在医疗行业数字化转型的浪潮中，人工智能（AI）正以前所未有的速度重塑诊疗流程。中国医学科学院阜外医院一直是医院信息化和智能化建设的领跑者。然而，在推进医院智能体建设的过程中，如何确保核心医疗数据的绝对安全，成为了摆在院方面前的重要课题。
近日，阜外医院携手海光信息，基于海光CPU与DCU，成功打造了兼顾性能与安全的医院智能体建设实践标杆。该项目不仅实现了对原有国际主流算力平台的无缝平滑替代，更赋予医院一套芯片内生安全能力，为医疗数据的隐私保护筑起了一道坚不可摧的“铜墙铁壁”。
医疗智能化的“安全焦虑”与算力挑战
随着智能分诊、住院病历文书生成、知识问答、AI辅助阅片以及检验检测报告解读等全场景AI应用的落地，医院对底层算力的需求呈指数级增长。
然而，医疗行业的特殊性决定了数据安全是重中之重。患者的病历、影像资料、基因信息等属于最高级别的隐私数据。在将原有算力底座进行国产化升级替换的过程中，如何确保数据在多模型交互时不被泄露？如何满足国家对AI应用及算力安全性的严苛要求？这成为了项目建设的核心考量。
芯片级内生安全，海光“硬核”底色
面对阜外医院对安全与性能的双重严苛指标，海光芯片在设计之初就融入了安全基因。在阜外医院的项目中，海光CPU+DCU双芯协同，强化了隐私计算与数据加密技术。这意味着，从数据进入计算单元的那一刻起，就处于高强度的安全防护之下。芯片级的安全机制能够有效防止安全威胁，为多模型数据交互筑牢了安全防线。
这种“安全可靠”的特性，完美契合了医疗行业对数据隐私的极致要求。在高安全要求环境下，它确保了大模型进行病历生成和辅助诊断时，患者的敏感信息始终处于安全闭环之中，彻底打消了院方对国产化替代过程中可能出现的数据安全顾虑。
平滑替代与卓越性能：安全之上的效率飞跃
除了卓越的安全性，海光DCU在性能和生态兼容性上的表现同样令人瞩目。
针对院方运维人员熟悉CUDA软件栈的现状，海光DCU展现了强大的生态兼容性。它原生兼容原有应用，无缝适配了Qwen、DeepSeek、医院自研算法模型、医疗影像模型以及生信研究应用。这种“平滑替代”极大地节省了院方的业务切换时间和学习适应成本，让医护人员和IT团队能够无缝过渡。
在性能表现上，海光DCU同样交出了优异的答卷。根据院方设计的测试脚本，基于单机8卡DCU运行235B模型应用，模拟32并发和128并发首次时间分别仅为1.8s和6.1s，充分证明了国产算力在医疗高并发场景下的强劲实力。
阜外医院智能体建设的成功实践，是国产算力在医疗核心业务场景的一次重要突破。它不仅验证了海光DCU在复杂医疗AI应用中的卓越性能，更彰显了海光芯片级内生安全能力在守护医疗数据隐私方面的独特价值。
在国家安全战略与医疗数字化转型的交汇点上，海光信息正以“安全、可靠、高性能”的算力底座，助力阜外医院等顶级医疗机构，在保障数据绝对安全的前提下，加速迈向智慧医疗的新纪元。
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