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2025年医疗AI算力范式与编程/部署栈综述：从云端到临床边缘的系统工程

——以临床NLP（病历生成与质控编码）为主线的工程化实践指南

摘要

随着人工智能技术在医疗健康领域的深度融合，医疗AI的发展重心正经历从算法模型创新到工程化落地运营的历史性转变。2025年，行业共识已从追求“更高精度的模型”转向构建“高可用、可治理、低成本”的临床服务能力。这一转变的核心挑战可归结为三个递进的工程问题：算力资源如何布局与承载（在哪里）、计算任务如何组织与优化（怎么调度）、以及最终通过何种软件栈将智能模型转化为稳定服务（用什么框架跑起来）。

本文旨在系统性地回应上述“新三问”。我们综合分析了2025年度的行业报告、关键技术文档与前沿研究，首次提出了医疗AI的五类核心算力/部署范式：云原生推理服务化、私有化一体机、临床边缘实时计算、多中心联邦学习，以及生产管线化。我们为每种范式构建了清晰的“场景-算力-调度-栈”四维落地图谱，使其从概念蓝图变为可按图索骥的实施路径。

尤为重要的是，本文以临床自然语言处理（NLP）中需求迫切且挑战巨大的病历自动生成（Clinical Note Generation）与质控编码（CDI/ICD）为主线，贯穿始终。我们深入探讨了在这两类高频、高风险场景下，如何平衡推理服务质量（QoS）、成本控制、数据合规（如GDPR、HIPAA及国内相关法规）、与医院现有信息系统（HIS/EMR/PACS）的互操作性（重点讨论FHIR与DICOM标准），以及对生成内容的质量评估与审计治理（引入PDSQI-9等新兴评估框架）。最终，本文不仅提供一份技术综述，更致力于交付一套可复用的工程路线图与治理要点，助力医疗AI平稳跨越从实验室原型到临床核心工作流的“最后一公里”。

关键词：医疗人工智能；临床自然语言处理；推理即服务；Kubernetes；Triton推理服务器；KServe；vLLM；ONNX Runtime；TensorRT；NVIDIA Holoscan；大模型一体机；联邦学习；临床文档改进；国际疾病分类

1. 引言：医疗AI工程化时代的“新三问”

过去十年，医疗AI的研究焦点集中于模型架构的创新与在特定数据集上性能指标的突破。然而，当技术迈向规模化应用时，决策的关键便不再是“模型能否在测试集上达到99%的准确率”，而是更为务实和系统的工程问题。一个能够在临床环境中持续、安全、经济地创造价值的AI系统，其复杂性远超单个算法模型。2025年，医疗AI的工程化挑战可凝练为以下三个核心问题，我们称之为“新三问”：

1. 算力在哪里？这是基础设施层的根本问题。计算资源应部署于公有云、私有云、医院内部数据中心，还是直接嵌入医疗设备旁的边缘节点？不同的位置抉择，直接关联到数据合规性、服务延迟、网络依赖性和总体拥有成本（TCO）。例如，涉及患者隐私的病历生成任务，其算力选址就必须在服务性能与数据不出院的法律要求间取得平衡。

2. 怎么调度？这是资源管理和效率优化的核心。面对波动的临床请求（如门诊高峰期的病历生成需求），如何实现计算资源的自动弹性伸缩？如何对CPU、GPU、内存进行精细化的调度与隔离，尤其是在多租户、多模型场景下？如何管理推理任务的队列、优先级和批处理（Batching），以最大化硬件利用率和吞吐量，同时满足临床对响应时间的苛刻要求？

3. 用什么框架跑起来？这是将模型转化为服务的最后一步。选择何种推理服务器（如Triton, KServe）？采用何种引擎进行运行时加速（如ONNX Runtime, TensorRT）？对于大语言模型（LLM），如何利用vLLM等专用引擎提升吞吐？如何通过容器化（Docker）和编排（Kubernetes）实现服务的标准化部署、版本管理和高可用？

这三个问题在临床NLP领域显得尤为尖锐且具代表性。病历生成与质控编码不仅是典型的高频在线推理场景，其生成内容的可靠性、安全性与可审计性更是直接关系到医疗质量与患者安全。近期研究（如Carandang等人在ACL 2025上的工作）已开始将生成内容的“一致性”和“可靠性”作为独立于传统精度指标的核心评估维度，这标志着该领域正从技术可行性验证迈向严格的工程化与治理阶段。

本文将围绕这“新三问”，构建一个系统的分析框架。首先，我们在第二章提出并详细阐述医疗AI的五类算力范式。接着，在第三章，我们深入临床NLP的两大主线任务，剖析其独特的工程需求。第四章，我们自上而下拆解现代医疗AI的编程与部署栈。第五章展望边缘与多模态融合的未来趋势。第六章构建双层评估体系。最后，第七章提供针对性的选型与落地策略。本文的目标是成为一份连接AI技术与临床实践的工程指南。

2. 医疗AI五类算力范式：从概念到落地的系统蓝图

医疗场景的多样性与复杂性，决定了不存在“一刀切”的算力部署方案。基于对不同临床需求、数据特性和合规要求的分析，我们提炼出五种主流算力范式，并为每种范式勾勒出清晰的落地实施图谱。

表1：医疗AI算力范式与编程/部署栈对照表（2025）

关键范式深度解读与技术依据：

• 范式A（高频推理服务化）：这是当前互联网化医疗应用的主流。其核心优势在于极致的弹性与资源利用率。KServe作为Kubernetes原生的模型服务标准，其自动伸缩能力已非常成熟。例如，针对LLM服务，KServe可以配置基于请求队列长度或GPU内存压力的伸缩策略。阿里云ACK的实践文档详细展示了如何利用KServe部署共享GPU的推理服务：通过在单台V100 GPU服务器上部署两个显存需求各为6GB的Qwen模型服务，实现了对16GB显存的高效利用，单位算力成本显著下降。vLLM引擎则通过其创新的PagedAttention和Continuous Batching技术，将LLM推理的吞吐量提升数倍，成为该范式下服务LLM的“事实标准”。

• 范式B（私有化一体机）：根据中国信息通信研究院发布的《大模型一体机应用研究报告（2025年）》，一体机是“高度集成的、提供大模型应用能力的系统”，其核心价值在于系统性解决AI落地门槛。报告指出，一体机通过深度整合硬件（如GPU/NPU）、软件栈（推理框架、管理平台）、行业预训练模型及解决方案，实现快速部署、性能优化、安全可控和业务定制。在医疗领域，一体机能将复杂的AI环境封装为类似医疗设备的“黑盒”，满足医院对数据本地化存储、处理（“数据不出院”）的刚性合规要求，同时提供相对云服务更稳定、低延迟的院内体验。

• 范式C（临床边缘计算）：以NVIDIA Holoscan平台为代表，它专为处理高吞吐、低延迟的传感器数据流（如内窥镜视频、超声波形）而设计。Holoscan SDK提供基于计算图的编程模型，让开发者能轻松构建“采集-预处理-推理-后处理-输出”的实时管道。其最新版本（v3）与MONAI Deploy App SDK 3.0.0深度集成，支持将经过DICOM标准处理的医学影像数据直接送入AI管道。更重要的是，它支持远程推理模式，边缘端可仅负责低延迟的数据采集与预处理，而将计算密集型的模型推理任务通过网络发送给位于医院数据中心的Triton服务器，实现了“云边协同”的灵活架构。

• 范式D（联邦学习）：在医疗多中心科研中至关重要。其调度核心不是分配算力，而是协调分布式训练过程并保障隐私。NVIDIA FLARE等框架提供了任务分发、差分隐私、同态加密、安全聚合等关键组件的实现，使得在不交换原始数据的前提下联合训练全局模型成为可能。该范式对网络质量和各参与节点的计算资源一致性有较高要求。

• 范式E（生产管线化）：这是AI工程成熟的标志。它强调将AI模型的开发与运维（MLOps）流程化、自动化。通过标准化的流水线，每一次模型从训练到上线都具备完整的可重复性、可审计性和可回滚能力。该范式通常作为底层基础设施，支撑前四种范式中模型的生产与迭代。

3. 临床NLP深度聚焦：病历生成与质控编码的工程化挑战

临床NLP是医疗AI落地最活跃的领域之一，其中病历生成与质控编码任务因其直接嵌入核心临床工作流，而集中体现了所有工程化挑战。

3.1 病历自动生成：在高频服务与高风险内容间走钢丝

病历生成旨在将医患对话录音、医生口述或结构化数据自动转化为符合规范的临床文书。其部署特征和挑战如下：

• 负载特征与范式选择：这是典型的高频、交互式在线推理场景。请求量随门诊节奏呈现显著的峰谷波动，且医生对响应延迟极为敏感（期望在数秒内完成）。这天然契合范式A（云原生服务化）的弹性伸缩能力。然而，病历数据是最高级别的敏感个人信息，许多医院出于合规与安全考虑，会强制要求采用范式B（院内一体机/私有化）部署。因此，实践中常出现“双轨制”架构：技术栈保持一致，但根据数据敏感度和网络条件，动态路由请求至云端或本地服务。

• 内容可靠性的新挑战：传统NLP评估关注生成文本与参考文本的相似度（如ROUGE, BLEU）。但对于临床文书，多次生成结果的一致性和语义正确性更为关键。ACL 2025的研究《Are LLMs reliable? An exploration of the reliability of large language models in clinical note generation》对12个开源和闭源LLM进行了系统性评测，重点关注字符串一致性率、语义一致性和语义相似度。研究发现，像Meta Llama 70B和Mistral Small这类模型，在生成结果稳定性和接近专家笔记方面表现突出。这项研究具有重大工程意义：它提示我们，上线临床文书生成模型时，必须将可靠性测试（如同一提示词多次推理的方差）作为与精度测试同等重要的准入门槛。

• 评估框架的演进：工程上需要可操作的评估工具。JAMIA 2025年提出的Provider Documentation Summarization Quality Instrument (PDSQI-9)是一个9项结构化量表，用于评估LLM生成的临床摘要质量，并经过了验证。这标志着评估从单纯的算法指标走向结合临床专家判断的、量表化的质量门禁。工程团队应将此类评估工具集成到持续集成/持续部署（CI/CD）流水线中，对候选模型进行自动化或半自动化评估。

工程启示录：一个合格的病历生成服务，其上线标准必须是三维一体的：

1. 系统服务等级目标：包括P95/P99延迟（如<5秒）、服务可用性（如>99.9%）、峰值吞吐量、以及经过精细调度优化后的单位调用成本。
2. 内容质量门禁：集成PDSQI-9等量表化评估、定期人工抽检、自动化的一致性测试流程，以及对“幻觉”（生成不实信息）的持续监控与告警。
3. 全链路审计追溯：必须完整记录每一次生成的“输入提示词（Prompt）”、“检索到的参考证据（如有）”、“使用的模型版本”、“原始输出”以及“临床医生最终采纳并修改后的版本”。这不仅满足医疗监管要求，更是模型迭代优化的宝贵数据源。

3.2 临床质控与编码：闭环工作流胜过单点精度

临床文档改进（CDI）和国际疾病分类（ICD）编码，核心是辅助编码员（Coder）或CDI专家，而非完全替代人工。

• 工作流融合决定范式：该任务通常深度嵌入医院的病案管理系统。既有在线模式（编码员实时获得建议），也有批处理模式（夜间批量处理全天出院病历）。因此，它对算力调度的需求更为复杂，需要支持动态批处理以提升GPU利用率，并管理好任务队列以平衡在线请求的及时性与批量任务的高吞吐。这同样指向范式A或B，并需要更精细的队列管理策略。

• 可解释性与证据追溯是生命线：一个合格的编码建议，必须能清晰指出其依据——是来自病历中的某个特定段落，还是某个结构化字段（如实验室结果）。这使得该场景与检索增强生成（RAG）技术紧密结合。RAG系统从医院知识库或当前病历中检索相关证据，再交由LLM生成解释性建议。这种架构本身就促进了服务的模块化和治理，因为检索过程本身留下了清晰的审计日志。

• 成本效益的精细核算：由于编码任务可以接受稍长的延迟（如分钟级），因此可以采用更大的批处理尺寸和更激进的GPU共享策略来显著降低单次推理成本。工程团队需要在此类“准实时”场景中，精心调优延迟与成本的平衡点。

4. 编程/部署栈：构建医疗AI服务的四层技术体系

将训练好的模型文件转化为一个稳定、高效、可治理的临床AI服务，需要一套层次分明的技术栈。我们将其抽象为以下四层：

4.1 模型加速层：榨取硬件每一分性能

这一层的目标是将高级框架定义的模型，转化为在目标硬件上运行效率最高的形式。

• PyTorchtorch.compile：PyTorch 2.0引入的革命性特性。它以极小的代码改动（通常只需一个装饰器），将PyTorch模型的执行图进行即时（JIT）编译和优化，融合算子、减少Python解释器开销，常能带来显著的训练和推理加速，是提升PyTorch模型性能的“首选便捷方案”。

• ONNX Runtime + TensorRT 执行提供者：这是生产级部署的经典组合。ONNX作为开放的模型交换格式，实现了框架间的互操作性。ONNX Runtime是一个高性能推理引擎，而TensorRT Execution Provider (EP)则是其与NVIDIA TensorRT推理加速库的桥梁。TensorRT会对ONNX模型进行图优化、层融合、精度校准（FP16/INT8），并生成高度优化的推理引擎。根据ONNX Runtime官方文档，配置trt_engine_cache_enable和trt_engine_cache_path可以缓存优化后的引擎，避免每次启动的重复优化开销，这对部署环境稳定的医疗场景尤为重要。

• vLLM：专为LLM推理而生的引擎。其核心技术PagedAttention有效解决了LLM自回归生成中键值（KV）缓存内存碎片化的问题，允许非连续存储，从而极大提高了GPU内存利用率。Continuous Batching技术则动态地将不同用户、不同长度的请求打包成一个批次进行计算，大幅提升GPU计算单元的利用率。对于部署基于LLM的病历生成服务，vLLM几乎是当前提升吞吐、降低成本的不二之选。

4.2 推理服务层：标准化、高并发的服务抽象

这一层负责承载模型，对外提供统一的、网络化的API服务。

• Triton Inference Server：NVIDIA推出的开源推理服务软件，支持TensorRT、PyTorch、ONNX Runtime、TensorFlow等多种后端。其强大之处在于并发模型执行、动态批处理、以及一个模型可配置多个实例和版本的复杂部署策略。它非常适合医院场景——可能同时需要运行来自不同厂商、不同框架的影像AI模型和NLP模型，Triton可以统一管理它们。

• Ray Serve：基于Ray分布式计算框架的可编程模型服务库。与Triton的配置驱动不同，Ray Serve允许开发者像编写普通Python应用一样，灵活地组合多个模型、业务逻辑和状态管理。例如，构建一个CDI辅助服务，可能需要串联“检索器（Retriever）”、“LLM生成器（Generator）”、“后处理规则引擎（Rule Engine）”，Ray Serve的这种编程范式会非常合适。

4.3 编排调度层：云原生环境下的资源大脑

这是在Kubernetes环境中，对推理服务进行生命周期管理和资源调度的核心。

• KServe + KEDA/Knative：KServe是建立在Kubernetes之上的模型服务标准。它将一个推理服务定义为名为InferenceService的定制资源（CRD）。通过与KEDA（基于事件驱动）或Knative（基于请求并发数）集成，KServe可以实现基于自定义指标（如每秒查询数QPS、请求延迟、GPU内存使用率）的自动水平扩缩容（HPA）。对于LLM服务，由于冷启动成本高，基于预测请求队列长度的伸缩策略往往比纯反应式策略更有效。

• GPU共享与细粒度调度：如阿里云ACK实践所示，通过GPU共享调度组件，可以为每个推理服务Pod分配显存（如6GB）而不是整块GPU卡。这允许多个中等规模的模型服务共享同一块物理GPU，将昂贵的GPU资源从“资源孤岛”变为“资源池”，是控制推理成本的关键工程手段。

4.4 互操作与治理层：融入医疗信息生态的桥梁

这是医疗AI特有的、也是成功落地的关键一层。

• FHIR与DICOM集成：医疗数据互联互通的标准。HL7 FHIR以“资源”为中心（如Patient, Observation, Condition），为临床数据的交换提供了现代化API。Thieme Connect期刊论文探讨了将DICOM影像元数据大规模集成到FHIR资源中的实践，这为构建“多模态医疗AI”提供了数据基础。工程上，AI服务需要通过FHIR API从EMR读取患者上下文，并将结果写回。

• 一体机全栈治理：如中国信通院报告所强调，一体机不仅提供算力，更提供覆盖安装部署、模型管理、资源监控、日志审计、权限控制的全栈管理能力。这降低了对医院IT部门的技术要求，使得AI服务的日常运维变得像管理一台服务器一样可视、可控。

5. 超越NLP：临床边缘与云边协同的未来图景

虽然本文主线是NLP，但医疗AI的未来必然是多模态融合。例如，手术室中，系统需要实时分析内窥镜视频流（视觉），同步理解医生的语音指令（听觉），并生成或更新手术记录（文本）。此时，范式C（临床边缘计算）的价值凸显。

• Holoscan作为边缘AI中枢：它能以极低的延迟处理来自多个传感器的流数据，在边缘GPU上进行实时推理，并支持将中间结果或摘要同步至云端进行长期存储或进一步分析。其模块化架构允许医院在设备旁部署轻量级AI应用，同时保持与中心AI能力的连接。

• MONAI Deploy的桥梁作用：MONAI Deploy App SDK 3.0.0明确支持与Holoscan v3协同，并可以直接调用远程Triton推理服务。这意味着，开发一个智能超声辅助诊断应用时，可以在边缘设备（如搭载Jetson的超声仪）上用MONAI处理DICOM图像，通过Holoscan管道发送至院内的Triton服务器进行复杂的模型推理，再将结果实时反馈回超声屏幕。这种“边缘采集-中心推理”的模式，平衡了延迟、成本与算法复杂性。

6. 双层评估体系：从技术能力到临床价值的度量衡

医疗AI系统的评估必须是双层的，兼顾系统效能与内容价值。

6.1 系统层评估（算力与调度效能）

• 性能指标：吞吐量（Requests/sec, Tokens/sec）、延迟分布（P50, P95, P99）、最大并发数、服务冷启动时间。
• 效率与成本指标：GPU利用率（计算与显存）、CPU利用率、单位请求的能耗与算力成本。
• 弹性能力验证：模拟临床请求高峰，验证基于Prometheus/OpenTelemetry采集的指标驱动的自动扩缩容策略是否及时、准确、平稳。

6.2 内容层评估（质量与风险控制）

• 可靠性/一致性基准测试：参考ACL 2025的研究方法，建立内部测试集，定期评估模型在同一输入下多次生成结果的字符串和语义一致性。
• 结构化量表评估：将PDSQI-9等经过验证的临床评估工具流程化，作为新模型版本上线的必经关卡。
• 人机回环（Human-in-the-loop, HITL）数据收集：这是持续改进的“金矿”。必须系统性收集“模型原始输出 -> 临床医生修正 -> 最终采纳版本”的差异对。这些数据不仅用于审计，更是用于监督式微调、偏好对齐和错误模式分析的核心燃料，是构建“越用越聪明”的临床AI系统的关键。

7. 结论与落地建议：构建面向2030的医疗AI工程体系

2025年，医疗AI的主战场已从实验室的“模型竞赛”转向真实世界的“服务运营竞赛”。成功的钥匙在于对算力、调度和软件栈的系统性工程化驾驭。

基于全文分析，我们为以病历生成和CDI/ICD为代表的临床NLP应用提出以下落地建议：

1. 采取“云原生思维，双轨部署准备”的架构策略：

   • 技术栈主干应选择云原生友好的体系：Kubernetes + KServe + (vLLM/Triton)。这套组合提供了最佳的弹性、可观测性和自动化运维能力。
   • 但同时，必须确保整个应用栈可以无缝迁移到范式B（一体机/私有化）。这意味着避免使用特定云的托管服务，将所有依赖容器化，并预先在私有化环境中验证部署流程。实现“一份代码，多处部署”。

2. 将“内容质量与安全治理”提升至与“系统稳定性”同等的战略高度：

   • 在CI/CD流水线中硬性嵌入可靠性测试（一致性评测）和临床量表评估（如PDSQI-9）。模型上线前，必须通过技术和临床双重的质量门禁。
   • 设计并实施不可篡改的全链路审计日志系统，记录从输入、模型版本、中间证据到最终输出的每一个环节，以满足医疗行业最严格的监管要求。

3. 践行“互操作先行”的集成原则：

   • 在设计之初，就将输入输出与HL7 FHIR标准对齐。优先采用FHIR API与医院EMR系统交互。对于影像相关应用，深入理解DICOM与FHIR的整合实践。
   • 这将极大降低后期集成的成本和风险，并使你的AI服务更容易融入日益基于标准的未来医疗IT生态。

4. 为“多模态与边缘智能”预留架构扩展性：

   • 在服务设计中考虑未来接入非文本数据（影像、波形、语音）的可能性。关注如Holoscan + MONAI Deploy这样的边缘计算栈，为将来在ICU、手术室等场景部署实时AI应用做好技术储备。

总而言之，未来一个成功的医疗AI项目，必然是卓越的AI算法、坚实的云原生工程、深刻的医疗合规理解与灵活的临床工作流设计四者的融合。本文勾勒的五类算力范式及其技术栈，正是为了给这场复杂的融合提供一张清晰的工程地图。唯有如此，人工智能才能真正从“展示奇观”的技术，转化为每日默默支撑亿万次临床决策、提升医疗质量与效率的可靠基础。