近日，北京大学深圳医院携手浪潮数据联合申报的“北京大学深圳医院智能云解决方案”，凭借其在云基础设施智能化与医疗场景融合创新方面的卓越实践，成功入选信通院2025年“云基础设施和软件智能化创新应用实践”典型案例。

高水平医院的智能化转型挑战

作为国家首批数字化示范医院，北大深圳医院业务覆盖医疗、科研、教学全领域，设有 56个临床医技科室，其中包含1个国家临床重点专科、12个广东省临床重点专科，需同时支撑电子病历、临床决策智能体、医疗影像系统、医保数据管理等核心应用，以及 CAR-T 细胞治疗、胚胎植入前遗传学检测等前沿技术的算力需求。随着 “一院多区” 格局推进与医联体建设深化，医院面临多重挑战：

• 异构GPU算力管理难题：随着DeepSeek等大模型及医疗智能体在电子病历、临床决策等核心业务中的深入应用，传统算力分配静态算力分配方式难以满足实时响应需求。医院引入的多品牌、多型号异构GPU资源，不同GPU架构差异显著、算力性能不均衡、驱动协议不统一，导致算力调度难度大幅提升；
• 同时，医疗大模型、影像识别等不同业务对异构GPU的适配性要求不同，难以实现异构资源的统一管控、负载均衡分配，造成部分GPU资源闲置浪费，同时又可能出现核心业务算力支撑不足。
• 业务优先级冲突与系统稳定性要求：医院业务存在明显的优先级差异，"临床诊疗>科研>办公"的业务特性要求云平台能够实现资源动态编排，确保关键业务始终获得最优算力支持。医疗行业的"停机零容忍"特性对系统稳定性提出了极高要求，需要构建全流程AI运维体系，保障患者服务智能体7×24小时不间断运行。
• 成本控制与合规压力：在保证业务稳定性的前提下，医院需要有效降低私有云能耗，实现绿色低碳运营，同时确保敏感医疗数据的安全合规管理。

智能云三层架构破解医疗数字化难题

针对以上痛点，浪潮数据以 “InCloud OS 平台” 为核心，构建全方位的智能云解决方案，遵循 “分层解耦、联合共建” 理念，既满足医院平滑演进、利旧扩容的需求，又能同时承载HRP、医疗影像、医保系统等智能体应用和OA办公等传统应用。

在应用落地层，深度融合大模型技术，实现了关键业务场景革新：

• 医保智能审核与精准监管： 方案构建了医保智能体，依托大模型技术自动学习医保政策与诊疗规范，对门诊、住院处方及诊疗项目进行实时审核，精准识别超适应症用药、重复收费等问题，并主动预警，显著减少人工审核误差，有效降低医保基金浪费。
• 同时，通过内置的增强型AI安全网关，实现了对大模型输入输出的实时监控与记录，支持敏感红线问题的识别与拦截，确保了AI在医疗场景中的全流程安全合规。
• HRP运营与决策辅助：依托大模型整合HRP全模块数据，管理者可快速查询科室运营数据、分析成本异常原因，将管理者从繁杂事务中解放，成本核算时间从3天缩短至8小时。

在算力支撑层，实现对异构 GPU 算力的统一管控与高效调度。高效集成DeepSeek模型，基于浪潮云海智能云平台，医院仅需扩容GPU节点即可无缝升级AI能力，有效降低前期建设成本。结合算力共享、协同调度、分层量化等策略，实现推理成本最高降低8倍的显著效益。

数字赋能，诊疗效率“加速跑”

智能云平台的实施为北大深圳医院带来了全方位的提升：

• 性能提升匹配诊疗高时效需求： 诊疗支撑性能显著优化，急诊影像处理时间从3分钟缩短至1.5分钟，DeepSeek模型推理效率提升30%。算力弹性供给能力增强，门诊高峰算力不足发生率降低5倍，会诊时GPU资源调度响应时间小于30秒。
• 运维效率大幅提升：AI运维体系实现了故障定位准确率92%、容量预测模型准确率超95%的成效。人工巡检占比从60%降至15%，运维效率提升70%。模型预热时间大幅优化，11秒即可完成模型加载到多节点GPU显存，加载时间下降17倍。
• 成本优化与绿色运营：通过AI驱动的能效管控，私有云PUE得到大幅优化，实现了绿色低碳运营。

智慧医疗新标杆，打造可复制的“北大深医模式”

该项目的成功实施为三级医院异构算力管理提供了可复制标杆。AI运维体系将人工运维占比大幅降低，有效解决了医疗行业"停机零容忍"的难题。通过智能体协同，HRP成本核算时间从3天缩短至8小时，医保合规检查从5天缩至4小时，显著释放了人力资源。

医联体开放模式打破了"数据孤岛"，使基层医院影像诊断准确率提升8%，完美契合国家"分级诊疗"政策导向。这一创新实践不仅提升了北大深圳医院的运营效率，更为整个医疗行业的数字化转型树立了标杆。

下一步，北京大学深圳医院将与浪潮云海持续深化合作，推动智能云平台在医联体协同、智慧医院建设等场景的深度落地，助力打造医疗行业可靠数字基座。