2022年5月31日,今天希捷科技联合HC3i数字医疗网成功举办了主题为“数据赋能,焕新医疗”的医疗影像数字化发展线上研讨会。会议特邀北京大学肿瘤医院信息部主任衡反修,深圳瑞驰和Commvault医疗信息化解决方案专家与架构师带来主题内容分享,共探医疗影像的数字化建设与发展。
数字时代背景下,医疗行业将进入数字化转型的高速发展期。随着医疗技术进步和存储需求提升,医学影像数据量飞速增长,数据安全、备份、数据保护等工作得到了医疗机构与医疗信息化从业者的密切关注。与此同时,医学影像的移动化应用将成为常态,基于医学影像的人工智能辅助诊断也在逐渐兴起。如何用更佳的方式存储数据,如何搭建高速度、高容量、高可靠性的存储方案,适应不断涌现的数据使用需求,是医疗机构的核心关注点。
基于这些挑战,希捷与合作伙伴,包括瑞驰和Commvault等行业领导者共同打造医疗影像数据解决方案。围绕智慧医疗背景下的影像系统建设,希捷联手生态伙伴共同应对智慧医疗海量影像存储,为医疗影像数据的生命周期管理保驾护航。
一直以来,希捷持续关注医疗行业的数字化转型及医疗影像数据量激增的挑战。希捷企业级存储产品及解决方案为医疗影像数据的存储与管理提供有效支撑,其中包括希捷Exos CORVAULT自修复、高密度智能存储系统、希捷大容量企业级硬盘等产品,为医疗影像数据提供“一劳永逸式”海量存储管理。
医疗影像数字化是大势所趋。面对转型中影像数据量增长不断带来的更高标准和挑战,希捷将与合作伙伴一起,洞见医疗影像发展,为海量影像数据的存储和管理搭建更多完整的解决方案,深入挖掘影像数据价值并激发医疗数据潜力,助力智慧医疗的未来。
好文章,需要你的鼓励
在2025年KubeCon/CloudNativeCon北美大会上,云原生开发社区正努力超越AI炒作,理性应对人工智能带来的风险与机遇。随着开发者和运营人员广泛使用AI工具构建AI驱动的应用功能,平台工程迎来复兴。CNCF推出Kubernetes AI认证合规程序,为AI工作负载在Kubernetes上的部署设定开放标准。会议展示了网络基础设施层优化、AI辅助开发安全性提升以及AI SRE改善可观测性工作流等创新成果。
维吉尼亚理工学院研究团队对58个大语言模型在单细胞生物学领域的应用进行了全面调查,将模型分为基础、文本桥接、空间多模态、表观遗传和智能代理五大类,涵盖细胞注释、轨迹预测、药物反应等八项核心任务。研究基于40多个公开数据集,建立了包含生物学理解、可解释性等十个维度的评估体系,为这个快速发展的交叉领域提供了首个系统性分析框架。
DeepL作为欧洲AI领域的代表企业,正将业务拓展至翻译之外,推出面向企业的AI代理DeepL Agent。CEO库蒂洛夫斯基认为,虽然在日常翻译场景面临更多竞争,但在关键业务级别的企业翻译需求中,DeepL凭借高精度、质量控制和合规性仍具优势。他对欧盟AI法案表示担忧,认为过度监管可能阻碍创新,使欧洲在全球AI竞争中落后。
西湖大学王欢教授团队联合国际研究机构,针对AI推理模型内存消耗过大的问题,开发了RLKV技术框架。该技术通过强化学习识别推理模型中的关键"推理头",实现20-50%的内存缩减同时保持推理性能。研究发现推理头与检索头功能不同,前者负责维持逻辑连贯性。实验验证了技术在多个数学推理和编程任务中的有效性,为推理模型的大规模应用提供了现实可行的解决方案。