近日，中科曙光與中山大學附屬第一醫院聯合打造的精準醫學高性能計算平臺正式落地。作為多模態醫療數據智能分析、新型治療算法快速迭代等前沿場景的“算存網智”一體化算力基石，該平臺年均可支撐15項國家級精準醫學課題，并推動臨床研究數據產出效率提升300％，成為醫療數字化轉型標桿。

傳統算力架構在應對精準醫療需求時，往往出現算力不足等捉襟見肘的情況。此前，中山大學附屬第一醫院精準醫療算力中心曾面臨三大核心挑戰：高并發醫療數據實時分析效率低下、AI模型訓練周期過長、跨中心協同計算存在數據孤島。這些瓶頸嚴重制約了從基因組測序到臨床決策的全鏈條效率。

針對醫療場景獨特需求，曙光以“超智融合”技術為核心，構建起三大高性能計算創新體系：

異構計算集群突破算力天花板

基于混合架構打造的PB級存儲異構集群，讓全基因組測序數據比對分析時間從4小時壓縮至30分鐘，計算效率提升20倍。這種超高通量生物信息分析體系，為萬人隊列研究等大規模數據處理提供了強大引擎。

多模態數據智能融合體系

通過整合基因組學、影像組學、臨床組學等多維度數據，曙光平臺自研算法庫可在48小時內完成腫瘤患者個性化用藥方案生成，結合基因變異與影像特征的分析，讓臨床決策效率提升40％，并在肺癌精準治療場景中，實現從基因檢測到靶向方案的全流程加速。

“云邊端”協同診療網絡

依托微服務架構協同體系，曙光平臺既能支撐院內大規模隊列分析，又可通過邊緣計算節點為臨床科室提供實時輔助診斷。在罕見病診療中，曙光平臺可在10分鐘內完成病理影像與基因數據的跨模態匹配，將單樣本分析時效壓縮至30分鐘，顯著提升疑難病例的診療響應速度。

曙光平臺采用國產化軟硬件適配與彈性擴展架構，形成可復制的精準醫學數字底座。隨著醫療數據智能時代的到來，這種“算力＋算法＋場景”的深度融合模式，正為智慧醫療發展開辟新路徑，推動精準醫療從科研向臨床的高效轉化。