2026SHAQ
2026年7月3日—5日，由《中国卫生信息管理杂志》社主办的2026年智慧医院大会（SHAQ）在北京盛大召开。大会紧扣国家卫生健康委“十五五”全民健康数智化建设顶层设计，以“数至、数治、数质、数智”为核心主题，来自全国各地的3000余名医疗信息化领域同仁齐聚一堂，共学新标准，共话新未来。
本届大会集中发布了数智健康“4+1xN”高校战略合作、首届全国数智健康大赛复赛、智慧健康一码通、核心数据集、数智健康基础设施平台等五大重磅成果，多位嘉宾围绕AI+医疗、公立医院高质量发展、电子病历分级评价新要求和《数智医院建设与应用评价标准》等主题作了专题报告。
大会同期举办的多场专题分论坛上，来自国家及省市级卫健部门、高等院校和医疗机构的专家学者，围绕数智基层建设、智慧医院建设与应用、医疗人工智能应用与安全治理等议题展开了深入研讨。
在《医疗人工智能应用与安全治理》分论坛上，福建医科大学附属第一医院（以下简称“福医附一医院”）副院长赖繁彩作了题为《数智双擎驱动 重塑全景医疗》的主题报告。面对医疗AI从“局部赋能”向“全场景融合、全流程贯通”演进的时代趋势，福医附一医院构建了坚实的数智化基础设施。依托数智基座，医院聚焦“医、患、管、研”四大维度，构建了面向患者、医疗、管理、科研的场景化服务体系，将技术势能转化为应用动能。
福建医科大学附属第一医院副院长 赖繁彩
看病就医便捷化：
“附一小灵通”推动服务找人
“附一小灵通”以AI数智人为统一入口，赋能诊前、诊中、诊后全流程闭环，推动服务模式从“人找服务”向“服务找人”深刻转型。诊前阶段，通过预问诊与智能分诊、健康风险评估及个性化就诊准备推送，让患者未到院、服务已先行；诊中阶段，依托院内智能导航、事件驱动无感结算与病情感知辅助决策，让就医过程畅通无阻；诊后阶段，借助疾病复发风险预警、个性化随访计划和连续健康管理闭环，让关爱不止于出院。
临床诊疗智能化：
“附一医小助”嵌入临床路径
福医附一医院将AI能力深度融入诊疗全流程，打造了“附一医小助”，在标准临床路径的关键节点自动触发预警与建议，实现主动式临床辅助，构建辅助诊断、临床路径、病历辅写、智能医保、闭环质控、智慧用药六大应用场景。系统融合“医疗-医保-运营”临床路径引擎，基于多模态数据主动式输出诊疗建议推荐、文书自动生成、风险预警提醒与全过程质控；通过多语言病历、智能推理等智能化手段，生成门诊及住院病历，并支持关联病历文书辅助生成，实现书写速度和质量的双提升；在临床辅助决策方面，可实现用药管理、检验数据分析、手术麻醉评估等十多类辅助决策，为临床医生提供覆盖诊断、治疗、手术、检验全流程的精准化、个体化决策支持；在影像辅助诊断中，已实现颅内肿瘤、脑小血管病及乳腺病变的病灶识别勾画与结构化报告生成，提升诊疗效率与质量。
医院管理智慧化：
“附一医管通”赋能数据决策
以AI赋能医院运营决策、医疗行为与医疗质量三大核心管理，“附一医管通”构建了院级统筹-科级落地-专题穿透三级驾驶舱体系，实现运营态势一屏总览、资源调度一键直达、质量管控全链路闭环。其中，AI管理驾驶舱提供院级全景看板、科级运营看板及专题分析看板，让每一项决策都有数据支撑；智能全院一张床通过五大核心模型实现跨病区、跨院区的智能排床，减少服务中心人工沟通排床患者时间40%，提高当天排床率10%；同时，以全流程智能化病历质控为核心，构建了“事前引导、事中干预、事后审核”的闭环管理体系，实现100%全量审核，从源头规范书写、动态纠偏；
健康信息集成化：
“附一医研通”打通医研双向赋能
福医附一医院构建了“附一医研通”平台，打通“临床-科研-转化”通道，实现高质量数据资源的开放共享与合规使用。平台已建成覆盖神经内科、肝肿瘤、血液科等领域的数十个专病库，数据准备周期从“数月”缩短至“小时级”；同时，大模型全面赋能方案设计、病历纳排、字段加工、统计分析、论文撰写等临床科研全流程，加速医学规律发现与临床转化。
在《智慧医院建设与应用》分论坛上，柳州市人民医院副院长石展英以《DRG支付改革下AI赋能医院运营管理的战略实践与价值重构》为题，重点分享了医院在AI赋能DRG的运营管理实践。面对支付改革的压力，医院通过构建“制度—系统—绩效”三位一体战略体系，依托AI技术打造DRG事前、事中、事后全流程闭环管控模式，有效破解医保支付改革下的医院经营难题。
柳州市人民医院副院长 石展英
事前管理：智能预警筑牢风险防线
医院依托病种模型深度挖掘体检、门诊患者多维数据，自动识别高价值或特定病种的潜在病例，实现从“被动接诊”到“主动引导”的管理转变。基金监管系统落地门诊、住院医嘱开具全流程，针对违规医嘱、不合理费用实时弹窗拦截提醒，完成从事后追溯到事前阻断的管理模式转变。同时，DRG临床路径管理模块以各病组优质病历为样本构建标准模型，实时匹配校验在院患者信息，自动筛查费用、住院周期偏离标准2倍以上的异常病例，前置干预DRG盈亏问题。此外，通过病种标准模型，对待出院患者进行综合研判，全面筛查费用超标、医嘱不合理等问题，在出院前完成风险排查，从源头减少医保拒付。
事中管理：智能质控确保精准入组
在医保结算清单填写全流程中，自动从电子病历提取关键信息完成预填充，对清单完整性、逻辑性进行毫秒级实时校验，高亮标注异常项并推送标准编码建议。应用后，清单填写准确率达100%，审核通过率98%，审核耗时缩减40%，编码员工作效率实现质的飞跃。
事后管理：智能分析实现闭环改进
系统对已结算病例进行全量批量回溯，利用AI算法深度挖掘费用异常、DRG入组偏差等疑点线索，形成标准化病例分析报告，支撑工作人员开展人工复核、特例单议及医保基金申诉工作，实现事后闭环管理。新绩效模型成功打通“技术价值、质量效率、合规管理”的联动链路，实现了医疗质量提升与医保合规管控的双向共赢。
从患者服务的人性化升级、临床诊疗的精准化赋能，到医院运营的精细化管控、医学科研的高效转化，AI技术正全方位破解传统医疗的发展痛点。未来，随着数智技术与医疗健康场景的深度融合及相关标准体系的持续完善，公立医院将加速迈向全场景、高安全、人性化的高质量发展新阶段。
上述内容来源于本次会议的论坛演讲环节，
未经发言者本人审核确认；
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