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最新浙江省2.9亿医疗AI招标项目的启示——2026年医疗人工智能未来已来：医疗人工智能的发展趋势与实践路径

健澜科技

2025-11-18

导读：未来已来：医疗人工智能的发展趋势与实践路径——基于浙江省2.9亿AI招标项目的启示引言随着人工智能技术

未来已来：医疗人工智能的发展趋势与实践路径——基于浙江省2.9亿AI招标项目的启示

引言

随着人工智能技术的迅猛发展和与医疗领域的深度融合，智能医疗时代已经全面到来。2025年11月17日，浙江省卫生健康信息中心发布了一项预算高达2.86亿元的《医学人工智能项目基础设施及可信数据空间》招标公告，这一标志性事件不仅揭示了区域级医疗AI建设的巨大规模，更为全国各省份提供了可借鉴的实践范例。浙江省作为数字经济先行省和全国"互联网+医疗健康"示范省，已率先实现全省域医疗卫生机构数据实时互通，并创新打造了"健康大脑"、"浙医互认"等一批重大应用场景，为医学人工智能创新发展奠定了坚实基础。

在"十四五"收官与"十五五"规划衔接的关键节点，医疗信息化已从工具性辅助迈入系统性融合的新阶段。从传统HIS系统应用，到以电子病历评级为中心的信息化建设，再到大数据与人工智能技术的全面融合，智慧医疗正经历着前所未有的变革。未来智慧医疗的核心将围绕"健康大脑+智慧中枢平台"展开，通过大数据与人工智能的深度赋能，实现医疗服务的全面数智化升级。

本文基于浙江省医学人工智能项目的实践，结合健澜科技等企业在智慧医院建设中的创新成果，深入探讨未来医疗AI发展的总体框架、实施路径和战略规划，以期为各省份推进"十五五"智慧卫健建设提供系统性参考。

2025 年 11 月 17 日，浙江省卫生健康信息中心发布《医学人工智能项目基础设施及可信数据空间》招标公告，预算 286400000 元，最高限价 285390000 元。

项目名称：医学人工智能项目基础设施及可信数据空间

预算金额（元）：286400000

最高限价（元）：285390000

项目背景及概况：

浙江是数字经济先行省、全国“互联网+医疗健康”示范省，在全国率先实现全省域医疗卫生机构数据实时互通，创新打造健康大脑、浙医互认、浙里急救、浙里护理、浙里健康e生等一大批重大应用场景，为医学人工智能创新发展奠定了坚实的基础。2025年，浙江省卫生健康委等10部门印发《浙江省加快推动“人工智能+医疗健康”高质量发展行动计划（2025—2027年）》，提出以高标准建设国家级人工智能医疗行业应用基地为引领，推动人工智能全面赋能卫生健康事业和生命健康产业。

本项目建设医学人工智能项目基础设施及可信数据空间，构建具备覆盖算力、算法、数据的全栈式、统一架构体系的共性支撑能力，推动形成从基础设施保障、关键技术攻关到创新应用示范的医疗人工智能创新链、产业链、服务链。

本次招标采购内容包括228PFLOPS（FP16）智能算力相关服务器、存储、网络、安全设备、云平台、容灾备份软件平台、安全平台、运行运维监控系统、统一算力调度运营平台、算网存统一运维平台、智算测试与适配优化平台、以及医疗健康可信数据空间等软硬件与服务。

采购内容：

集成实施服务

投标人须承诺提供包括但不限于本项目采购设备的位置调整、实施配合、系统综合布线、软硬件环境搭建及联调、测试、验收等工作并根据采购人项目实际需求完成设备搬迁，并协助应用软件开发商完成相关云资源开通，协助进行模型部署等工作，并提供专业技术人员辅助用户相关技术人员完成系统故障的排查等服务。

项目采购清单：

信息来源：中国政府采购网

2 浙江省的实践与探索：医学AI项目深度剖析

浙江省此次招标的医学人工智能项目，预算金额高达2.86亿元，最高限价2.8539亿元，展现了省级层面在医疗AI领域大力投入的决心与力度。该项目不仅是浙江省落实《浙江省加快推动"人工智能+医疗健康"高质量发展行动计划（2025—2027年）》的关键举措，更是以高标准建设国家级人工智能医疗行业应用基地为引领，推动人工智能全面赋能卫生健康事业和生命健康产业的重要布局。

2.1 基础设施建设规划

浙江省医学AI项目的核心建设内容聚焦于构建覆盖算力、算法、数据的全栈式、统一架构体系的共性支撑能力。根据招标信息，项目将建设228PFLOPS（FP16）的全国产化智能算力集群，满足医疗大模型调优推理需求。这一算力规模相当于数百台高端AI服务器的协同工作能力，足以支撑全省范围的医疗AI应用需求。值得注意的是，项目特别强调全面采用国产先进算力设备，这既体现了自主可控的战略考量，也为国内AI芯片和服务器企业提供了重要发展机遇。

表：浙江省医学AI项目主要基础设施建设内容

建设类别	具体内容	性能要求
智能算力设备	智算集群管理服务器、算力服务器、存储设备、高性能网络设备	提供不少于228PFLOPS（FP16）AI智能算力
安全体系	安全设备、边界安全设备、流量数据采集、网络智能分析	满足国家网络安全等级保护三级标准
软件平台	云平台、统一算力调度运营平台、算网存统一运维平台	实现多元异构算力与存储资源整合
容灾备份	容灾备份硬件及软件平台	灾难恢复能力等级满足GB/T20988-2025四级要求

2.2 可信数据空间构建

医疗健康可信数据空间是本项目的另一大亮点，旨在解决医疗行业各机构间的"数据孤岛"问题，破解数据"供不出、流不动、用不好"的难题-9。该数据空间利用身份认证、可信管控、密态计算等技术，包含可信数据空间服务管理平台、接入连接器、密态数据开发与服务平台等核心能力，为医疗数据的安全流通与合规使用提供技术保障。

浙江省在这一领域的探索具有前瞻性，随着《数据安全法》和《个人信息保护法》的实施，医疗数据的共享使用面临更为严格的合规要求。可信数据空间通过技术手段实现"数据可用不可见"，在保障患者隐私和数据安全的前提下，释放医疗数据的巨大价值，为临床科研、公共卫生监测和政府决策支持提供有力支撑。

3 未来医疗AI生态系统的总体框架

基于浙江省的实践探索，结合行业发展趋势，我们构建了未来医疗AI生态系统的总体框架，该框架由医学AI基础设施层、数据治理层、智能平台层和应用场景层四个层次组成，共同形成医疗AI创新链、产业链和服务链的闭环体系。

3.1 医学AI基础设施层

基础设施层是医疗AI发展的物质基础，包括智能算力设备、网络与存储设施、安全防护体系等。浙江省的项目中，基础设施层建设强调"全国产化"和"统一池化"两大特点：一方面，全面采用国产先进算力设备，构建自主可控的算力集群；另一方面，通过云平台将多元异构算力与存储资源进行整合，实现资源的统一池化与跨域协同调度。

在运维保障方面，项目设计了算网存统一运维平台和容灾备份系统，构建覆盖"算、网、存"全要素的统一运维能力，确保业务系统全生命周期的高可靠、低延迟与安全稳定运行。这种集中化运维管理模式不仅降低了管理成本，更提高了系统整体的可用性和安全性。

3.2 数据治理与可信数据空间

数据治理层是医疗AI系统的核心要素，其关键在于构建医疗健康可信数据空间。浙江省的项目中，可信数据空间通过多种技术创新实现数据的安全共享：

密态计算技术：在保证数据隐私的前提下，实现跨机构医疗数据的联合分析和建模；

统一数据标准：建立全省统一的医疗数据资源目录和标准化体系，为数据互通共享奠定基础；

数据标签管理：实现对医疗数据的多维度分类和标签化，提高数据检索和使用效率；

可控数据交换：建立数据共享的安全审查和访问控制机制，确保数据合规使用。

3.3 智能平台与中台体系

智能平台层为医疗AI应用提供共性能力支撑，其中中台架构是当前智慧医院建设的核心趋势。健澜科技提出的三中台智慧医院智枢4.0平台代表了这一方向的前沿探索，其三大中台包括：

数据中台：实现医疗数据的汇聚、治理、建模和服务化，为上层应用提供统一数据服务；

AI中台：提供模型开发、训练、部署和运营的一站式AI能力，支持医疗AI应用的快速迭代；

业务中台：将通用的医疗业务能力沉淀为可复用的服务，支持业务流程的灵活编排和创新。

基于中台架构的智慧医院系统能够有效解决传统医院信息化建设中存在的系统孤岛、数据孤岛和业务孤岛问题，实现医疗资源的统一管理和调度。据行业报告，采用中台架构的医院信息系统集成度可提高40%，新应用开发效率提升60%，系统维护成本降低30%。

4 智慧医院建设的进阶路径：从电子病历5级到6级

电子病历应用水平分级评价是我国推动智慧医院建设的核心驱动力。根据国家卫健委的标准，电子病历应用水平分为0-8级，其中5级要求统一数据管理，各部门系统数据集成；而6级则要求全流程医疗数据闭环管理，高级医疗决策支持。从5级到6级的跨越，是医院从信息化向智能化转变的关键阶段，也是当前大多数三甲医院面临的主要挑战。

4.1 电子病历6级的关键要求

电子病历6级的核心在于全流程医疗数据闭环管理和高级医疗决策支持，具体要求包括：

闭环管理：实现药品、检验、检查、输血、治疗、护理等核心业务的全程追踪和管理；

智能预警：基于患者临床数据，实时识别危急状态并触发预警干预机制；

知识集成：融入临床指南、路径和最新医学证据，提供个性化诊疗建议；

数据驱动：利用历史数据和实时数据，预测疾病进展和疗效反应。

4.2 迈向6级的实施策略

基于健澜科技在智慧医院建设的经验，医院从电子病历5级向6级迈进需要采取以下关键策略：

业务流程重构：对现有医疗流程进行全面梳理和优化，识别断点和堵点，设计闭环管理机制；

系统深度融合：打破科室系统壁垒，实现HIS、EMR、PACS、LIS等系统的深度集成；

智能工具引入：部署临床决策支持系统（CDSS）、智能预警系统和流程监控工具；

数据治理加强：建立数据质量管理体系，确保医疗数据的完整性、准确性和时效性。

据健澜科技在某三甲医院的实践，通过第四代HIS.EMR智枢平台的部署，该院实现了医嘱执行全程追踪、合理用药自动审核、检查检验关键节点提醒等闭环管理功能，医疗差错率降低35%，临床医嘱规范率提高至98%，为通过电子病历6级评审奠定了坚实基础。

表：电子病历5级与6级核心能力对比

评估维度	电子病历5级	电子病历6级
数据管理	统一数据管理，各部门系统数据集成	全流程医疗数据闭环管理
决策支持	中级医疗决策支持	高级医疗决策支持
流程覆盖	主要医疗业务流程信息化	医疗全流程无断点管理
系统集成	系统间数据交换	深度业务协同与智能集成

5 健康大脑与未来医院4.0蓝图

在智慧医院建设的基础上，健康大脑和未来医院4.0代表了医疗AI发展的前沿方向。浙江省的"健康大脑"项目通过构建智能医疗中枢平台，实现了对全省医疗资源的统筹调度和健康趋势的智能分析，为未来医院建设提供了宏观基础。

5.1 健康画像的构建与应用

健康画像是基于个人全生命周期健康数据形成的数字模型，是健康大脑的核心组成部分。新疆维吾尔自治区人民医院与清华大学联合研发的"天山悦康大模型"是国内首个基于真实世界数据的疾病风险预测与干预大模型，通过对个体健康信息的智能分析，精准评估个体健康状态并提供个性化健康建议。该模型基于XX1600万人群医疗健康大数据的系统整合与深度挖掘，能够进行疾病诊断与预测，生成个性化健康报告，为大众绘制"健康画像"。

健康画像的构建依赖于多源数据融合和AI分析技术：

数据采集：整合电子病历、健康体检、基因测序、穿戴设备等多维度数据；
模型构建：利用机器学习算法，建立疾病预测、健康评估和干预效果评价模型；
动态更新：根据持续采集的健康数据，不断优化和更新健康画像；
智能应用：支持个性化健康管理、疾病预警和精准医疗决策。

5.2 未来医院4.0的六大转变

未来医院4.0是智慧医院发展的高级阶段，其特征是从信息化向智能化、普惠化、人性化的全面升级。健澜科技在《智慧医疗：从传统到大数据，人工智能融合发展的健康大脑智能中枢3.0新阶段》中指出，未来医院建设需要实现六大"信息思维转变"：

从疾病中心向健康中心转型：未来医院将突破传统以疾病诊疗为主的模式，建立覆盖全生命周期的健康管理服务体系。医疗信息系统需从以电子病历为核心转向以健康档案为核心，用数据赋能临床，为诊疗工作提供包括健康、筛查、随访、慢病等各维度数据。
从单一实体向互联网+实体融合转型：未来医院将是线上线下资源深度融合的OMO（Online-Merge-Offline）模式，通过互联网医院延伸服务半径，实现医疗资源的优化配置。据统计，我国远程医疗市场规模从2015年的50亿元增长到2023年的300亿元，年均复合增长率超过30%。
从临床诊疗为主向诊疗与创新并重转型：未来医院既是医疗服务提供者，也是医疗技术创新源泉。需要通过临床业务数据化、数据资产化管理，建立健全临床决策支持系统（CDSS）、决策知识库、临床科研数据库（RDR）等，支持临床研究与创新。
从单纯高质量发展向公卫安全下的高质量发展转型：后疫情时代，未来医院需兼顾公共卫生和疫情防控需求，利用新技术打造智慧疫情防控系统，形成一套智慧防控信息化体系。
从传统要素管理向数据要素管理转型：未来医院运营管理将基于数字孪生技术，将业务逻辑、资产管理、后勤保障、综合运营转向数字化管理，打造"类元宇宙"思维的智慧运营指挥中心。
从大医院主导到各级机构协同转型：未来医院的医疗信息化应是全域、全流程、全业务的体系化能力运营，向上"聚合生态"、向下"融合资源"，全面赋能数字化医疗业务协同形态。