美国宇航局约翰逊航天中心与红帽公司合作开发了一款离线AI驱动的临床决策支持系统，该系统有望帮助宇航员在深空任务中诊断和治疗医疗状况，同时为地球偏远地区提供医疗解决方案的范本。
美国宇航局约翰逊航天中心与红帽公司共同打造了"机组医疗官数字助手"（CMO-DA）——一款专为宇航员设计的临床决策支持工具，使其能够在无需地球连接的情况下诊断和治疗症状。
现代AI技术大多依赖云连接，但未来的月球和火星任务要求宇航员在无法持续与地球通信的环境中工作。CMO-DA通过RamaLama技术解决了这一挑战，该技术由红帽支持，是一个开源项目，将AI模型打包为容器，确保即使在太空边缘硬件上也能安全可靠地运行。
该系统关键能力包括：
• 完全离线系统：CMO-DA已从依赖云服务的原型发展为边缘部署系统，确保在与地球通信中断时仍能保障任务成功。
• 多模态AI：RamaLama同时运行用于医疗推理的大型语言模型和用于图像症状分析的视觉模型。
• 可审计与可复现性：这对紧急情况至关重要，尤其关乎人命关天的场景。若该系统能在太空运行，相同的边缘AI方案也可为地球偏远及医疗资源匮乏地区提供离线医疗指导。
位于休斯顿的美国宇航局约翰逊航天中心研究人员正在测试这款机组医疗官数字助手，以支持未来可能无法实时联系地球医疗团队的深空任务。
该临床决策支持系统由RamaLama提供本地AI推理支持，专为帮助宇航员在无法与地球通信时诊断治疗医疗症状而设计，确保任务成功。
RamaLama是什么？
RamaLama是由红帽支持的开源工具，旨在通过简化开发者运行、拉取和服务AI模型的流程，使AI技术"变得普通"。
在红帽工程师主导下，该项目将AI模型视为容器镜像，使其能在从笔记本电脑到太空专用边缘服务器的多样化硬件上，以隔离且安全优先的环境运行。
通过采用符合开放容器倡议（OCI）标准的容器，RamaLama确保AI模型具有可移植性和可预测性，这对部署到航天极端环境至关重要。
从概念验证到自主边缘现实
CMO-DA最初是概念验证项目，旨在展示基于太空飞行医学文献训练的AI如何提供实时健康分析。但要成为任务就绪系统，该项目必须从云依赖模型转向完全断开连接的边缘部署——在深空任务中，依赖地球云连接不可行。
目前这一向自主操作的转变由运行在HPE硬件上的RamaLama驱动，该硬件正是国际空间站现有"太空计算机"的地面双胞胎版本。
• 多模态推理：RamaLama提供运行大型语言模型（LLMs）进行复杂医疗推理和视觉语言模型（VLMs）进行图像症状分析的引擎，使CMO-DA能在无需庞大基础设施的情况下处理文本和视觉数据。
• 边缘优势：通过RamaLama，研究人员可在设备本地运行复杂AI模型，无论航天器距离地球多远，都能即时获取医疗指导。
利用这些开源工具，NASA研究人员能够测试可复现且可审计的系统，这对任务关键环境中的人类安全至关重要。
CMO-DA的未来发展
当前在"太空计算机"地面双胞胎上的测试使团队能在最终部署到国际空间站前完善系统。地球验证完成后，CMO-DA将向NASA领导层展示，供机构评估其未来用途。
展望未来，项目团队计划整合红帽企业Linux AI（RHEL AI）作为CMO-DA的下一代平台。迁移到RHEL AI将提供更稳定、加固的基础，并为在世界最严酷的远程环境中扩展和管理这些容器化AI应用提供更顺畅的方式。
这一里程碑不仅是太空医学的重大飞跃，更是边缘AI未来发展的潜在范本。帮助宇航员在深空保持健康的相同技术，未来或可在地球最偏远地区提供高质量医疗服务。
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