2月25日，中数惠康推出倾力打造的医院AI应用工程化中台——Chmrc-MLLM，全面支持医院快速构建和部署AI应用。中数惠康医疗AI中台技术架构主要包括六个层次：基础设施层（IaaS）、数据层、算法层、服务层、应用层以及贯穿全层的安全与合规模块。各层之间通过分层数据流，从基础设施层到应用层，安全与合规模块贯穿整个架构。
作为中数惠康AI中台的统一入口，Chmrc-MLLM将医疗机构内各类业务系统智能化整合，形成一体化AI应用平台，完成基础大模型能力在医疗机构本地化应用“最后一公里”的接入，实现AI技术与医疗业务的深度融合。
中数惠康AI中台致力于构建开放、灵活、可扩展的医疗机构AI能力底座：
多模型适配与垂类大模型训练：
快速接入主流大模型（DeepSeek、Med-PaLM 3、BioMedGPT-X等），根据医院的文本、图像和语音等各类私域语料数据，定制专属模型。
构建全链路工程化平台：
提供模型仓库、数据集标注、提示词工厂等工具，实现AI能力的“开箱即用”，缩短开发周期，降低技术门槛。
智能体流程编排：
通过AGRE、知识库联动、多机器人调度等技术，打通挂号、问诊、病历填报等环节，构建端到端的智能服务闭环。
中数惠康AI中台提供了专业适配工具和训练平台，支持医疗机构根据自身需求选定底层算力和大模型，并利用医疗专业语料进行微调，形成专属医疗AI模型。
总体架构
核心组件：
云计算平台（支持私有云与政务云/阿里云等混合部署）
GPU/TPU算力集群（模型训练加速）
容器化部署（Docker + Kubernetes）
分布式存储（HDFS、对象存储）
网络与安全（VPN、防火墙、医疗专网）
医疗数据源：
影像数据（CT/MRI/X光）
电子病历（EMR）
检验报告（LIS）
穿戴设备（IoT健康监测数据）
公共卫生数据库等
数据治理：
标准化（DICOM、HL7、FHIR）
脱敏与隐私保护（HIPAA/GDPR合规）
数据标注平台（医生协同标注工具）
数据湖/仓库（结构化与非结构化存储）
核心能力：
医疗影像AI（病灶分割、分类）
自然语言处理（病历文本分析、ICD编码）
多模态融合（影像+文本联合建模）
知识图谱（疾病-症状-药品关系网络）
工具链：
模型训练框架（PyTorch/TensorFlow）
AutoML（自动化超参优化）
模型可解释性工具（SHAP、LIME）
核心服务：
API网关（RESTful/gRPC接口）
微服务架构（模型推理服务）
模型版本管理（A/B测试、灰度发布）
实时监控（性能、异常预警）
医疗AI应用：
临床辅助决策支持（CDSS）
危急值自动预警系统
科研协作平台（联邦学习支持）
典型场景：
影像科AI辅诊（肺结节检测等）
临床辅助诊断（DRG分组、用药推荐）
患者健康管理（慢病风险预测）
医院管理（床位调度、资源优化）
医学研究（真实世界证据RWE生成）
患者隐私保护（数据加密、访问控制）
医疗AI伦理审查
模型合规性认证（FDA/CFDA等）
