“时间就是生命”，这句话在急救过程中得到了充分的验证。每一秒都至关重要，每一个细节都可能决定一个人的命运。

45岁的王大成是一名社区工作人员。某天，他感到左臂活动不灵活，但并未引起重视，继续工作。直到他在夜班执勤时突然瘫痪，被同事发现并紧急送往吉林大学第一医院，进入脑卒中绿色通道接受救治。医生初步检查后判断，王大成的病情需要立即处理。

在这个过程中，人工智能发挥了重要作用。通过3分钟内的影像数据分析，多学科团队迅速制定出治疗方案，并对患者进行了机械取栓手术。最终，他们成功地将患者从瘫痪和死亡的边缘拉了回来。借助绿色通道和先进的技术支持，他们赢得了这场“生命争夺战”。

3分钟！与时间赛跑，人工智能参与“生命救援”

脑卒中的救治是一场与时间的赛跑。每延误一分钟，就有约190万个脑细胞受损。因此，脑卒中的救治有严格的时间限制。要在有限的时间内做出有效的治疗方案，这对许多医生来说是一项挑战。特别是在患者发病6小时后，脑组织损伤严重，基层医生的诊断能力不足，加之缺乏可靠的自动化评估工具，使得很多病例的诊断时间可能长达100分钟，导致治疗效果不佳。从2015年至今，中国的急性脑梗死再灌注治疗率远低于欧美国家，发病4.5小时内且无禁忌症的患者静脉溶栓的实际执行率仅为22.9%。

先进医疗下沉，人工智能让更多人受益

中国是脑卒中高发国家，每年新增患者超过300万。在中国医院收治的神经系统疾病患者中，脑卒中患者占比高达66.5%。患者面临健康威胁，医生也面临巨大压力。

脑卒中的诊断和治疗既依赖技术，也依赖经验。培养一个合格的脑卒中医生通常需要十年时间。由于地域差异，这样的医生大多集中在发达地区的三甲医院，而边远地区的医疗水平亟待提高。这是中国脑卒中治疗效果不理想的主要原因之一。

人工智能医学影像辅助系统的出现正在改变这一现状。通过影像诊断，人工智能系统能够将顶级医生的经验固化为算法和解决方案，从而解决基层医疗机构的诊断问题。这比医生亲自下乡更加可行和高效。

AI医疗，算力、算法、数据缺一不可

在王大成的案例中，所使用的基于神经病学研究和治疗数据训练的人工智能辅助分析医疗产品，来自全球领先的医院。这些医院不仅拥有丰富的临床影像数据，而且治疗水平极高。中国脑卒中再灌注治疗的复发率为25%，而国际水平为7%，这家医院的复发率远低于国际水平。

人工智能模型通过深度学习医院资深临床专家的诊疗技术，支持多模态影像自动分析，包括CTA（CT血管成像）、CTP（CT灌注成像）和核磁共振分析，满足不同等级医院的需求，帮助临床医生做出更好的治疗决策。

算力瓶颈，AI参与诊断真正进入临床

人们可能不知道的是，人工智能算法不仅需要编程，还需要消耗大量算力。开发完成的模型就像一个婴儿，训练过程则是它成长为专家的过程。医疗影像系统每次训练都需要几百GB的数据量，而浪潮信息提供的训练平台每秒可完成近千亿亿次训练。这意味着AI系统需要不断学习新病例，持续获取算力支持。

在实际应用中，这套系统需要强大的算力平台来减少计算时间。尽管部署情况各异，但每套系统的峰值算力水平仍可达数百亿亿次。浪潮信息不仅解决了算力问题，还提供了AI资源管理平台AI Station，实现了计算资源的统一高效管理，支持多名工程师同时使用计算平台，显著提高了资源利用率和训练效率。GPU使用率从30%提升到75%，大幅降低了算力成本，同时提升了训练速度，使主要模型的训练时间从两周缩短至两天。

不断自我迭代，提高准确率

凭借优质的数据来源、领先的算法模型和强劲的算力平台，这套人工智能医学影像辅助系统在不断分析新病例的过程中，逐步自我迭代和升级，不断提高准确率。

AI对现代医疗的影响远远不止于此。浪潮信息还与美国西北大学合作，开发了人工智能NLP系统，用于识别需要随访的放射影像检查报告，这项成果发表在《新英格兰医学催化剂杂志》子刊（NEJM Catalyst）上。

医疗的目标不仅是救活病人，更是让病人恢复健康，回归社会。时间的缩短和技术的应用，使得王大成的故事有了圆满的结局。同时，通过临床和人工智能的结合，高质量的临床数据转化为普适的经验，帮助基层医生快速精准地完成影像数据分析，降低漏诊和误诊，提升医生的工作效率，造福更多患者。