医疗数据的高效处理，无疑是当前行业面临的最大挑战之一。面对海量、多源、异构的医疗单据图像，若不借助人工智能技术，几乎难以从中提取出有价值的信息。成都知识视觉通过深度融合OCR（光学字符识别）、NLP（自然语言处理）以及图神经网络等前沿技术，构建了一整套院外医疗大数据解决方案，精准攻克这一难题。该方案全面实现医疗单证的图像文本化、结构化、标准化与知识化，本质上是为医疗及保险机构提供一把开启数字化转型之门的钥匙，最终赋能“医-药-险”三大环节的高效协同联动。

在医疗保险行业搭建AI平台，到底难在哪？

AI技术本身门槛不低，更不用说在传统药企、保险公司和医疗机构中落地了。团队普遍缺乏成熟的辅助开发工具、对算法不够熟悉，光是搞定底层框架和硬件驱动就令人头疼。具体而言，挑战主要集中在以下三个方面：

第一，数据问题。

医疗与保险行业存在海量的非结构化图像数据，仅医疗单据类型就超过40种，格式复杂多样，医疗术语也缺乏统一标准。保险公司希望从这些图片中提取并利用有价值的信息，难度非常大。更为棘手的是，不同医疗机构的数据结构化规则与精细度差异明显。医疗领域的知识既专业又复杂，且更新频繁，要实现保险运营增值所需的知识更新、数据清洗、用户画像及健康建议，背后需要投入大量专业技术人员。

第二，算法问题。

数据获取之后，还需要进行数据分类、回归分析、时间序列建模等操作，并依靠深度学习和机器学习技术进行二次加工。这些工作依赖长期、大量的研究投入，绝非一朝一夕能够完成。

第三，算力问题。

要支撑数千万条数据的模型训练，单纯依赖CPU远远不够。必须构建CPU+GPU异构计算集群，将数百台服务器联合协同，并根据GPU使用情况实现自动扩容与缩容，合理分配算力资源。

GPU加持，处理效率如何突破百倍？

在NVIDIA A100 Tensor Core GPU与TensorRT提供的强大算力支撑下，知识视觉在算法研发上的时间被大幅压缩。

1. TensorRT加速AI推理

医疗与保险行业数据密集，要求更快的处理速度和更高维度的学习能力。通过引入NVIDIA TensorRT加速推理框架，数据处理速度直接提升10倍，有效应对了医疗、保险数据爆发式增长的挑战。

2. 算法开发周期缩短至一个月以内

以往，开发一个优质的AI算法往往需要半年到一年甚至更长时间。借助NVIDIA A100的强大性能，知识视觉的“AIVIEWER”平台将AI算法研发周期压缩至一个月甚至更短。这让算法开发者能够将更多精力专注于算法研究本身，而非耗费在数据预处理上。

3. 支持数千万级数据训练

模型训练离不开充足的算力支撑。基于NVIDIA A100，平台能够承载数千万条数据的训练任务，助力完成医疗与保险行业海量非结构化图像数据的处理与分析。

正如知识视觉CEO向飞与CTO王一哲所言：“NVIDIA A100和TensorRT的AI计算平台，成功解决了数据处理速度以及算法算力资源合理分配的难题，让我们在‘数愈医疗’领域能够持续创新，不断拓宽应用场景。通过AI技术，让医院、药企、保险机构以及患者真正享受到智能化带来的便捷。用数据创造更多治愈疾病的希望，为我国医疗事业的进步贡献一份力量。”