评估维度。
麻省理工学院研究发现过度依赖AI会导致认知债务,削弱基本思维能力。研究表明交替进行无辅助思考和AI支持工作的模式能保持认知敏锐度。这种认知高强度间歇训练模仿体能训练中的HIIT模式,通过短时间高强度思考与恢复期交替进行,可以强化大脑神经回路,防止认知衰退,提升独立思考能力。
这项研究首次发现AI推理模型存在"雪球效应"问题——推理过程中的小错误会逐步放大,导致AI要么给出危险回答,要么过度拒绝正常请求。研究团队提出AdvChain方法,通过训练AI学习"错误-纠正"过程来获得自我纠错能力。实验显示该方法显著提升了AI的安全性和实用性,用1000个样本达到了传统方法15000个样本的效果,为AI安全训练开辟了新方向。