面向智慧医疗的国产智算平台关键技术研发

现状：
人工智能正引领全球医疗健康服务模式发生深刻变革。以Transformer架构为代表的AI技术，在融合CT、MRI、电子病历等多模态数据，辅助重大疾病筛查与个性化诊疗方面展现出巨大潜力。然而，我国绝大多数先进的医疗AI算法及应用，仍大量运行在以NVIDIA GPU和CUDA生态为核心的国外硬件平台上，从而形成了我国智慧医疗领域的卡脖子风险。
项目计划研发一个基于国产自主核心硬件、专为智慧医疗复杂应用场景深度优化的智能计算平台，形成一套覆盖“预防-诊断-治疗-康复”全流程的智能医疗决策体系。

需解决问题：
为构建上述国产智慧医疗智算平台，需联合攻克一系列关键技术瓶颈，主要包括：
1、面向龙芯LoongArch架构的医疗专用算子库开发与适配技术：通用深度学习框架中的算子实现未针对LoongArch架构优化，直接移植性能低下。技术难点在于，必须深入理解LoongArch指令集的微架构特性，特别是利用其向量处理扩展等特性，针对医疗AI算法的核心计算内核进行重写和调优，开发高性能算子库，实现与国外主流平台相媲美的算子级性能。
2、复杂AI模型的硬件感知适配与高效能移植技术：将复杂AI模型高效部署到全新的国产硬件平台是巨大挑战。关键技术在于如何在保证模型高精度的前提下，通过模型量化、剪枝、算子替换、蒸馏等一系列硬件感知的AI算法设计与优化手段，使模型结构与国产平台的计算特性、内存限制相匹配。同时，需研发融合影像、电子病历、生理信号等多模态数据的智能诊断与预警模型。
3、高精度预测与调度优化算法的设计与临床验证技术：除临床诊断外，平台需赋能医院精益化管理。核心挑战在于设计并验证一套能够有效提升医院核心资源动态匹配效率的智能调度算法。这不仅需要算法的高效与精准，更需要建立科学的评估体系，在真实的临床业务场景中对算法的有效性进行严谨的对比验证与迭代优化。

达到的指标：
本项目旨在通过技术合作，共同研发一套覆盖“硬件-软件-算法-应用”的全栈式国产智慧医疗解决方案，预期达成以下关键技术成果与指标：
1、医疗专用高性能算子库：形成一套面向LoongArch自主指令集和国产AI芯片的医疗专用高性能算子库软件；针对三维卷积、Transformer自注意力机制等医疗AI核心算子进行深度优化，解决主流AI框架在国产平台上的性能瓶颈。
2、疾病智能诊断与辅助决策模型套件：研发一套经临床数据验证的高精度AI模型软件。肺结节等病灶检出准确率≥95%，高危疾病预警准确率≥90%，临床治疗方案推荐符合率≥85%。
3、医疗资源动态调度智算平台软件：开发一套集成了AI预测与优化算法的医院运营管理平台，实现医疗资源动态匹配效率提升≥15%。
4、自主知识产权成果：发明专利申请≥2件，计算机软件著作权≥2件，论文发表≥1篇。