運營商競逐智慧醫院賽道　AI算力成核心動能

（記者　陳洲）近期，全國多地密集釋放千萬級、億級智慧醫療采購大單，電信運營商組團強勢入局智慧醫院賽道，AI算力憑借對醫療全流程的支撐能力，成為競標核心門檻。這場跨界角逐絕非單純的企業搶單之爭，更在深刻重構基層醫療資源配置格局、重塑醫療服務供給模式。

運營商之所以能在醫療IT領域實現逆襲，核心是依托“5G+云+算力”的協同組合，精準擊穿傳統醫療在資源整合、算力支撐、跨域協同等方面的固有短板。一場智慧醫療建設的全新范式正式開啟。

AI算力成基層醫院升級剛需

在醫療數字化轉型向縱深推進的當下，AI算力已不再是大型三甲醫院的“專屬配置”，而是成為基層醫院實現數字化、智能化升級的必備前提，更是推動醫療資源均等化的核心引擎。基層醫院服務能力的提升關乎全民健康福祉，而強大、穩定、可擴展的AI算力，正是破解基層醫療發展瓶頸的關鍵支撐。

（圖片來源：攝圖網）

近年來，國家持續推進分級診療體系建設，要求基層醫院承擔起“首診把關”的重要職責。但在傳統診療模式下，基層醫生難以憑借個人能力完成復雜疾病的早期篩查，部分疑難病癥需反復轉診，不僅增加了患者的就醫成本，也造成了醫療資源的浪費。而AI技術的融入，能夠有效彌補這一短板。AI技術落地的核心基礎，便是充足的算力支撐。

強大的AI算力為基層醫院的智能化診療提供了可能。在影像診斷領域，AI輔助診斷系統需依托海量影像數據進行模型訓練和實時分析，只有具備穩定的算力支持，才能快速精準識別胸片、彩超、病理切片等中的異常信號，幫助基層醫生提升診斷準確率，減少漏診、誤診；在慢病管理方面，借助算力支撐的AI系統，可實時監測患者的血壓、血糖等數據，生成個性化健康管理方案，實現慢病的早干預、早管理；在診療流程優化上，AI算力驅動的智能導診、電子病歷自動生成等系統，能大幅提升就醫效率，緩解基層醫院人手不足的壓力。

同時，AI算力的普及還能推動優質醫療資源的“下沉”，通過算力連接上下級醫院的AI診療系統，實現病例共享、遠程會診等，讓基層患者無需奔波就能享受到三甲醫院的診療服務。

運營商深耕AI算力：多維布局，打造標桿

在數字經濟與醫療健康深度融合的浪潮下，AI算力支撐下的智慧醫療賽道迎來爆發式增長，更是成為運營商角逐的戰略高地。運營商憑借“云網智”一體化優勢，加大了AI算力布局力度，在智慧醫療領域加速跑馬圈地。

以中國電信為例，其以場景化落地為核心，在遠程醫療等細分賽道持續深耕，通過多元案例構建起差異化競爭優勢，打造出一批批行業標桿。

中國電信將AI算力精準賦能遠程醫療，在偏遠地區醫療資源均衡化進程中發揮關鍵作用。在貴州、寧夏等省份，其搭建的遠程醫療平臺依托天翼云智算底座，實現了基層醫院與三甲醫院的高效聯動。基層醫療機構拍攝的CT、核磁影像通過醫療專網實時傳輸至算力平臺，經AI系統快速閱片標記可疑病灶后，同步給上級專家復核，不僅將診斷報告出具時間從數小時縮短至3小時內，診斷準確率也顯著提升，有效解決了偏遠地區群眾“看病遠、看病難”的痛點。

在區域醫療協同領域，中國電信的算力賦能案例同樣亮眼。在廣西貴港，其聯合當地醫院打造的AI醫學影像遠程診斷云平臺，接入12家基層醫療機構形成“1+N”協作體系，集成自主研發的“星辰大模型”輔助診斷引擎，日均處理病例達100例，AI輔助診斷占比超80%。通過高速醫療專網與算力支撐，平臺已完成超3000例遠程診斷，還以云膠片替代傳統膠片，使跨院重復檢查率下降超20%，大幅降低患者就醫成本。

此外，中國電信還將算力布局延伸至重癥診療等細分場景。在遼寧大連，其為醫科大學附屬第二醫院構建的重癥診療智慧化協同平臺，依托智算中心算力整合多模態患者數據，通過大模型聯動分析生成個性化治療建議，顯著提升危重癥救治效率與精準度。在江蘇南京，通過定制化智算解決方案，助力三甲醫院實現智能導診、心內影像分析等場景升級，醫療語料檢索響應速度提升50%，關鍵業務上線周期縮短60%。

憑借多場景深度落地的案例優勢，中國電信持續夯實算力底座與場景創新能力。隨著算力技術的迭代與成本優化，AI算力將進一步滲透智慧醫療全鏈條。

算力之外的核心競爭力：構建完整智慧鏈路

盡管AI算力為運營商打開了智慧醫院賽道的入口，但要實現長期領跑，僅靠算力優勢遠遠不夠，仍需突破多重核心挑戰，在算力之外構建差異化競爭壁壘。

醫療數據的安全與合規是首要難題。醫療數據包含大量敏感隱私信息，兼具高價值與高風險，黑客攻擊已從廣譜勒索升級為精準竊取與定向破壞，內部權限濫用也成為數據泄露主要誘因。運營商需構建“技術+管理”雙輪驅動的防護體系，既要部署存儲、傳輸、計算全鏈路加密技術，運用智能脫敏引擎實現場景化隱私保護；也要建立三級數據安全組織架構，明確權責邊界與全生命周期管理規范，才能在合規前提下釋放數據價值。

算法與醫療場景的深度適配是核心競爭力。當前AI技術需從單點應用轉向全流程融合，運營商的通用算法難以滿足專科診療需求。無論是手術記錄智能生成、影像微小結節識別，還是遠程重癥監護預警，都要求算法貼合醫療流程本質。這需要運營商深入臨床一線，聯合醫院共建創新實驗室，將算法訓練與門診問診、手術操作、病房護理等具體場景結合，解決醫生實際痛點，才能讓技術真正服務于醫療核心需求。

運營商的破局方向在于構建“數據合規、場景適配、生態協同”的完整鏈路，以醫工融合人才為支撐，將算力優勢轉化為場景化服務能力，才能在智慧醫院賽道實現從“入口進入”到“長期領跑”的跨越。