上海華山醫(yī)院放射科，診斷工作臺前，一組CT影像完成上傳后，僅用了10秒便完成了病灶標記，在這短短的10秒鐘內(nèi)，一起完成的還有關聯(lián)患者既往病史和檢驗數(shù)據(jù)，生成5種可能性診斷的結構化報告。然而，在以前這個工作流程需要副主任醫(yī)師耗時半小時才能完成。

　　這是全國醫(yī)療“進化”的縮影，AI，成為最大的助力。這樣的轉(zhuǎn)變發(fā)生在2025年初。隨著DeepSeek的出現(xiàn)，其“物美價廉”的模型特質(zhì)讓各個行業(yè)開始嘗試AI與業(yè)務的融合。也就是在這時，全國醫(yī)療機構以近乎瘋狂的姿態(tài)，紛紛部署AI大模型。

　　據(jù)不完全統(tǒng)計，僅截止3月底，就已經(jīng)有超700家醫(yī)院部署了DeepSeek。其中，華山醫(yī)院是首批接入DeepSeek的醫(yī)療機構。

　　接入DeepSeek之后，AI帶來的技術賦能，迅速被放大。一組數(shù)據(jù)顯示，目前華山醫(yī)院AI系統(tǒng)在影像識別方面的準確率已達到90%以上；腫瘤患者的治療有效率提高了15%以上，副作用發(fā)生率降低了20%……很難想象，在半年之前，醫(yī)療AI大部分還僅僅停留在AI輔助診療的階段。

　　當下， AI 技術浪潮以前所未有的勢能沖擊醫(yī)療行業(yè)，從單體醫(yī)院到產(chǎn)業(yè)集群，從技術研發(fā)到臨床應用，整個生態(tài)都在加速重構。作為這場變革的重要個體，華山醫(yī)院的 AI 落地實踐或許暗藏著破解醫(yī)療數(shù)智化轉(zhuǎn)型難題的密鑰。解析其從數(shù)據(jù)基建到場景落地的完整路徑，或許能為深陷轉(zhuǎn)型迷霧的醫(yī)療機構，照亮一條穿越 “新賬舊賬” 交織困境的可行之路。

　　上海市靜安區(qū)的核心地帶，復旦大學附屬華山醫(yī)院的門診大廳人潮涌動。作為全國首批三甲醫(yī)院，華山醫(yī)院日均接診量超過1.5萬人次，年手術量突破5萬例。

　　AI的自主決策能力，不僅增強了醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新力，提高了醫(yī)療服務的質(zhì)量和效率，還促進了醫(yī)療產(chǎn)業(yè)從預防、診斷、治療到康復的全鏈條數(shù)智化轉(zhuǎn)型，讓華山醫(yī)院看到了醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的下一站。

　　不過，與所有行業(yè)一樣，醫(yī)院這類醫(yī)療機構想要實現(xiàn)業(yè)務和AI技術的融合，也面臨諸多落地難題。

　　這些難題里，最值得一提的便是數(shù)據(jù)標準不統(tǒng)一。眾所周知，數(shù)據(jù)是AI大模型落地的“養(yǎng)分”，標準化、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，直接決定了模型的決策能力。

　　據(jù)《2023-2024年度中國醫(yī)院信息化狀況調(diào)查報告》顯示，盡管電子病歷（EMR）系統(tǒng)覆蓋率達到92.3%，但支持全流程閉環(huán)管理的僅占19.7%。

　　一個事實是，由于早年的歷史遺留問題，國內(nèi)大多醫(yī)院都面臨著系統(tǒng)交互復雜、數(shù)據(jù)分散的難題，例如從醫(yī)技輔助，綜合運營、臨床科研到患者服務，每一個場景都包含幾十種管理系統(tǒng)，這些系統(tǒng)或因服務商、設備規(guī)格的不同以及業(yè)務之間的孤島，存在諸多斷點。

　　“我們統(tǒng)計過，在內(nèi)網(wǎng)的核心系統(tǒng)有186個，廠商不同、版本不同，整體處于新老系統(tǒng)并行階段?！比A山醫(yī)院信息中心主任張琪曾說過。

　　始建于1907年的華山醫(yī)院，歷經(jīng)百余年，發(fā)展至今已經(jīng)擁有5個院區(qū)。而這五個院區(qū)，每個院區(qū)的系統(tǒng)、業(yè)務和設備之間都存在數(shù)據(jù)、信息孤島。這不僅僅是跨系統(tǒng)、跨業(yè)務的難題，還是跨院區(qū)的難題。

　　如果說這是信息化時代，欠下的一筆“舊賬”，那么在AI時代，醫(yī)療場景對AI準確性和可靠性的極高要求，便是“新帳”。

　　不同于其他行業(yè)，醫(yī)療行業(yè)的特殊性決定了其落地AI，需要更加高門檻、復雜。

　　例如神經(jīng)外科研究中需整合結構影像、功能連接組等多模態(tài)數(shù)據(jù)，但不同設備的掃描參數(shù)差異可能導致數(shù)據(jù)偏差。這就需要解決多源異構數(shù)據(jù)的清洗、歸一化問題。

　　再比如發(fā)熱待查輔助診斷工具需覆蓋復雜病因，但當前模型的決策邏輯缺乏透明性，醫(yī)生難以信任其結論。需要增強模型的精準度與可解釋性。

　　總之，拋開政策、合規(guī)等一系列不可抗難題之外，醫(yī)院想要盡快吃到AI時代的紅利，一是要解決在信息化時代落下的系統(tǒng)、業(yè)務斷點問題，還要面臨當下醫(yī)療場景落地的問題。

　　“除統(tǒng)一系統(tǒng)外，多院區(qū)的信息化建設有沒有另一條路可走？”這是華山醫(yī)院一直在思考的問題。

　　要知道，華山醫(yī)院每個院區(qū)都有自己個性化需求，但另一方面還要實現(xiàn)多院區(qū)的同質(zhì)化管理，如何找到平衡點尤為關鍵。

　　具體來看，華山醫(yī)院首先建設了數(shù)據(jù)中心，統(tǒng)一管理人員、科室、檢查檢驗等基礎元數(shù)據(jù)，確保各院區(qū)的數(shù)據(jù)底座一致、上報口徑一致；

　　其次在應用架構和系統(tǒng)供應商的選擇上，則保持開放態(tài)度，允許各院區(qū)系統(tǒng)保留個性化功能；

　　最后通過集成平臺建設，實現(xiàn)接口的統(tǒng)一管理，降低異構系統(tǒng)的交互成本與難度。

　　這一舉措帶來的變化顯而易見，在華山醫(yī)院聯(lián)合上海聯(lián)通、華為、上海超算中心等機構，自主研發(fā)國內(nèi)首個基于算力網(wǎng)絡的醫(yī)療大模型Uni-talk過程中。華山醫(yī)院為模型注入3萬例標準化病歷和2.4萬份影像報告，實現(xiàn)AI 秒級標注肺結節(jié)，華山醫(yī)院實測數(shù)據(jù)顯示，其日均處理影像量從 100 份提升至 300 份，使肺結節(jié)識別準確率提升至95.2%。

　　有了堅實的數(shù)據(jù)底座，華山醫(yī)院開始在 AI 應用方面大顯身手，圍繞診前、診中、診后三個環(huán)節(jié)展開了全面布局。

　　診前，通過AI 分診系統(tǒng)結合患者歷史數(shù)據(jù)與主訴，將掛號時間縮短了 50%，還能精準預警疑似傳染病患者，如發(fā)熱待查識別準確率高達 92%。

　　診中，在神經(jīng)外科手術中，AI 實時生成三維導航模型，輔助醫(yī)生精準定位病灶，使手術時間平均減少 30%。

　　其中，華山醫(yī)院還在腫瘤治療領域率先引入了AI輔助決策系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠根據(jù)患者的基因數(shù)據(jù)、病理報告、治療方案等信息，生成個性化的治療建議。據(jù)醫(yī)院統(tǒng)計，使用AI輔助決策系統(tǒng)后，腫瘤患者的治療有效率提高了15%以上，副作用發(fā)生率降低了20%。

　　診后則基于大模型的個性化康復PG電子方案生成系統(tǒng)，例如針對帕金森病患者動態(tài)調(diào)整用藥建議，讓患者依從性提升了 40%。

　　華山醫(yī)院通過對數(shù)據(jù)的基礎建設、改造，實現(xiàn)了業(yè)務、科室、院區(qū)的互通，更重要的是埋下了承接AI時代紅利的“伏筆”。使得其在DeepSeek帶來AI熱潮中，能迅速將技術迅速落地于業(yè)務。

　　數(shù)據(jù)顯示，在AI技術的賦能下，華山醫(yī)院患者滿意度由原來的87%提升至96%；醫(yī)院的資源利用效率也得到了優(yōu)化，高峰期患者的排隊時長減少了約40分鐘；管理成本降低，決策響應速度提升，跨院區(qū)檢查檢驗人次數(shù)提升8%。

　　在華山醫(yī)院的AI實踐中，可以PG電子發(fā)現(xiàn)兩個關鍵點，即數(shù)據(jù)治理是AI落地的命脈。不過醫(yī)療數(shù)據(jù)治理絕非簡單的系統(tǒng)集成，而是要打造立體化治理架構使數(shù)據(jù)質(zhì)量指數(shù)躍升，為AI模型提供了優(yōu)質(zhì)養(yǎng)料；其次，醫(yī)療AI的價值實現(xiàn)，關鍵在于與臨床場景的深度融合，場景價值大于技術噱頭。

　　基于此，華山醫(yī)院在數(shù)據(jù)治理層面，通過構建統(tǒng)一數(shù)據(jù)中臺與創(chuàng)新質(zhì)量管控機制，破解了醫(yī)療信息化時代的舊賬難題；在技術應用層面，以臨床需求為導向的場景化創(chuàng)新，實現(xiàn)了AI從輔助工具到?jīng)Q策伙伴的跨越。

　　作為全國首批接入DeepSeek的醫(yī)療機構，華山醫(yī)院在模型選型上，并未盲目追求“最大參數(shù)”，而是采用“70B參數(shù)模型+滿血版模型”的雙軌并行策略。在門診量日均超1.5萬人次的現(xiàn)實壓力下，醫(yī)院信息中心通過動態(tài)算力調(diào)配，實現(xiàn)了診療效率與成本控制的精準平衡。

　　例如，在急診分診場景中，輕量化模型將患者掛號時間縮短50%，而在腫瘤治療決策等復雜場景中，滿血版模型則通過整合基因數(shù)據(jù)與影像組學，使治療有效率提升15%。

　　數(shù)據(jù)安全是這場合作的“生命線”。華山醫(yī)院采用內(nèi)網(wǎng)隔離架構，所有醫(yī)療數(shù)據(jù)均通過本地化部署的DeepSeek處理，徹底杜絕傳輸泄露風險。醫(yī)院還聯(lián)合上海超算中心構建醫(yī)療算力網(wǎng)絡，在保障數(shù)據(jù)主權的同時，實現(xiàn)跨院區(qū)、跨科室的數(shù)據(jù)互通。

　　而面對186個異構系統(tǒng)構成的“數(shù)字迷宮”，華山醫(yī)院啟動了三輪數(shù)據(jù)治理攻堅戰(zhàn)。

　　基礎層整合通過統(tǒng)一數(shù)據(jù)中臺，將人員、科室、檢查檢驗等基礎元數(shù)據(jù)標準化，打破跨院區(qū)數(shù)據(jù)壁壘；應用層解耦在保留各院區(qū)個性化功能的前提下，通過集成平臺實現(xiàn)接口標準化，使系統(tǒng)交互成本降低；AI層嵌入將DeepSeek深度融入HIS、LIS、PACS等核心系統(tǒng)，實現(xiàn)病歷智能生成、影像自動標注、檢驗報告質(zhì)控等功能。

　　也就是在這一過程催生了多個“臨床大腦”。例如上文所提及的，在神經(jīng)外科手術中，AI實時生成三維導航模型；在腫瘤治療領域，AI輔助決策系統(tǒng)整合患者基因數(shù)據(jù)與治療方案。

　　其實，在這個過程中華山醫(yī)院與DeepSeek的合作遠超傳統(tǒng)“甲乙方”關系，而是構建了“臨床需求-技術研發(fā)-應用驗證”的閉環(huán)創(chuàng)新體系。

　　目前，華山醫(yī)院基于治理后的高質(zhì)量數(shù)據(jù)訓練的“特制版DeepSeek”，已向4家附屬醫(yī)院、155個科室開放端口，推動區(qū)域醫(yī)療資源均衡化。例如在福建醫(yī)院分院，社區(qū)醫(yī)生通過接入該系統(tǒng)，使糖尿病遠程隨訪效率提升70%。

　　當這套方法論在華山醫(yī)院體系內(nèi)跑通后，其價值開始向更廣闊的醫(yī)療圖景延伸。通過構建臨床需求-技術研發(fā)-應用驗證的閉環(huán)創(chuàng)新體系，醫(yī)院不僅解決了自身發(fā)展痛點，更意外叩開了一個更具革命性的命題，即醫(yī)療質(zhì)量、效率與公平的協(xié)同提升也逐漸成為可能。

　　一直以來，國內(nèi)醫(yī)療體系一直存在看病難、看病貴的困境。更加具象化的體現(xiàn)是，三甲醫(yī)院人滿為患，而基層醫(yī)療機構資源閑置；高端醫(yī)療設備集中，而基礎診療服務不足。

　　美國耶魯大學教授William Kissick把這種在既定的資源約束下，醫(yī)療質(zhì)量、服務可及性和成本控制三者始終處于此消彼長的矛盾狀態(tài)稱為醫(yī)療不可能三角。

　　長久以來，這一問題就像一個不可能打破的“魔咒”，成為中國醫(yī)療體系發(fā)展的病灶。

　　華山醫(yī)院的實踐表明，當AI深度融入醫(yī)療流程時，原本相互制約的三個維度開始呈現(xiàn)出協(xié)同進化的可能。

　　這種變革的底層邏輯在于AI重構了醫(yī)療服務的生產(chǎn)要素。傳統(tǒng)醫(yī)療體系受制于醫(yī)生培養(yǎng)周期長、優(yōu)質(zhì)資源分布不均等剛性約束，而AI賦能的醫(yī)療系統(tǒng)展現(xiàn)出了革命性特征。即知識迭代的指數(shù)級加速、服務供給的彈性擴展、成本結構的根本性改變。

　　華山醫(yī)院與上海超算中心聯(lián)合研發(fā)的Uni-talk大模型，每月吸收超過10萬份新病例數(shù)據(jù)，其診斷能力以每季度15%的速度持續(xù)進化。這種學習速度意味著，一個部署滿3年的AI系統(tǒng)，其經(jīng)驗積累相當于人類醫(yī)生30年的臨床實踐，實現(xiàn)了對醫(yī)療服務質(zhì)量的保障。

　　而通過5G+AI遠程診療系統(tǒng)，便可將將頂級專家的診療能力輸送至23個偏遠區(qū)縣的基層醫(yī)療機構，編織一張覆蓋城鄉(xiāng)的智能醫(yī)療網(wǎng)絡，提升醫(yī)療服務的可及性。

　　此外在成本控制維度上，AI帶來的不僅是表面上的效率提升，更是醫(yī)療經(jīng)濟學的范式變革。例如智能審方系統(tǒng)，通過分析300萬份處方數(shù)據(jù)建立的合理用藥模型，每年攔截潛在用藥錯誤1200余例；AI驅(qū)動的預測性維護使CT設備故障率下降65%，檢查室利用率提升40%；基于患者流量預測的彈性排班系統(tǒng)，讓護士人力資源浪費減少25%。

　　更值得注意的是，隨著華山醫(yī)院高質(zhì)量數(shù)據(jù)訓練的“特制版DeepSeek”不斷輸送給基層醫(yī)療機構，將加速中國醫(yī)療體系的協(xié)同發(fā)展。

　　站在當下來看，華山醫(yī)院的實踐似乎正在揭示了醫(yī)療AI革命的深層邏輯——那些勇于破解新賬舊賬交織困局的機構，終將在AI浪潮中率先完成價值重構，以AI之力打破“醫(yī)療服務的不可能三角”。

　　未來，在AI重構的醫(yī)療新圖景中，質(zhì)量提升或?qū)⒉辉僖誀奚杉靶詾榇鷥r，普惠醫(yī)療亦無需困于成本困局。