解决医学AI落地参差困境！东软以「数据×情景」智能化双引擎驱动解决方案

随着医疗卫生领域数字化转型的浪潮，AI 技术的应用正从概念走向实践深水，技术的不断发展正在推动医疗服务向智能化和高效化发展。

东软是这次旅行的领导者。公开资料显示，东软是医疗卫生领域医疗卫生技术和商业创新的实践者和赋能者。通过探索软件技术的创新和应用，我们可以赋能客户实现信息化、数字化和智能化的发展。

其服务包括医疗数字化、医疗器械、医疗服务、医疗服务、金融保险、医疗工人等。公司参与了全国 25 个省 200 医疗保险信息系统在多个城市建设，服务 4800 家医院，8 万 建立基层医疗卫生机构， 29 家庭城市云医院平台等。

东软今年在医疗健康智能化方面取得了一系列进展：帮助北京天坛医院实现「一张纸走到整个医院」服务模式，为DeepSeek发布全系列医疗健康智能解决方案，与华为联合发布。「东软&华为临床医师一体机解决方案」，发布「融智」智能实施框架，发布解决方案「添翼」全系医疗健康智能化解决方案，与宜昌携手打造数智健康「全国样本」...

东软在医疗卫生领域的智能策略是什么？公司相关业务定位发生了哪些变化？近日，健康领域采访了东软集团副总裁、医疗卫生事业部总经理李东，阐述了东软在医疗卫生领域的智能方法论。

AI技术不是空中楼阁，更注重空中楼阁。「智能解决方案」

AI在医疗卫生领域的落地过程中面临着很多问题。东软如何解决这些问题？李东从以下三个方面阐述了公司的落地布局。

他告诉健康界，首先要明确公司的重点是「智能解决方案还是智能解决方案？」。这两个概念明显不同。AI技术不是空中楼阁，而是一种切实有效的技术。它的价值在于处理行业用户在发展中遇到的实际困难和问题，而不是简单地开发产品。基于此，目前东软更注重智能解决方案，利用AI技术赋能整个行业解决方案，突破行业主要问题，提高行业质量和效率，满足应用场景中多方的实际需求。

在医疗场景中，东软利用AI技术全面赋能医疗卫生解决方案，希望通过更好地为医疗行业的客户服务，提升患者、医生、医院管理者的整体体验。

其次，通过「一横一纵」大型战略推动解决方案智能化，「一横」指通用大型模型，「一纵」指情景大模型。自我 DeepSeek 出现后，大型模型更倾向于开源，开源通用大型模型日益增多，这为实际场景应用提供了更好的基础模型支撑。

情景模型的应用尤为重要。在互联网医疗中，智能预诊门诊、智能随访、智能客服等场景可以根据具体需求推动相关解决方案的升级，显著改善患者的医疗体验。

数据驱动和场景也是智能解决方案的重要方面。数据驱动、R&D、业务、医院管理、科研等领域的工作。数据驱动和场景是人工智能落地和解决客户困境的重要方向。东软在人工智能医疗领域的核心战略是根据客户的痛点、医疗场景和数据，整合原有方案和人工智能技术，打造智能创新解决方案。

此外，在与医疗机构的沟通中，客户的概念也发生了变化，解决方案需要根据这些变化进行动态管理。比如现在的客户更注重解决方案的效果，是否能重点解决自己面临的问题，如何为解决方案创造更多的价值。

看行业痛点，确定业务定位，推出八大解决方案。

根据李东的说法，从去年开始，东软的业务定位发生了很大的变化，即「什么是行业和客户发展的痛点，什么是东软的定位。」

首先，东软将成为医院核心生产系统的深耕者。在过去的几年里，东软集团在R&D投资巨大，努力打造新一代全面、自主、可控的云化。数智化医院业务平台。该平台坚持数据驱动和情景牵引的核心理念，原生集成AI应用，充满智能体验。东软认为这不仅是一个软件，也是一个面向未来的数字基础设施。

二是东软要成为最智能的区域健康网络编织者。在推动医疗改革的背景下，医院正在从「以看病为中心」转为「以健康为中心」，医疗与健康相结合，公司通过打造集健康、协同、管理于一体的平台，帮助整合医疗卫生服务网络的智能编织。

三是东软要成为医院和城市医疗健康数据的管理者。数据已经成为医院乃至整个城市最重要的资产，数据在各种技术的应用中是不可或缺的。无论是科学研究、提高医院质量预警能力、提高临床效率、改进流程，最终都需要数据与技术的融合才能发挥其价值。

四是东软要成为最有价值的病人系统建设者。伴随着病人及其家属医疗知识的迅速增长，健康素质的不断提高，未来每个人都需要定制的健康助手或医疗助手，病人参与医疗的几率日益增加。根据李东的说法，东软正投入大量资源为病人构建专属系统，构建以病人为中心的服务平台。该平台融合了丰富的知识，借助AI工具可帮助患者更加积极地参与健康管理，使患者更加从容就医。

最后，东软将成为最安全的医疗IT总集。综合云技术的发展和全新的解决方案对医院整个IT系统的安全性提出了更高的要求，安全管理的复杂性也日益增加。 IT 系统安全性有很强的管理要求。对医院而言，系统供应商能否保证系统的安全稳定运行是选择相关解决方案的关键因素。基于此，东软凭借几十年的业务经验，整合了过去在基础设施和软件方面的相应能力，为用户提供了全面实用的安全管理方案，构建了业务连续性的稳定保障。

基于这些定位，东软推出了人工智能解决方案八大解决方案。「添翼」它是赋予其它智能解决方案的基础。这八个解决方案包括智慧医院优质发展解决方案、公立医院改革和优质发展解决方案、紧密城市医疗集团解决方案、县级医疗卫生共同体解决方案、智慧医院系统集成解决方案、城市医疗数据价值解决方案、东软 “添翼” 全系医疗健康智能解决方案，病人居民智能服务解决方案。

把数据转换成数据资产，让数据释放价值

大型模型的有效利用取决于数据的深度融合，因此数据集成和集中管理是核心前提，临床数据中心和AI中心成为医院信息系统的基本组成部分。然而，数据的收集和处理并不容易，这在一定程度上限制了医院对大型模型应用的快速推进。

李东坦言，解决这个问题的关键在于数据资产化，这是充分利用数据的关键方向，属于城市医疗数据价值解决方案。数据资产化是将数据从资源转化为资产。目前，公司致力于将其升级为数据资产，并将其作为R&D的重点，以增加数据资产化的建设投入。数据资产化可以赋予数据各种标签和特征，使其能够参与到更广泛的行业和行业发展中，帮助解决客户面临的各种问题。

「数据资产化的核心是打破系统分离，明确数据的权利和责任，促进业务和数据的双向迭代。并且依靠技术平台，IT 管理系统和数据管理机制，实现数据从‘资源存储’到 “价值资产”的转换。最后，医院数据利用率低的困境是通过数据释放价值来解决的。」李东进一步解释说。

东软在数据资产化过程中做了很多工作。第一，技术平台突破了传统「流程经办」方法将纸质流程转化为电子在线流程。通过数据安排和重组流程，业务流程由数据节点驱动，系统可以提高应对日间手术、化疗等复杂场景的敏捷性，让用户感知系统的响应速度。

二是IT 治理和安全控制，通过业务平台统一治理医院的所有系统，整合医生使用的各种报告系统、管理平台和业务系统。利用接口平台监控系统之间的藕合、互动和流程顺序，实现权限、流量和安全管理，防止单一系统问题影响整体运行，提升系统体验。

第三，数据资产治理。首先，从业务流程中梳理数据治理，明确数据所有者、运营负责人和质量负责人，构建数据知识结构；其次，进行数据建模，将业务系统数据的生成与使用场景相结合，实现业务与数据的驱动联动和迭代治理，打破数据生产与使用分离的局面；最后进行数据标签化处理，提高数据利用率和适应性，实现从数据治理到业务治理再反馈到数据治理的循环。

第四，数据安全和隐私保护。建立以医疗数据安全为关键原则的基础 AI 控制系统。在数据流通过程中，对敏感数据进行隐私保护和跨分类管理，自动识别跨域、跨角色敏感数据，设置分级授权和数据脱敏机制，确保数据安全使用，让临床和患者放心。

第五，建立数据工作系统。建立数据中心全生命周期管理系统，防止项目结束后数据更新断层，保证数据工作不断迭代，促进数据从过去的数据中心治理向数据资产化转变，保证数据可持续使用。

总而言之，东软以「智能解决方案」破解医疗 AI 落地难题，通过「一横一纵」结合通用和场景模型，大模型战略推出了八大解决方案，涵盖行业发展的痛点。与此同时，在数据资产化方面，打破系统分裂，明确权责，构建技术平台和安全系统，促进数据从资源向资产的转换。东软正以务实的方案驱动医疗，从北京天坛医院到宜昌样本。 AI 为行业数字化转型提供了强有力的支撑，从概念到价值释放。

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