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          1. Airdoc

            廠商: Airdoc

            Airdoc是較早將醫療AI成功落地的企業,通過深度學習方法,Airdoc基于數百萬醫學影像自主研發了人工智能慢病篩查解決方案,可以更好地輔助醫生進行快速判斷,使患者可以盡早得到正確的治療。

            使用產品:

            客戶介紹

            Airdoc是較早將醫療AI成功落地的企業。通過深度學習方法,Airdoc基于數百萬醫學影像自主研發了人工智能慢病篩查解決方案,可以更好地輔助醫生進行快速判斷,使患者可以盡早得到正確的治療。

            項目背景及業務挑戰

            據不完全統計,2014-2018年,國內“AI+醫療”領域的創業公司共有127家,總融資額達58億人民幣。醫療AI也是AI落地應用的典型場景,多個組織、研究機構均十分看好醫療AI的前景和市場。雖然,醫療AI的前景廣闊,但就目前來說,行業整體上還處于萌芽階段,技術、數據、產品應用都會影響醫療AI的發展進度。
            Airdoc在自主研發外,通過與大學實驗室以及業內其它醫療機構進行合作,實現了技術實力的共同提高,不過依然面臨部分難題。比如,一方面,公司需要用大量的數據進行模型訓練,但數據作為公司的核心資產,如何實現數據安全可控是Airdoc的核心訴求;另一方面,多模態數據分析作為公司的核心產品,也需要用到大量AI計算資源,如果采用自購硬件,則會產生較大的采購和運維成本。

            解決方案及拓撲圖

            針對Airdoc的數據安全、操作安全控制以及AI云計算等核心需求,UCloud與Airdoc技術團隊共同探討,制定了一套基于公有云的解決方案,如下圖所示:

             

            首先,根據不同類型的訪問用戶,劃屬不同的VPC,確保宏觀層面的網絡隔離。利用堡壘機,又可對不同VPC內的云服務器進行微觀層面的權限管控,將不同權限授與不同用戶,通過日志和錄屏等技術手段,讓所有操作和數據流向逆向可溯源,保證數據安全。堡壘機與VPC的結合,支撐了用戶不斷擴展的業務需求,用戶數據在被充分共享的同時,安全性上也得到了有效保障。
            其次,在醫學資料存儲的選擇上,考慮到外網上傳、內網使用的需求,選用UFS對象存儲做為數據共享交換的載體,它不僅具有滿足高并發、彈性擴容、跨可用區訪問的常規特性,更可實現資料生產與使用上的靈活解耦合,提升權限安全管理的顆粒度。
            最后,針對海量數據的AI計算需求,提供了UAI系列產品(包括高性價比GPU、UAI-Train、UAI-Inference等)的組合,它是基于P40的云主機集群,面向AI訓練任務的大規模分布式計算平臺,提供一站式訓練任務托管服務,為用戶提供便捷的部署環境,相關驅動和架構均已默認配置好,使用戶只需專注于模型算法的調優。按需收費的模式也在為Airdoc及其合作伙伴提供高穩定計算環境的同時,大大節省了AI模型的訓練成本。

            客戶收益

            • 支撐用戶不斷擴展的業務需求;
            • 用戶數據在被充分共享的同時,安全性上也得到了有效保障;
            • 可實現資料生產與使用上的靈活解耦合,提升權限安全管理的顆粒度;
            • 按需收費的模式也在為Airdoc及其合作伙伴提供高穩定計算環境的同時,大大節省了AI模型的訓練成本。
             

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