當醫療用上了AI之后，10分鐘能夠做到什么？可能一位普通醫生能在10分鐘內就完成了肺癌初篩，而檢驗科的智能生化儀可以在這時間內自動分析3000多份樣本。而這一切已并非是幻想中的未來，而是中信建投在《2025醫療科技趨勢報告》中預判的剛性需求。報告還指出，至2025年，醫學影像與體外診斷（IVD）領域將迎來AI應用的深化期，其中AI硬件則會是推動這一變革的關鍵力量。

在醫學影像領域，AI硬件的進步為AI算法的高效運行提供了堅實的基礎。傳統的醫學影像診斷依賴于醫生的經驗和知識，但受限于醫生的精力、經驗和主觀判斷，難免存在一定的誤差。而AI的引入，特別是結合高性能的AI硬件，如CPU、GPU等，可大幅提升醫學影像處理的速度和準確性,使設備能夠高效地處理海量的醫學影像數據，讓AI算法能夠在短時間內完成復雜的圖像識別和分析任務，從而輔助醫生進行更精確的診斷。

在IVD領域，AI同樣有著不可或缺的作用。IVD是體外診斷的簡稱，是指通過人體樣本（如血液、尿液、組織等）在體外進行檢測，以獲取臨床診斷信息的一門學科。傳統IVD設備往往需要繁瑣的手動操作，結果容易受人為因素影響。而AI的引入，則可以實現自動化、智能化的檢測和分析，提高檢測的準確性和效率。例如，在病理切片的輔助診斷中，AI可以支持高速、高精度的圖像掃描和分析，幫助醫生更準確地判斷病變的類型和程度；在檢驗全流程的優化中，AI則可以實現樣本的自動處理、數據的實時傳輸和分析，提高檢驗的準確性和效率。而這一切除了軟件算法的應用，也離不開AI硬件上的支持。

從篩查到診斷到治療，AI+醫療器械的應用領域不斷被拓展，但支撐著它們不斷發展的除了人工智能算法之外，還有各式AI硬件的支撐。比如模塊化設計的COM Express主板，可以讓設備廠商快速升級算力，無需重構整機；醫療級顯卡的并行計算能力，決定了醫療AI模型訓練效率；AI整機的散熱設計，則影響GPU持續負載性能，進而影響設備的連續使用時間。

從中信建投的報告可以看出，隨著技術的不斷進步和應用場景的不斷拓展，AI將為醫療健康產業帶來更多的創新和變革。而在這場變革浪潮中，作為專業的AI硬件解決方案提供商，ZRT智銳通旗下的AI算力模組、COME模塊、醫療X86主板、醫療AI一體機等產創新品，不僅能有效提升醫學影像的處理速度和準確性，更為體外診斷提供了自動化、智能化的解決方案，精準回應了醫療行業對高性能、高可靠性硬件的迫切需求。

隨著技術的不斷進步和應用場景的不斷拓展，作為技術應用實現的基石，AI硬件在醫療器械中發揮著舉足輕重的作用。而ZRT智銳通也將繼續致力于技術創新和產品研發，為全球醫療健康產業的繁榮發展貢獻更多的智慧和力量。