在近日的2024年人口健康科學數據創新發展與應用大會上，華為公司副總裁兼數據存儲產品線總裁周躍峰博士做了一場名為《華為醫療多模態人工智能數據基礎設施建設思考》的主題演講。他揭示了中國醫療人工智能數字化基礎相對薄弱，及其明顯的數位化程度不足，這些都阻礙了醫療人工智能快速發展的步伐。
周博士特別強調我國醫療機構間存在顯著的數據質量差異。由於受限於傳統系統架構，使得豐富而寶貴的醫療信息被分隔成眾多孤立的數據島，無法有效整合與利用。根據統計，一個病人一生中產生的數據量高達1100TB。
在今天這個網路購物趨勢盛行的年代，海量的數據如同無窮盡的寶藏，等待著我們去開掘與利用。這些醫療數據不該被割裂於各個不同業務科室和傳統系統架構中，而是需要透過多模態融合數據湖的建立來打通數據孤島，讓每一筆數據都能永遠在線上，隨時隨地可供調閱。
華為提供了業界領先的醫療混合多負載能力和唯一的醫療場景化壓縮能力，以實現最具性價比的多模態融合數據湖。周博士表示：華為將致力於推動中國醫療人工智能水平達到新高度。
作為一名專注於SEO和內容寫作的專家，我認同周博士關於建立多模態融合數據湖以解決當前中國醫護AI發展面臨的問題的觀點。在這個數位化時代，如何有效利用海量數據將是我們面臨的一大挑戰。