国产全栈高性能GPU医疗AI解决方案发布 助力医疗数智化转型
2026年2月8日——在上海市健康数据产业协会第一届第二次会员大会上，国产全栈高性能GPU在医疗AI领域的应用解决方案正式发布。该方案由复旦大学附属中山医院牵头，联合沐曦集成电路（上海）股份有限公司等企业共同研发，旨在破解医疗数智化转型的算力瓶颈，推动国产算力在医疗场景的规模化落地。
技术突破：国产GPU实现医疗场景全栈适配
此次发布的解决方案基于国产全栈高性能GPU，具备以下核心能力：
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大模型支持：单卡显存容量达112GB，可支持72B参数大模型本地化部署，单机八卡可驱动DeepSeek 671B等超大规模医疗AI模型，显著降低多机部署成本。
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医疗影像处理：原生支持DICOM医疗级灰阶显示与8K分辨率输出，无需专用设备即可精准还原CT、MRI等医学影像，提升诊断效率。
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全场景覆盖：从影像分析、病理诊断到手术导航，实现AI辅助诊疗全流程覆盖。例如，与中山医院合作的“镜观大模型”已整合超百万例内镜影像，可自动生成结构化报告并预警操作风险。
应用场景：从“辅助工具”到“生产力引擎”
该方案已在多个医疗场景实现落地：
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影像诊断：通过AI算法快速分析影像数据，辅助医生识别病灶，缩短诊断时间50%以上。
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手术规划：结合三维重建与物理仿真技术，为复杂手术提供高精度导航，降低手术风险。
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基层医疗赋能：通过端侧部署与数据本地化处理，推动优质医疗资源下沉，计划三年内接入全国300家医疗机构，培训2000名基层医生。
生态合作：构建国产医疗算力新基建
发布会现场，沐曦集成电路与上海市健康数据产业协会签署合作协议，提供算力券等支持，加速国产GPU在医疗领域的商业化进程。目前，该生态已整合以下资源：
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硬件层：覆盖千卡级至万卡级智算集群，支持FP8混合精度计算，满足大模型训练与推理需求。
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软件层：兼容CUDA生态，降低医疗AI开发迁移成本，支持主流AI框架（如PyTorch、TensorFlow）。
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应用层：联合推想医疗等企业，推出冠脉CT血管狭窄评估、消化内镜智能体等垂直解决方案。
政策与未来规划
上海市卫健委与数据局表示，将推动该方案纳入“长三角健康数据产业协同计划”，目标到2027年实现：
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建成3-5个国家级医疗AI算力枢纽节点；
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覆盖超1000家医疗机构，AI辅助诊断准确率提升至95%；
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制定医疗数据流通与AI应用安全标准，打造“上海样本”。
专家观点
中国科学院院士陈义汉在主旨报告中指出：“通用医学基座模型将重构医院数据流程，国产GPU的突破为医疗AI从‘实验室创新’迈向‘临床生产力工具’提供了关键支撑。”
此次解决方案的发布，标志着国产GPU在高性能计算与垂直场景融合中迈出重要一步，为医疗行业数智化转型注入新动能。