杜明超：多院区信息一体化规划及数智应用

始建于1926年的安徽医科大学第一附属医院（以下简称“安医大一附院”）历经近百年发展，已成为辐射全省、影响全国的重要区域医疗中心，形成了“一院多区”的发展格局。“我们现有总院院区（绩溪路院区）、西区（高新院区）、南区（肥西院区）和北区（安徽省公共卫生临床中心、安徽省传染病医院）四个院区，它们体现了医院在不同发展阶段信息化建设的结构与模式差异。”医院网络与信息化管理处医疗大数据办公室副主任杜明超介绍，安医大一附院通过多院区一体化建设，实现了数据聚合与医疗业务的协同管理，为院际协同打下基础。

开展多院区规划

安医大一附院的多院区数智化建设历经三个阶段，逐步构建了覆盖一院多区的智慧医疗、智慧服务、智慧管理“三位一体”的智慧医院体系。

医院总院区的信息化建设始于1997年，至2014年完成了以电子病历和集成平台为核心的信息系统全覆盖。2017年10月16日，西区正式开诊，其信息系统初期独立于总院区。2019年1月22日，医院启动两院区信息一体化整合工作。“此次双院区信息一体化建设历时四个月，完成了配套软硬件采购、方案编制、接口集成、人员培训等工作，共切换57个业务子系统，集成33个专科系统接口。”杜明超谈到，这是医院首次推进多院区信息系统的变革，以西区基础核心系统为主，于2019年6月1日完成整体无缝切换，确保了诊疗业务连续不间断。

2023年8月16日，安医大一附院与肥西县人民政府签署合作共建南区协议，该院区于同年12月27日正式全面开诊，医院的第二次多院区系统变革随之启动。“我们以南区开诊为契机，推动HIS系统大版本升级，实现三院区信息一体化。”杜明超介绍，此次升级实现了三院区内网融通，完善了环网架构，保障网络持续稳定，优先支撑63个HIS基础子系统在南区上线，并兼顾各院区HIS版本差异下的业务联动。

借助第二次系统变革，安医大一附院实现了多项创新应用：在医保管理方面，肥西参保患者在南区就诊可享受三甲医院医疗服务，按三级医院收费标准，享受二级医院医保待遇的实时结算；推行“后端审核、护士站结算”模式，实施床旁结算，在南区先行先试并整体实施后，逐步推进三院区整体应用，床旁结算率超过80%；搭建多院区、多专业检查预约平台，患者可通过预约中心、自助机、诊间及小程序实现跨院区预约；创新开展门诊线上报到（蓝牙）与候诊提醒，改善患者就医体验；全面落实预住院管理模式，缩短患者住院等待时间。

2024年9月，安徽省公共卫生临床中心（北区）正式整体移交安医大一附院管理。北区与其他院区实行财务独立核算。因此，在第三次多院区系统变革中，医院采取患者信息一体化管理、财务‘分灶’的模式。为满足业务需求，医院网信处与北区网络信息部统筹协作，在信息系统整合中坚持核心系统同厂家、同版本，并进一步要求业务需求同部署，确保系统整体平移与融合，为业务可持续发展提供信息技术支撑。

医学人工智能创新应用

医院先后在医学影像智能辅助诊断、疾病辅助诊断等领域开展人工智能应用。早期胃癌内镜下AI辅助诊断从2018年开始联合研究并逐步投入日常使用。肺部CT、冠脉CTA影像AI辅助诊断已普遍应用，为医学影像科初步诊断节省了大量工作时间，工作效率提升超过60%。医学影像科、肝胆胰外科、超声医学科等专科人工智能科研项目投入经费超过500万元。“2025年初医院在省内率先完成大模型本地化部署，并与讯飞医疗签订了战略合作协议，围绕大模型垂类应用开展产学研一体化合作。”杜明超介绍，医院前期积累了不低于20PFlops的算力资源，建设了集数据处理、模型管理、智能体应用管理于一体的大模型工具链平台，初步营造了鼓励开展围绕患者服务、临床诊疗、医院管理、科研教学的人工智能创新应用和研究氛围。

在病历生成方面，医院与第三方联合研发的基于患者专科画像和信息溯源的门诊病历实时生成智能体已在胃肠外科、呼吸与危重症科等门诊开展常态化使用，病历生成准确率90%，生成病历引用率达80%；基于关键事件轴管理的住院病历生成，已经联合临床专科在同步开展入院记录、出院记录、首次病程、手术记录、特殊级抗生素病程录、ICU护理记录等文书的研发。同时，医院部署了安徽省内首个基于大模型的医保政策咨询服务创新应用“医保AI助手”智能体，自2025年7月31日上线至今，累计提供了5万余次AI回复，平均会话轮数2.82，平均问答时长35.99秒。

下一步，医院将推动大模型技术与医保服务深度融合，实现“政策精准解答、业务边问边办”的目标。此外，基于大模型开发的门诊智能分诊功能，已在医院官方微信小程序上线并为患者提供常态化服务支撑；同期研发的智慧糖护智能体，可为专科护士培训、慢病管理及健康教育工作提供专业辅助支持。

数据赋能及异构数据融合

基于全院大数据平台，安医大一附院完成了临床、运营、科研三大数据中心建设，为三级公立医院绩效考核、等级医院评审、专科能力评估等各类数据上报提供坚实的数据支撑。通过对运营、病种、成本等多维度数据的融合分析，医院构建了决策支持系统，为学科布局、资源调配、绩效考核等重大决策提供精准化的数据洞察和趋势预测。通过数字驾驶舱、管理仪表盘等，实时监测科室医疗与运营指标，实现问题精准定位与过程精细管控。重症大数据平台、围术期大数据平台及脓毒症、急性心梗等十多个专病库，支持研究者快速开展专病队列研究，有效缩短科研周期，催生高质量科研成果。医院成功入选“安徽省高质量数据集建设基地”，成为医疗卫生领域首批试点单位，为医学人工智能发展和可信数据空间建设提供创新基座。

“多源异构数据融合利用的关键在于可查看、可共享、可融合利用。”杜明超强调，安医大一附院在异构数据融合方面聚焦四大任务：数据汇聚、数据标注、高质量数据集构建以及科研转化平台建设。依托国家重点研发计划、合肥综合性国家科学中心大健康研究院等课题项目，医院开展院际协同的数据资源聚合与智慧医疗研究，形成了异构数据资源聚合模式、感染性疾病及重症医学科跨域数据治理及智慧医疗交叉融合等一系列研究成果。同时，围绕区域内慢病患者协同诊疗及全程闭环管理，医院搭建了院际机构数据融合和协同诊疗应用平台，在推动院际医疗异构数据融合共享、跨域慢病一体化管理等方面提供了参考和借鉴。