2022年我国互联网医疗用户规模达3.63亿人，同比增长21.7%，处在高速增长阶段。中共中央、国务院印发的《“健康中国2030”规划纲要》指出，要推进健康医疗大数据应用。大数据、5G、云计算等将与医疗深度融合，远程医疗、精准医疗、互联网诊疗将加速落地。
医疗健康领域的研究和应用如新药研发、辅助诊疗等，高度依赖于大规模的数据处理和分析，而算力正是支撑这些复杂计算任务的关键要素。但是，算力成本昂贵、运维复杂等，限制了医疗机构在生物医药领域的研究和应用。
医疗影像分析、基因测序等
场景对实时算力要求严苛
传统服务器难以满足PB级数据处理需求
医疗机构自建算力基础设施,
从规划到落地，
建设周期长、成本高昂
医疗机构普遍缺乏专业运维技术人才及经验，
基础设施运维成本高昂
医疗影像分析、基因测序等，
场景对实时算力要求严苛，
传统服务器难以满足PB级数据处理需求
医疗机构自建算力基础设施,
从规划到落地，建设周期长、成本高昂
医疗机构普遍缺乏专业运维技术人
才及经验，基础设施运维成本高昂
基于医疗行业特性打造安全可靠的智能算力底座，提供全栈式解决方案，从医学影像处理到远程医疗会诊，再到临床决策支持，提供全流程算力支持，助力医疗行业突破算力瓶颈，推动智慧医疗稳健发展。构建与医疗业务深度耦合的算力底座，推动“精准诊疗普惠化、医疗资源均衡化、健康管理智能化”的智慧医疗新生态。
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