解决方案
Solution
在智慧医疗领域，人工智能技术正发挥着越来越重要的作用，尤其是在医学影像分析与诊断方面。然而，AI技术在医疗领域的全面应用仍面临诸多挑战，如数据质量和标准化、算力成本、应用场景的复杂性以及人才培养等。针对这些挑战，容天智能标、训、推生产力平台应运而生，旨在构建高质量、标准化的医学影像数据集，加速AI模型的训练与应用，实现医疗影像分析的智能化和高效化。
一、面临的挑战
数据质量和标准化
AI 模型的性能和泛化能力高度依赖于高质量、多样化的数据。然而，当前医疗数据往往缺乏统一规范，存在不完整、不准确、不及时等问题。
算力成本和资源
强大的计算能力是 AI 模型训练和推理的基础，但算力资源的稀缺和昂贵限制了模型的开发与应用。
应用场景和需求
尽管 AI 具有通用性，但在医疗领域，仍需结合专业领域知识，对模型进行微调，以适应特定的医疗场景。
人才培养和教育
AI大模型涉及到多个学科领域，如数学、统计、计算机科学、机器学习等，需要具备跨学科知识和思维方式的人才进行研发、设计、部署等工作。
二、容天智能标、训、推生产力平台
为克服上述挑战，容天智能平台提出了全面的解决方案：
数据中心
支持导入和管理多模态以及多格式数据集，内置丰富数据预处理算子，实现数据清洗、配比、发布。
智能标注
整合 MONAI、SAM 等模型库，支持模型智能标注和人工复核，在线编写指令。
超强算力
最高可达 3P 训推能力，助力用户轻松应对复杂计算任务，实现高效能数据处理。
数据回流
推理数据在线收集回流至数据集，线上持续迭代，闭环大模型开发应用。
服务部署
提供一件发布模型服务，API 轻松调用，支持授权请求和模型导出。
数据安全
自研专业级加密软件，保障标注资源的流通安全。
三、Omnisky MLOps：模型开发与管理的革新
Omnisky MLOps 集群管理为 AI 服务器集群提供快速部署与全面管理，适用于边缘、数据中心和多云/混合云环境，自动配置与管理从几节点到数十万节点的集群，支持 CPU、GPU 加速，优化资源调度。
生成辅助标注模型：
通过少量手动标注数据，快速训练辅助标注模型，显著提升人工标注效率。
辅助医疗影像标注
自动化辅助标注流程，辅助人工进行快速验证，显著减少人工工作量。
标注模型训练
整合标注数据，生成训练集，强化标注模型训练，持续提升自动标注的准确性。
通过容天智能标、训、推生产力平台与 Omnisky MLOps 的结合，智慧医疗领域正逐步克服技术瓶颈，加速AI技术在医疗影像分析中的深度应用，为患者提供更精准、更高效的医疗服务。
