AI 醫療的概念在行業內已喧囂近十年,從實驗室的算法模型到醫院的臨床應用間,卻始終橫亙著三道難以逾越的鴻溝:數據安全與利用的矛盾、技術門檻與臨床需求的錯位、跨領域協作的溝通壁壘。
許多具備資源條件的醫院斥巨資引入AI系統,最終卻淪為“櫥窗展品”;基層醫療機構渴望技術賦能,卻因運維能力不足、適配成本過高望而卻步。
在行業普遍“叫好不叫座”的迷茫之際,浪潮信息在佛山南海用一套經過實戰檢驗的“產研用”閉環模式,給出了可復制的破局答案。
2026年1月22日,佛山市南海區“人工智能 + 醫療衛生”生態共建研討會上,南海區“人工智能+醫療衛生”生態共建框架正式發布。
與此同時,由浪潮信息、天銳醫健、佛山市南海區人民醫院三方共同研發、歷經兩年打磨的“AI 原生智慧醫療系統”也作為“AI+醫療衛生”的實踐樣本在會上正式亮相——沒有追逐概念噱頭,而是聚焦診療全流程的真實痛點,通過“醫院提需求、企業做適配、平臺強支撐”的產研用協同機制,讓AI技術真正扎根臨床一線、下沉至基層末梢。
框架發布:自實踐中生長的“一體兩翼三輪驅動”機制
當前,人工智能已成為醫療衛生“強基層、固基礎、保基本”的核心支撐。2025年11月,國家衛健委等五部門聯合發布《關于促進和規范“人工智能+醫療衛生”應用發展的實施意見》,明確提出到2030 年,實現基層診療智能輔助全覆蓋的目標。
“此次發布的‘人工智能 + 醫療衛生’生態共建框架,堅持從實際出發、以問題為導向,其形成并非單純依靠自上而下的政策設計。作為區域內的龍頭醫院,我們希望發揮好領頭雁的作用,希望解決好醫療服務中的具體痛點,攜手產業伙伴去探索一套可持續、可推廣的協同機制。”佛山市南海區人民醫院院長關紫云在接受雷峰網采訪時表示。
為貫徹落實國家、廣東省和佛山市人工智能發展部署,在此次研討會上,佛山市南海區衛健局、政數局、經促局領導,研究院代表、醫院代表及生態伙伴代表共同發布了南海區“人工智能+醫療衛生”生態共建框架。以“人民健康”為主體,依托“技術突破”與“場景深化”兩翼,通過“產研用”三方協同,形成“一體兩翼三輪驅動”的推進機制。
“一體”:即以“人民健康”為主體,以基層提質增效為主線,通過人工智能全面賦能,推動服務模式從“以治療為中心”向“以健康為中心”轉變,為居民提供覆蓋全生命周期的健康服務。
“兩翼”:即“技術突破”與“場景深化”雙向展開。一翼是以算力、算法、數據為核心,持續夯實技術基座,保持區域競爭力;另一翼是以醫療、醫藥、醫保“三醫聯動”為脈絡,不斷拓寬和深化人工智能應用場景,確保技術扎根于真實需求。
“三輪驅動”:即“產、研、用”協同驅動。強化政策引導,激發市場主體的創新活力,深化與企業、高校及科研機構的產學研合作,堅持以醫療機構和患者的實際應用效果為檢驗標準,形成閉環生態。
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“這套框架的核心是‘不脫節’。”作為關鍵技術支撐方代表,浪潮信息廣東區副總經理陳逸聰向雷峰網解釋,技術突破必須緊扣場景需求,場景深化必須依托技術支撐,而產研用的協同則確保了兩者不跑偏。例如,針對基層患者的粵語交流需求,技術方優化了語音識別模型;針對醫生病歷書寫效率低的痛點,研發了AI輔助病歷生成功能;針對基層技師操作不規范的問題,正在構建標準化的操作數據集。
此外,框架還明確了四大重點任務:一是夯實“智能基座”,筑牢數據與算力根基,探索醫療數據要素市場化配置改革的實踐路徑;二是深化“智慧場景”,重點推動人工智能+臨床診療、患者服務、中醫藥服務及科研教學等應用場景,推動人工智能從醫院向社區延伸,貫穿健康服務全流程;三是構建“產業生態”,探索“政府推動、多方參與、合作共贏、利益共享”的共建模式,形成特色產業集群;四是創新“體制機制”,總結“南海區‘人工智能+醫療衛生’生態共建”的探索經驗,形成可復制、可推廣的共建模式。
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以需求牽引、科研支撐與產業協作,推動規模化落地
研討會上,各方圍繞AI+醫療落地的共性挑戰展開了相關討論,包括數據合規要求高、技術與臨床需求易脫節、基層缺少好用工具等問題。與會各方一致認為,要讓技術真正扎根臨床一線,關鍵在于以需求為牽引、以底座為支撐、以生態協作為路徑,推動AI能力深度嵌入診療全流程。
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用方視角:以臨床需求與應用效果作為檢驗標準
關紫云圍繞“需求洞察與生態共建――南海人醫的AI+醫療實踐”,分享了該院依托本土脫敏病歷,自主研發AI原生智慧醫療系統的實踐經驗。她從醫院實踐出發,用鮮活的案例、翔實的場景,揭示了AI與醫療融合的核心需求與落地路徑,強調生態共建必須扎根于臨床需求、服務于患者健康。
關紫云告訴雷峰網:南海人醫采用了“物理隔離+ 技術脫敏 + 流程留痕”的三重保障機制:所有AI訓練均在院內進行,數據不流出醫院;通過技術手段剝離患者隱私信息,僅保留病情相關數據;對數據的每一次使用、每一步操作都進行記錄,確保可追溯。
“數據脫敏不是‘一刀切’,而是要建立評價體系,明確什么樣的數據可以脫敏、如何脫敏,既保障安全,又不影響應用價值。”關紫云強調。
目前,系統上線已累計服務12.67萬患者,錯號率降低20%,病歷質量提升60%。這一先行實踐為框架所強調的“以應用效果為導向、形成閉環生態”提供了樣板驗證,也為后續標準化推廣提供了清晰的評價參照。
研方視角:以數據體系與前沿研究夯實技術底座
中山大學孫逸仙紀念醫院余運芳博士以“AI+與大數據賦能臨床診療”為主題,從臨床實際診療出發,闡述了新一代生成式人工智能在乳腺疾病、肺部疾病、急重癥疾病的精準疾病診斷、治療方案優化的研發成果。相關研究為框架“技術突破”的持續演進提供了方法與能力支撐,也為AI與臨床需求的精準對齊提供了可借鑒路徑。
產方視角:以平臺化能力與場景化適配實現可復制推廣
作為深耕醫療領域的HIT廠商,天銳醫健總經理練旭明聚焦“算法賦能醫療場景應用的思考與實踐”,剖析了AI技術落地醫療領域的關鍵難點與突破路徑,并介紹了其在南海區實踐中聯合生態伙伴優化模型訓練、推進場景化適配的經驗,已實現AI導診、病歷質控、隨訪管理等功能與醫院業務流的融合,推動AI能力真正服務于診療提效與患者體驗改善。
“以前我們覺得AI落地是‘技術問題’,后來發現是‘生態問題’。”練旭明向雷峰網表示,單一企業難以解決數據、技術、場景、合規等所有問題,必須通過生態協作實現優勢互補。南海的實踐證明,只有醫院、技術廠商、場景適配方各司其職、緊密聯動,才能讓 AI 醫療真正落地,并進步實現可復制可推廣。
陳逸聰則從技術支撐的角度,闡釋了借助元腦企智EPAI企業大模型開發平臺構筑醫療智能體基座,實現AI+醫療的規模化落地的實戰經驗。
他向雷峰網表示,浪潮信息通過元腦企智EPAI平臺提供數據準備、模型訓練、服務部署、知識檢索、應用框架等系列工具,可調度多元算力與多模算法,支持伙伴通過工作流可視化編排調試智能體,靈活調用本地插件與MCP工具,實現大模型應用與醫院業務流的深度契合。生態伙伴無需從零搭建技術棧,即可基于平臺能力快速開發或升級產品,并與客戶現有系統實現融合,提升交付效率與復制速度。
通過清晰的產業分工與緊密的生態協作,南海區將國家的“人工智能+”戰略,轉化為可落地、可評估、可推廣的基層實踐――一方面以智能基座和平臺化能力降低落地門檻,另一方面以真實場景和效果指標牽引持續迭代,并通過產研用閉環協同解決“臨床需求與技術研發兩張皮”的難題,形成可復制的產業落地機制。
浪潮信息的“平臺 + 生態”邏輯,其實質是找到了技術普惠的可行路徑——讓原本集中在頭部機構的先進AI能力,得以用更低成本觸達基層,真正轉化為基層診療提質增效的實際助力。
這或許就是浪潮信息的南海實踐留給行業最有價值的思考:AI醫療的落地從來不是技術的單向輸出,而是通過技術工具降低協作門檻、通過生態協同彌合需求鴻溝,讓科技真正扎根在臨床需要的地方,讓技術發揮真正的普惠價值。
正如陳逸聰在采訪中所強調的,“AI醫療的爆發從來不是單一技術的勝利,而是‘0-1到1-100’的路徑落地。”
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