Airdoc是較早將醫(yī)療AI成功落地的企業(yè)。通過深度學(xué)習(xí)方法，Airdoc基于數(shù)百萬醫(yī)學(xué)影像自主研發(fā)了人工智能慢病篩查解決方案，可以更好地輔助醫(yī)生進(jìn)行快速判斷，使患者可以盡早得到正確的治療。

據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，2014-2018年，國內(nèi)“AI+醫(yī)療”領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)公司共有127家，總?cè)谫Y額達(dá)58億人民幣。醫(yī)療AI也是AI落地應(yīng)用的典型場景，多個組織、研究機(jī)構(gòu)均十分看好醫(yī)療AI的前景和市場。雖然，醫(yī)療AI的前景廣闊，但就目前來說，行業(yè)整體上還處于萌芽階段，技術(shù)、數(shù)據(jù)、產(chǎn)品應(yīng)用都會影響醫(yī)療AI的發(fā)展進(jìn)度。
Airdoc在自主研發(fā)外，通過與大學(xué)實(shí)驗(yàn)室以及業(yè)內(nèi)其它醫(yī)療機(jī)構(gòu)進(jìn)行合作，實(shí)現(xiàn)了技術(shù)實(shí)力的共同提高，不過依然面臨部分難題。比如，一方面，公司需要用大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，但數(shù)據(jù)作為公司的核心資產(chǎn)，如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)安全可控是Airdoc的核心訴求；另一方面，多模態(tài)數(shù)據(jù)分析作為公司的核心產(chǎn)品，也需要用到大量AI計(jì)算資源，如果采用自購硬件，則會產(chǎn)生較大的采購和運(yùn)維成本。

針對Airdoc的數(shù)據(jù)安全、操作安全控制以及AI云計(jì)算等核心需求，UCloud與Airdoc技術(shù)團(tuán)隊(duì)共同探討，制定了一套基于公有云的解決方案，如下圖所示： 首先，根據(jù)不同類型的訪問用戶，劃屬不同的VPC，確保宏觀層面的網(wǎng)絡(luò)隔離。利用堡壘機(jī)，又可對不同VPC內(nèi)的云服務(wù)器進(jìn)行微觀層面的權(quán)限管控，將不同權(quán)限授與不同用戶，通過日志和錄屏等技術(shù)手段，讓所有操作和數(shù)據(jù)流向逆向可溯源，保證數(shù)據(jù)安全。堡壘機(jī)與VPC的結(jié)合，支撐了用戶不斷擴(kuò)展的業(yè)務(wù)需求，用戶數(shù)據(jù)在被充分共享的同時，安全性上也得到了有效保障。
其次，在醫(yī)學(xué)資料存儲的選擇上，考慮到外網(wǎng)上傳、內(nèi)網(wǎng)使用的需求，選用UFS對象存儲做為數(shù)據(jù)共享交換的載體，它不僅具有滿足高并發(fā)、彈性擴(kuò)容、跨可用區(qū)訪問的常規(guī)特性，更可實(shí)現(xiàn)資料生產(chǎn)與使用上的靈活解耦合，提升權(quán)限安全管理的顆粒度。
最后，針對海量數(shù)據(jù)的AI計(jì)算需求，提供了UAI系列產(chǎn)品（包括高性價(jià)比GPU、UAI-Train、UAI-Inference等）的組合，它是基于P40的云主機(jī)集群，面向AI訓(xùn)練任務(wù)的大規(guī)模分布式計(jì)算平臺，提供一站式訓(xùn)練任務(wù)托管服務(wù)，為用戶提供便捷的部署環(huán)境，相關(guān)驅(qū)動和架構(gòu)均已默認(rèn)配置好，使用戶只需專注于模型算法的調(diào)優(yōu)。按需收費(fèi)的模式也在為Airdoc及其合作伙伴提供高穩(wěn)定計(jì)算環(huán)境的同時，大大節(jié)省了AI模型的訓(xùn)練成本。

• 支撐用戶不斷擴(kuò)展的業(yè)務(wù)需求；
• 用戶數(shù)據(jù)在被充分共享的同時，安全性上也得到了有效保障；
• 可實(shí)現(xiàn)資料生產(chǎn)與使用上的靈活解耦合，提升權(quán)限安全管理的顆粒度；
• 按需收費(fèi)的模式也在為Airdoc及其合作伙伴提供高穩(wěn)定計(jì)算環(huán)境的同時，大大節(jié)省了AI模型的訓(xùn)練成本。