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| 本文作者： 胡清文 | 2026-02-02 12:57 |
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。
“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。
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。
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(公眾號：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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