Memorial Hermann Health System 是德克萨斯州东南部最大的非营利性卫生保健系统,共管理着 12 家医院,100 多个门诊部,并负责为 5,000 名附属医生构成的网络提供支持。
提供顶级护理
Memorial Hermann 必须提供满足病患需求的高效、优质的医疗服务。同样,该机构一直面临着如何提高效率的压力,这是非营利性机构最为关心的问题。
作为提高效率的措施之一,Memorial Hermann 部署了 Cerner 软件,用以提供电子医疗记录,相比物理文件,电子记录的共享更快速也更经济。快速共享数据非常重要,因为疾病识别和治疗方面的任何延迟都事关生死。
借助 IBM 的技术,Memorial Hermann 时刻站在医学研究领域的最前沿。“高性能闪存存储系统的部署将我们的分析能力提高到了一个新的水平,我们现在可以在某些疾病发作之前发现其迹象,”首席医学信息官 Robert Murphy 博士如是说。
Memorial Hermann 的首席医学信息官 Robert Murphy 博士解释说,“转而采用电子医疗记录意味着我们在单个地方存储有大量的医疗数据。我们希望能够分析这些数据,从中发现表明某些疾病的迹象并提早诊断,从而帮助我们为病患提供最好的治疗。”
近年来,随着该机构的快速发展以及更详细医疗数据的不断增长,其存储需求增加了三倍。IT 团队深知,对现有各种存储环境进行扩大不能确保高效性和可持续性。相反,他们是需要一个可提供超快数据访问、具有一流可靠性且物超所值的解决方案。
超快存储
Memorial Hermann 部署了两个高性能的 IBM FlashSystem 阵列,用以提供关键任务应用程序所需的高吞吐量,包括存储病患的电子医疗数据的 Oracle 数据库。 IBM 首选合作伙伴之一 Mark III Systems 帮助 Memorial Hermann 快速部署解决方案,且整个过程无需停机,这一点尤为关键,因为医生需要全天候访问病患数据。
额外存储工作量由 IBM System Storage? DS8800 和 DS8700 设备及高效的 IBM Storwize?V7000 设备负责完成。借助 IBM System Storage SAN Volume Controller,Memorial Hermann 实现了存储环境虚拟化,从而构建了灵活的存储池,且所有设备均可单点控制。
易于管理的服务器基础架构
对于运行 VMware 集群和 Citrix 服务器的 IBM Flex System x240 节点,该机构也实现了标准化。用户可通过 IBM Flex System Manager 控制机架。
Memorial Hermann 基础架构经理 Ty Hall 说,“仅使用一个界面,将极大减少了我们的工程师耗费在系统管理上的时间。”
如此一来,工程师便可将更多的时间用于其他可创造价值和改善病患护理的项目上。
快速访问重要医疗信息
将数据迁移至 IBM FlashSystem 可将 Oracle 电子医疗记录数据库的平均响应时间降低 99% 以上,从而使医生能够更快地访问作出最佳治疗决策所需要的数据。
Murphy 博士说,“IBM 提供的速度和可靠性对于我们的病患护理而言
十分重要。举例来说,败血症会引起人体的免疫系统负荷过度,在此情况下,一个基本的感染便会导致器官功能障碍甚至死亡。通过实时分析我们 12 所医院中所有病患的医疗记录,我们便可检测出败血症的迹象模式,并在数分钟内(而非数小时内)采取行动,这种差异事关生死。”
降低能源费用
IBM FlashSystem 的特点在于卓越的能源效率,已帮助 MemorialHermann 将功耗、冷却需求及机架空间需求分别降低了 96%、95%和 98%。
Hall评论道,“我们已大幅降低了能源成本,如此我们便可投入更多的资金用于提供一流的医疗服务。”
Murphy 博士总结道,“我们大力投资人群健康项目,并与 IBM 紧密合作,这使我们能够利用我们需要的大数据分析和快速存储功能,实现我们的目标和改善病患护理。”
好文章,需要你的鼓励
这项来自苹果公司的研究揭示了视频大语言模型评测的两大关键问题:许多测试问题不看视频就能回答正确,且打乱视频帧顺序后模型表现几乎不变。研究提出VBenchComp框架,将视频问题分为四类:语言模型可回答型、语义型、时序型和其他类型,发现在主流评测中高达70%的问题实际上未测试真正的视频理解能力。通过重新评估现有模型,研究团队证明单一总分可能掩盖关键能力差距,并提出了更高效的评测方法,为未来视频AI评测提供了新方向。
这篇来自KAIST AI研究团队的论文提出了"差分信息分布"(DID)这一创新概念,为理解直接偏好优化(DPO)提供全新视角。研究证明,当偏好数据编码了从参考策略到目标策略所需的差分信息时,DPO中的对数比率奖励形式是唯一最优的。通过分析DID熵,研究解释了对数似然位移现象,并发现高熵DID有利于通用指令跟随,而低熵DID适合知识密集型问答。这一框架统一了对DPO目标、偏好数据结构和策略行为的理解,为语言模型对齐提供理论支持。
VidText是一个全新的视频文本理解基准,解决了现有评估体系的关键缺口。它涵盖多种现实场景和多语言内容,提出三层评估框架(视频级、片段级、实例级),并配对感知与推理任务。对18个先进多模态模型的测试显示,即使最佳表现的Gemini 1.5 Pro也仅达46.8%平均分,远低于人类水平。研究揭示输入分辨率、OCR能力等内在因素和辅助信息、思维链推理等外部因素对性能有显著影响,为未来视频文本理解研究提供了方向。
ZeroGUI是一项突破性研究,实现了零人工成本下的GUI代理自动化在线学习。由上海人工智能实验室和清华大学等机构联合开发,这一框架利用视觉-语言模型自动生成训练任务并提供奖励反馈,使AI助手能够自主学习操作各种图形界面。通过两阶段强化学习策略,ZeroGUI显著提升了代理性能,在OSWorld环境中使UI-TARS和Aguvis模型分别获得14%和63%的相对改进。该研究彻底消除了传统方法对昂贵人工标注的依赖,为GUI代理技术的大规模应用铺平了道路。