医院概况
成都中医药大学附属医院（四川省中医医院），自1957年创建以来，便承载着传承与发展中医药事业的重任。作为新中国最早成立的四所高等中医药院校附属医院之一，它不仅是国家“双一流”学科建设高校附属的三级甲等中医院，更是中医药领域的璀璨明珠。医院拥有高达3000张的编制床位，年门急诊服务量突破370万人次，住院量亦达到约9万人次，彰显出其强大的医疗服务能力和广泛的社会影响力。
随着科技的发展与政策推动，成都中医药大学附属医院（四川省中医医院）的影像科，正经历着一场前所未有的创新变革。为了提升医院诊疗水平，四川省中医医院引进了大量高端医疗设备，如联影320排640层高端CT等，以及正在筹建的肿瘤放疗中心，让影像的世界更加清晰，这也为患者诊疗的速度与准确度带来大幅提升。
影像海洋的“暗礁”日益凸显
然而，机遇与挑战总是并行而至。这片由无数X光、CT、MRI交织成的“生命图谱”海洋越来越广袤，其风险的暗礁也日益凸显。伴随着每天产生海量的医疗影像数据，医院在影像存储和管理方面面临重重压力：
基础设施面临扩容困境：医院现有PACS系统采用的服务器+集中式存储架构已显疲态。一方面，医疗数据要求永久保存，医院每年却以超130%的数据增长速度，导致数据存储压力陡然增长；另一方面，停产设备的不可扩容性导致数据迁移过程中产生严重的业务连续性风险。
智能应用存在明显断层：医院老版PACS系统存在双重智能化缺陷，技术层面，基于图片格式的数据导出机制阻碍了跨机构诊疗协作，导致患者需重复检查；功能层面，AI接口的缺失使自动质控、三维重建等先进功能难以落地。由此产生了达18%的重复检查率，也造成了医疗资源的浪费。
阅片体验越来越差：值得注意的是，医院近三年数据增长呈现加速趋势：2023年新增36TB，2024年达50TB，预计2025年将突破65TB。面对持续增长的数据，医院数据中心面临两大关键挑战：一是本地磁盘高性能存储容量即将达到瓶颈，二是数据命中率呈现下降趋势（预计年降幅约15%），导致医生阅片体验越来越差。
这些无形的壁垒与枷锁，成了中医药大学附属医院（四川省中医医院）驶向未来智慧医院航程上无法回避的逆流，唯有革新方能扬帆致远，于是医院不再满足于修修补补，而是将目光投向了更能保障长远发展的创新影像平台智能分布式存储。
破局之光：三把钥匙，开启智慧存储之海
成都中医药大学附属医院（四川省中医医院）携手深信服，将原有PACS系统与集中式存储架构升级成影像平台和分布式存储架构，突破存储与算力天花板，打通临床协作壁垒，更大程度释放了智能数据价值。医院在影像存储落地实践中，始终紧握着三把关键钥匙。
1.“效能与成本”的平衡之匙
如何在支撑海量微小影像文件（如切片）高速流转、顶住访问洪峰的同时，让高昂的成本曲线变得平缓？分布式存储的并行处理与灵活扩展，让高性能与低成本不再是天堑。
医院选用深信服分布式存储，配置NVMe SSD高速缓存技术。该技术利用高性能NVMe固态硬盘作为高性能层，加速分布式存储系统的数据访问。其关键技术点包含了分层缓存机制、RDMA支持、一致性保障及持久化等能力。通过这些技术的综合运用，医院实现了IOPS和吞吐量的大幅提升，为云计算、AI训练等高性能场景提供了坚实的存储基础，从而降低整体TCO。
在应用实践过程中，医院分布式存储系统的NVMe SSD性能层已高效承载43.24TB临床热数据。性能层展现出优异的业务支撑能力，针对2024年新增的50TB医疗数据，可确保10个月内热数据的快速调取，使平均访问时延降低62%。
面对每年15TB持续增长的数据压力，医院采取分级扩容策略：短期内可通过横向扩展集群内高性能节点实现容量提升；中长期规划构建独立的NVMe SSD高性能集群，实现跨集群的热温数据智能分层管理，该方案可使系统吞吐量提升3倍以上，同时降低单位存储成本28%。
此外，根据存量数据统计分析，医院新建的影像平台系统中的医学影像数据总量达 81TB，包含 1.78 亿个文件，呈现典型的 “大规模小文件” 特征（单文件多为 KB 级）。此类数据结构导致数据写放大问题突出，造成显著的存储空间浪费。针对上述小文件的问题，分布式存储的小文件合并技术，能够通过智能排序整理、再聚合后追加写入容量层，有效解决了小文件存储过程中的性能损耗和空间浪费问题。
2. “时间与永恒”的数据守护之匙
如何让珍贵的生命数据跨越设备迭代的周期，实现数十年甚至更久的“无忧”存储？分布式存储的架构韧性，确保了数据在设备更迭、容量增长时，始终能平滑扩展迁移。
分布式软件定义存储（SDS）通过解耦软件与硬件，使硬件具有无关性、在线扩容能力及无缝数据迁移能力，且可平滑过度到全信创芯片架构等特点，因此医院不必担忧后续硬件停产、数据迁移等问题。
SDS的硬件无关性支持异构服务器/磁盘的横向扩展，单集群可混合使用不同代、不同架构的芯片硬件；在线扩容能力使医院在新增节点时能够自动平衡数据分布，提升存储池利用率30%以上；无缝数据迁移采用一致性哈希算法，确保硬件更换时仅需迁移局部数据（通常<5%），从而实现业务零感知。这些特点共同构成了医院数据长期存储的坚实保障。
3. “兼容与生长”的开放发展之匙
如何让存储系统既能稳稳托起AI大模型训练所需的“数据洪峰吞吐”，又能灵活响应三维重建等对多访问协议的渴求？分布式存储的开放兼容与无限扩展潜力，正是医院未来业务疆域不断生长的坚实土壤。
软件定义的分布式存储将凭借其灵活的架构设计，支持包括NFS、SMB、FTP、iSCSI、S3、HDFS等在内的多样化存储协议，无缝对接医院HIS/PACS/EMR等核心业务系统。
同时，国产的并行文件系统全闪存储，其横向扩展能力将为医院提供EB级存储空间和百万级IOPS吞吐，满足AI辅助诊断对高并发影像调阅（如CT/MRI的毫秒级响应）、基因测序数据的低延迟分析等未来场景需求。在精准医疗领域，通过内置的数据生命周期管理功能，医院可对基因组学数据实现智能分层存储——热数据存放于全闪存层，保障能够实时分析性能；冷数据自动归档至对象存储。
成都中医药大学附属医院（四川省中医医院）影像科的这场存储革新，远非一次简单的技术升级，它是一次打破信息桎梏、释放数据潜能、拥抱智能未来的深刻蜕变。当分布式存储的星网串联起曾经的数据孤岛，医院便真正打通了临床协作的“任督二脉”，释放了蕴藏在每一帧影像中的“智慧原力”。
