在医疗信息化向数智化转型的背景下，医院核心业务系统对数据存储的性能、可靠性与管理效率提出了更高要求。影像加载延迟、系统响应卡顿等问题可能影响诊疗效率，海量医学数据的高效流转成为智慧医疗落地的基础需求。暨南大学附属第一医院（以下简称“暨大附一院”）作为广东省高水平医院重点建设单位，近年来持续推进数智化创新，并与华为合作，以极简全闪数据中心基础设施对医院数据中心进行系统升级。本文从建设背景、技术方案、实施成效等维度进行梳理分析。
一、建设背景与需求分析
暨大附一院在数智化推进过程中，面临以下挑战：
传统IT架构中多厂商设备并存，运维复杂度较高
门诊高峰时段挂号、收费、检查、阅片等业务高度并发，对系统性能要求较高
影像科每日需处理大量高分辨率CT、MRI等医学影像数据
医疗行业数据安全与业务连续性保障需求突出
二、技术方案与架构升级
医院选择以华为极简全闪数据中心2.0方案为基础，对HIS、PACS及病理等关键业务系统进行升级。
架构层面：通过统一、融合的基础设施架构，实现算力、网络和存储的一体化可视化管理，降低系统整体复杂度。
存储效率：全闪存存储架构通过数据缩减技术，PACS影像实现二次压缩与一次压缩，存储利用率有所提升。
业务连续性：将传统主备模式升级为A-A双活集群架构，在单体设备故障或单机房故障时，系统可自动切换。
三、临床应用成效
影像调阅：HIS系统平均响应时间有所提升；PACS系统影像阅片支持秒级调阅，医生阅片实现零卡顿，缩短了患者等待时间。
病理诊断：引入AI智慧病理解决方案，AI辅助诊断覆盖多种癌种，常见病种诊断准确率较高，诊断流程用时缩短。
急诊应用：在脑卒中患者急诊绿色通道中，单次检查可产生数千幅图像，系统结合AI技术辅助快速诊断，为临床决策提供支持。
四、科研支撑与前沿探索
医院在脑机接口等前沿医学研究领域进行探索。基于数据与AI算力底座，医院在脑机接口技术的临床应用方面取得了一定进展。全闪存的高并发、低时延特性，为AI算力提供了数据输送支持。
五、总结
暨大附一院通过华为极简全闪数据中心2.0方案，在HIS、PACS及病理等关键业务系统中实现了架构统一、存储效率提升与业务连续性保障。该方案在影像调阅、AI辅助诊断及前沿科研支撑等方面形成了相应的应用成果，为医疗行业数据中心升级提供了可参考的实践案例。
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