云网一体化场景下的智能医疗平台

云网一体化场景下的智能医疗平台

贾智宇 毋 涛 徐 雷

中国联通研究院 北京 100176

摘　要 随着5G时代的到来，云计算和网络带宽在不断发展。人工智能技术的兴起为满足视频技术的新需求创造了条件，云网一体化打通了云到端的通道，使更多的行业和企业能够通过云网一体化的解决方案实现快捷入云和自主组网。文章结合云网一体化和“人工智能+视频技术”的应用，针对医疗行业提出云网一体化场景下智能医疗平台的方案和异地医疗机构云组网和通过云专线上云的网络模式，该方案和网络模式的实施有助于实现平台建设成本的降低和医疗效率的提升。

关键词 云网一体化；人工智能；医疗云

引言

伴随着云计算、网络带宽的发展和SDN、NFV技术的驱动，5G时代已经正式到来。近年来，全球的云计算市场持续处于高速增长的阶段，而网络连接的需求也进入快速增长期，面对人工智能、大数据、高清视频、物联网等新兴应用，传统的网络已经跟不上技术的步伐。云网一体化的出现打通了云到端的管道，满足了新型云场景下用户的需求。新型的医疗系统也需要借助网络连接能力和云计算能力实现多级医疗机构之间快速、高效、智能的医疗应用解决方案。本文利用云网一体化对传统网络结构进行的变革升级以及人工智能和视频技术在医疗领域的新应用，提出了云网一体化场景下的智能医疗平台模型，从组网和计算两方面对平台进行了升级，适应了新医疗的需求。

质量带来了巨大压力，而人工智能、大数据等新技术、新业务的不断创新也带来需求的快速变化，创新型用户希望获得更加灵活的组网和更加安全快捷的专线，面对如此挑战，云网一体化为云服务商和运营商提供了相应对策[1]。

云网一体化提供了一种将云计算、云应用、网络管道和用户串联起来的解决方案，通过云网一体化的思路，基于SDN/NFV技术实现云用户(包括公有云和私有云)上云、享受跨云连接和与分支机构的专网组网，实现点到点、点到多点、多点到多点不同级别的专享云连接，实现异构的混合云互联，并极大地降低了云间时延。新型云应用服务的智能、灵活、高效、可扩展的需求带动了网络资源的升级，实现了云应用客户体验的升级，也会为服务供应商创造更大的商业价值。而从企业上云的角度，网络成为云端业务数据传输的关键管道，云网一体化带来的数据传输的高速化和安全化也可以匹

1 云网一体化新形势

1.1 云网一体化的概念

随着云计算、虚拟化等技术的不断成熟，更多的业务和应用将由云计算平台来承载，云的广泛应用给网络

配企业上云的市场需求。

1.2 云专线

云专线是运营商为行业、企业级客户上云以及云间互联提供的云网一体化解决方案，可以帮助企业级客户

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系统与方案System & Solution

实现快速连接并随时访问主流公有云(包括阿里云、腾讯云等)、行业云和企业私有云，也可以实现公有云、行业云及私有云之间的互联互通，云专线中传输的数据由专用的线路进行传输，具有低延时、高带宽、数据通道安全隔离、服务功能定制化等特点。

与我们常用的VPN相比，VPN是基于Internet建立的，基于IPSec VPN技术，也具备一定的灵活性和安全性，但是VPN的数据传输质量过分依赖Internet的网络环境。而云专线大多依赖于运营商的专属网络，实现从端到端的高速、稳定、安全的专属连接通道，具有更优秀的用户体验。

在生产应用中，云专线具有“企业(数据中心)—公有云、行业云”和“公有云—公有云”两种连接场景。

图1所示为云专线“企业(数据中心)—公有云、行业云”连接场景网络架构图，企业用户或企业的数据中心可以通过云专线接入点实现云专线接入，云专线接入点的部署方式有两种。1)企业使用自己的专用设备部署云专线接入点，需自己打通企业用户网络和云专线网络的连接；2)企业用户租用运营商提

[2]

置的工作量。

图2所示为云专线“公有云—公有云”连接场景，该场景为公有云供应商提供了云间高速稳定的连接，实现了异构云平台的互联互通和公有云异地资源的统一纳管。通过“公有云—公有云”互联场景结合多云管理平台的有效管控，可以进一步满足企业、行业用户的上云需求。

云专线相结合，应用于企业(数据中心)及分支机构与公有云或行业云连接的场景中，企业与分支机构通过云组网实现互相通信，同时，也可以接入公有云或行业云使用其中的一些应用，从而节省企业内部部署私有云或应用系统的工作量。

2 AI+视频技术在医疗行业中的应用

2.1 AI+视频技术的概念

AI(Artificial Intelligence，人工智能)属于计算机科学领域。自从上世纪50年代人工智能的概念被首次提出以来，研究者们一直致力于研究如何使计算机更好地完成过去只有人类才能胜任的智能类工作。随着5G时代的到来，人工智能的研究也进入了新一轮的黄金时期。而随着信息技术的不断升级迭代，信息的主要载体由之前的文字和图片正在转向视频。4G时代视频技术的应用已经开始大范围兴起，直

1.3 云组网

云组网是为、企业用户提供的总部与分支机构之间快速高效的专网连接解决方案。云组网具有点到点、点到多点、多点到多点等多种灵活的组网方式，可以解决大中型企业总部与分支机构之间或不同层级部门之间的通信问题(云组网“企业总部—分支机构”的连接组网架构如图3所示)。该解决方案具有客户自定义网络、动态调整带宽、按需使用等属性。

同时，云组网的场景也可以和

图1 云专线“企业(数据中心)—公有云、行业云”连接场景供的云专线接入设备，形成从接入点到网络全部由运营商托管，运营商提供的接入设备本身已和运营商提供的云专线实现连通，企业用户可直接接入云专线，从而节省了配

图2 云专线“公有云—公有云” 连接场景14

System & Solution系统与方案

2.2 AI+视频计算平台

AI+视频计算平台是AI计算平台的一部分，其目标是通过对大量视频类数据进行训练，得到适应于应用需求的模型；再通过对模型的优化，使模型在应用与处理的过程中实现最优的结果。AI的训练过程需要大量的计算资源来保障模型的准确性，因此，AI+视频的计算系统需要依托云计算的集群来进行计算的处理和数据的存储。图4为AI+视频计算平台基本架构。

图3 云组网“企业总部—分支机构”的连接组网架构播、短视频等应用类型已经获得较大的市场，但由于受到网络带宽、时延以及数据传输可靠性等因素的，实时高清视频、远程交互类业务还需要依托5G来实现。

视频应用在当前的技术环境下面临如下几个难处。1)视频的产生。高质量的视频的生成如今需要较为专业的设备。

2)视频的检索。传统的基于字面、语义甚至图形匹配的检索功能已经做到了文字检索和图片检索，但此类技术还难以在视频中得到应用。

3)视频的分析。当前技术还无法对视频中的内容进行分析。

4)视频的存储。视频较文字和图片需要较大的存储空间，而日趋流行的高清视频对存储要求更高。

5)视频的传输。视频传输受到网络带宽和网络质量的约束，尤其是对实时性要求较高的直播和交互性视频应用更明显地受限于传输[3]。

将人工智能与视频技术结合成为了AI应用的新场景之一，AI的应用为视频技术有效解决了上述的部分难点。例如拍摄高质量的视频时可以通过AI人体识别、背景分离、智能语音合成、智能特效等人工智能技术简化视频的生成，而通过智能语音识别、人脸识别、物体鉴别、全景扫描等人工智能技术可以提升视频的检索和分析能力。

1)视频数据采集及预处理层。视频数据的采集有三个途径。一是依靠摄像头等外接设备采集拍摄，通过内部网络将数据传达到采集层；二是从Internet中获取视频及图像类数据；三是从计算平台自身存储系统中获取视频及图像数据。通过视频数据采集，系统可以获得大量数据，但是这些视频数据的质量无法保障，其中充斥着较多无用的数据，对后期数据处理和模型的建立带来影响，也会干扰到模型的准确性。所以在视频数据采集后，系统还要进行数据的预处理，主要包括视频的补全、视频数据转换和无用数据的清理，之后将有效的视频数据进行归类，用于下一步建模。

2)视频数据建模层。针对不同的视频处理应用，需要建立不同的视频数据处理模型。建模的第一步是要选

图4 AI+视频计算平台基本架构15

系统与方案System & Solution

择匹配的处理算法；第二步是利用云平台的计算集群进行循环迭代的计算处理，并在不断的计算过程中对模型进行优化；最后一步使缄默的结果不断趋近于预期的期望值。

3)视频处理应用层。针对具体的视频处理应用需求，将需要处理的视频数据放入之前建立的模型中进行计算，最终得到视频数据的处理结果。

交流平台等。

3)智能重症监护。智能重症监护系统是将人工智能算法应用到重症监护病房，实现住院患者病情的可预知及紧急报警等功能[6]。该系统将病房检测患者生命体征的各种医学设备采集到的患者实时体征数据汇总，通过人工智能算法进行处理计算分析，对患者病情进行推理与预判，并提前提醒医生采取相应措施。在当前的重症监护中，临床监护设备显示器显示的数据以秒级速度进行更新，医生通常情况下既没有人力也没有工具对数据进行快速分析，人工智能的引入则可以将数据进行采集与分析，能极大地提升医疗效率。同时，病房的图像采集摄像头也可以将采集到的数据交付至人工智能处理，人工智能可以根据病房内的实时图像作出具有实效性的分析，从而减少了病房陪护的人力成本。

2.3 AI+视频在医疗行业中的典型应用场景

在医疗行业中，AI+视频典型的应用场景有如下几种。

1)智能辅助诊断。智能辅助诊断是将人工智能算法应用到医疗诊断系统中，对医生诊断形成辅助的新型应用。智能辅助诊断系统由病例图像分析、医疗影像分析、医疗影像数据库等部分构成，医院在获取患者的病例材料、医疗影像后将其电子化录入智能辅助诊断系统，系统应用人工智能的计算并结合大数据分析技术总结的历史诊断数据，为医生提供辅助性的诊断意见，协助医生得出正确的病情判断。人工智能技术在智能辅助诊断系统中的应用提升了现代化医疗诊断的准确性，同时，也解决了医疗行业医生资源稀缺、培养期长的痛点，提升了医疗机构和医生的工作效率[4]。当前典型的应用有医疗影像混合存储、医疗影像云等。

2)远程视频会诊。传统的远程视频会诊系统是通过互联网技术，借助人工智能，应用于异地就诊或跨医院(不同医院或同一医院本部与分院)之间，为患者提供视频会诊、远程医疗影像诊断、远程病理诊断等医疗服务，通过远程视频会诊可以实现医疗机构之间的连通和资源共享。借助视频实时传输技术，患者和本地的医生可以通过视频与异地的医生进行联合会诊，患者的心电图、CT图像等医疗影像以及病理分析也可以通过网络传输至异地的医生处，并结合人工智能技术提供辅助诊断的建议，最终形成联合诊断意见[5]。当前典型的应用有统一医疗视频会诊云平台、医患在线

3 云网一体化场景下的智能医疗平台

3.1 传统的智能医疗平台架构

传统的智能医疗平台采用云计算的分层架构(IaaS、PaaS、SaaS)，如图5所示。基础设施层IaaS提供计算、存储与网络的能力；平台服务层PaaS除提供数据库、大数据分析、流程引擎等服务外，也将人工智能能力引入到平台中，为应用层的新型智能化应用提供能力，同时，PaaS层也提供门户管理、用户管理、资料管理、报表管理等医疗行业常用的平台能力；应用层在提供常见的医疗类业务服务的基础上，针对上文提到的智能辅助诊断系统、远程视频会诊系统和智能重症监护系统也都在应用层进行引入，实现了智能医疗系统的概念。

3.2 云网一体化场景下的智能医疗平台网络架构

云网一体化的场景下，随着云专线、云组网等解决方案的推广，行业、企业可以通过专线简单快捷地使用主流公有云供应商提供的计算及平台能力，也可以通过

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System & Solution系统与方案

构的智能医疗平台可以通过云专线的解决方案实现基础设施上云和平台系统上云。

1)基础设施上云。通过云专线提供的快速部署、灵活可变的公有云接入服务，医疗平台可以直接使用公有云提供的基础设施服务，享受数据存储和计算资源的经济性、安全性和可靠性，公有云服务提供弹性扩展的功能，实现计算资源集中管理和动态分配，医

图5 智能医疗平台架构疗平台可按需获取云服务。对于医疗机构而言，使用公有云节省了自己购置设备搭建云平台的成本和系统维护的运维成本。

2)平台系统上云。公有云提供的平台能力推动医疗机构加快数据和智能驱动，全面提升医疗机构的数字化能力和智能化水平。医疗机构除可将数据库建在公有云上之外，对于门户管理、用户管理、资料管理、报表管理等医疗行业常用的平台能力也可以从公有云获取，还可利用公有云平台提供的大数据资源(当前主流公有云供应商提供大数据计算、大数据搜索与分析、关系网络分析、数据集成等类型的大数据服务能力)和人工智能的学习和推理能力(当前主流公有云供应商提供机器学习、图像识别、视频识别、人脸识别等人工智能服务能

云组网实现总部与分支机构或异地其他企业机构的互联互通。本文提供了在云网一体化场景下，通过云组网和云专线在医疗行业中实现智能医疗平台的解决方案，网络架构如图6所示。

图6 云网一体化场景下的智能医疗平台网络架构力)协助医务人员提高医疗诊断准确率，实现利用公有云端大数据和AI平台进行数据采集、分析、挖掘、存储和协同应用等服务，从而推动数据资源集聚，提升医疗效率。

综上所述，智能医疗平台的基础设施和平台能力都可以由公有云来提供，对于医疗机构而言，只需自己搭建上文所述的专业性的智能医疗类应用，通过公有云开放的平台接口接入，结合公有云提供的大数据平台和人工智能平台的能力为患者提供智能医疗服务。

医疗机构的分支子机构或异地的合作机构之间通过云组网的形式，在医疗机构总部与各分支分别安装用于云组网的路由器，通过云端的组网管理平台将路由器组建成一个虚拟的IPRAN网络，各分支机构接入点通过IPRAN网络接入到总部，总部通过IPRAN网络与总部接口路由的子接口区分不同的分支接入点，实现医疗机构分支机构与总部建立可信的点到点安全连接，并保证数据的安全传输与高质量通信。医疗机构的网络管理员只需要通过云组网账号就可以进行云组网管理。

同时，云专线提供了医疗机构与公有云接通的能力，医疗机构通过内改造，在接入点部署云专线接入网关，通过网关接入云专线，在公有云侧同样配置接入网关，实现医疗机构到公有云的端到端接入。医疗机

3.3 云网一体化加速智能医疗平台

智能应用需要依托公有云的平台能力提供医疗服务，云网一体化通过云专线、云组网等解决方案保障智能应用能够接入公有云，获取相应的服务能力。云网一体化场景下的智能医疗平台技术架构如图7所示。大数

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系统与方案System & Solution

治能力。

5 结语

本文介绍了当前时代云网一体化的基本概念和形势，重点介绍了云专线和云组网两种云网一体化的

图7 云网一体化场景下的智能医疗平台技术架构方案及其适用场景，并描述了人工智能结合视频技术在医疗行业中的应用，提出了云网一体化场景下的基于人工智能和视频技术的智能医

据计算、大数据分析、数据集成等大数据服务能力和机器学习、图像识别、视频识别等人工智能服务能力通过云专线和云组网等云网一体化方案为智能医疗平台中的应用提供能力，支撑智能辅助诊断、远程视频会诊、智能重症监护等智能应用的运行。而在实际医疗领域中，利用人工智能、大数据分析和视频技术进行智能辅助诊断、远程视频会诊和智能重症监护医疗应用在医疗机构总部与分支或异地机构实现落地实践，也是该架构典型的应用场景。

在当今的5G时代，基于AI、大数据和视频技术的智能医疗平台在云网一体化解决方案的场景下可以实现效率的最优化。医疗机构可以通过云专线便捷地享受公有云的计算、存储及AI推理等平台能力的资源。上文提及的视频存储的难点也可通过公有云存储服务解决，视频传输的难点也在云专线、云组网的方案下得以解决。医疗机构可通过云网一体化方案建成可扩展、高可靠的智能医疗平台和灵活易管理的业务模式，实现了提高资源配置效

率、降低信息化建设成本和促进共享经济发展的效果。

4 推广方向

5G时代的到来，云网一体化建设将迎来爆发，将信息技术的“云”与通信技术的“网”有机融合，云网一体，结合智能应用形成“云+网+智能应用”的立体化服务能力将成为运营商、行业和企业重点投入的领域。

医疗行业中，云网一体化场景下的智能医疗平台解决方案市场需求巨大，最大的应用机会在基层，根据国家卫计委的统计，我国基层医疗卫生机构在总数中占比超过90%，基层诊疗量占总量超过65%，但基层医疗机构的基础设施和卫生人员只占比约35%，基层医疗资源紧缺严重。云网一体化场景下的智能医疗平台在基层医疗机构大范围推广，通过云组网将基层医疗机构与高级别医疗机构实现联动，借助云专线实现基层医疗机构入云，享受公有云智能化资源，同时通过智能辅助诊断技术实现辅助诊疗，提升基层医疗机构诊

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疗平台的方案。该方案依靠云组网将医疗机构总部与分支或异地机构互联互通，通过云专线实现医疗机构的快速入云，享受公有云的基础设施能力和智能化平台资源，使用公有云提供的人工智能等能力进行智能化辅助医疗工作，具有节省建设成本和提升医疗效率的优势。最后本文给出了云网一体化场景下的智能医疗平台当前的推广方向。

参考文献

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作者简介

贾智宇

硕士研究生，工程师，主要研究方向为云计算、SDN/NFV、云网一体化、边缘计算等。

毋 涛

硕士研究生，高级工程师，主要研究方向为云计算、SDN/NFV、边缘计算等。

徐 雷

博士，云计算与信息安全研究中心副经理，多次获得中国通信学会科学技术奖、中国物流协会科技进步奖；参与编写论著3部，英文论著1部；发表核心及以上级别刊物论文20余篇；授权专利6项，软件著作权21项。

Intelligent Medical Platform in Cloud and Network Integration Scenario

Jia Zhiyu Wu Tao Xu Lei

China Unicom Research Institute, Beijing 100176, China

Abstract With the arrival of 5G era, cloud computing and network bandwidth are developing continuously. The rise of artificial intelligence (AI) technology creates conditions to meet the new requirements of video technology, while the integration of cloud and network opens a channel from cloud to end, enabling more industries and enterprises access to cloud quickly and reform network independently through the integration of cloud and network solutions. Combining with the integration of cloud and network and the application of AI plus video technology, this paper puts forward the project of intelligent medical platform under the scenario of cloud and network integration for the medical industry, and proposes the cloud networking of medical institutions in different places and the network mode for accessing public cloud through the cloud private line, so that the reduction of platform construction cost and the improvement of medical efficiency would be realized.Keywords Cloud and Network Integration; Artificial Intelligence(AI); Medical Cloud Platform

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