齐鲁医院AI智能诊断使用GS存储助力PACS影像智能分析

用户背景

山东大学齐鲁医院是国家卫生健康委委属(管)的三级甲等综合医院，教育部直属重点大学——山东大学的直属附属医院、山东大学第一临床学院。医院2023年度总诊疗人次超350万，手术台次超17万。组建多学科诊疗(MDT)团队118个，以疾病为中心开展多学科协同诊疗，全方位提高救治效率和质量。

用户需求

齐鲁医院目前正在推进AI智能诊断，放射科将采集的PACS医疗影像用于AI模型推理，实现PACS影像智能分析。在后端部署存储保存PACS影像数据，供RAG知识库进行训练，搭建AI模型架构。PACS医疗影像系统文件类型通常都是KB级小文件，因此用户要求存储的高性能必须体现在对小文件的读写能力上。AI模型需要对大量影像文件进行分析，因此存储必须具备大容量、高扩展性才能满足影像分析的数据存放要求。

解决方案

院方使用GPU服务器部署RAG知识库，搭建AI模型架构。GPU服务器连接的存储节点，用户引进Infortrend普安科技1台GS G3高密度统一存储，连接1台高密度扩展柜提供足够的容量，安装100颗HDD（创建2个RAID 6+1颗热备盘），同时配置2颗 U.3 NVMe SSD做缓存(Cache)。

方案优势

高性能：GS G3高密度机型每秒可读近8万个小文件，写近3万个小文件，保证AI模型高效调取GS及扩展柜中的影像数据。GS G3还可以配置NVMe SSD缓存，存放频繁访问的小文件，让热数据获得全闪阵列的同等性能。

高扩展性：随着医疗影像的不断增加，Infortrend还可配置多种扩展方案供用户选择。用户可以继续连接JBOD扩容，最多容纳896颗硬盘。如果对性能还有更高的要求，可添加GS进行横向扩展，达到性能与容量的双向线性增长。

大容量：GS G3高密度存储有40/60/90盘位三种规格，在本案例中GS G3高密度存储与高密度扩展柜一次就创建1.5PB左右的大存储池，能够提供足够的容量保存AI模型所需的影像数据，供前端的GPU服务器调用。

易操作性：GS与扩展柜的部署和管理，通过Infortrend基于web开发的管理界面EonOne实现，用户不需要专门的培训，就可以借助直观的表盘，对GS及扩展柜进行操作。