NASA 测试用于深空宇航员护理的 AI 医疗助手

NASA 研究人员正在测试一款 AI 临床支持工具，它可能帮助宇航员在远离地球、无法获得实时医疗指导的任务中诊断症状并选择护理步骤。

该系统名为 Crew Medical Officer Digital Assistant，简称 CMO-DA，旨在为深空任务中的机组人员提供医疗推理辅助。NASA 尚未将 CMO-DA 送入太空。工程师们正在地面上使用 HPE Spaceborne Computer 的地面孪生系统进行测试；该边缘计算平台由 HPE 和 NASA 用于与国际空间站相关的高性能工作负载。

问题归根结底在于距离。国际空间站上的宇航员可以与飞行外科医生通话，而如果出现需要医疗处理的问题，NASA 也可以把机组人员接回地球。但在 NASA Artemis 计划下，以及未来前往火星的任务中，机组人员面对的是不同的运行模式。任务控制中心无法保证即时会诊，而返航可能需要太久，无法满足紧急医疗需求。

CMO-DA 通过在任务硬件上运行 AI 推理，而不是依赖云服务，来弥补这一差距。Red Hat 表示，该项目已从需要云访问的概念验证，转变为断开连接的边缘部署。对于合规、安全和任务保障团队来说，这种架构很重要。一个在通信中断期间停止工作的医疗助手，会给机组人员带来新的故障模式。一个可以在船上运行的工具，则能让团队在发射前对其进行测试、验证和约束。

Red Hat 为该部署背后的开源工具 RamaLama 提供支持。该项目帮助开发者通过基于容器的工作流拉取、运行并提供 AI 模型服务。在 CMO-DA 中，RamaLama 运行用于医疗推理的大语言模型和用于图像审查的视觉语言模型。这种组合让宇航员既可以用文本输入症状，也可以提供视觉证据，例如皮疹、伤口或肿胀的照片。

这种设计也降低了基础设施负担。航天器不能把计算、存储、电力或带宽视为宽裕资源。工程师需要医疗 AI 适配硬件限制、输出可重复，并且在没有网络访问的情况下持续工作。CMO-DA 运行在由 HPE Edgeline 和 ProLiant 系统构建的 Spaceborne Computer 孪生系统上，这也是 HPE 为空间站项目列出的相同产品系列。

NASA 仍然必须证明，这个助手能改善医疗护理，同时不会引入新的临床风险。模型可能给出错误诊断、漏掉危险信号，或者提供与飞行医疗规则相冲突的建议。机组医疗官还要在异常约束下工作：物资有限、微重力、任务压力，以及走廊尽头没有急诊科。验证必须针对这些条件进行测试，而不是对通用医疗聊天提示进行测试。

一条可信的批准路径将要求 NASA 及其合作伙伴锁定模型版本、记录获批的使用场景、运行情景测试并定义升级规则。机组需要清晰的边界：哪些症状可以由该工具协助分诊，哪些情况必须由飞行外科医生审查，以及软件不能做出哪些决定。工程师还需要审计日志，以便医疗和任务团队在测试后审查提示、输出和机组行动。

离线模型也带来了数据治理问题。宇航员的医疗数据具有隐私性和任务敏感性。断开连接的部署可以减少暴露，因为在使用过程中，提示和图像不必离开飞行器。但团队仍然需要关于保留、访问、加密、模型更新控制以及任务后审查的政策。

HPE 表示，其 Spaceborne Computer 工作已进入第三次空间站迭代，并支持边缘计算、AI 和机器学习实验。这段历史为 CMO-DA 提供了一个比普通实验室服务器更现实的测试环境。飞行中的硬件必须承受振动、辐射暴露、热约束以及企业数据中心不必面对的维护限制。

Red Hat 表示，团队计划在未来的 CMO-DA 版本中集成 Red Hat Enterprise Linux AI。此举将使这款医疗助手更接近一套打包好的企业 AI 栈，重点放在模型部署和生命周期管理上。

NASA 领导层仍需在地面验证后评估该系统。如果该机构推进这个项目，CMO-DA 可能成为深空机组更广泛医疗自主计划的一部分。宇航员仍然会接受医疗应对训练，并在可能时与地球咨询。AI 助手则会在时间、距离和带宽让机组只能依靠自己时，提供另一种工具。