IT企业利用科技手段，打通医疗资源、提升医疗服务和医疗管理水平、做好医疗健康的管理和预防等。这些不仅是医疗行业发展的新趋势，更是借助物联网、人工智能、云计算、大数据等科技不断进行行业探索和创新的结果。
通过人工智能实现智慧医疗
大数据和智能化影像分析，加速诊断
人工智能已在医疗领域有着诸多应用。人工智能技术可以辅助医师分析诊断医学影像，通过对大量的结构化和非结构化数据进行处理和分析不仅能提高诊断效率、减少漏诊，还可以对疑难病症实现早诊断、早治疗，不仅降低医疗开支，更重要的是挽救了无数的病患和家庭。
四川大学生物治疗国家重点实验室，依托宝德GPU高性能计算，利用冷冻电镜技术，分析病毒三维结构，帮助快速破解如何应对新冠病毒的难题，让病毒露出“原型”，加速了病毒预防及诊疗进程。
大数据和智能化影像分析，加速诊断
X光、CT、核磁共振等各种医疗影像分析，成为现代医疗诊断最重要的手段。随着3D和彩超技术应用快速普及，医疗影像文件大，文件往往需要长期存储，用于跟踪病程发展及跨院专家会诊。然而，传统完全靠人实现影像分析，尤其在应对突发流行病出现时，人工影像分析成为应对突发病诊断治疗的瓶颈。
疫情期间，宝德服务器携手深睿医疗打造“胸部CT新型冠状病毒肺炎智能诊断系统”，能够自动检测病变区域，将数小时的传统检验流程压缩至2-3秒。智能分析患者病程、自动关联历史影像，为动态的病程跟踪提供了精确的数据依据。
宝德构筑健康中国坚实基础
在医疗行业数字化转型和智能化升级过程中，宝德为医疗行业提供的整体解决方案包括：高性能计算、机器学习、医疗现代化数据中心、医疗多云和混合云、医疗大数据分析、数据保护等方面，因此吸引了众多企业与宝德合作。
构建智慧医疗算力引擎
无论是人工智能诊断还是精准医疗，对高性能计算都提出苛刻要求。
宝德基于英特尔至强可扩展处理器和NVIDIATeslaGPU，能够为用户提供高性能计算力，使高精度计算的响应更迅速。同时基于GPU的多种服务器选择，再加上NVMe驱动器的灵活配置，能够轻松扩展计算资源，在用户面对大规模并行任务处理需求时，还可以将计算密集型任务转移到GPU，使得深度学习时间迅速缩短，从而提高诊断治疗效率，快速将基因测序转化为精准治疗能力。
构建智慧医疗大数据平台
医疗大数据的共享、流动和分析，通过释放医疗数据资产价值，不仅有利于提高医疗资源利用率，同时能够更好地服务于临床和科研。
面对医疗大数据平台的需求，宝德跨边缘、核心和云的业务架构，从基础架构层面解决了数据的传输和互通问题；同时以数据为核心的统一管理，实现了原有信息孤岛之间的联通。还可运用自然语言处理、图像识别等AI技术来进行大数据分析，更进一步挖掘医疗数据价值。此外，宝德的数据存储，不仅能够横向扩展，且容量在PB级，能够很好地保证海量数据的存储和管理。
混合多云协作
如何充分利用现有成熟的技术与生态体系，通过多云策略，确保平台化协作下基础架构的一致性成为医疗行业的重点。
宝德混合多云方案，通过虚拟化平台和应用，不论用户是私有云还是公有云，或者是边缘计算，无论是传统应用还是现在流行的容器应用，在基础架构上都通过软件定义实现了一致性。在统一的平台下，任意主体可以快速基于虚拟化应用整合，从而实现业务创新。
物联网助力智慧医疗
智慧物联能够提高住院病人管理效率和服务水平。
借助宝德物联网解决方案，各种智能终端和智能穿戴设备能够通过宝德边缘设备产品，经过简单的数据汇聚、分析或者直接传输到数据中心，再借助宝德强大的服务器处理能力和高性能的存储系统提供复杂的业务处理及分析，从而实现住院病人、医院设备耗材智能监控管理。
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