智慧醫院背景下“數智引擎驅動的新質生產力路徑研究

引言

在數字技術與醫療改革雙重浪潮推動下，醫院正處于系統重塑的關鍵節點。傳統以人力與設備為主導的醫療生產模式，面對日益復雜的健康需求與資源配置，已顯露出效率不高與服務斷層的問題。與此同時，以人工智能、大數據、邊緣計算、物聯網等為核心的數智技術，正在為醫院賦能新的組織能力，孕育出新形態的“生產力”體系。近年來，“智慧醫院”成為政策推動與實踐創新的主旋律，其中以“數智引擎”為代表的系統能力建設，不僅重構了醫院的數據架構，也推動了診療流程、治理機制乃至生態協同的全面變革。新質生產力的提出，正是對這場結構性變遷的積極回應。

1.重構基礎：以“數智引擎”為核心的平臺體系建設

1.1構建統一數據湖與智慧中臺

當前，醫院在信息化推進中形成的系統并不落后，而是陷于“多系統共存但不互通”的困境。患者信息、診療記錄、檢驗結果往往散落在各個子系統中，彼此缺乏結構統一與邏輯關聯。數據碎片化不僅制約了醫院內部的流程協同，也阻斷了外部科研、公共衛生管理等領域的信息流通。在這種背景下，構建統一的數據湖平臺，不僅是技術行為，更是醫院邁向數智時代的基礎。數據湖的核心價值在于不預設數據模式，能夠容納結構化與非結構化信息，在保持原始性與可再生性的同時，能夠支撐后續的智能處理[1]。智慧中臺的角色則在于將底層的數據資源轉化為上層業務能力，通過組件化、服務化的方式，為各類AI算法、臨床路徑管理工具和運營優化系統提供數據接口，真正實現數據的“統一采集、統一管理、統一調用”。在此過程中，實時性的數據入湖機制顯得尤為關鍵，不僅能壓縮信息滯后的時間，也為醫療模型提供了更接近“現場決策”的依據2]。

1.2部署醫療大模型與AI決策系統

大模型技術的發展已不再局限于語言生成或圖像識別的初級階段，進入醫療領域，其面對的是高度專業、數據敏感、倫理復雜的環境。訓練一套適用于醫療領域的大模型，關鍵在于對醫學知識圖譜、臨床術語與病理演化邏輯的深度適配，而非單純的規模擴張。相比通用模型，醫療垂直大模型必須具備更高的精度、更低的誤差容忍度，以及更為專業的表達能力。通過不斷迭代的微調與多模態數據輸人，醫療垂直大模型逐步具備了病歷分析、輔助診斷、影像初判、術前預測等功能，在臨床一線成為“知識外腦”。同時，決策系統的可解釋性不容忽視。醫生是否愿意使用AI輔助，往往取決于系統是否能提供推理過程、結果來源，以及反事實邏輯等“解釋機制”[3]。臨床決策支持系統（clinicaldecision support system，CDSS）的價值，不僅在于提升預測準確率，更在于能夠融入醫務人員的日常決策流程，形成“人機協同”的良好效應。當AI建議被醫生信任并吸收為實踐判斷的一部分，智能系統的建設才算真正完成了從工具層向機制層的躍升[4]。

1.3推進云網邊端一體化協同計算架構

醫療數據的特殊性在于其不僅體量龐大，而且涉及實時性極強的臨床場景。集中式架構固然具備統一控制與高強算力的優勢，但面對大量邊緣節點（如CT影像設備、移動查房終端、手術機器人等）時，數據傳輸的延遲已成為難以回避的問題。云網邊端一體化協同架構的提出，正是打破這種中心一邊緣的二元結構，將算力分布至更接近“現場”的終端，實現模型的快速響應的關鍵工具。通過邊緣AI的部署，醫院可以在無須將數據回傳至云端的情況下，在本地實現初步識別、風險預警，甚至自動診斷。同時，這一架構的意義并不只是“快”，其在降低數據外流風險的同時，也極大減輕了中心服務器的負擔，使得算力資源的利用更為均衡，避免了“峰值堆積”與“閑置浪費”并存現象。在網絡層面，協同機制要求醫院不僅建立高帶寬、高穩定性的物理網絡，也需具備彈性調度與任務預分發的能力，使整個系統如同一個有機體般運行5]。

2.再造流程：以全鏈條智能化為路 徑的醫療服務體系革新

2.1優化診前智能分診與精準引導機制

診前服務作為醫院服務鏈條的起點，不僅關系到資源調度的效率，更直接影響患者就診體驗與診療路徑的科學性。在信息逐步集中但尚未有效流動的環境中，構建融合線上線下的預約與導診一體系統，顯得尤為關鍵。該系統的意義不僅在于提供便利的入口，更在于精準地識別患者需求與臨床科室供給之間的匹配關系。AI語義識別技術的引人，使得患者描述的自然語言癥狀可以被轉化為標準化的醫療條目，并結合既往就診數據形成智能建議，協助掛號決策。與此同時，病歷預篩選機制逐步拓展功能，從簡單的過往記錄提取向癥狀預測與分診優先級排序方向演進。這樣的機制不僅緩解了門診擁堵，也提升了重癥識別的前置性。

2.2深化診中輔助系統嵌入臨床工作流程

診中環節作為醫療服務的核心段落，其工作效率與信息流通直接關聯到醫療質量與安全水平。以往的臨床工作更多依賴個體經驗與靜態數據，造成了信息更新滯后與判斷主觀化并存的消極現象。現今，智能影像分析技術日趨成熟，其算法已經具備識別多種病灶形態、估算病變范圍以及提出診斷建議的能力。這種算法的介入，不僅為影像科醫生減輕了負擔，也讓臨床醫生在決策時具備更多維度的參考依據。AI閱片系統在提升效率的同時，也推動了標準化診斷體系的建設。在術前準備階段，風險評估工具開始被廣泛應用，通過聚合患者既往數據、術式特征、生命體征趨勢，給出風險等級與干預建議。為了使這些輔助工具真正服務于臨床，必須將其嵌入醫生常規使用的操作系統中，而非作為外置插件存在。移動查房系統作為連接患者床旁與后臺數據的重要接口，也日益成為數據交互的節點。只有實現無縫連接與操作流暢，智能系統才會成為醫生工作的助力，而非負擔。

2.3延伸診后連續服務與慢病管理機制

醫療行為不應止步于診室，特別是在慢性病患者數量不斷增加的背景下，診后管理的系統化已成為服務鏈條延伸的關鍵。構建以智能隨訪為主導的后續服務系統，正在逐步替代傳統的紙質隨訪卡與人工電話回訪。這一變化源于技術手段的更新，同時體現了醫療觀念向預防與監測并重的方向轉變。隨訪機器人平臺的建設，使大量基礎性重復任務得以自動執行，同時通過語音識別、情緒判斷等技術，使溝通更具人性化，患者的體驗更佳。而在康復階段，系統可根據患者術后狀態與康復目標自動推薦干預計劃，包括營養指導、運動建議與心理支持。再者，基于患者在家庭場景中產生的行為數據，如步數、心率、用藥依從性等，醫院開始建立動態健康畫像。動態畫像不僅是慢性病管理的技術基石，也為長期照護體系的構建提供了數據支持]。

3.再塑治理：以系統協同為目標的組織機制創新

3.1建設智慧運營駕駛艙與閉環決策機制

傳統醫院的運營體系多依賴線下表格、人工匯總、經驗判斷進行管理，該方法在人少事簡的年代尚能維持運轉，但在信息密集、指標復雜的當前已難以適配多維度決策場景。構建智慧運營駕駛艙的關鍵，不在于信息數量的堆積，而在于信息邏輯的聚合。運營、財務、服務、質量、風險等多類數據若能匯聚至一個可交互、可視化的指揮界面，就能便于醫院管理層開展決策。預警機制的植人，使問題在早期表現為數據偏移時即被捕捉，而不是等待事態形成后再行干預。在此基礎上，醫療支付制度改革也應納入治理視野。按疾病分組付費（diagnosis-related groups，DRG）與按病種付費（diagnosis-intervention packet，DIP），不僅改變了資源流向的激勵邏輯，也要求醫院調整自身預算與績效評價體系。數據從孤立指標轉向系統因果網絡的呈現，使得治理不再依賴直覺，而是基于結構、時效與反饋邏輯進行持續修正。如此構建的閉環治理，能夠將流程問題轉化為結構調整，將風險防控嵌人到日常運營之中。

3.2改革績效機制以匹配智驅動型崗位結構

醫療組織中人才結構的調整，從來不是簡單的增設崗位或更換標題，而是一種對醫院運行邏輯與知識結構的重塑。當數智技術開始深度介入臨床流程、運營調度與科研路徑后，一種基于平臺勞動與智力勞動融合的新型崗位體系應運而生。“數據醫生”“AI護士”“智能建模師”等角色的設立，并非標榜創新，而是反映崗位責任的再界定。這些角色的核心職能，不僅涉及人機協同下的臨床輔助，更包括模型維護、數據清洗、算法評估等系統任務。

績效機制的設計，理應從傳統以工作量為中心的考核邏輯，轉向以價值產出、系統貢獻、優化建議為核心的評估模式。在這個新結構中，數智工具的應用水平、本崗位在協同網絡中的節點價值，以及對運營系統運行效率的改善程度，都應成為績效考核的組成部分。這種調整既提升了人才激勵的精準性，也激發了組織整體對數智治理的主觀能動性。激勵機制的轉變，是醫院新質生產力轉化路徑中不可忽視的一大變革。

3.3構建開放協同生態與醫工融合機制

醫療系統的復雜性與專業性決定了其不可能孤立發展，構建跨邊界協同生態成為現實所需。醫院不再只是資源消耗與服務提供的終點，而是逐步演化為醫療科技創新的實驗場與孵化器。在數智轉型的語境中，與AI企業、科研機構及平臺方的深度協作，意味著醫院將部分研發邏輯嵌入自身運作體系。共享研發平臺的建設，使算法從純技術產品走向醫療場景化迭代，而臨床問題也得以快速反饋至模型調整端，形成“技術一需求”的雙向循環。同時，生態建設并不止于技術配合，更涉及治理共識的協同。政策方提供制度空間，高校輸送人才與研究成果，企業承擔技術快速迭代與風險試驗，醫院則聚焦需求引導與場景驗證。這種四元聯動結構既有利于降低系統試錯成本，也能推動醫療科技成果的快速落地。協同的基礎，在于機制的透明、公信與互利，這需要醫院在治理邏輯上更為開放、在組織流程上更具彈性、在價值評估上更有長期視角。唯有如此，醫院才能從內生動力轉向系統協同，真正實現新質生產力的生態嵌入。

4.數智引擎案例分析

在智慧醫院建設過程中，數智引擎的應用已成為提升新質生產力的重要手段。以解放軍總醫院為例[10]，醫院通過與科技公司合作，成功部署了一套基于ModelWhale平臺的連續生理數據分析系統，從而實現了醫療服務的智能化和精細化管理。該醫院在數智引擎的推動下，首先基于數據科學協同平臺ModelWhale，整合醫療、診斷、影像、病歷數據，建立了一個高效的數據池，實現多源異構數據的接入與統一管理，不僅解決數據分散與權限管控難題，還為后續的智能分析提供了良好的數據基礎。其次，引入Canvas低代碼拖拉拽的開發模式，支持將模型研究重復的工作流固化沉淀為“模板”便于復用，僅需微調參數及簡單拖拉拽操作即可搭建全新的研究思路，使編程零基礎的臨床醫生也能參與其中。再次，設計特色分層式人才體系與培養方案，集中力量全方位培養既懂醫療又懂AI的復合型人才，為醫院的長久發展提供充足的人才儲備。

通過這些數智引擎技術的應用，解放軍總醫院不僅提升了醫療資源的使用效率，也有效改善了患者的就診體驗和醫療質量。這一案例展示了數智引擎如何在智慧醫院環境下，通過智能化數據處理和AI決策系統的深度融合，推動醫院組織和治理體系的全面優化，為實現高質量醫療服務提供了可行的解決方案。

結語

新質生產力在醫院場景中的實踐，不是簡單的技術替換或工具迭代，而是深層次的結構再造與認知方式的轉向。智慧醫院語境下，數智引擎的嵌入不僅改變了信息的流動路徑，也重構了醫療組織的運行邏輯與價值基礎。從平臺建設的統一性、流程再造的精準性到治理機制的協同性，每一個路徑的調整，都不只是手段的優化，更是醫療服務體系自我進化的表現。推動新質生產力的落地，應將數據理解為生產要素，將協同視為制度要素，將智能決策作為組織要素予以嵌套。這種轉化過程將引導醫療系統從“治病中心”向“數據驅動型健康服務系統”邁進，并在這一過程中逐漸形成具備演化力與內生動力的新型醫療組織結構。 自

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[10]和鯨.和鯨解放軍總醫院連續生理數據分析引擎入選愛分析數據智能最佳實踐案例[EB/OL].（2024-01-04）[2025-07-30].https：//ai.heywhale.com/article/569.html.

作者單位：鹽城市第一人民醫院

作者簡介：倪紅波，本科，研究員，ycboboer@126.com，研究方向：醫院信息化建設與管理；通信作者：姜曉雯，本科，高級統計師，ycyyywk@126.com，研究方向：醫療質量安全精細化管理研究。