近日，东软集团（600718.SH）正式发布添翼医疗健康智能化解决方案2.0。
作为中国医疗信息化的龙头和深度参与者，这一方案是东软深耕医疗IT三十余年的技术沉淀，一定程度上标志中国医疗智能化从“单点突破”进入“全域协同”的落地深根新阶段。
本文3873字，10分钟
来源 | 颐通社 （ID：Medisophy）
▍直面“AI+医疗”四大痛点
添翼医疗健康智能化解决方案2.0（以下简称“添翼2.0），以“业务与数据双基石、AI与生态双驱动”架构，直面AI+医疗落地过程中的四大核心挑战，为医疗体系智能化升级提供“三维突破+五大核心能力”的全链路支撑。
展开剩余88%当下，AI技术正从“概念验证”迈向“规模化落地”，在AI+医疗“价值落地”的过程中，面临着类似医疗信息化过程中常见的数据割裂、模型孤立、场景适配不足等现实挑战。
东软集团通过服务医疗客户的实践发现，医疗行业在智能化转型过程中，普遍面临以下四大核心痛点逐步凸显。
数据层面：医疗行业内多源异构数据的治理难度较高，涵盖影像、病历、检验等不同类型的数据，因格式、标准不统一，导致治理工作复杂。 同时，高质量医疗数据资产相对匮乏，难以满足AI模型训练及临床科研对数据质量、数量的需求，直接影响AI技术在医疗场景的应用效果。 模型层面：现有医疗AI模型多呈现“单点智能”特征，即仅针对某一特定医疗环节或场景设计，与医院整体业务流程的融合深度不足，无法贯穿诊疗全流程。 此外，部分模型的可信度与可控性有待提升，模型决策过程的可解释性较弱，不符合医疗行业对严谨性、安全性的要求。 载体层面：多数AI应用以“外挂式”方式，接入医院现有系统或区域医疗平台，未与原有系统实现深度集成，导致数据无法顺畅流转，系统间协同效率低。 这种接入方式还可能造成业务流程断裂，增加医护人员操作复杂度，难以真正提升工作效率。 科研层面：临床科研与业务数据存在脱节现象，临床工作中产生的大量数据未能有效转化为科研资源，科研数据获取难度大、成本高。 同时，科研成果向临床应用转化的效率较低，难以快速将科研发现转化为实际临床价值，无法有效支撑医疗质量提升。东软集团基于服务超百家医疗客户的实践，深刻洞察这些行业共性痛点，针对性构建了解决方案——添翼2.0，破解AI+医疗落地困局。
▍三大突破，构建AI+医疗基础设施
添翼2.0作为融合AI技术、数据治理、业务流程、组织管理的一体化解决方案，通过数据基座、赋能平台、价值扩展三个维度的突破，全面解决医疗智能化落地难题，形成从“数据积累”到“价值转化”的完整闭环。
数据基座：构建业务与数据互驱的AI支撑体系。数据是医疗AI应用的核心基础，该方案从数据治理环节切入，打造业务与数据联动的底层架构。 一方面，从数据源头开展治理工作，针对影像、病历、检验等多源异构数据，制定统一标准进行清洗、整合，构建标准化、高质量的医疗数据资产，为AI模型训练与临床科研提供基础数据支撑。 另一方面，形成“业务提效-数据提质-模型优化”的价值闭环，同时，沉淀的高质量病历数据反哺AI模型迭代，进一步优化模型性能，最终实现医疗业务流程再造。 赋能平台：打造安全可控的医疗智能引擎。针对医疗AI模型“不可信、难落地”的痛点，该方案依托东软自主研发的“融智”框架与知识增强技术，构建“1+N”医疗智能模型集群。 其中，“1”为核心层，以专业医疗大模型为基础，覆盖临床诊断辅助、病历质量控制、影像分析等核心医疗场景，满足医院日常诊疗的共性需求。 “N”为专项层，针对肺癌、胃癌等特定疾病，以及重症医学、医学检验等专科领域，打造专项小模型，满足不同场景下的细分需求。 该平台兼具安全性与灵活性，支持信创部署模式，符合数据安全相关法规要求，保障医疗数据隐私。 同时，可根据不同医院的业务流程特点，快速调整模型参数与应用接口，实现“场景化快速赋能”。 目前，该平台内置的内涵质控模型准确率达到95%，疾病辅助决策模型准确率超过90%，且所有模型的决策过程可解释、数据来源可溯源，完全符合医疗行业严谨性要求。 价值扩展：构建城市级普惠医疗生态网络。该方案突破单一医疗机构的边界限制，采用“机构深耕+城市联动”的模式，推动医疗智能能力跨区域开放与共享。 在医疗机构内部，通过AI技术赋能门诊挂号、检查预约、报告生成等流程，缩短患者等待时间，提升医院服务效率。 在区域层面，打通不同医院、不同区域医疗平台的数据壁垒，优化区域内协同诊疗服务，形成覆盖“个人健康管理-院内诊疗服务-区域协同诊疗-城市医疗资源调配”的全链条智能生态。▍五大核心能力，重构医疗服务全链条
通过以上三个维度的突破，添翼2.0全面满足用户对科研能力转化、场景模型构建、海量知识萃取、数据深度治理、全场景赋能的迫切需求，为医疗体系的智能化升级提供核心动力。
科研能力转化：通过“AI+数据”的融合模式，辅助医学专病研究，加速高质量成果的转化与产出。 截至目前，已累计孵化发明专利300余项，参与国家重大科研项目50余项，协助合作医疗机构发表SCI论文40余篇。 同时，联合20余家科研机构，90余家应用单位，共同打造10余个省级以上医疗创新平台，推动科研资源整合。 场景模型构建：将医疗业务数据与领域专业知识，融入模型开发过程，实现“模型即业务”的深度融合。 目前，添翼2.0已覆盖专病影像模型231个，通用影像模型371个，可支撑病历自动生成、影像辅助诊断、病历质量控制审核等医疗全流程应用。 同时，依托医院实时业务数据，实现模型的持续迭代优化，在迭代过程中严格保障数据安全，并确保模型与不同医院业务流程的适配性。 海量知识萃取：通过AI技术，对医疗领域知识进行系统梳理与凝练，构建全面的知识库，打造医疗智慧支撑体系。 目前，该体系涵盖常见病知识库10549个，罕见病知识库121个，医学论文3000万余篇，医疗质控规则20万余条，手术术式知识库13627个，药品知识库3万余个，为AI模型的决策与推理提供知识支撑。 数据深度治理：以“多模态数据治理”为核心方向，通过技术手段提升数据质量，打造高质量医疗数据资产。 截至目前，已累计处理并标注影像切片超1000万张，影像数据集184万余个，病历标注语料数据超50万条，专病库70余个，研发影像预标注算法160余个，为数据基座的稳定运行提供坚实支撑。 全场景赋能：添翼2.0不再局限于医院内部场景，横跨医疗机构、卫生监管与城市健康三大领域。 在医疗机构端，为综合医院、专科医院、基层医疗机构提供针对性赋能，目前已助力79家医院通过国家电子病历五级及以上评级，其中达到七级的1家、六级的18家，过级率位居行业首位。 在卫生监管端，为200余家卫健委、22个省市的全民健康信息化建设提供支撑，实现医疗数据的有效监管与跨部门协同。 在城市健康端，构建城市级健康医疗数据空间，提升城市医疗服务便捷性。▍构建内外生态协同体系
从添翼2.0在多场景的落地实践看出，医疗智能化的深化推进不是单一企业可独立完成的工作，东软集团通过“内部协同+外部合作”构建生态网络，为添翼2.0的落地提供多维度支撑。
内部生态方面，东软医疗、熙康、望海三大业务板块，与添翼2.0形成协同效应。
东软医疗推出16cm超高清准光子CT、国产光子计数CT，其自主研发的MDaaS平台为添翼2.0提供设备端数据支撑。
熙康运营80余个城市居家护理平台，覆盖人群达2亿，2025年上半年居家护理服务量超21.8万人次，同比增长53.1%，为添翼2.0提供“院外健康服务”的延伸支撑。
望海将ODR、OES等医院运营管理产品接入AI大模型，相关产品已在复旦百强榜医院落地应用，助力医院从传统“成本中心”向“价值中心”转型。
外部合作方面，东软与华为、国家相关平台等实现技术与资源的双向赋能。
包括添翼患者服务赋能体、RealOne电子病历系统等18项AI+医疗产品，已通过华为昇腾技术认证，双方联合发布“临床医生助手一体机解决方案”，共同推进该方案在医院、卫健系统等场景的落地。
参与国家人工智能应用中试基地（医疗领域）的建设工作，依托大数据与AI能力为精准诊疗和药物研发提供赋能。
同时，承建江苏省级健康信息平台，已联通该省13个市、96个区县，及217家三级医院，实现区域医疗资源的高效协同。
未来，东软将从高质量AI、融入式AI、赋能式AI三个层面持续发力，完善添翼2.0的功能与生态，构建可信、可控、可持续的AI+医疗新路径，推动医疗健康领域从“数字化”向“数智化”跨越。
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