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11月7日，以“AI重塑医疗信息化”为主题的2026年南湖HIT论坛在嘉兴举办。当前，人工智能正加速渗透医疗行业，但落地医院核心业务仍面临诸多挑战，AI如何真正融入临床场景、医院信息部门如何实现能力转型，成为业界关注的焦点。本届论坛旨在汇聚业界专家与学者，深入探讨AI重塑医疗信息化的路径与共识，为行业提供前瞻、务实的交流平台。
卫宁健康亮相本届论坛，AI医疗事业部总经理孙前方发表《医疗AI的工程落地思考与实践》主题演讲，深度剖析了医疗AI工程化落地的挑战与关键路径，并分享了卫宁健康在AI内生重构信息系统方面的前沿实践。
卫宁健康AI医疗事业部总经理 孙前方
01
直面鸿沟，重塑应用能级
随着AI Agent技术的快速迭代，AI正在重塑医疗信息化，但技术的迭代速度远快于工程化落地的速度。决定一家医院能否真正做到“Agent-Ready”的，并非单一的模型能力，而是能否将AI合理融入临床流程并切实提升应用价值。尽管当前医疗大模型的发布数量已趋于理性，行业转入去伪存真的平稳发展期，但真正能实现广泛应用的AI应用占比相对较低，高价值场景严重稀缺，医疗AI最紧缺的正是真正融入医生工作流程、减轻医生负担的落地能力。
面对医疗AI的落地挑战，针对不同的医院落地场景，医疗AI的应用形态可划分为三种级别：首先是聚焦效率提升的“工具级AI”，其主要建设方式上外挂式集成方式；其次是聚焦业务协同的“助手级AI”，主要以融合式的多智能体协同方式呈现；最后是聚焦辅助决策的“专家级AI”，一般为内生式的AI应用，核心能力是融合专科能力开展深度研判和决策支持，赋能医生诊断。但现阶段专家级的 AI应用数量非常的少，也是行业亟需突破的一个应用能级。与之相对应，医疗AI的交付模式也应从传统的产品化交付向服务化交付转变，聚焦临床成效，实现长期价值共创。
跨越鸿沟的挑战，以工程化的思维让AI 技术从技术验证变成实际可用，需要攻克数据理解、模型优化、智能体协同、应用融合及算力适配等五大落地关键。
02
锚定路径，破解落地难题
面对落地挑战，卫宁健康探索出了五条关键路径：
基于实时数据，构建AI可理解、可预测的高质量数据集：从面向数据到面向业务，融合实时CDR与多模态生命监测数据，构建映射真实诊疗过程的AI数字孪生，实现患者全景数据的实时同轴呈现与风险预警。
基于智能引擎与模型的协同决策，灵活适配医疗场景：采用“智能引擎+垂域小模型+医疗大模型”的协同模式，兼顾效率与安全。例如在重症风险预警中，智能引擎提供规则判断，小模型量化预测风险，大模型则给出综合研判与处置建议。
基于多智能体自主协作，完成复杂临床场景的一键处置：针对复杂临床场景，卫宁健康构建了多Agent自主协作的工作机制。以重症感染诊疗为例，实现从“全院筛查、实时预警、治疗建议”到“执行助手、质控助手”的闭环协同。
基于智能体应用底座，实现编排调度与持续迭代：构建Copilot智能调度中枢，实现统一技术底座、灵活编排调度与AI资产的持续沉淀，让AI能力灵活复用与迭代增值。
医疗 AI 落地过程中，打造按需部署算力体系：针对大型三甲医院、二级医院及基层医疗机构的不同需求，提供全院级、科室级、个人级三种灵活弹性的算力解决方案（如医生专属AI工作站WiNBOT等），保障AI应用的高效运行。
03
AI内生，释放临床价值
在明确了关键路径后，卫宁健康已形成了从需求分析、产品设计、研发到实践的闭环流程，打造了可沉淀、可复用、可拓展的医疗AI应用体系。目前，卫宁健康已沉淀3500+临床原子能力资产（Skills），支撑200+多元业务场景实践，并成功推出了10+ AI内生应用成果。
以重症场景为例，卫宁健康以一体化数字基座WiNEX为底座，串联起覆盖诊疗全流程的AI产品矩阵。其中，AI重症系统融合多模态数据、专科大模型与多Agent协同，实现入ICU前预警、监护中实时研判与治疗执行的过程质控，构建全流程智能诊疗闭环；AI病历内涵质控则将事后检查升级为全过程的主动治理，通过智能伴写、事中提醒与辅助纠正，将质控从格式完整性延伸至跨文书、跨环节的临床内涵层面；而AI医案智图助手进一步融合多源临床数据，沿专科诊疗思维串联病情演变与关键指标趋势，自动生成全景患者病例画像并进行综合病情预测。
卫宁健康正持续将AI能力拓展至诊前、诊中、诊后与管理的更多业务场景，通过对传统信息系统的AI化重构实现临床应用价值的提升，把信息处理、风险识别和流程协同深度嵌入日常工作，真正实现AI与临床业务的内生融合。
对于医疗AI的落地，卫宁始终坚持的核心理念是：“以工程化思维推动AI落地，让技术能力真正转化为应用价值”。面向未来，卫宁健康愿与行业同仁一道，持续沉淀可进化的医院能力，共筑医疗AI新生态。
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