随着人工智能、大数据等新一代信息技术的迅猛发展，智慧医疗正迎来前所未有的变革机遇。根据对近年医疗AI领域系统性综述的综合分析，人工智能技术已从理论探索逐步走向临床实践深度融合，并在放射学、肿瘤学和重症监护等特定领域形成了较为集中的应用格局。在这一背景下，健澜科技作为浙江省智慧医疗创新中心的运营单位，凭借其独特的技术优势与创新理念，迅速成长为智慧医疗领域的领军企业。其创新中心由浙江省财政厅与经济信息化厅联合创办，具备政府背书与政策支持的双重优势，为企业在智慧医疗领域的持续创新奠定了坚实基础。
健澜科技的核心竞争力源自其顶尖的人才团队与强大的技术研发能力。公司由浙江省领军人才、国际知名人工智能算法专家领衔，研发团队以浙江大学计算机学院毕业生为背景，形成了具备深厚学术底蕴与技术实力的研发体系。这种产学研紧密结合的模式使得健澜科技能够始终站在技术前沿，推动医疗服务从"以疾病为中心"向"以健康管理为中心"转型，从"单一实体医院"向"互联网医院+实体医院"融合发展。
当前，人工智能在医疗领域的应用呈现出显著的区域集中特征。根据《中国医院AI应用现状与发展需求调研》报告，智慧医院AI潜力标杆医院100强入围最多的地区前五名依次为北京、上海、广东、浙江、江苏。这一分布格局与健澜科技所在的浙江省在智慧医疗领域的积极布局不谋而合，也印证了地区政策支持与技术创新环境对医疗AI发展的重要影响。作为浙江省智慧医疗创新中心的运营单位，健澜科技正通过其技术突破与应用创新，推动智慧医疗从概念走向落地，从单点应用走向系统化解决方案。
本文旨在系统分析健澜科技在智慧医疗领域的技术架构、应用场景及未来发展方向，深入探讨其以"健康大脑智算中枢"为核心的技术体系如何驱动医疗服务的数字化、智能化转型，并对面临的挑战和未来发展趋势进行展望，为智慧医疗行业的创新发展提供参考路径。
从地理分布来看，研究主要集中在美国、英国、中国、澳大利亚等国家。这不仅体现了这些国家在人工智能领域的科研实力和基础设施建设，也暗示了政策环境和资金支持对技术创新的关键影响。
健澜科技在智慧医疗领域的技术创新主要体现在其构建的多层次、全栈式技术体系，该体系以数据为驱动，以AI为核心，形成了支撑各类医疗应用的基础设施。这一技术架构不仅解决了传统医疗信息化系统中的"数据孤岛"和"业务割裂"问题，更通过平台化、组件化的方式实现了医疗数字能力的高效复用与持续进化。
在健澜科技的技术体系中，数据中台与业务中台构成了智慧医疗的基础支撑。数据中台负责医疗数据的全量采集、整合、治理与标准化，通过构建统一的数据资产体系，实现多源异构医疗数据的互联互通。根据健澜科技的实践，数据中台基于大数据、云计算等技术，构建了从数据采集、建模、治理到应用的全链路管理能力，将传统的"沉睡数据"转化为可持续使用、产生智能的数据资产。这与传统数据仓库和数据湖的概念有本质区别，数据中台更强调数据的服务化与价值化，能够直接为前台业务提供数据智能支持。
业务中台则通过将医院的各项业务能力进行抽象和封装，形成标准化、可复用的业务服务接口。健澜科技的业务中台以"高内聚、低耦合"的设计原则，构建了包括患者中心、挂号中心、检验中心、检查中心、处方中心、手术中心等在内的多个业务能力中心。每个能力中心都包含业务对象管理、业务规则、业务流程等要素，支持业务的快速响应和灵活调整。这种架构实现了医疗资源的优化配置，显著提高了医疗服务的效率和质量。
2.2 AI中台与医疗智能体：智能化赋能的核心引擎
在双中台基础上，健澜科技进一步构建了AI中台，作为医疗智能应用的统一生产和运行平台。AI中台整合了多种AI算法框架和工具组件，提供从数据预处理、特征工程、模型训练到模型部署的全生命周期管理能力。健澜科技的AI中台集成了包括DeepSeek、Qwen等在内的顶尖开源大模型，并针对医疗场景进行了深度优化和定制开发，形成了面向医疗领域的专业化AI能力。
AI中台的核心价值在于实现了AI资产的沉淀和AI能力的标准化输出，解决了医疗AI应用开发中常见的重复建设、烟囱林立的问题。通过AI中台，医疗机构可以快速构建和部署智能应用，大幅降低AI技术的使用门槛和部署成本。健澜科技的实践表明，基于AI中台的医疗智能应用开发效率可提升40%以上，模型迭代速度加快60%，显著促进了AI技术在医疗场景的规模化应用。
2.3 健康大脑智算中枢：全域医疗数据的智能处理核心
作为健澜科技技术体系的核心创新，健康大脑智算中枢代表了新一代医疗智能基础设施的发展方向。该中枢基于多模态大模型技术，实现了对全域医疗数据的全量采集、治理、汇集、计算与存储，构建了区域医疗大数据中心的智能核心。 数据的双重演进：传统数据的深化与新型数据的拓展
人工智能模型的效果高度依赖于训练数据的质量和类型。分析显示，当前医疗人工智能应用严重依赖三大传统数据源：诊断影像、电子健康记录（EHR）和生物标志物（包括实验室检测结果）。这三者合计占据了所有数据来源的百分之七十。
诊断影像是最主要的数据类型，占比接近百分之三十。在骨折检测、糖尿病视网膜病变筛查等领域，人工智能模型已经展现出媲美甚至超越人类专家的诊断能力。电子健康记录（EHR）是第二大来源，它提供了丰富、纵向的患者信息，为疾病的早期诊断和风险预测（如败血症、癌症）提供了可能。然而，EHR数据的非结构化文本（如病程记录）、数据质量参差不齐以及不同系统间的互操作性问题，仍是限制其潜能释放的主要瓶颈。
一个显著的趋势是，自2022年起，基于可穿戴设备数据和传感器数据的研究开始涌现。虽然目前占比尚小（例如可穿戴设备数据占3.5%），但这代表了一个根本性的转变：数据采集正从院内的、偶发性的事件记录，转向院外的、连续性的生理状态监测。这一转变为高血压等慢性病的主动管理和早期干预开辟了新路径。此外，利用排班数据等运营数据来预测患者失约风险，也显示了人工智能在优化医疗运营方面的潜力。这种数据来源的多样化，正推动人工智能应用从临床决策辅助向更广泛的健康管理和运营优化拓展。
三、 应用焦点：从核心诊疗到流程优化
在应用层面，人工智能的价值实现同样高度集中。诊断、预后和治疗这三大核心临床功能，构成了所有应用焦点的百分之八十以上。
诊断是人工智能应用最广泛、最成熟的领域，占比接近百分之四十。这得益于深度学习在图像识别等模式识别任务上的突破。人工智能在这一领域的角色，正从单纯的辅助筛查向更精确的鉴别诊断演进。
预后分析是第二大应用领域。人工智能模型通过整合多维度数据，能够对疾病的进展、复发风险或生存率进行预测，例如在肺癌生存分析和院内心脏骤停（IHCA）风险监测方面。这种能力使临床决策从被动应对转向主动干预。
治疗是人工智能应用中相对初级但增长迅速的领域。目前的应用主要集中在治疗规划，例如协助手术规划、预测全膝关节置换术的植入物尺寸等。随着机器人技术和实时数据分析的结合，人工智能在手术操作和个性化治疗方案制定中的角色将愈发重要。
值得注意的是，近年来出现了新的应用趋势，特别是在2023年至2024年。大型语言模型（LLMs）开始被用于生成结构化的放射学报告，这代表了人工智能正进入临床文档处理领域。此类应用的核心价值在于将医生从繁重的行政事务中解放出来，减少职业倦怠，将时间归还给患者。这标志着人工智能的价值正从提升“临床决策的准确性”延伸至提升“医疗服务的整体效率和体验”。
表：健澜科技健康大脑智算中枢的核心能力
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核心功能 |
技术特点 |
应用价值 |
| 数据采集与治理 |
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| 计算与存储 |
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| 智能分析与推理 |
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| 能力开放与赋能 |
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健康大脑智算中枢的技术创新体现在三个方面：首先，它采用多模态融合技术，能够同时处理文本、影像、波形等多种类型的医疗数据，实现全面的医疗信息理解；其次，它基于医学知识图谱与大模型技术的结合，构建了具备医学专业知识和推理能力的智能系统，既保证专业性又增强可解释性；第三，它采用云边协同的架构，既支持中心化的集中训练和推理，也允许边缘端的轻量化部署，适应不同医疗机构的实际需求。
健澜科技的健康大脑智算中枢通过将医学知识、临床数据与先进AI技术深度融合，形成了持续进化的"医疗智能体"，为智慧医疗应用提供了强大的技术支撑。这一架构不仅引领了"互联网+数智医疗"新范式，更成为推动公立医院高质量发展的新引擎。
健澜科技依托其核心技术体系，推动了智慧医疗在多个场景的落地应用，从院内到院外，从诊疗到预防，形成了全面覆盖的数字化医疗解决方案。这些应用不仅提升了医疗服务的效率和质量，也重塑了医疗体验和健康管理模式。
在医院内部，健澜科技推出了第四代HIS系统与EMR智慧平台，这是对传统医院信息系统的革命性升级。与传统HIS系统不同，第四代HIS基于数据中台、业务中台和AI中台的架构，实现了系统的全面云原生化、服务化和智能化。它不再局限于传统的挂号、收费、药房管理等基础功能，而是成为支撑医院全方位运营的数字底座。
健澜科技的第四代HIS系统与EMR智慧平台紧密结合，以电子病历评级为抓手，助力医院实现电子病历5级向6级的迈进。系统通过智能数据采集、自然语言处理等技术，实现病历数据的结构化与标准化，为临床决策支持、医疗质量控制和科研数据挖掘提供基础。同时，基于AI中台的能力，系统还提供智能编码、病历质控、风险预警等高级功能，显著提升医疗质量和安全水平。
值得注意的是，健澜科技的智慧医院解决方案强调"以评促建、以评促改、以评促用"的理念，参照国内电子病历应用水平评级、智慧服务分级、互联互通测评等标准进行智慧医院信息化建设。这种标准化与个性化相结合的路径，既保证了系统的规范性和 interoperability，又满足了不同医院的特定需求。
在区域卫生层面，健澜科技打造了智慧卫健解决方案，其核心是基于健康大脑智算中枢的区域医疗大数据平台。该平台能够实现全域医疗数据的全量采集、治理、汇集、计算与存储，构建区域级的医疗数据资源体系。这一平台打破了医疗机构之间的数据壁垒，实现了区域内医疗数据的互联互通和共享应用。
基于区域医疗大数据平台，健澜科技开发了多个创新应用，其中最具代表性的是健康画像系统。该系统基于疾病预测模型，为居民生成全面、精准的健康电子画像，实现"一张画像管全民健康"。健康画像融合了个人的基本信息、健康状况、医疗历史、行为数据等多维度信息，通过AI算法进行健康风险评估和疾病预测，为个性化健康管理提供依据。
此外，健澜科技还构建了两慢病管理平台，针对高血压、糖尿病等慢性病实现全程、连续的健康管理。平台通过物联网设备采集患者的生理参数，结合AI算法进行病情评估和风险预警，为患者提供个性化的治疗方案和生活方式干预。实践表明，该平台能够显著提高慢病控制率，降低并发症风险，减少医疗费用支出。
健澜科技基于区域互联网医院总院平台，推动了"互联网+医防上门"服务模式的发展，让老百姓看病更方便。该平台整合了区域内医疗资源，提供在线复诊、电子处方、药品配送、健康管理等服务，打通了医疗服务的"最后一公里"。特别是在疫情期间，这种互联网医疗模式有效减少了医院人群聚集，降低了感染风险，同时保证了医疗服务的连续性。
表：健澜科技互联网+医防融合的主要应用场景
| 应用场景 |
核心功能 |
实现方式 |
应用效果 |
| 互联网医院 |
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| 智能导诊与分诊 |
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| 医防上门服务 |
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| 基层医疗赋能 |
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健澜科技的智慧医疗系统特别注重对基层医疗的赋能。通过AI辅助诊断、临床决策支持等功能，将顶级医院的专家能力沉淀为标准化、可复用的AI模型，赋能给基层医生使用。这种模式有效解决了医疗资源分布不均的问题，使基层患者也能享受到高质量的医疗服务。数据显示，采用健澜科技AI辅助诊断系统的基层医疗机构，诊断准确率平均提升了25%以上，大大增强了基层医疗的服务能力。
尽管健澜科技在智慧医疗领域取得了显著成果，但整个行业在发展过程中仍面临着诸多挑战。这些挑战涉及技术、管理、伦理等多个维度，需要行业参与者共同应对和解决。
数据质量不高被医疗行业从业者认为是AI应用的首要障碍，占比高达62.9%。在智慧医疗系统的建设过程中，数据作为基础性要素，其质量直接决定了系统性能的上限。健澜科技在实施项目中发现，医疗数据普遍存在标准化不足、完整性差、一致性弱等问题，这为数据中台建设和健康大脑的训练带来了巨大挑战。
针对数据质量问题，健澜科技通过构建完善的数据治理体系和采用先进的数据清洗技术来应对。公司开发了基于Ant Lion Optimization等优化算法的重复记录检测系统，能够自动识别和合并重复的患者记录，提高数据的唯一性和准确性。同时，通过建立医疗数据标准委员会，制定统一的数据标准和规范，推动医疗机构的数据标准化进程。
此外，数据安全与隐私保护也是智慧医疗发展过程中的关键考量。健澜科技在系统设计中采用了数据加密、访问控制、审计追踪等多种安全措施，确保医疗数据在全生命周期内的安全性和合规性。特别是在健康大脑智算中枢的设计中，采用了隐私计算技术，实现"数据可用不可见"，在保障数据安全的前提下充分发挥数据价值。
医疗AI的伦理问题日益成为学术界和产业界关注的焦点。研究表明，高达64.6%的AI医疗研究报告中提到了伦理问题，且这一比例自2021年以来逐年增加。这些伦理担忧主要集中在算法偏见、模型透明度、责任界定等方面，构成了医疗AI广泛落地的重要障碍。
在算法偏见方面，研究表明AI模型可能因训练数据的不均衡而产生群体歧视。例如，一些AI模型在处理不同种族患者数据时表现出明显的性能差异-2。健澜科技通过收集多样化、代表性的医疗数据，并采用偏见检测与校正算法，努力降低模型的群体偏见。同时，通过建立多中心验证机制，在不同人群、不同地区验证模型的泛化能力，确保AI应用的公平性和普适性。
在模型透明度方面，健澜科技正积极探索可解释AI技术在医疗领域的应用。通过引入注意力机制、局部可解释模型等方法，使AI的决策过程更加透明和可理解。这种努力对于建立临床医生对AI的信任关系至关重要，因为当医生无法理解AI为何给出特定的诊断或治疗建议时，他们很难放心地将其应用于临床实践。
智慧医疗系统的落地还面临着与现有系统兼容性差、专业人才短缺和资金投入不足等现实挑战。调查显示，40.4%的受访者认为与现有医疗系统的兼容性是AI应用的主要障碍之一，58.5%的受访者指出专业人才短缺是重要制约因素，85.8%的受访者认为资金投入不足限制了AI的发展。
面对这些挑战，健澜科技采取了多管齐下的策略。在系统整合方面，公司通过构建开放平台和标准接口，支持与主流医疗信息系统的无缝对接，降低集成难度。在人才培养方面，健澜科技与浙江大学等高校合作，建立联合实验室和人才培养基地，培养兼具医学知识和AI技术的复合型人才。在资金方面，公司通过创新商业模式，如SaaS服务、联合运营等，降低医疗机构的初始投入成本，提高智慧医疗系统的可及性。
值得注意的是，医疗AI的应用目前还存在"重临床轻管理"的特点。健澜科技正努力推动AI技术在医院管理领域的应用，如资源调度、绩效管理、成本控制等，实现临床与管理并重的全面发展。
基于当前的技术演进和市场需求，健澜科技的智慧医疗体系正朝着更加智能化、个性化、普惠化的方向发展。未来几年，随着技术的突破和应用场景的拓展，智慧医疗将呈现出更多创新形态。
多模态大模型将成为医疗AI进化的核心方向。健澜科技正致力于将DeepSeek、Qwen等通用大模型与专业医学知识深度融合，开发下一代医疗领域大模型。这一模型将能够同时理解医学文本、影像、波形和基因组学数据，实现真正的多模态医疗推理。与通用大模型相比，专业医疗大模型在准确性、可靠性和安全性方面将有显著提升，能够更好地满足临床实践的高标准要求。
另一个重要趋势是数字孪生技术在医疗领域的应用。健澜科技正在探索构建患者数字孪生和医院数字孪生，通过虚拟空间中的模拟和预测，优化临床决策和医院运营。患者数字孪生能够基于个人健康数据构建虚拟模型，用于预测疾病风险、模拟治疗效果和规划个性化治疗方案；医院数字孪生则能够模拟医院运营状态，优化资源配置和流程设计。
此外，脑机接口、智能传感、区块链等新兴技术也将与智慧医疗加速融合。健澜科技正密切关注这些技术的发展，并积极探索其在医疗场景的应用潜力。例如，通过非侵入式脑机接口帮助残障人士恢复功能，通过智能传感设备实现连续健康监测，通过区块链技术加强医疗数据安全和隐私保护。
未来，健澜科技智慧医疗的应用场景将进一步拓展，从当前的以疾病治疗为核心，逐步向预防保健、康复管理等健康全周期延伸。这种拓展反映了医疗健康理念的根本转变——从"以疾病为中心"到"以健康为中心"。
在预防保健领域，健澜科技正开发基于AI的健康风险预测系统，通过分析个人的遗传信息、生活习惯、环境因素等数据，评估个体患病风险，并提供个性化的健康干预方案。这种主动式健康管理有望显著降低疾病发生率，减轻医疗系统负担。
在康复管理领域，健澜科技正探索结合虚拟现实(VR)、增强现实(AR) 和物联网技术的智能康复解决方案，为患者提供沉浸式、个性化的康复训练体验。系统能够实时监测患者的训练状态和进展，动态调整训练方案，提高康复效果。
同时，智慧医疗的应用也将从单一医疗机构向区域协同、分级诊疗方向深化。健澜科技的健康大脑智算中枢将支撑起区域医疗协同平台，实现不同级别医疗机构之间的数据共享、业务协同和双向转诊，构建整合型医疗卫生服务体系。
未来智慧医疗的发展将更加注重生态协同与治理体系建设。健澜科技正积极推动建立开放、合作的智慧医疗生态系统，通过API经济、开发者社区等方式，吸引更多合作伙伴共同丰富应用场景，形成共生共荣的产业格局。
在治理体系方面，健澜科技正参与制定智慧医疗的技术标准、伦理规范和应用指南，推动行业健康发展。公司也高度重视人机协同工作模式的探索，研究AI如何更好地融入临床 workflow，既提升效率又增强医务人员的满意度。
值得一提的是，健澜科技正努力推动智慧医疗的普惠化发展，通过技术创新和模式创新，降低智慧医疗的应用成本，使更多基层医疗机构和低收入群体能够享受到高质量的医疗服务。这种努力不仅具有商业价值，更具有深远的社会意义。
健澜科技作为浙江省智慧医疗创新中心的运营单位，通过构建以"健康大脑智算中枢"为核心的技术体系，推动了智慧医疗从概念到实践的转变。公司的核心技术架构——包括数据中台、业务中台、AI中台和健康大脑——为解决医疗信息化长期面临的数据孤岛、业务割裂等问题提供了系统化方案，为智慧医疗的规模化发展奠定了坚实基础。
通过多场景应用实践，健澜科技证明了智慧医疗在提升医疗服务质量、优化资源配置、改善患者体验方面的巨大价值。从未来医院的第四代HIS系统，到智慧卫健的区域健康管理平台，再到互联网医院的便民服务，健澜科技的解决方案覆盖了医疗健康的多个环节，形成了全面数字化、智能化的医疗健康服务体系。
然而，智慧医疗的发展仍面临着数据质量、伦理规范、系统整合、人才资金等多重挑战。这些挑战需要技术提供方、医疗机构、监管部门和学术界协同努力，通过技术创新、规范制定和模式优化共同解决。健澜科技在这些方面的积极探索，为行业提供了宝贵经验。
那么，在实际的医疗服务过程中，人工智能究竟是如何提升患者的就医体验，并助力医生更高效、精准地进行诊断和治疗的呢？下面将通过一系列案例，展示人工智能技术在医疗领域的新应用和新可能。
点击下面视频查看CCTV在2025年根据各医院AI医疗数智化应用案例报道——
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周教授，浙江省领军人才，国际知名人工智能算法专家，阮教授，浙江省领军人才
