广州推出医疗AI通用平台

HAIP破解科室信息壁垒，引领医疗AI从分散作战迈向全局联动

医疗AI通用平台于广州正式亮相

从「独立烟囱」到「信息高速」

4月10日，「AI赋能智慧医院新范式高峰论坛」在广州召开。本次峰会由广东省卫健委、广州市卫健委指导，南方医科大学南方医院等单位联合主办，聚焦AI技术在医疗领域的规模化应用路径。

会上，医院通用人工智能平台（Hospital AI Platform，简称HAIP）正式推出。该平台通过整合全院算力、数据与模型资源，将零散的AI能力汇聚成可共享、可演进、可向基层辐射的统一数字化底座，推动医疗AI发展从「单点布置、碎片化应用」转向「统一布局、全领域协同」。

南方医科大学南方医院院长孙剑形象比喻：以往各学科构建的都是独立运作的「烟囱式」AI智能体，HAIP平台如同一条信息高速公路，建好基础设施后，不同学科的AI智能体能够高效运转、互通资源。未来在平台上部署不同专家、不同学科的AI智能体，依据临床场景构建智慧医院模式，既赋能城市医联体，也能服务城市各产业，打造城市级HAIP平台。

—·—

三大技术支柱：数据、智能体、协作

华为副总裁李俊风在峰会上指出，数据流通不畅、资源协同困难、AI难以融入全流程是当前医疗AI落地的主要瓶颈。HAIP平台的核心是打造统一数据底座，在不改变医院现有流程的前提下，让人工智能赋能每个诊疗环节，达成全流程、全科室覆盖。

具体而言，HAIP平台在三个层面构建了技术支柱：

数据层：构建全院统一的数据视图，破除科室壁垒与信息孤岛，打造AI训练的「数据粮仓」。这意味着过去分散在各科室系统中的病历、影像、检验数据，终于能够汇集到统一平台，为AI模型训练提供充足「养料」。

应用层：平台搭载自然语言驱动智能体，让医生无需掌握编程即可便捷开发专属数字助手。这一设计极大降低了AI工具的使用门槛，一线临床医生可用日常语言描述需求，由平台自动生成相应的AI辅助工具。

协同层：原生多智能体协作架构支持各AI应用协同运行，全流程自动化训练闭环，无需人工干预即可实现模型持续迭代、部署、上线。不同科室的AI智能体之间能够共享数据与经验，避免重复开发。

—·—

白皮书与联合实验室：规范化之路

论坛期间，《医院通用人工智能平台建设白皮书》同期发布。南方医科大学南方医院副院长刘杰介绍，白皮书倡导建立统一的AI操作系统，规范接口标准，基于真实临床实践提炼经验，让医疗AI建设从「各自为战」变为有章可循、可复制的系统工程，还能通过专家数字分身，助推优质医疗资源下沉基层。

白皮书的发布标志着医院AI建设正告别摸索期，迈入标准化推进阶段。近年来，国内众多医院都在尝试引入AI辅助诊断、智能影像识别等工具，但因缺乏统一标准与平台支撑，往往只能在某个科室或某个环节「单点突破」，难以形成全院层面的协同效应。

同日成立的「医疗AI全场景智慧医院联合创新实验室」则聚焦于成果转化。该实验室基于医工协同创新，打通AI成果从研发到临床落地的转化通道，加速智慧医疗创新科研成果从实验室走向应用前线。

—·—

患者将收获哪些益处

站在患者角度，HAIP平台的落地将带来三个层面的切实改变。

诊断更精准。当AI能够调用全院各科室数据进行综合分析时，误诊与漏诊几率将大幅下降。过去放射科AI只能阅片，检验科AI只能看化验单，未来这些能力将在统一平台上融合，为医生提供更全面的辅助决策。

等候时间更短。自然语言驱动的AI智能体可协助医生完成病历书写、检查申请、报告生成等重复性工作，释放更多时间用于面对面的医患沟通。

基层同样享有三甲级AI辅助。孙剑院长提到的「将智慧模式复制推广并赋能基层」，意味着未来社区医院和县级医院的医生，也能通过HAIP平台接入三甲医院的AI能力与专家数字分身，切实缩小城乡医疗差距。

—·—

HAIP平台的推出标志着中国医疗AI建设迈入新阶段：从单点试验走向系统化推进，从技术探索走向规范化建设。对医疗机构而言，这意味着AI不再是锦上添花的「试点工程」，而将融入日常运营的基础设施。对患者而言，更精准、更高效、更普惠的医疗服务正从蓝图变为现实。

关键看点

✦ HAIP平台由南方医科大学南方医院携手华为推出，整合全院算力、数据、模型资源

✦ 平台拥有统一数据底座、自然语言智能体、多智能体协作三大核心功能

✦ 配套白皮书和联合实验室同步成立，推动医疗AI标准化与成果转化

✦ 目标是将智慧模式复制推广至基层，弥合城乡医疗鸿沟