在数据大爆炸的时代，医疗行业是产生数据最多的行业之一，一年产生的数据大概占全球总数据的30%。

影像数据又占整个医疗数据的九成左右，然而这些数据属于格式很大且大部分属于非结构化数据。

如何有效管理和利用大量非结构化的医疗数据已成为一项巨大挑战，同时掘金数据价值，将这些价值打破时空限制、普惠到更多人群，也是助力医疗资源均衡化的迫切需求。

人工智能热潮涌现，AI+医疗再度成为解题密匙，但光有AI技术还远远不够，现在科技先行者们将医疗AI与云边端进行创新融合，在赋能智慧医疗的同时加速科研创新，以实现医疗数据的有效管理和利用。

联影医疗，助力基层医疗击破发展“桎梏”

基层医疗水平升级是目前政府力推的惠民政策之一，特别是伴随着新冠疫情的全面爆发，基层医疗水平的提升将会极大缓解疫情爆发带来的大医院瞬间激增的检查与筛查需求，从而从一定程度上确保更多患者能够及时得到诊断和治疗。

基层医院医疗设备的扶持力度越来越大，但基层更加缺乏软性的医疗人才资源，人才培养需要时间，而AI能通过学习大城市丰富的医疗经验，将其转化为辅助基层医生诊疗的“利器”，从而助力医疗资源的均衡化。

联影医疗推出分级诊疗解决方案，促进医疗资源平均，这是一次分级诊疗的实践，具备远程医疗独有的“下级拍片，上级诊断”模式，助力县域医疗资源共享，探索“小病不出乡，大病不出县”的医共体建设实践路径。

同时，在高效挖掘医学影像数据价值方面，联影智慧医疗云还推出全院级影像服务技术，利用云原生技术打破数据孤岛，将医疗机构分散的影像类数据智能统一地采集管理，并灵活、安全地对外提供一致性数据服务，激活医院数字化转型活力，全面赋能临床、科研、管理等业务。

该项技术使用患者360全景视图统一浏览，可实现同时加载报告和影像，每次切换加载时间在秒级，综合提升效率可到75%。

英特尔全面布局云边协同，

夯实医疗数智创新底座

作为医学诊断中非常重要的参考因素，医学影像检查是目前最直观的疾病诊断依据，如今医学影像设备已经走进很多社区医院，发挥AI在医疗影像筛查中的作用确实能够更好地帮助基层医疗体系确保有问题的患者不会被漏检。

但与此同时，随着云端应用的逐渐普及，医疗影像系统也开始向云端服务扩展，很多大医院的影像中心都涉及到云、边、端协同的问题，数据需要被分享。

事实上，在云、边、端的每一个节点上都有不同类型的任务，需要不同的数据处理的方式，所以影像数据在一个完整的业务流程当中，很多时候属于跨部门、跨机构在云、边、端不同节点上进行协同工作。

联影医疗的生态合作伙伴英特尔是一家可以对云、边、端完整地提供影像数据处理的公司。

英特尔的核心就是利用芯片不断提高算力，这个算力包括数据产生、数据传输、数据分析，赋能医疗影像：英特尔®酷睿等处理器，集成在影像设备终端测即可完成影像数据的收集和图像的预处理工作，并上传到边或云端；英特尔®至强可扩展处理器强大的计算性能和外设的可扩展性，又可支撑边端和云端的大量影像数据的存储、处理和分析。

同时，英特尔也会推出更多的底层软件，让客户和合作伙伴能利用底层软件更好地使用芯片，例如英特尔®发行版OpenVINO™工具套件等工具可以提供在边缘优化、调整和运行高性能AI工作负载的简化途径。

为助力基层医疗的信息化建设，英特尔还积极携手行业伙伴基于Al边缘计算技术，针对多样化应用场景打造众多高性能解决方案，共同探索云边端不同的场景需求并提供最优化的解决方案，以打破院内数字孤岛、优化基层医疗资源配置并加速推动分级诊疗进程，从而充分释放医疗数据价值，实现基层医护人员工作效率和广大患者就医体验的同步提升。