以前，县域基层医疗机构，往往难以对肾病等专科疾病进行精确断定，导致患者错过最佳就诊机会。

但如今，基层大夫只要打开“智肾”大年夜模型，输入检查指标，几分钟即可生成一份基于威望指南和大年夜量真实病例生成的帮助诊疗建议。

作为我国首个慢性肾脏病综合治理大年夜模型，“智肾”的背后整合了南边病院海量的临床数据，并结合侯凡凡院士团队的诊疗聪明，将其转化为可复用的才能，是以才让每一位基层大夫都成为“肾病专科参谋”，让本来有限的医疗资本跨越了地区的鸿沟。

01

走进南边病院

那些被AI重构的医疗场景

我们先走进南边病院，寻找AI落地医疗的真实注脚。

在肾内科病房，“智肾”的故事之所以动人，是因为我国慢性肾脏病患者数量宏大年夜，但知晓率极低，基层大夫往往因缺乏专科常识而力不从心，大年夜量患者在初诊时已是晚期，如今这个巨大年夜的早期干涉窗口，正在被AI悄然弥补，这就是“智肾”真正的力量。

经由过程“智肾”供给的轻量化智能问答体系，如今化州、吴川等地的社区大夫拥有了与一线城市看齐的诊疗才能。它不仅能帮助大夫进行复杂的病情评估，还能经由过程个性化饮食指导模块，像养分师一样治理患者的餐桌。

起首，是数据孤岛形成的壁垒。病院的不合科室引入的AI体系，往往来自不合厂商，数据格局不同一、接口不兼容，形成一个个孤立的“信息茧房”，无法实现数据互通共享。同时，各类医疗数据分散存储，大年夜量有价值的数据无法形成完全的AI练习语料，导致AI模型练习缺乏充分支撑，难以精准优化，而不合科室的AI应用之间也无法协同工作，赋能周全诊疗的后果就大年夜打扣头。

“智肾”的成功，也让我们有了新的思虑，要若何让更多“智肾”在不合科室、不合层级病院中落地生根?谜底或许不在于某一个应用本身，而在于支撑这些应用发展的泥土。

而行至病理科，AI带来的变更则更为清楚。以前，大夫须要在显微镜前消费3到5分钟，在一张玻片的上万个细胞中寻找埋伏的病变细胞。而如今，宫颈细胞学人工智能帮助诊断体系已将这一过程紧缩至秒级。AI先行扫描全片，主动标记出可疑视野，大夫得以快速定位病灶区域，大年夜幅缩短了病理诊断时光，这等于是为患者争夺了宝贵切实其实诊时光。

同样的故事，也产生在感染内科。因为慢性肝病患者群体宏大年夜，若缺乏规范治理，易成长为严重并发症，而当前肝癌筛查体系存在"大众,"早筛意识不足、基层筛查才能脆弱。为此，南边病院感染内科构建了科学的肝癌筛查评分体系，并嵌入小法度榜样，深刻社区“彩虹小屋”，将早期诊断率从23.2%晋升至67%，这证清楚明了AI在公共卫生层面的巨大年夜价值。

在南边病院，我们已经看到，AI与临床的深度融合无处不在，而每一个立异场景都要依附南边病院深挚的临床经验和强大年夜的AI研发才能，若想让它们走出三甲病院，复制到全国各级医疗机构，成为医疗体系的范围化立异，这条路到底要若何走?

02

医疗AI范围化落地

要若何的破壁?

南边病院的摸索，其实是中国医疗AI成长的缩影，在经历了从概念验证到单点AI应用的快速演进，越来越多的病院已经在医疗场景中引入了AI帮助对象。但这些点状的立异，要迈向范围化落地，还须要闯过几道难关。

其次，是算力扶植的浪费。与数据孤岛相伴而生的，就是算力的“烟囱式”扶植。不少病院的科室在引入AI体系时，都邑配套购买专属办事器，导致算力反复安排，不合科室的算力无法共享，大年夜量算力资本处于闲置状况，造成算力资本的浪费。再者，多模型、多智能体之间无法协同调剂，就无法根据临床需求动态分派算力，这也进一步降低了算力应用率。

第三，是专业人才的缺乏。医疗AI的落地，离不开“医疗+AI”复合型人才的支撑，但今朝国内多半病院都面对着人才缺口。懂临床的缺乏AI技巧贮备，懂技巧的不懂得临床痛点，成为了一种常态。

最后，是应用落地之难。大年夜部分病院现有的营业体系复杂，不合厂商的AI应用接口不同一，想要将AI应用融入临床，须要进行大年夜量的开辟工作，不仅周期长、成本高，还轻易出现体系兼容问题。

归根结底，医疗AI要走向范围化落地，就必须拜别单点式的安排模式，转而拥抱标准化、集约化的平台架构。我们认为，一个可以或许兼顾治理算力、同一治理数据、灵活调剂模型、低门槛开辟应用的“超等底座”，才能真正实现医疗资本和诊疗技巧的“平权”，让医疗AI为更多的患者创造福音。

03

HAIP：

为病院装上“AI操作体系”

近日，在广州举办的“AI驱动聪明病院扶植新范式岑岭论坛”上，南边病院与华为结合宣布了病院通用人工智能平台——HAIP。恰是这些问题的谜底。

简单讲，HAIP的全称是Hospital AI Platform，定位是病院的“AI操作体系”。它将病院的算力、数据、模型、应用同一纳管，让分散的AI才能整合成一个可以共享、可以进化、可以向基层输出的全院同一底座。

因为，HAIP解决的核心问题，恰困扰医疗AI落地的几重困境。比如，在破解数据孤岛方面，HAIP经由过程ModelEngine人工智能对象平台实现全模态数据融合平台和智能标注流水线， AI数据湖供给全院同一的数据视图，将各类医疗数据同一治理，构建AI练习的“数据粮仓”，晋升数据应用效力，让沉睡的数据转化为可复用的常识资产;在解决算力浪费方面，HAIP构建了自立立异的AIDC算力底座，经由过程“昼推夜训”的潮汐调剂机制，DCS AI容器底座实现算力切分和义务智能调剂，动态分派算力资本，大年夜幅晋升算力应用率;在降低运营门槛方面，HAIP具备天然说话生成智能体才能，大夫无需编写代码，只需用日常说话描述需求，就能快速生成专属AI助手，缩短应用上线周期;在保障体系兼容方面，HAIP采取开放架构，可与病院现有营业体系腻滑融合，不改变大夫的功课习惯，保障医疗办事的持续性。

而这一切的最终目标，则是实现医疗资本的普惠化。在HAIP的架构设计中，大年夜型三甲病院作为中间端负责练习模型，基层病院安排轻量级的边沿设备。中间端练习好的模型可以一键下发给所有基层设备，让县级病院、社区卫生办事中间不须要本身购买昂贵的算力设备，也不须要本身练习模型，就能主动获得和三甲病院同步的AI才能进级。这恰是“智肾”从南边病院走向基层病院背后的技巧逻辑。

可以肯定的是，HAIP的出生标记住中国医疗AI扶植开端从“单点安排、零碎应用”的烟囱式模式，迈向“同一筹划、全域协同”的新阶段。

同期宣布的《病院通用人工智能平台技巧白皮书》，由华为、南边病院牵头，结合全国多家顶级病院和行业伙伴合营编写，是国内第一份体系提出病院“AI操作体系”的技巧文档。它不仅给出了技巧架构和参考标准，还供给了一个从筹划到运营的实施路线，可以缩短其他病院迈向医疗AI转型的路径。

无疑，当病院拥有了同一的AI操作体系，基层可以或许以极低的门槛接入顶级病院沉淀的AI才能，技巧立异才开端真正答复医疗范畴最根本的命题，让优质医疗资本冲破时空的限制，流向每一个须要它的人。

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Tags： 从南方医院的智慧微光，照见医疗AI规模化创新之路