在临床上，脑卒中患者的救治其实就是与时间赛跑的过程，过去，传统的诊疗系统难以提供快速而有效的查验数据，即便是经验在丰富的医护也可能会在救治期间面临重重障碍。人工智能的出现，让患者及医护看到了希望。而率先突破这个局限的正是浪潮AI。

早前，浪潮AI和元脑左手伙伴开发了一个人工智能医学影像辅助系统，该系统可以精确完成梗死病灶的检出，并根据不同的医疗需求完成血供区域、分水岭区域和结构区域的自动化、智能化、快速分割，从而实现梗死病灶的快速定性和定量分析，多重区域同步分割模型的准确率达到97.5%，能够在3分钟内提供参考诊断报告。

脑卒中的详细诊断主要依靠影像，人工智能医学影像辅助系统完全可以把最好的医生诊断经验固化为算法和解决方案，用“设备下乡”的方式来解决基层医疗机构的脑卒中诊断问题，相比于医生下乡，无论可行性、效率，都高得多。

人工智能模型深度学习医院资深临床专家的诊疗技术，支持多模态影像自动分析，包括CTA(CT血管成像)/CTP(CT灌注成像)分析、核磁分析等，满足不同等级医院的设备条件需求，能辅助临床医生做出更好的治疗决策。

AI系统的开发和训练需要多人协作，所以，浪潮AI不仅提供了AI算力平台，还提供了AI资源管理平台AI Station，对计算力资源进行统一、高效的管理，支持了伙伴数十位工程师同时使用计算平台，显著提升了资源使用率与训练效率，GPU使用率由原来的30%上升为75%，大大节约了算力成本，同时又提升了效率：主要模型训练速度提升10倍以上，训练时间由2周多降为2天。 

凭借优质的数据来源、领先的算法模型和强劲的算力平台，通过不断新病例的分析训练，这套人工智能医学影像辅助系统在算力的支撑下，正在不断自我迭代、不断升级，提高准确率。

当然，浪潮AI在人工智能诊疗领域的成果并不局限于此。此前，浪潮AI已经联手美国西北大学开发人工智能NLP系统来识别需要随访的放射影像检查报告，此项成果发表在了《新英格兰医学催化剂杂志》子刊（NEJM Catalyst）上。

浪潮AI希望，通过临床+人工智能的交叉应用，将高质量的临床数据转化为普适的经验，辅助基层医生快速精准完成影像数据分析、降低漏诊误诊、提升医生工作效率造福更多患者，最终更大范围造福百姓生命健康。