丹麦超级计算机在医疗中的应用—

一、AI护理伴侣

丹麦初创企业Teton首次将超级计算机Gefion应用于医疗领域，其开发的AI“护理伴侣”可能开拓下一代医疗陪护新模式。

1. 核心技术：数字孪生与隐私保护

Teton在病房内部署摄像头和传感器，实时采集患者运动、呼吸、姿势等数据，并构建虚拟数字孪生病房。所有数据通过边缘计算在本地设备处理，原始视频片段被立即转换为匿名3D空间模型后销毁，确保符合欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）。这一设计既避免云端传输的隐私风险，又减少数据存储负担。

2. 动态场景训练与超级计算加速

Teton早期依赖人工模拟训练AI模型：雇佣演员与护士在真实病房中演练场景（如患者突发不适），但耗时且成本高昂。借助Gefion，Teton生成超过100万个动态3D病房场景，涵盖患者翻身、护士急救、设备使用等复杂行为。这些场景模拟真实物理运动，使AI能识别细微模式（如早期褥疮迹象或呼吸异常）。创始人Mikkel Wad Thorsen表示，Gefion“解锁几何知识”，帮助AI更精准预测病情演变。

3. 实际效果与行业价值

试点医院数据显示，该系统可减少夜班工作量25%，主要归因于：

自动巡检替代：减少30%人工巡查；
实时预警系统：通过APP通知护士潜在风险；
护理记录自动化：节省文书工作时间。

此外，Teton与瑞典Bemlo（医疗招聘平台）、美国Diligent Robotics（医院机器人Moxi）形成技术互补，共同应对欧盟120万医护人员缺口。

二、超级计算机Gefion的技术架构与战略定位

上述AI医疗中使用的超级计算机Gefion是丹麦推出的第一款基于NVIDIA DGX SuperPOD架构的GPU加速超级计算机，配备1,528块NVIDIA H100 Tensor Core GPU，通过NVIDIA Quantum-2 InfiniBand网络实现高速互连。这一配置使其具备每秒百亿亿次（Exaflops级别）的计算能力，填补了丹麦在GPU加速超算领域的空白。H100 GPU的并行处理能力尤其适合运行深度学习与生成式AI模型，其效率远超传统CPU。例如，在训练复杂医疗AI模型时，H100可将计算时间从数月缩短至数周。

Gefion由全球数据中心提供商Digital Realty托管于丹麦的AI就绪数据中心。该设施完全依赖可再生能源供电（如风能、太阳能），设计与建造均遵循可持续发展原则。这一选择与欧盟的绿色转型目标高度契合，既满足高性能计算需求，又减少碳足迹。此外，欧洲高性能计算（HPC）领域的领导者Eviden负责硬件集成与安装，确保系统稳定性。

Gefion是丹麦诺和诺德基金会与丹麦出口投资基金（EIFO）合作的产物，总投资额达7亿丹麦克朗（诺和诺德基金会出资6亿，EIFO出资1亿）。EIFO持有运营方丹麦人工智能创新中心（DCAI）的15%少数股权。这种公私合营模式旨在加速AI技术商业化，重点支持生命科学、绿色能源与量子计算领域。诺和诺德基金会首席执行官Mads Krogsgaard Thomsen强调，Gefion将推动“应对全球挑战的新解决方案”，而EIFO首席执行官Peder Lundquist则认为其能“以数倍速度提升丹麦深度科技生态”。

Gefion的推出标志着丹麦正式构建本土AI基础设施。NVIDIA创始人黄仁勋指出，丹麦认识到“国家竞争力依赖于自主AI生态”，而Gefion正是这一战略的体现。其首批试点项目通过全国竞赛筛选，从50份提案中选出6个，涵盖以下四个方面：

药物研发：使用NVIDIA BioNeMo平台优化蛋白质设计；
气候科学：支持丹麦气象研究所的气候建模；
量子计算：基于CUDA-Q平台开发容错量子算法；
医疗AI：以Teton的“护理伴侣”为代表，优化医院管理。

三、Gefion与Teton的协同效应分析

1. 技术迭代：从人工模拟到超算生成

效率提升：Gefion将Teton的AI训练周期从“数年”压缩至“数月”，场景生成成本降低90%；

数据规模：100万动态场景远超人工模拟的数千次演练，覆盖更多罕见病例；

精度优化：模型因海量数据训练，识别准确率提升40%，尤其在呼吸模式分析等复杂任务中表现显著。

2. 生态共建：政府-企业-学术联动

政策支持：丹麦工业部长Morten Bødskov称Gefion为“企业竞争力催化剂”，政府通过EIFO直接注资；

学术参与：哥本哈根大学、丹麦技术大学（DTU）的研究人员参与Gefion试点项目；

企业协作：Teton作为初创公司代表，验证了Gefion在垂直领域的商用潜力，为后续项目（如量子计算）提供经验。

3. 经济与社会效益

医疗成本降低：通过预防性监测减少患者并发症，缩短住院时间；

护士留存率提升：工作负担减轻可缓解职业倦怠，间接应对欧盟护理人员流失问题；

技术出口机会：丹麦计划将Gefion模式复制至绿色能源等领域，强化其全球科技影响力。

4.未来展望与挑战

Gefion的二期计划将进一步扩展至量子计算与气候预测领域，旨在通过NVIDIA CUDA-Q平台的进一步开发，支持丹麦气象研究所的气候建模项目；与此同时，其医疗领域的核心用户Teton正在研发跨院区患者风险协同预警系统，以提升多机构协作效率。然而，技术落地的可持续性仍面临商业化压力——运营方DCAI需证明Gefion能够为付费企业带来可观经济回报，从而吸引更多客户加入试点。此外，伦理争议持续存在：尽管Teton采用技术手段保障隐私，但病房监控系统的全面普及仍需解决公众对“无死角监控”的信任疑虑，如何在提升护理效率与尊重患者隐私权之间取得平衡，将成为推广过程中不可回避的社会议题。

四、全球背景下的丹麦AI战略启示

1. 小国科技突围的典型路径

丹麦人口仅583万，但凭借Gefion等项目，其在AI领域的投入密度（人均算力资源）已可比肩大国。关键策略包括：

聚焦细分领域：避开通用AI竞争，深耕生命科学、绿色科技等本国优势产业；
公私资源整合：基金会与政府共同承担高风险技术投资；
基础设施先行：优先建设算力底座，吸引企业与研究机构入驻。

2. 超算平民化与伦理平衡

传统超算多用于国家级科研项目（如气候模拟、核能研究），而Gefion向中小企业开放，推动AI普惠化。同时，Teton的隐私设计证明：医疗AI可通过数据脱敏与边缘计算实现伦理合规，为其他行业提供范本。

3. 对欧盟AI生态的辐射效应

欧盟正面临中美AI技术竞争压力，Gefion的成功可能推动其他成员国效仿丹麦模式。例如：

算力共享网络：跨国企业可租用Gefion资源，避免重复建设；
标准输出：丹麦的隐私保护方案可能成为欧盟医疗AI监管参考。

Gefion不仅是丹麦的“国家AI引擎”，更展示了小国通过聚焦关键技术、整合多方资源、深耕垂直场景，在全球科技竞争中占据一席之地的可能性。Teton的案例则证明，超级计算与行业痛点的结合能释放巨大社会价值——既缓解医护短缺危机，又为AI伦理实践提供新思路。随着更多试点项目落地，丹麦或将成为“AI向善”的全球标杆。

参考文献：

1.Siôn Geschwindt.Exclusive: Danish supercomputer powers AI care ‘companion’ for hospitals[EB/OL].https://thenextweb.com/news/exclusive-danish-supercomputer-teton-ai-care-companion-for-hospitals,2025-5-1.

2.Danish Centre for AI Innovation.An AI supercomputer for Innovation at scale[EB/OL].https://dcai.dk/gefion,2025-5-8

丹麦超级计算机在医疗中的应用——AI“护理伴侣”