算力如何成为医疗生产力？联想黄山解密"好用算力"的核心逻辑

　　在成都的一场医疗科技研讨会上，联想黄山的一句话引发了行业深思："医疗智能化的基石不是算力堆砌，而是’好用’的算力引擎。"这一观点直指当前医疗AI发展中的核心矛盾——我们是否过于追求算力的数量，而忽视了算力的质量与适用性?

　　医疗领域对算力的需求有其独特性。不同于互联网行业的通用计算，医疗场景需要处理的是高价值、高敏感度的数据，同时面临着样本量有限、标注成本高昂等现实挑战。联想为循上医疗打造的解决方案正是针对这些痛点而设计：硬件层面采用搭载英特尔至强6处理器的服务器集群，提供灵活多元的算力支持;软件层面则通过模型全生命周期管理平台，实现DeepSeek R1大模型的持续优化迭代。

　　这种"硬件+软件+服务"的三位一体模式，体现了"好用算力"的核心逻辑。它不仅仅关注峰值性能指标，更注重算力与医疗场景的适配性。以肿瘤早筛为例，传统AI模型需要海量标注数据训练，而医疗领域往往难以满足这一需求。联想方案通过小样本学习、迁移学习等技术，显著降低了数据依赖，使AI在有限样本条件下仍能保持高准确率。

　　数据安全是医疗AI的另一大顾虑。联想方案采用私有化部署模式，确保患者数据不出院，同时通过联邦学习等技术实现跨机构知识共享。这种"数据不动，算法流动"的理念，既解决了隐私合规问题，又打破了数据孤岛对AI发展的限制。

　　在慢病管理场景，"好用算力"的价值同样凸显。传统算力方案往往只能提供静态模型，而联想系统支持模型持续进化，能够根据患者随访数据不断调整预测算法。这种动态适应能力，使得AI系统可以随着医疗知识的更新而同步进化，真正成为医生的智能助手而非固定工具。

　　医疗行业数字化转型已进入深水区，单纯比拼算力规模的时代正在过去。联想黄山提出的"好用算力"理念，代表着一种更务实、更落地的技术路线——只有当算力能够精准理解并满足临床需求时，AI才能真正释放其变革潜力，成为提升医疗生产力的核心引擎。