陈杰：基于新一代数据底座打造医学人工智能的新生态

　　浙江省人民医院是浙江省卫生健康委直属规模最大，集医疗、科研、教学、预防、保健、康复、疗养于一体的大型综合性三甲医院，目前拥有6个院区（3个在建）、8个分院，2个国家区域医疗中心。自1984年建院以来，医院始终秉持“以患者为中心，以员工为核心”的愿景，积极探索信息技术与医疗服务的深度融合。面对多院区发展格局和承载国家区域医疗中心建设的重任，医院顺利通过医院智慧服务分级评估四级医院、国家医疗健康信息互联互通标准化成熟度五级乙等测评、国家电子病历应用水平分级评价六级评审，成功迈入智慧医院建设“654”阶段。医院信息化与人工智能部主任陈杰介绍道：“我们深刻认识到，数字化转型与智能化发展不仅是提升医疗服务质量与效率的利器，更是实现医院高质量发展、应对未来挑战的必经之路。”

顶层设计与坚实基础，助力数字化转型

医院对信息化建设极为重视，并创新性地通过“四专一部”体系助力数字化转型和智能化发展。

1.成立数字化工作专班：由分管领导牵头，每周召开例会，协同业务、护理等部门共同商议信息化相关工作，确保战略落地。

2.设立数字医疗首席专家：引进清华大学研究员担任数字医疗首席专家，为长远发展提供顶尖智慧与规划。

3.配备科室数字专员：在各科室设立专员，成为连接临床、职能科室与信息部门的桥梁，确保需求精准传达与项目顺畅实施。

4.打造未来医疗示范专区：正在建设的滨江院区，旨在打造成为精巧的数字医疗展示与落地基地，并依托已挂牌的“国家人工智能社会治理技术基地”，构建创新试验田。

2025年4月，医院正式成立了“信息化与人工智能部”，专职助推医院整体数字化转型。

坚实的基础是数字化转型的前提。陈杰表示：“医院信息化历程与国内同行相似，历经从财务收费系统到临床工作站，再到互联网医院的建设阶段。2017年至2018年进行的信息化大改造，以及后续完成的智慧服务、互联互通、电子病历等评级工作，为迈向智能化时代奠定了坚实根基。”

建设数据底座，夯实数字化建设基础

目前医院普遍面临数据质量差、标准不统一、系统繁杂、获取流程复杂等挑战，严重制约了数据的深度挖掘与有效应用。

为提升医院整体综合实力，凸显新一代信息技术赋能高质量发展，医院构建了新一代全院大数据中心，重点围绕以实现数据资产管理与开放，提高临床科研实力，提升运营管理辅助决策支撑为目标，从数据全面性、数据实效性、数据处理能力、数据分析能力全面超越。同时，新一代大数据平台的建设将严格遵循国产信创要求，致力于实现自主可控的信息技术体系。

数据中心通过打造集强大数据采集治理能力与深厚医疗业务理解于一体的新一代信息底座，支持“1+N”建设模式，即1个数据底座支持N项智能应用。通过全院大数据中心的数据能力，满足支撑任意第三方系统对数据使用的要求；以数据流与医院业务流的双轮驱动和闭环管理，助力医院高质量发展的整体目标达成。

陈杰介绍：“我院以构建统一医疗数据基础平台为核心，着力解决数据分散、标准不一、治理困难、共享不足等痛点。平台通过智能化的数据汇聚与治理，形成高质量数据底座，为临床科研（如专病库）、运营决策等场景提供开放、可靠的数据服务，支撑医院管理与服务的智能化转型。平台使用人工智能与RPA等技术，实现元数据、集成、开发、质量、服务等治理流程的自动化与智能化，确保数据要素安全高效利用，并为大模型应用奠定高质量数据基础。”

其优势在于：

● 数据全量采集与智能治理：从各系统中抽取数据，进行完整性、准确性清洗与质控，并制定全院统一的数据标准体系。

● 安全与开发并重：将构建从底层“平台管理-数据管理-服务管理”三位一体的全院数据安全管理体系，实现从“数据采集-数据存储-数据访问权限管控-数据沙箱-数据服务-数据开放”的数据全生命周期、全节点的安全管控模式，确保全院数据安全可控。融入人工智能技术强化数据安全管理，同时构建灵活的开发环境，促进数据资产化。

● 数据资产价值落地：第一阶段是通过全面数据治理，建立数据资产目录，形成全院统一的数据资产；通过标准化的数据管理流程和策略，增强数据资产的管理能力，有效支撑医院临床及科学研究、优化院内运营管理，推动医疗服务的创新与发展。第二阶段在数据资产化的基础上实现数据要素化，形成数据的资产化服务；第三阶段是要素产品化，将高价值的数据要素转化为可实际应用的数据产品，达成数据交易。

人工智能赋能临床，实现创新应用

在承担公共卫生职能的同时，自2021年起，医院已系统化规划并实施了5批50个数字医疗和人工智能项目，前4批数字化项目已完成近80%，第5批智能体项目完成50%，14个项目获国际国内奖项，标志着医院逐步从传统信息化项目转向以AIGC和智能体为核心的深度智能应用。

陈杰谈到：“对于医院而言，关键在于应用而非研发底层大模型。我们更聚焦于通过‘智能体’来实现人工智能场景的落地。”

1.全程全域CBT患者精细化管理智能体：针对患者随访“盲点”与脱落问题，系统能自动从海量数据中筛查高危患者。该项目已筛查30万患者，高危召回率达98%，管理准确率达95%。

2.AIGC重症脓毒症多模态早期预警平台：在ICU/EICU，通过AI模型实时分析患者大量指标，实现脓毒症的早期预警。系统运行以来，已筛查重症患者4000余人次，预警准确率达93%。

3.AIGC智能文本生成应用：将语音录入与大模型结合，自动生成手术记录、入院记录、病程等文书。目前人工确认率已达92%。

4.5G+AI眼科手术机器人及远程平台：应用国内首台高精度眼科手术机器人，其操作精度可达3微米，远超人手稳定性。结合5G低延时传输，成功实现了从杭州到贵州毕节（距离1900公里）的远程手术指导，开创了精准眼科手术的新模式。

5.AI Agent一体化自动化静配中心管理平台：融合大数据用药监测与AI视觉识别，实现了静脉用药配置中心部分流程的自动化与无人化。该平台成功实现了专利转化（价值300万元），为医工结合与成果转化提供了范例。

面向未来，构建可持续发展生态

目前，人工智能技术迭代迅猛，医院需要构建一个健康、可持续的生态，以螺旋式上升推动应用深化。

1.筑牢“数字底座”：这是所有AI应用的基石。医院致力于构建具备强大数据处理、自我学习能力、高安全性和灵活扩展性的云原生数字基础。

2.深耕“数据队列”：重点建设高质量的专科专病数据库，并积极探索构建多中心、多模态的联合队列，打破数据孤岛，释放数据更大的科研与临床价值。

3.培育“复合人才”：医院计划建立“模型广场”，汇集多种工具与模型供临床按需选用。同时，加强对信息人员的前沿技术培训，并建立激励机制，鼓励全员拥抱AI。引进专业算法人才仍是关键。

4.完善“政策配套”：在资金、项目申报与采购上给予倾斜；尤为重要的是建立人工智能伦理审查委员会，对AI项目进行年度伦理评估，确保技术发展的合规性与伦理性，是健康生态的保障。

5.促进“行业协同”：积极与头部企业、科研机构开展合作，形成产学研用协同的创新联盟，共同促进医学人工智能产业的健康发展。

从夯实数据基础到创新智能应用，再到构建面向未来的生态，医院的探索之路印证了数字化转型是一项系统工程。陈杰总结道：“作为医疗卫生国家队的一员，推动人工智能与医疗健康深度融合，既是我们光荣的使命，也是时代赋予的责任。我们愿与业界同仁一道，以开放的心态、务实的精神，持续探索，为‘健康中国’建设贡献数字时代的智慧与力量。”