NPU协同下的MoE专家库架构：医疗AI会诊负载均衡的革新
一、医疗 AI 协同会诊的挑战与机遇
1.1 多模态数据融合的复杂性
在当今医疗领域，数据呈现出爆炸式增长，且来源广泛、类型多样，涵盖了医学影像（如 X 光、CT、MRI 等）、临床文本（病历、诊断报告等）、基因数据以及各种生理信号数据等。这些多模态数据蕴含着丰富的疾病信息，但也给医疗 AI 的诊断带来了巨大挑战。
以医学影像数据为例，其包含了大量的图像细节和空间信息，对于识别病变部位和形态具有关键作用。然而，不同模态的影像数据，如 CT 和 MRI，其成像原理和分辨率各异，使得数据之间的融合难度极大。临床文本数据则具有非结构化的特点，包含了医生的主观描述和专业术语，如何准确提取其中的关键信息并与其他模态数据进行有效整合，是亟待解决的问题。基因数据更是复杂，其蕴含的遗传信息与疾病的关联机制尚未完全明确，将其与其他临床数据融合，需要深入的生物学知识和先进的数据分析技术。
传统的单一模型 AI 系统在面对如此复杂的多模态数据时，往往显得力不从心。由于缺乏对不同模态数据的有效处理能力，这些模型难
