AI赋能医疗：头部企业如何引领医疗产业智能化变革？

在这个数字化浪潮席卷的时代，每个人或许都如马伯庸《大医》中的主角，亲身经历着AI与医疗深度融合带来的深刻变革。从智能诊断到远程手术，医疗智能化正以不可阻挡之势重塑健康产业。

历经百年积淀，中国医疗产业正站在智能化转型的历史关口。医疗大数据、AI算法、5G远程诊疗等技术的突破，不仅重构了诊疗流程，更催生出从疾病预防到康复管理的全周期创新机遇。这场变革中，头部企业如何突破技术壁垒，构建可持续的智能医疗生态？

01 医疗智能化：机遇与挑战并存

AI医疗虽为行业焦点，但其落地仍面临多重挑战。东软集团副总裁李东指出，当前医疗AI发展存在四大核心困境：

挑战一：数据质量与标注成本制约模型迭代

医疗AI依赖高质量数据训练，但临床数据存在三大痛点：非结构化记录占比高导致标准化困难；专业医学标注依赖医护资源，人力成本居高不下；罕见病数据稀缺与区域分布失衡，影响模型泛化能力。

挑战二：模型可解释性不足影响临床信任

临床场景对AI准确率要求远超学术标准。谷歌医疗大模型Med-PaLM虽达92.6%的准确率，仍被警告不可替代专业诊疗。医疗AI需实现决策逻辑透明化，解决“黑箱”问题以建立医护信任。

挑战三：智能化路径模糊导致效率提升有限

医疗机构更关注实际场景需求，但现有解决方案存在数据安全风险高、系统兼容性差、操作复杂等问题。外挂式工具增加医护负担，集成式改造则面临流程重构难题。

挑战四：AI应用层级浅难以激发创新

当前AI多用于重复性任务，未能深度融合医护经验。临床科研层面，AI工具需通过高成本前瞻性试验验证效果，转化链路仍不成熟。

02 全链路解决方案：从单体机构到城市医疗生态

尽管挑战重重，政策支持与技术突破正推动医疗智能化加速落地。东软等企业通过构建全场景解决方案，探索出可行路径：

东软“添翼”2.0：三大突破重构医疗智能

在济南举办的MAIC1st2025大会上，东软发布的“添翼”医疗健康智能化解决方案2.0，针对行业痛点实现三大升级：

• 数据基座构建：依托湖仓一体数据中心，整合多源异构数据，形成高质量数据资产池，支撑模型持续优化。
• 安全赋能平台：采用“1个大模型+N个小模型”架构，结合领域知识强化算法，减少模型幻觉，适配信创环境部署。
• 价值扩展体系：从单体医院向城市医疗生态延伸，覆盖预问诊、辅助诊断等120个业务场景，打通跨机构数据壁垒。

目前，东软已服务4800+家医院、8万+基层机构，构建30+个省市健康信息化平台。其智能病历生成系统在武汉中南医院实现日均4000份病历质控，效率提升10倍以上；出院小结自动生成功能使医生单日处理量从10余份增至500份，显著减轻重复劳动。

03 未来展望：数据驱动的精益医疗时代

医疗智能化不仅是技术升级，更是运营模式变革。李东指出，未来医院将基于数据实现精益管理：通过运营数据追溯决策逻辑，识别效率瓶颈，推动资源优化配置。这种转变将促进医疗公平，提升服务可及性。

从科幻场景到现实应用，AI正重塑医疗全链条。当一份病历实现全国通行，当远程手术成为常规操作，医疗智能化带来的不仅是效率提升，更是对生命健康的全新守护。