华为为医疗行业绘制AI融入核心系统的实施蓝图

当人工智能快速融入关键业务流程，医疗机构会面临哪些难题？又该如何解决？

根据IDC的预测，到2027年，超过一半的大型工业企业将在至少一个核心生产环节部署AI技术。

7月28日，华为中国政企用户峰会2026在天津举行。本次会议的一个核心议题是：随着AI加速进入行业关键业务系统，用户会遭遇何种挑战？如何应对？华为提供了哪些服务方案？

在医疗领域，AI已深入患者服务、诊断治疗、管理、科研和教育等多个环节，医院信息部门在AI编程创新方面也积极探索。这次峰会传递的信息无疑对医疗信息化从业者具有重要参考价值。

AI进入核心业务系统的挑战

从各行业经验来看，AI在核心生产系统的落地并非易事。华为识别出四大主要挑战。

首先，价值落地存在差距。数据显示，中国企业的AI采用率高达82%，高于全球平均水平，但规模化回报率仅为23%。当前医疗AI也面临“叫好不叫座”的现象，临床期望较高，但实际效果和业务价值难以实现。

其次，数据闭环不完整。大量业务数据存在碎片化和断链问题，数据治理和人工标注工作量巨大，原始数据未能有效转化为高质量AI语料，数据价值无法充分释放。核心业务系统的稳定运行对各行各业至关重要，但支撑系统运维优化的故障数据普遍稀缺、敏感且难以回流，不足以支持AI智能运维模型的持续改进。

第三，云网边端协同复杂。当AI深度融入核心业务后，系统架构将升级为云、网、边、端多层次协同体系，IT运维转向模型、数据、算力和网络的多维度统筹，运维复杂性显著提升。

第四，人才与能力存在断层。“懂AI的不懂业务，懂业务的不懂模型优化”。复合型人才缺乏的挑战在医疗行业同样突出。

四大方向指引医疗AI落地

针对AI进入核心生产系统的四大挑战，华为结合行业标杆客户的实践经验，总结出系统性的四条应对策略。

第一，统筹全域ICT基础设施，构建高韧性智算底座。AI在核心系统落地对算力、存储和网络的协同性、稳定性和低时延性提出更高要求。传统零散堆砌、分区建设的拼装式ICT架构无法支撑医疗大模型推理、海量影像处理和实时诊疗辅助等AI业务的稳定运行。

因此，医院需要统筹算力、存储和网络资源的一体化规划和集成部署，构建高可靠、高可用的ICT底座。考虑到医疗业务7×24小时不间断运行的特点，医疗机构还应布局多中心、双活或多活冗余架构，以避免单点故障导致的业务中断。

第二，升级智能运维，保障业务连续性。云网边端多层次耦合架构使AI运维难度大幅增加。

对医疗行业来说，医疗机构迫切需要建立覆盖算力、存储、网络和云平台的统一运维体系，实现故障的全域感知、快速定位和精准溯源。通过AI赋能全流程运维，可以精准识别系统运行T-1阶段的亚健康隐患，提前化解故障风险，达到对临床业务“零影响”的运维目标，为AI规模化落地奠定基础。

第三，坚持可控敏捷创新，探索渐进式迭代路径。AI技术迭代速度快、创新周期短，不存在一成不变或通用适配的标准化方案。

对医疗行业而言，医疗机构可以建立合规可控的创新迭代机制，选择部分科室或低风险辅助诊疗场景作为试验田，在严守医疗安全、伦理规范和监管要求的前提下“加速创新、加速试错”，循序渐进地推动AI向核心诊疗流程渗透。

第四，深化人才能力转型，弥补AI落地短板。可以依托行业生态力量，借助华为等厂商体系化的AI培训课程、能力认证和人才培养体系，针对性地弥补模型调优、算力运营和智能运维等方面的能力不足。

面对新型数智人才缺口，医疗机构应打通临床与信息部门的能力壁垒，促进“业务与技术融合”。目前已有医院通过信息化项目实践，培养具备“业务+管理+IT”一体化数智人才队伍。

“三个面向”提升华为服务价值

随着AI进入核心生产系统，行业数智化服务的价值逻辑已彻底改变。华为在本次峰会上提出，服务价值应从传统的“保障设备和网络可用”升级为“助力客户流程重构和业务增值”，并推出“三个面向”的全新服务战略：

面向客户，打造服务方案。华为将客户数字化转型划分为12个关键业务活动：智能化演进规划、AIDC规划、算力集成、算力网络集成、算力平台集成、边缘智能一体化、AI与数据知识工程、模型开发、模型调优、AI应用开发、算力运维、算力运营与人才培养。华为的服务将覆盖这一完整旅程，提供一站式数智化解决方案。

面向体系，实现一致性服务使能。O3伙伴服务平台是华为面向合作伙伴推出的一站式智能服务作业平台。华为将通过SaaS化方式开放O3伙伴服务平台能力，让合作伙伴基于O3打造企业专属的“O仔服务工作台”，实现同流程、同平台、同工具、全场景赋能，确保客户获得品质一致的服务体验。

面向伙伴，共建AI落地生态。华为聚焦客户AI业务落地的12个关键业务活动，携手8类合作伙伴，帮助客户打通AI应用落地的“最后一公里”。

基于全新服务战略，华为在本次峰会上发布了两大年度专项服务计划：一是算力平台服务3.0，覆盖从建设到运维的全生命周期，帮助客户建好、用好、管好算力；二是卓越护航2.0，聚焦AI深度融入核心生产系统的全流程保障，帮助跨越AI建设与实际应用之间的价值断层。

医疗行业AI路线图日益清晰

事实上，华为已依托这套服务体系，携手医疗行业合作伙伴，推动越来越多医疗机构系统性地推进AI在核心业务场景的落地。

南方医科大学南方医院联合华为及多家医疗机构、医疗信息化企业共同打造的医院通用人工智能平台（HAIP），定位为医院专属的“AI操作系统”，核心是统筹全院算力、数据、模型和应用资源，将医院AI应用落地中最繁重的底层技术工作（如算力适配、模型部署、数据标注和智能体生成等）标准化、轻量化。南方医院构建了AIDC统一算力底座，通过DCS AI容器底座实现算力切分和任务智能调度，达成“昼推夜训”，通过软硬协同使算力利用率提升30%。基于HAIP，南方医院已落地“南方智肾”“南方智麻”等专病大模型，以及“南医小智”智能体中心，推动医院AI建设从“单点部署、零散应用”向“统一规划、全域协同”转变。

华为与上海交通大学附属瑞金医院联合研制的瑞金病理模型RuiPath，覆盖19个常见癌种、100多种辅助诊断任务。RuiPath的研发过程充分体现了华为在AI与数据知识工程、模型调优等方面的服务能力：基于华为DCS AI解决方案和ModelEngine工具链，瑞金医院仅用16张算力卡、耗时两个月即完成百万切片训练，减少了80%的数据准备周期。在模型训练推理上，华为通过长期存储和调度引擎的创新，将资源利用率显著提升，模型训练周期降低了30%，系统吞吐量提升了一倍。

华为携手润达医疗等伙伴推出的医疗人工智能助手HAIC，聚焦“向下赋能”。HAIC-P病理助手、HAIC-E病历助手、HAIC-T影像助手等形成覆盖临床全链条的“全科医生助手”矩阵，以集成、开箱即用的特点适配基层医疗机构算力弱、网络有限、专业人员不足的现实条件，让顶级医院的诊疗经验转化为基层医生触手可及的数智助手，补齐基层医疗服务能力短板。

面对当前AI向核心业务渗透的多重挑战，华为将依托全新的“三个面向”服务战略与服务方案，助力医疗行业从容应对，形成清晰务实的AI行动路线图。

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