2月24日,中华医院信息网络大会(CHINC)暨中国医疗信息技术展览在深圳国际会展中心盛大召开,吸引各级卫生健康领域的领导、专家、用户等万余人出席活动。宏杉科技以“构建可信存储底座 守护医疗数据安全”为主题亮相本次活动,全面展示旗舰信创产品、智慧医疗数据存储解决方案,分享在医疗信息化建设的实践经验。
本次大会以“数智赋能,助力医院高质量发展”为主题,旨在以新技术、新方案为医疗用户数字化转型提供更多动力与支持。作为一站式数据存储专家,宏杉科技致力以涵盖全产品、全方案、全服务的一站式数据存储服务能力,为医疗用户提供数据全生命周期的管理,帮助用户应对数字化转型的多元挑战,实现高质量发展。
核心解决方案+旗舰信创存储
宏杉科技展示“硬”实力
在本次活动中,面向医疗行业海量数据管理需求与医疗行业加速信创发展的趋势,宏杉科技着重展示了高可靠基础设施平台、可信全国产化平台、海量数据管理平台等解决方案与MS9000G2-HG、MS7000G2-HG旗舰信创存储,吸引了众多观众驻足参观。
高可靠基础设施平台
智慧医疗发展的基础是数据的互联互通,这离不开坚固的数字底座。基于用户对数据高效、可靠管理的需求,宏杉科技可提供全闪存产品解决方案。全闪存具备超高IOPS、极低时延的特性,在数据读写速度、数据安全性等方面均具备优势。面向医疗HIS、LIS、EMR等核心应用,宏杉科技可提供全闪存双活解决方案,为医疗关键数据实现“双保险”,保证业务不停机、数据不丢失。
可信全国产化平台
发展信创产业,走国产化道路,已成为包括医疗在内的众多行业未来的发展趋势。截至目前,宏杉科技已实现SAN、分布式、备份、云及超融合全系列产品安全可控,并推出全IP数据中心解决方案,旨在协议端实现全国产化,进而实现数据中心端到端全国产化。此外,宏杉科技还积极与产、学、研各界合作伙伴构建开放、包容的信创生态,先后加入信息技术创新工委会与光合组织等行业协会,加速全栈信创发展。
海量数据管理平台
随着医疗信息化建设的深入,以PACS为代表的非结构化数据量显著攀升。面向用户海量影像数据高效在线调阅与长期保存的需求,宏杉科技可提供万象分布式存储解决方案。万象分布式存储采用全分布式、去中心化的架构,具备强大的弹性扩展能力,能够提供数百GB的带宽,充分应对多并发访问场景,满足高峰期众多医生调阅影像的需求。同时,万象分布式存储还可凭借超大空间满足海量影像数据长时间保存的归档需求。
旗舰信创存储产品
本次展出的MS9000G2-HG与MS7000G2-HG是宏杉科技在SAN存储领域的旗舰信创产品。MS9000G2-HG基于国产的x86处理器研制,采用宏杉科技独有的第二代V4引擎技术构建紧耦合四控架构,并通过缓存四重镜像技术实现写缓存数据在四个控制器之间的实时同步,实现任意三个控制器同时故障时数据不丢失、业务不停机,系统可靠性达到99.99999%,代表目前业界最高可靠性。
深耕医疗多年,宏杉科技始终坚持以存储产品与专业、丰富的解决方案助力用户信息化建设,截至目前已累计服务2000余家相关医疗机构,其中包括国家卫健委、浙江省卫健委等各级卫健委,四川大学华西医院、北京医院、首都医科大学附属北京朝阳医院、华中科技大学同济医学院附属协和医院、吉林大学白求恩第一医院等300余家大型知名三甲医院。未来,宏杉科技将持续坚持自主研发与技术创新,助力医疗信息化建设行稳致远。
好文章,需要你的鼓励
Coursera在2025年连接大会上宣布多项AI功能更新。10月将推出角色扮演功能,通过AI人物帮助学生练习面试技巧并获得实时反馈。新增AI评分系统可即时批改代码、论文和视频作业。同时引入完整性检查和监考系统,通过锁定浏览器和真实性验证打击作弊行为,据称可减少95%的不当行为。此外,AI课程构建器将扩展至所有合作伙伴,帮助教育者快速设计课程。
腾讯ARC实验室推出AudioStory系统,首次实现AI根据复杂指令创作完整长篇音频故事。该系统结合大语言模型的叙事推理能力与音频生成技术,通过交错式推理生成、解耦桥接机制和渐进式训练,能够将复杂指令分解为连续音频场景并保持整体连贯性。在AudioStory-10K基准测试中表现优异,为AI音频创作开辟新方向。
英国政府研究显示,神经多样性员工从AI聊天机器人中获得的收益远超普通同事。在Microsoft 365 Copilot试点中,神经多样性员工满意度达90%置信水平,推荐度达95%置信水平,均显著高于其他用户。患有ADHD和阅读障碍的员工表示AI工具为他们提供了前所未有的工作支持,特别是在报告撰写方面。研究表明,AI工具正在填补传统无障碍技术未能解决的职场差距,为残障人士提供了隐形的工作辅助。
Meta与特拉维夫大学联合研发的VideoJAM技术,通过让AI同时学习外观和运动信息,显著解决了当前视频生成模型中动作不连贯、违反物理定律的核心问题。该技术仅需添加两个线性层就能大幅提升运动质量,在多项测试中超越包括Sora在内的商业模型,为AI视频生成的实用化应用奠定了重要基础。