2026/01/19
医疗影像 AI 分诊如何降低延迟并稳定 GPU 成本
某医院集团通过 TensorFusion 池化 GPU 资源，加速影像分诊并稳定预算。
客户画像
某医院集团每年处理 120 万+ 影像检查，AI 分诊用于 CT 与 X 光的紧急优先级识别。
业务问题
- 早高峰吞吐不稳定。
- 模型冷启动导致紧急病例延迟 2–3 分钟。
- GPU 成本波动，季度预算难控制。
基线指标：
| 指标 | 基线 |
|---|---|
| 分诊 P95 延迟 | 2.5–3.2 分钟 |
| GPU 利用率 | 24–30% |
| 紧急病例完成时间 | 45–55 分钟 |
| GPU 成本波动 | ±25% / 季度 |
TensorFusion 方案
- 模型权重分片常驻显存，避免冷启动。
- 多院区 GPU 资源池化，数据不出院区。
- 急诊优先级抢占调度。
- 按科室归集成本，提升预算稳定性。
结果
| 指标 | 优化前 | 优化后 |
|---|---|---|
| 分诊 P95 延迟 | 3.0 分钟 | 45 秒 |
| GPU 利用率 | 27% | 66% |
| 紧急病例完成时间 | 50 分钟 | 22 分钟 |
| GPU 成本波动 | ±25% | ±8% |
“紧急分诊时间减半，预算也更可控，这比单纯提速更重要。” — 放射科运营负责人
为什么适合医疗场景
医疗业务强调低延迟与合规。TensorFusion 在保障数据本地化的同时提高计算效率。
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