HIS架构智能化路径：从架构演进到AI赋能医疗，构建HIS&EMR“医疗大脑”智算中枢与医疗智能体平台

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HIS架构智能化路径：从架构演进到AI赋能医疗，构建HIS&EMR“医疗大脑”智算中枢与医疗智能体平台

健澜科技

2025-11-05

导读：在深入探讨新一代HIS之前，我们有必要先回顾一下国内HIS系统的发展历程。

在深入探讨新一代HIS之前，我们有必要先回顾一下国内HIS系统的发展历程。自上世纪90年代医院信息化起步以来，国内HIS系统的发展已经历了多个阶段。

1 HIS系统的基础理论与架构演进

医院信息系统（Hospital Information System，简称HIS）是计算机技术、通信技术和管理科学在医院信息管理中的应用，是计算机技术对医院管理、临床医学、医院信息管理长期影响、渗透以及相互结合的产物。从系统组成角度看，HIS主要由硬件系统和软件系统两大部分组成。在硬件方面，需要高性能的中心电子计算机或服务器、大容量的存贮装置、遍布医院各部门的用户终端设备以及数据通信线路等，组成信息资源共享的计算机网络；在软件方面，需要具有面向多用户和多种功能的计算机软件系统，包括系统软件、应用软件和软件开发工具等，要有各种医院信息数据库及数据库管理系统。

从基本功能看，HIS需要具备：

(1)收集并永久存贮医院所需全部数据；

(2)实现数据共享，快速、准确地提供各种数据；

(3)具有单项事务处理、综合事务处理和辅助决策功能；

(4)具备数据管理和数据通信的有效功能，确保数据的准确、可靠、保密、安全；

(5)具备持续运行的功能，确保医疗活动和医院运作不间断运转。这些功能要求决定了HIS架构必须兼顾性能、安全、可靠性和可扩展性。

在架构模型上，HIS系统通常采用分层架构设计。

第一个层次是用户；第二个层次是用户实际使用的终端；第三个层次是应用环境，即硬件和系统软件提供给用户应用时的各种装置的混合体；第四个层次是应用程序或HIS的子系统；第五个层次是数据库管理系统(DBMS)；第六个层次是实在的数据库，大量存贮着医院各部门有关管理、患者诊疗等各类数据。这种分层架构使得HIS系统能够模块化设计，便于维护和扩展。

从发展阶段来看，HIS系统的演进大致经历了四个阶段：第一阶段是相对独立的、单个项目的信息管理；第二阶段是多个项目的综合信息管理；第三阶段是医院各部门共享的信息系统；第四阶段是大规模一体化的医院信息系统，既面向管理，又面向医疗。随着技术的进步，HIS系统的架构也从主机集中式向分布式，再向云原生和智能化的方向发展。

表：HIS系统发展的四个主要阶段

阶段	时期	特点	核心技术
第一阶段	1960s-1970s	相对独立的单个项目信息管理	大型计算机，文件系统
第二阶段	1970s-1980s	多个项目的综合信息管理	小型机，数据库管理系统
第三阶段	1980s-1990s	部门间共享的信息系统	局域网，关系数据库
第四阶段	1990s至今	大规模一体化信息系统	广域网，云计算，AI大模型

2 从管理化到临床化与集成化的架构演进

2.1 从管理信息系统到临床信息系统的转变

医院信息系统的发展经历了从以管理为核心到以病人为中心的演变过程。早期的HIS主要着眼于医院管理信息及其管理，主要应用于医院的行政管理、财务收费和物资管理等环节。这类系统以提高工作效率、降低运营成本为主要目标，缺乏对临床医疗过程的直接支持。

随着医疗需求的提升和信息技术的进步，HIS的功能逐渐从管理向临床延伸。临床信息系统（Clinical Information System，CIS）成为HIS发展的新阶段，它以病人为中心，专注于医疗过程的支持与优化-1。CIS包括计算机化的病人病历（也叫电子病历，Computer-Based Patient Record，简称CPR）、医学图像档案管理和通信系统（Picture Archieving and Communication System，简称PACS）等核心子系统。这些系统直接参与医疗过程，为医生、护士等临床工作人员提供决策支持和操作便利。

在中国，医院信息系统的建设虽然起步较晚，但也遵循了类似的发展路径。早期的HIS"主要以财务收费为主，着重对财务、统计数据流的处理和分析"。随着医疗制度改革的深入和医院自身管理需求的提升，新一代HIS的功能逐步发展为"包容技术、管理和以人为本理念的一体化信息集成系统"。这一转变标志着HIS系统的设计理念从"以管理为核心"转变为"以病人为中心"，功能范围从单纯的费用管理扩展至全诊疗流程的支持。

2.2 集成化HIS与系统架构的升级

随着HIS系统功能的不断扩展，系统集成成为关键挑战。医院内部存在着众多异构系统，如HIS、PACS、LIS（检验信息系统）、RIS（放射科信息系统）等，这些系统之间需要实现数据共享和业务协同。集成化HIS通过采用统一的标准和接口，实现这些系统的无缝连接，形成一体化的医院信息平台。

在技术架构上，集成化HIS经历了从单层架构到三层C/S架构再到基于Intranet/Internet的B/S架构的演变。早期的HIS多采用单层架构或两层C/S架构，系统扩展性和维护性较差。三层C/S架构将系统分为表示层、业务逻辑层和数据存储层，提高了系统的可扩展性和可维护性。而基于Intranet/Internet的B/S架构则进一步简化了客户端的配置和管理，支持更广泛的接入和资源共享。

组件技术在集成化HIS的开发中发挥了重要作用。如COM、COM+等技术使得系统能够以模块化的方式开发和集成，提高了软件的重用性和系统的灵活性。这种组件化的开发方式使得HIS系统能够快速适应医院业务的变化和扩展。

在系统集成方面，医学信息传输标准的应用至关重要。DICOM3.0标准用于医学成像和通信，HL7（Health Level Seven）标准用于临床数据和行政管理数据的交换。这些标准的应用使得不同厂商、不同系统的互操作成为可能，为系统集成提供了技术基础。

3 AI赋能与"医疗大脑"的兴起

3.1 AI与HIS的深度融合

近年来，人工智能技术与HIS的深度融合成为医院信息化发展的重要趋势。2025年初，国家有关部门公布的《关于促进和规范"人工智能+医疗卫生"应用发展的实施意见》明确提出，到2027年，"建立一批卫生健康行业高质量数据集和可信数据空间，形成一批临床专病专科垂直大模型和智能体应用"，到2030年，"基层诊疗智能辅助应用基本实现全覆盖，推动实现二级以上医院普遍开展医学影像智能辅助诊断、临床诊疗智能辅助决策等人工智能技术应用"。这一政策导向极大地推动了AI在医疗领域的应用。

AI技术与HIS系统的融合主要体现在智能引擎的构建上。JIANLAN健澜科技作为国内医疗互联网+数智医疗创新者，创新性地提出了"医疗智能体"的战略构想，并将DeepSeek大模型与新一代智慧医疗平台HIS&EMR深度融合，打造覆盖"服务-临床-管理-科研"的全场景AI医疗解决方案。这种融合为医院装上了"超级大脑"，实现了从传统信息化向智能化的跨越。

在技术实现上，AI医疗大模型智能体平台以"统一管理、动态调度"为核心，实现对多模型的集中化管控与资源优化。平台为上层应用提供了标准化、统一化的应用程序接口，通过标准化API接口，无缝对接医院HIS、EMR、CDR等核心系统，让AI能力快速渗透至诊疗全流程。这种架构设计确保了AI能力与现有HIS系统的高效集成，避免了信息孤岛和重复建设。

3.2 "医疗大脑"智算中枢的构建

"医疗大脑"智算中枢是AI赋能的HIS系统的核心，它集成了算力、算法和数据三大要素，为医疗智能化提供基础支撑。在算力方面，根据国家算力基础设施总体规划和布局，支持省级统筹建立行业公共支撑服务平台，提供统一、高效、开放的人工智能算力服务。在算法方面，鼓励加快核心算法研发，推动医疗卫生领域垂直大模型开发应用。在数据方面，推动"三医"协同和跨部门数据共享，优化数据收集和标注流程，完善医疗卫生领域数据标注，促进数据要素合规高效、安全有序互通互联。

北京XX医院信息中心自主研发的"XX智枢"综合智能体是"医疗大脑"的典型代表。该智能体装载了"满血版DeepSeek-R1+量子安全"的双技术体系，搭配了专业书籍、核心论文、前沿指南共识等知识库，以及北京协和医院百年积淀的高质量病例和医学逻辑组织，构建出医疗、服务、管理"三位一体"的多元场景人工智能应用。这种架构既充分利用了先进AI技术的强大能力，又兼顾了医疗行业对安全性和可靠性的高要求。

在安全性方面，"XX智枢"引入了量子安全技术，通过"端到端"的密钥防护，有效防范暴力破解与监听窃取，确保患者病历、诊疗记录等核心数据在传输过程的"零泄露"，为"一院多区全网络"及紧密医联体等多区域协作构建起云端的"安全堡垒"。这一设计解决了传统加密技术难以应对日趋复杂的网络攻击威胁的难点，为AI在医疗领域的应用提供了安全保障。

3.3 医疗智能体平台的应用场景

医疗智能体平台将AI技术融入医疗服务、临床诊疗和医院管理的各个环节，创造出丰富的应用场景。在患者服务方面，基于DeepSeek等AI大模型，可提供智能问诊、导诊预约、报告解读、智能随访等服务，精准解答健康问题，高效匹配就诊科室，智能解析报告，个性化随访管理康复进程。这些应用显著改善了患者的就医体验，解决了就医流程中的"堵点"和"痛点"。

在临床诊疗方面，医疗智能体发挥着"医生第二大脑"的作用。具体应用包括：

AI诊断与鉴别诊断：借助大语言模型，AI助手能够模拟并辅助医疗诊断、治疗方案规划及患者管理中的复杂思维过程，其推理方式更贴近临床医生的决策逻辑。

AI诊疗方案推荐：依托DeepSeek大模型与预训练的RAG本地知识库，提供初步诊断分析与个性化治疗方案推荐，实现从传统规则式CDSS向自学习大模型的跨越。

AI病历智能书写与质控：深度融合AI大模型，实现病历"一键生成"与智能质控，大幅提升医生病历书写与审核效率。

AI临床护理：基于患者病历与诊疗指南，自动生成标准化护理计划，提升护理效率与精准度。

在医院管理方面，医疗智能体推动从"经验驱动"到"数据驱动"的转变。例如，依托AI大模型与DRG/DIP知识图谱，智能解析电子病历中的诊断、手术、用药等非结构化文本，精准提取并发症、合并症等关键信息，优化分组与控费能力，助力医疗质量精细化管理。此外，AI技术还在临床科研、医院资源管理、后勤服务等方面发挥重要作用。

4 未来发展趋势与挑战

4.1 技术发展方向的展望

随着人工智能、大数据、云计算等技术的不断发展，HIS系统的架构和功能也将持续演进。未来HIS系统将呈现以下发展趋势：

深度智能化：AI技术将进一步融入HIS系统的各个环节，从辅助决策向自主决策发展。医学影像智能辅助诊断将从单病种向单个器官多病种发展，临床决策支持系统将更加精准和个性化。同时，AI将帮助医生进行疾病预测和预防，实现从治疗向健康管理的转变。

全面集成化：未来HIS将实现全院级甚至区域级的一体化集成。通过建立统一的信息平台，整合HIS、EMR、PACS、LIS等系统，实现数据的无缝流动和业务的协同运作。同时，推动检查检验结果跨区域、跨机构互认共享，促进医疗资源的优化配置。

开放与标准化：未来HIS将采用更加开放的系统架构，遵循国际标准和规范，如DICOM、HL7、IHE等。这将便于不同系统之间的集成和互操作，降低系统维护和升级的成本。同时，开放式接口也将鼓励更多开发者参与医疗信息化的创新。

远程网络化：随着5G等通信技术的发展，远程医疗将成为HIS的重要延伸。未来HIS将支持更广泛的远程会诊、远程监护和远程手术等应用，打破地域限制，使优质医疗资源惠及更广泛的人群。

数据驱动与个性化：未来HIS将更加注重数据的收集、分析和利用，通过大数据技术挖掘医疗数据的价值，为临床科研、医院管理和公共卫生政策提供支持。同时，基于患者的个体数据，提供个性化的治疗方案和健康管理建议。

4.2 面临的安全与管理挑战

随着HIS系统的不断发展和AI技术的深度应用，系统安全性和管理复杂性也带来了巨大挑战：

数据安全与隐私保护：医疗数据是敏感个人信息，如何确保数据安全和患者隐私是HIS系统面临的重要挑战。传统的加密技术已难以应对日趋复杂的网络攻击，需要引入量子安全等新技术，构建更加安全可靠的数据保护体系。

系统可靠性与稳定性：HIS系统是医院运行的"中枢神经"，系统故障会直接影响医疗工作的正常进行。因此，系统需要具备高可靠性和持续运行的能力，尤其是在AI技术深度融入业务流程的情况下，如何确保系统的稳定性成为关键问题。

标准化与互操作性：尽管已有DICOM、HL7等国际标准，但在实际应用中，不同厂商、不同系统的互操作性仍然存在挑战。需要进一步完善标准体系，推动标准的落地实施，促进系统的互联互通和数据共享。

人才与培训：智能化的HIS系统需要复合型人才进行开发、维护和管理，这些人才既要懂信息技术，又要了解医疗业务。目前，这类人才仍然稀缺，需要加强人才培养和培训，建设复合型团队。

伦理与法规：AI在医疗领域的应用带来了诸多伦理和法律问题，如责任认定、透明度要求等。需要建立相应的法规和伦理指南，确保AI技术的合理应用，保障医患双方的合法权益。

面对这些挑战，需要医院、政府、厂商和社会各方的共同努力，通过技术创新、管理优化、法规完善等多种手段，推动HIS系统的健康发展，充分发挥信息技术在提升医疗服务质量和效率方面的潜力。

结论

HIS系统的架构演进经历了从单一管理功能到全面集成化、智能化的发展历程，这一过程与信息技术的发展和医疗需求的变化紧密相连。从最初简单的数据处理到如今复杂的一体化平台，从以管理为核心到以病人为中心，HIS系统不断丰富其功能和内涵。当前，AI技术的赋能正推动HIS系统向"医疗大脑"的方向发展，构建起智能、高效、安全的医疗智能体平台。

未来，随着技术的不断进步，HIS系统将继续向深度智能化、全面集成化、开放标准化和远程网络化的方向发展。同时，也需要应对数据安全、系统可靠性、标准化、人才培养和伦理法规等方面的挑战。只有通过持续的技术创新和管理优化，才能充分发挥HIS系统在提升医疗服务质量和效率方面的潜力，最终实现"优质、高效、低耗"的医院运营模式，更好地满足人民群众日益增长的健康服务需求。

附：浙江省未来医院发展白皮书2.0