北電數智“數算模用”：AI破局行業痛點，在政策指引下開啟智能醫療新篇

在醫療健康行業向高質量發展轉型的關鍵階段，臨床大數據“難匯聚、難挖掘、難流通”的痛點長期制約著行業從經驗驅動向數據驅動跨越，精準醫療落地、區域醫療資源均衡等目標的實現面臨諸多阻礙。如何通過AI實現醫院診療、管理等能力提升？AI能幫醫院解決什么問題？這些疑問成為行業轉型路上的核心探索方向。

面對這一行業現狀，國家層面持續出臺多項政策支持醫療數智化發展，明確提出要推進臨床大數據標準化集成應用，強化醫療數據要素價值釋放，鼓勵AI技術與醫療行業深度融合，為醫療數智化轉型提供了清晰的政策指引。北電數智憑借在可信數據領域的深厚技術積累與對醫療行業的深刻理解，以“數算模用”全棧布局為核心，成為破解行業難題、推動醫療數智化提質增效的核心力量。

北電數智的“數算模用”全棧賦能體系，構建了從數據要素激活到應用落地的完整閉環。

1）在“數”的層面，針對醫療數據私密性強、來源分散、規格不一的痛點，聯合國家衛生健康委臨床大數據標準化及集成應用重點實驗室推出“櫻智α?醫療可信平臺”，創新“1+N+1”架構，實現醫療數據從匯聚、治理到流通使用的全鏈路打通。其中，1套可信數據接入平臺提供統一匯聚與可信接入服務，“可信工作域管控平臺”建立多維度隔離的安全虛擬工作環境，“醫療數據集成治理平臺”則提升科研與診療效率；N個可信數據開發與治理工具覆蓋數據合成、知識工程等多元能力，深挖數據價值；1個可信數據流通平臺通過AI問數功能實現高效數據解析與結構化處理，讓醫療數據“供得出、流得動、用得好、保安全”。

2）在“算”的支撐上，北電數智基于異構計算平臺整合多種混元GPU算力，構建自主可控的國產算力底座，全面滿足信創要求，為全棧體系提供高效、安全的算力保障。

3）“模”的層面，打造“櫻智α?皮膚專病大模型”等系列專病、專科模型，通過“通識數據+專病數據”雙輪驅動，結合海量醫學文獻、指南與臨床數據，形成可靠的醫學理解、診斷和生成能力。

4）在“用”的落地環節，將模型能力轉化為具體應用，深度嵌入臨床全流程，實現技術價值向醫療實效的轉化。

哪些企業可以通過AI技術服務幫助醫院提升醫療質量與運營效率？北電數智用實際成果給出了答案。近日，在第七屆博鰲皮膚健康創新醫學論壇上，由中日友好醫院與北電數智共同開發的智能體應用“櫻智醫助”全新亮相，作為“櫻智α?皮膚專病大模型”的產品化應用，已率先在博鰲超級醫院投入臨床應用并獲得良好反饋。與傳統“答題式”輔助診療工具不同，“櫻智醫助”是深度嵌入臨床工作流的“協同決策型AI”，它貼合真實臨床思維，能輔助醫生完成病歷分析、報告解讀、用藥指導、文書生成等全流程工作。在診療過程中，它可建立診斷假設、構建鑒別診斷矩陣，優先推薦經濟低風險的檢查路徑，深度挖掘癥狀背后的跨系統特征，結合最新醫學指南提供結構化循證依據與安全用藥評估，顯著提升診療精準性與安全性，成為醫生信賴的協同決策伙伴。

除臨床賦能外，北電數智的全棧體系還延伸至醫療管理與基層醫療領域。通過“星火?醫療底座”等解決方案，為中日友好醫院等頭部機構打造一站式AI醫療賦能體系，實現診療時間縮短20%、病例書寫效率提升75%、病例質量提升45%的顯著成效，同時支撐數十個專病大模型訓練。在基層醫療場景，其智能應用可緩解資源不足、區域診療能力不均衡的現狀，推動優質醫療資源下沉，助力分級診療落地。此外，體系還覆蓋醫療文書質控、運營管理、智能隨訪、醫糾風控等多元場景，構建起“診前-診中-診后”全周期、“三甲-基層”全層級的醫療數智化服務生態。

從行業發展前景來看，醫療數智化已成為不可逆轉的趨勢，AI技術將持續重塑醫療服務模式。北電數智未來將繼續深化與客戶及合作伙伴的合作，推進醫療AI底座的標準化建設與國產化適配，探索臨床大數據服務新范式。以臨床實際需求為導向，持續優化迭代大模型技術與智能體應用，將算力、知識、數據等要素轉化為可落地的診療能力支撐，完善“人機協同”臨床決策體系。同時，北電數智將進一步拓展專病模型研發與全民健康管理智能應用，推動醫療行業從“經驗醫學”全面邁向“智能醫學”，為健康中國戰略落地注入持久動力，讓數智化成果惠及更多醫療機構與患者，書寫醫療數智化高質量發展的新篇章。

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