云盘镇警事在过去的几十年里，高性能计算与人工智能的发展速度惊人。不同的硬件平台、加速器、和框架使得开发、优化和部署应用变得更为复杂。为了解决这一问题，英特尔推出了oneAPI，一个统一和跨平台的编程模型。它旨在简化编程，确保开发者可以在不同的硬件架构上实现代码的最大效率。oneAPI鼓励开发者们用单一的代码基础在任何处理器、核心或加速器上运行。这种跨平台的统一性，使得在多样化的硬件结构上实施高性能应用和工作负载成为可能。

　　在Intel oneAPI DevSummit 2023 夏季中国站活动中，卫宁健康作为医疗行业的技术领导者，分享了在医疗人工智能领域中如何利用oneAPI达到优化和提升服务的目标，通过不断的研究和探索，为医疗工作带来了许多创新和突破。

　　卫宁健康科技集团股份有限公司自1994年成立以来，一直致力于医疗信息化的建设，为医院区域系统和互联网+医疗提供专业服务。集团总部设于上海，并在全国拥有10个研发基地和20个分支机构，服务范围覆盖6,000余家医疗卫生机构，其中三甲医院用户超过400家。2020年，公司在IDC中国医院核心管理系统市场的份额达到12.4%，位于全球医疗科技公司排名TOP50之列。

　　2016年卫宁健康成立人工智能实验室，主要研究方向为医疗大数据分析、自然语言处理、医学机器视觉。实验室成立以来获多项专利、多类奖项，并在各类国内外比赛中屡获佳绩。在医学图像人工智能领域的研究，开展了很多从算法研究到应用集成等等不同维度的工作。

　　比如卫宁健康开发了一款儿童骨龄智能辅助系统，通过分析左手腕骨的x光图像，实现儿童生长发育情况的快速识别和分析。该模型已在上海儿童医院运行多年，效果显著，且已广泛推广至多个医联体和区域单位，并已从GPU扩展到CPU端。

　　卫宁健康在图像人工智能算法开发方面也在积极推进。目标是通过复杂图形和数据分析，实现与现有信息化系统的集成，以快速生成准确的检查报告。在自然语言处理领域，通过实体识别和关系抽取等技术，实现医疗文本的结构化和质控，并已成功将其整合到生产系统中。

　　随着大语言模型的成熟，公司正在开发更先进的版本，并与其他应用企业合作开发多样化的人工智能应用。针对不同信息化程度的医疗单位，已构建医学影像人工智能AI云平台，统一管理并降低成本，以便更多医生方便地使用前沿人工智能技术。

　　卫宁健康通过自然语言后结构化分析平台实现医学实体的定义，并针对具体问题如胰腺疾病构建病例质控方案。通过对影像与病理报告的分析，此工具有助于复杂疾病的诊断。已成功将该工具从GPU迁移到CPU环境，其推理速度满足日常需求，并计划在临床环境中进一步扩展。

　　在数字化口腔领域，卫宁健康正积极开展研究，特别是在口腔正畸方面。计划通过自动化方法取代传统手工方案，包括自动标记CT片、生成数据和设计手术方案。系统可实现CT面部影像的三维重建和标记点计算。

　　目前的项目关注数字化专科种植，尤其在口腔信息化专科系统方面。系统不仅能展示整体患者治疗流程，还能针对每颗牙齿的治疗事件进行详细展示。例如，我们通过三维口腔的牙位和牙神经自动识别技术，让医生能直观观察到整体牙齿状态，以便更精确地制定手术方案。此外，每次治疗事件后，医生都可以查看三维牙齿图像，从而大幅提高工作效率。我们还与英特尔合作，将牙齿分割算法从GPU迁移到CPU上，确保流畅运行，其表现甚至不逊于GPU，体现了该技术的高效和实用性。

　　这些技术的推广和应用降低了整体手术计算和术前准备的工作难度。通过减少技术人员的重复劳动，使更多医疗机构有能力开展相关工作和研究，从而惠及更广大患者群体。

　　人工智能技术的不断发展，卫宁健康正逐步降低这项技术的成本，使更多不同的用户能够接触并利用这些新技术。其中，正在开展的工作包括基于图像的智能辅助诊断，以及从图像到报告生成。这方面的一项研究已经发表，针对医院常见的胸部平片，我们开展了一系列研究，包括多中心回顾性报告和前瞻性队列研究。我们比较了人工智能生成报告和医生手动撰写报告的结果，发现人工智能可以减少报告差异性，提高鲁棒性，并缩短医生撰写报告的时间。

　　卫宁健康还进行了一项自2019年到2022年的研究，使用了相对简单的回顾性检索或匹配技术。但随着GPT等大语言模型的成功应用，实验室也在医疗GPT方向进行了一些应用探索。具体来说，我们可以在不同类型的报告，如CT、MRI或平片上，根据医生的描述给出整体小结。这一工作不仅要满足专业性和准确性，还要提供相应的知识和信息。目前正在与英特尔合作，在CPU上进行扩展测试和评估。