数字技术与应用杂志社

摘要：<正>随着医疗领域信息化进程的加速，大数据技术为医疗决策提供了前所未有的支持。智能医疗决策支持系统作为提升医疗服务质量的重要工具，其核心在于从海量、多源的医疗数据中提取关键信息，为临床决策提供精准依据。为了提升大数据环境下临床决策的智能化水平，系统以电子病历、医学影像与基因组数据为数据源，构建了融合批处理与流处理的Lambda架构。硬件层部署A100/H100 GPU集群与EPYC CPU节点，支撑大于1M events/s数据吞吐与100样本/秒/GPU模型训练；软件层结合PyTorch与Neo4j，实现多源异构数据的语义对齐与图推理。通过分析表明，系统在500 QPS并发下平均响应延迟低于150 ms，诊断准确率最高达97%。

专辑： 信息科技;医药卫生科技

专题： 医学教育与医学边缘学科;计算机软件及计算机应用

分类号： R-05;TP311.13