AI健康发展迅猛，监管层陆续发声，强调医企协同与保障患者安全面对行业热潮，监管层陆续发声。2025年12月30日，北京市的“AI+医疗健康”新政为行业划出明确边界。1月7日，国家网信办《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法（征求意见稿）》为AI医疗高速发展设定“交通规则”和“安全护栏”。北京市卫健委发布的相关文件强调，医疗行业AI生态体系需要医企协同，秉持包容审慎原则，遵循伦理规范，保障患者信息安全和生命健康安全，禁止用AI完全替代医务人员的专业判断。可信数字身份筑牢安全底座 CFCA方案赋能“十五五”智慧医疗新生态当医生轻点鼠标通过数字证书登录系统，患者通过手机完成电子知情同意书签署，一份加密的电子病历安全地在不同医疗机构间流转——智慧医疗的未来，正由一个可信赖的数字身份体系保驾护航。随着《“健康中国2030”规划纲要》及“十四五”全民健康信息化规划等国家战略的深入实施，医疗行业数字化转型正从“探索阶段”迈向“深度应用阶段”。在“十五五”规划开局之际，国家对 “数字中国”和“健康中国”战略的协同推进提出了更高要求，明确将数字化作为医疗卫生服务体系现代化的重要引擎。当前，电子病历普及率达新高，远程诊疗突破地域限制，智慧医院建设如火如荼。同时，医疗数据作为高度敏感的个人信息，其安全与合规问题已成为行业关注的焦点和转型的基石。转型之需从电子病历、电子处方等基础信息化建设，到互联网医院、区域医疗信息平台等创新服务模式，数字化转型正在全方位重塑医疗服务体系。在医疗行业当中，数字化转型的核心价值体现在三大方面：提升医疗服务效率，减少患者排队等候时间；优化医疗资源配置，通过远程会诊让优质医疗资源下沉；改善患者就医体验，实现全流程线上服务。安全之痛随着医疗系统数字化程度的提高，数据安全、身份认证、文书签署等关键环节的隐患逐渐显现。医疗行业在数字化转型过程中普遍面临四大安全痛点：医疗数据面临盗取风险。许多医院内部系统仍采用传统的“用户名+密码”认证方式，一旦医护人员的账号信息泄露，患者的诊疗数据、病历信息等敏感数据极易被窃取。纸质医疗文件管理效率低下。从医生书写的病历到患者签署的知情同意书，纸质文件不仅存在存档查询困难、纸张浪费等问题，更存在信息易被篡改或丢失的风险，给医疗纠纷处理带来困难。医疗数据传输缺乏足够保护。医疗信息系统众多，数据在HIS系统、影像系统、电子病历系统等之间频繁流转，若未建立安全加密通道，这些高价值敏感信息在传输过程中极易被窃取或篡改。关键医疗时间信息可信度不足。在电子病历应用中，医嘱下达时间、手术开始时间、用药时间等时间因素具有重要的法律和医学意义。如果系统时间源不准确或未定期校准，可能导致关键医疗环节时间记录失效。方案之力针对上述痛点，中金金融认证中心（CFCA）携手国内多家领先三甲医院，共同打造“医疗行业数字化综合解决方案”。该方案围绕 “身份可信、数据可靠、行为可溯、结果可用” 四大核心目标构建了完整的安全保障体系。方案首先提供了全面的数字证书产品及配套服务，医护人员在登录医疗系统时，可采用UKey证书、移动端证书等多种认证方式，结合生物识别技术，确保登录用户身份的可信性，防止因账号泄露导致的数据被盗问题。针对医疗文书签署难题，CFCA提供无纸化可信电子签章系统，利用数字签名技术保障所签署文档的安全性和法律效力。系统支持医生电子签名、患者电子知情同意等场景，并可提供符合司法要求的数字签名验签报告。为确保医疗数据在传输过程中的安全，方案适用CFCA采用标准国密算法的电子签名、加密服务产品。SSL数据安全网关、签名验签服务器等硬件服务器可为医疗系统间的数据通信建立安全加密通道、对通信数据进行数字签名和加密，保障数据的完整性与机密性。针对医疗时间敏感性问题，CFCA提供基于高精度时间源和高安全性签名算法的可信时间戳服务，确保电子病历中每一个关键时间节点的准确性和抗抵赖性，为医疗行为提供精准的时间认证。优势之核权威资质与深厚的行业积淀。CFCA是由中国人民银行于1998年牵头组建，经国家信息安全管理机构批准成立的权威电子认证机构，具备逾二十年电子认证行业积淀，可为医疗行业提供高标准的安全保障。全流程合规性保障。方案严格遵循《中华人民共和国网络安全法》、《中华人民共和国 数据安全法》、《中华人民共和国 个人信息保护法》以及医疗行业相关法规要求，确保医疗机构在数字化转型过程中每一步都符合监管要求，避免合规风险。全方位的安全防护体系。从终端身份认证、数据传输加密到电子签名、时间戳服务，CFCA构建了覆盖医疗数字化全生命周期的安全防护闭环。当医疗行业全面迈入数字化时代，一个安全、合规、高效的认证体系，正在为每一次诊疗、每一份病历、每一次远程会诊保驾护航，推动智慧医疗真正惠及每一个生命。CFCA秉承 “可信数字身份服务的领导者” 定位，致力于打造基于可信数字身份体系的数字信任生态，为 “十五五”时期医疗卫生领域的数字化转型提供坚实的安全底座。“十五五”时期，北京市朝阳区将打造15分钟优质医疗服务圈（转帖 chima） 记者从2026年北京市朝阳区“两会”上获悉，“十五五”时期，该区将打造15分钟优质医疗服务圈，推动医疗资源布局与城市更新、人口变化同频共振。据了解，朝阳区将加速优质医疗资源扩容。2026年，朝阳区将推动中日友好医院来广营院区装修改造竣工，北京中医医院朝阳院区等市级优质医疗资源项目主体开工建设，加快垂杨柳医院二期、双桥医院新址等区属医院项目前期工作，实现优质医疗资源总量增长与布局优化。强化专科协同发展，持续推进儿科、康复、精神等专科医联体建设，因地制宜增建肝胆等其他专科医联体。持续借力外部优质资源，加深与清华大学、北京中医药大学、中日友好医院、北大人民医院、中国康复研究中心等单位合作，提升区属医院诊疗、科研和管理能力，明确区属医院定位，打造区属医院品牌，推动区属医院高质量发展，让更多优质医院更好地服务周边百姓。（人民网）财讯传媒更名BFB HEALTH：市值超12亿，切入远程医疗健康管理赛道（转载）凤凰网科技讯 1月22日，港股市场今日迎来医疗健康板块的重要动态。财讯传媒集团有限公司（00205.HK）正式宣布更名为“BFB Health Limited”，中文简称变更为“BFB HEALTH”，原股票代码保持不变。更名首日，公司股价报收0.96港元，总市值突破12亿港元。此次更名标志着该公司正式转型，确立了其作为“中国远程医疗健康管理第一股”的市场地位，填补了港股市场在此垂直赛道的空白。作为扎根于安徽亳州的首家境外上市公司，BFB HEALTH在商业模式上深度对标美国远程医疗巨头Hims & Hers，并针对中国市场进行了本土化改良。不同于单一的药品销售，该公司构建了“1+N”业务模式，即依托1个跨境购药平台“一海享购”以及DYESOO、多燕瘦等N个独立品牌矩阵，形成了涵盖在线问诊、慢病管理、远程会诊的完整服务闭环。该模式意在通过DTC（Direct to Consumer）订阅制锁定长期用户，减少中间渠道成本，从而实现“服务+产品”的协同增长。在资金规划方面，BFB HEALTH明确了二级市场融资的具体投向。50%的资金将重点用于大健康产业的AI化升级及新药研发，另外50%则投入到产品迭代、品牌建设及智能化生产线升级中。这一资金分配显示出公司对技术壁垒构建的重视，试图通过数字化手段打破传统医疗的时空限制。数据显示，2025年中国远程医疗市场规模已破千亿，BFB HEALTH此举意在利用先发优势整合行业资源，在政策支持下进一步推动远程医疗服务的规范化与普及化。来源https://tech.ifeng.com/c/8q8dN5SKfTK数字技术赋能病理诊断 智慧医疗迈出关键一步为积极响应数字经济发展战略，推动数字技术在民生领域的深度融合与创新应用，近年来，泰兴市在医疗健康领域展开探索，以病理诊断为切入点，成功引进并部署人工智能辅助诊断系统，实现了宫颈癌筛查流程的智能化、数字化升级，标志着全市智慧医疗建设取得实质性进展。传统病理诊断长期依赖人工镜检，存在效率有限、主观性强等瓶颈。为此，泰兴市以数据驱动为核心，积极推进医疗数据资源整合与人工智能应用场景落地。市人民医院病理科率先引入宫颈细胞学AI辅助诊断系统，该系统基于深度学习与计算机视觉技术，依托大规模高质量病理数据训练而成，可对数字化细胞切片进行高速、自动化初筛分析。目前，该院已建成从标本登记、制片、扫描成像，到AI智能初筛、医生复核审签、报告生成与归档的全流程数字化闭环。通过统一数据平台与接口，实现了各环节信息的实时同步与全程质控，大幅减少手工操作与重复劳动，确保了诊断流程的标准化、可追溯与高效协同。该AI系统具备强大的图像识别与分析能力，可在短时间内完成对数万级细胞的快速扫描，精准标记异常或可疑细胞区域，成为病理医生可靠的“智能助手”与“首道防线”。系统的应用显著减轻了医生的工作负荷，使其能更专注于疑难病例的研判，从而整体提升诊断的准确性与效率。据统计，自系统投入使用以来，相关科室已完成宫颈癌数字化智能筛查超万例。实践表明，AI辅助诊断表现稳定可靠：其提示的阳性病例经病理确认符合率达100%，同时对大量阴性病例的准确排除率超过80%，显著降低了高级别病变的漏诊风险。筛查平均耗时较以往缩短约80%，为早期诊断与及时干预争取了宝贵时间。此次人工智能与病理诊断的成功融合，是泰兴市以数据要素赋能行业转型的生动实践。它不仅重塑了单个科室的作业模式，也为全市医疗服务提质增效和均衡发展提供了可复制、可推广的数字化样板。下一步，泰兴市将继续深化数据技术在智慧医疗、公共卫生等领域的创新应用，努力构建更加精准、高效、普惠的健康服务体系，让科技更好造福人民群众。2025年中国医疗服务行业现状及发展趋势分析https://www.chinairn.com/scfx/20250625/171205837.shtml医疗服务是指卫生技术人员遵照执业技术规范提供的照护生命、诊治疾病的健康促进服务，以及为实现这些服务提供的药品、医疗器械、救助运输、病房住宿等服务。照护生命主要包括孕期保健、分娩支持、临终关怀、预防保健等;诊治疾病则是对人体在受到病因损害后进行识别和调整，以求改善机能、恢复健康的过程。中国医疗服务行业正经历深刻变革，其发展动力主要来自人口结构转型、政策引导深化及技术革新驱动。随着老龄化进程加速(60岁以上人口占比突破22%)，慢性病管理需求持续攀升，叠加居民健康意识增强，医疗消费从“治疗为中心”向“预防-治疗-康复”全周期延伸。政策层面，国家通过分级诊疗制度、社会办医鼓励政策及医保支付改革，推动资源下沉与服务体系重构。同时，数字技术(如AI、5G、物联网)的渗透正重塑服务模式，为行业注入新动能，形成“需求扩容、供给优化、技术赋能”三位一体的发展格局。国家卫健委数据显示，2024年1-11月,全国医疗卫生机构总诊疗人次68.8亿(不包含诊所、医务室、村卫生室数据),同比增长7.3%。医院41.0亿人次,同比增长6.2%,其中:公立医院34.3亿人次,同比增长6.4%;民营医院6.7亿人次,同比增长5.3%。基层医疗卫生机构24.7亿人次(不包含诊所、医务室、村卫生室数据),同比增长10.2%,其中:社区卫生服务中心(站)10.0亿人次,同比增长14.0%;乡镇卫生院12.0亿人次,同比增长7.1%。医疗服务行业现状分析1、服务主体多元化与结构失衡并存公立医院仍占据主导地位，尤其在重症和复杂疾病领域，但民营资本在专科服务(如口腔、眼科、康复)中快速扩张，占比显著提升。然而，资源分布呈现“倒三角”结构：三级医院集中优质资源但数量稀缺，基层医疗机构覆盖面广却服务能力薄弱，导致患者向大城市三甲医院过度集中，区域间服务质量差异显著。2、医疗服务模式的双轨演进传统体系升级：公立医院通过医联体建设强化对基层的技术输出，县域医共体覆盖率持续提高，推动分级诊疗落地。新兴业态崛起：互联网医疗从在线问诊向慢病管理、处方流转延伸;第三方独立医学检验中心、影像中心通过集约化运营填补基层检测能力缺口，成为资源整合的关键节点。3、支付体系改革驱动效率重构医保支付从“按项目付费”转向“按病种/价值付费”，倒逼医疗机构优化成本管控与临床路径。商业健康险作为补充支付方加速发展，覆盖范围逐步扩大，缓解医保基金压力，同时推动高端医疗服务市场化。4、技术创新与临床应用的深度耦合AI辅助诊断、手术机器人等技术逐步渗透至影像分析、微创手术等领域，提升诊疗精准度;电子病历互联互通和健康大数据平台建设，为个性化医疗和公共卫生决策提供支撑，但数据安全与标准化仍是落地瓶颈。据中研产业研究院《2025-2030年中国医疗服务行业发展趋势分析及投资战略规划报告》分析：当前行业处于新旧动能转换的关键阶段。一方面，老龄化加深与慢性病负担加重持续放大服务需求，医保控压与运营成本上升则挤压传统盈利空间;另一方面，政策对智慧医疗、社会办医的扶持，以及消费升级带动的个性化健康需求，为行业开辟新增长路径。未来竞争将聚焦于“效率提升”与“体验优化”双主线：如何通过技术降本增效、如何通过服务分层满足多元需求，成为破局核心。医疗服务行业发展趋势分析1、“三化并进”的行业发展方向高端化：重点城市群(如长三角、粤港澳)依托科研资源与人才优势，发展国际医疗中心，提供复杂手术、罕见病诊疗等高端服务，吸引跨境医疗消费。智慧化：AI与物联网技术深度融合，催生“院前-院中-院后”全流程智能管理。可穿戴设备实时监测慢性病指标，结合远程会诊形成居家健康闭环;医疗机器人国产化加速，降低高端技术应用成本。基层化：通过“千县工程”强化县级医院能力，下沉设备与专科资源，同时鼓励连锁诊所和家庭医生签约服务，构建“县级枢纽-社区网底”的分级网络。2、服务模式向“整合式医疗”跃迁打破单一治疗场景，整合预防、治疗、康复及健康管理服务：纵向整合：专科医疗集团通过并购扩张，形成跨区域连锁网络(如眼科、口腔赛道)，实现品牌与资源协同。横向融合：医养结合机构应对老龄化需求，提供医疗护理与养老照护一体化服务;互联网医院与实体机构协作，构建线上线下融合的慢病管理体系。3、产业协同与生态化竞争上游创新联动：生物医药研发与医疗服务协同增强，CRO/CDMO平台为临床试验提供全周期支持。支付-服务-数据闭环：商业保险机构与医疗机构深度合作，基于健康数据开发定制化保险产品;医保支付改革进一步衔接服务质量与报销标准，推动价值医疗实践。中国医疗服务行业正步入高质量发展新周期。未来行业将呈现“高端服务锚定技术前沿、智慧医疗重构服务效率、基层网络保障普惠可及”的立体化发展格局。然而，挑战依然存在：医保基金可持续性压力、区域资源均衡化难题、数据安全与伦理风险等，需通过政策弹性调整、社会资本协同及技术创新破界来化解。整体而言，行业在结构重塑中蕴藏巨大潜力，对提升全民健康福祉、培育经济新增长极具有战略意义。上海市科委印发《上海市脑机接口未来产业培育行动方案（2025-2030年）》(转帖 chima) 1月10日，上海市科学技术委员会印发《上海市脑机接口未来产业培育行动方案（2025-2030年）》。方案提出要构建数据服务平台。针对运动、视觉、语言、高级认知与情感等不同任务范式，制定脑神经信号数据采集标准规范，进行数据清洗与标注，构建不少于1000例病例的高质量脑数据开放数据集，支撑神经信号处理底层算法研发以及神经科学的研究。完善脑机接口科技伦理审查机制。推动脑机接口临床试验、促进脑机接口应用示范。（上海市科学技术委员会）中国电信安徽公司：科技赋能，打造县域智慧医疗“绩溪样板”原帖：金台资讯2026-01-20 14:32北京人民网精选资讯官方账号链接：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1854819438271703712&wfr=spider&for=pc：：关注近年来，基层医疗资源分散、服务能力薄弱、群众就近就医难等问题，一直是县域医疗发展的“堵点”。为响应国家紧密型县域医共体建设部署，绩溪县启动“公共卫生体系能力提升医疗信息化项目”，中国电信安徽公司依托云网融合、安全可信、全栈服务的综合优势，以专业技术赋能与持续运营支撑，为县域医疗数字化转型注入强劲动能。整合医疗资源，夯实“一体化”数字底座打破信息孤岛，是县域医疗资源整合的关键。中国电信安徽公司为绩溪县搭建了统一、高效、安全的信息系统平台，横向联通卫健、医保等管理部门与各级医疗机构，纵向贯通县级医院、乡镇卫生院、村卫生室的数据流与业务流，让县域内医疗机构在人员联动、资源共享、服务协同中真正变成目标一致、行动同步的“一家人”。依托该平台，“绩医有约” 县域一体化健康服务平台平稳运行，远程心电、远程影像等五大资源共享中心落地见效，“基层检查、上级诊断、区域互认” 成为现实。如今，绩溪县74所村卫生室已全部配备数字化心电图机，接入“全县心电一张网”，村民在家门口就能享受县级专家诊疗服务，“小病不出乡、大病不出县、预防在基层” 的健康蓝图正逐步变为现实。改革成效也一目了然，全县基层医疗机构接诊人次同比增长18.59%，住院收治人次同比上升178.9%，免费巡诊覆盖71个村、惠及1.76万人次，村民就医更便捷，群众获得感持续“加码”。筑牢安全盾，织密数据与隐私“防护网”医疗数据安全与患者隐私保护，是智慧医疗发展的底线。中国电信安徽公司顺应行业数字化与信息安全自主可控趋势，在绩溪健共体建设中创新实践医疗信创解决方案。中国电信安徽公司通过引入新一代数智健康云平台，构建了从底层基础设施到上层应用的全栈国产化技术体系，采用国产数据库等核心软硬件，为医疗数据筑牢“安全防护网”。同时，凭借扎实的系统集成能力与弹性可靠的云网资源，保障了平台高性能、高可用运行，实现资源与业务需求精准匹配，让智慧医疗在安全可控的环境中稳步推进。创新实践，打造智慧医疗“绩溪样板”如今的绩溪，智慧医疗已成为县域高质量发展的鲜明底色。中国电信安徽公司用科技力量打通医疗服务“最后一公里”，让优质医疗资源真正下沉基层，实现了基层医疗服务能力与群众就医获得感的“双提升”。未来，中国电信安徽公司将继续秉承“创新、高效、专业”理念，深化与绩溪县的医疗信息化合作，持续优化平台功能，全力支撑医防融合、医养结合及医保支付方式改革等深度应用，以电信智慧与力量，助力绩溪县医疗卫生事业再上新台阶，为县域智慧医疗建设提供可复制、可推广的“安徽经验”。(蒋侃)健康160以AI生态化战略打造医疗AI新范式健康160构建了一个更为复杂的生态系统，连接了超过44,800家医疗健康机构，包括14,500家医院及30,300家基层医疗卫生机构，合作医护人员超过90万名。健康160的独特优势在于其“公众号私域+平台公域双轮驱动模式”。公司以医院微信公众号为数字化主阵地，构建消费医疗、智慧导诊、医生品牌与院长数据驾驶舱四大模块。在AI技术应用方面，健康160已研发测试覆盖诊前、诊中、诊后全场景的AI健康管家多智能体系统。该系统整合院内临床数据与院外健康数据，通过AI导诊、AI挂号、AI预问诊、AI陪诊、AI医助及AI随访等智能应用，构建起覆盖全病程、全生命周期的健康管理超级入口。在数据处理层面，平台通过大语言模型结合计算机视觉小模型实现的OCR技术，对病历、化验报告进行自动整理和分类，健康日志产品识别准确率高达89%，远超业界平均水平。技术与数据优势构建竞争壁垒健康160的AI战略与其庞大的线下医疗资源紧密结合。截至2025年6月30日，公司平台注册个人用户达5690万名，平均月活跃用户为330万名。这一庞大的资源积累使得健康160能够为用户提供更加全面和多元化的医疗健康服务。基于用户疾病、症状和过往史的个性化精准数据标签，健康160实现了推荐内容点击率提升90%的效果。其AI驱动医院运营升级方案已助力深圳某医院实现年增收超5000万元，展示了医疗数据要素化价值的释放潜力。业内人士分析，当前AI医疗的竞争焦点已从“是否有用”转向“如何稳定、合规、可持续地落地”，而生态化布局正是实现这一目标的关键。面对数据隐私和安全挑战，健康160通过中俄应用数学联合研究中心带来的隐私计算技术，实现了医疗数据“可用不可见”，为平台企业合规变现扫清障碍。作为中国AI医疗的典范，健康160通过将互联网基因深度植入医疗健康领域以及AI持续赋能，正让“健康更简单”的使命得以更好实现，为中国数字医疗服务树立典范.【圈子活动】医疗信创技术应用现状与需求调查 医疗信创（信息技术应用创新）是推动医疗行业数字化转型的核心驱动力，旨在通过自主研发和国产替代技术，实现医疗信息系统的自主可控，保障数据安全，并提升医疗服务效率和质量。随着全球医疗健康需求增长和数字技术快速发展，医疗信创已成为国家战略的重要组成部分，例如中国“健康中国2030”规划纲要明确强调推进医疗信息化创新。当前，医疗行业面临人口老龄化、资源分布不均等挑战，传统模式依赖线下诊疗和信息孤岛，导致效率低下和成本高昂，而信创技术通过整合数据、优化流程，可显著改善这些问题。在此背景下，本次调查旨在系统评估医疗信创技术的应用现状，识别实际需求与痛点，为未来技术发展和政策制定提供科学依据。医疗信息化领域的AI实践认知与核心要义(转帖 chima)认知误区：医疗场景中，模糊需求让AI价值落空提及人工智能，多数人的第一反应往往是：“可以用AI从网上找资料”“能用AI帮孩子批改作业”。在这些日常应用场景中，AI的表现确实合格，但放到医疗信息化工作中，若仍仅将其视作“增强版搜索引擎”或“做题小助手”，无异于用法拉利当电三轮，完全浪费了其助力医疗效率提升、优化服务流程的核心潜力。很多人使用AI时，习惯抛出笼统需求——比如“写一篇关于医院信息化建设的文章”，便期待完美结果。可现实往往是，AI生成的内容千篇一律、空洞无物，与网络零散素材毫无二致。这不禁让医疗信息化从业者疑惑：既然AI被称为“改写人类文明的跨时代创举”，为何在医疗数据统计、流程优化、系统开发等实际工作中总显得“不够聪明”，未能发挥应有的赋能价值？核心真相：AI赋能医疗的关键——精准传递需求经过多次医疗信息化相关的AI实践验证，笔者似乎找到答案：并非AI能力不足，而是未掌握面向医疗场景的AI正确使用逻辑——核心就是精准、完整地传递需求。这就像请教资深信息化建设专家：若仅笼统要求“做个医院信息化方案”，却不告知医院床位数量、重点专科优势、现有系统短板、临床核心痛点（如门诊挂号拥堵、住院数据统计繁琐）等关键信息，再顶尖的专家也只能给出标准化答案。AI亦是如此——它不是无所不知的医疗先知，而是能精准匹配医疗需求的专业技术伙伴。面向医疗领域的AI，本质是“全能型医疗跨界专家”：懂临床诊疗知识、通医疗信息化技术、晓医院管理理论，既能协助规划医院信息系统架构，也能帮忙编写医疗数据统计代码，甚至能通过临床需求推导隐性的管理诉求。但有一个核心前提：你需要像对接真人专家一样，把医疗项目背景、临床核心需求、系统约束条件（如现有硬件环境、数据安全要求）等信息清晰、完整地告知它。延伸到医疗场景举个直观例子：同样是“制定医院门诊流程优化方案”，针对儿科门诊与老年病门诊的方案必然天差地别；是解决高峰时段挂号难问题，还是优化检查检验预约流程？是否需要对接现有电子病历系统？预算范围是多少？只有将这些医疗场景专属细节明确告知AI，它给出的方案才能真正贴合需求——甚至能细致到为儿科门诊规划亲子等候区配套系统、为老年病门诊优化自助设备操作流程，这绝非一句笼统的“做个门诊优化方案”就能实现的。实践落地：AI辅助医疗信息化工具开发的标准化流程实践是检验AI赋能医疗价值的唯一标准。医院信息部门每天要应对源源不断的医疗相关需求：临床科室突然需要专科数据统计工具、行政部门亟需医疗耗材管理系统、设备科希望拥有医疗设备故障记录与追溯平台……这些贴合医疗场景的小工具若委托专业软件公司开发，要么排期漫长耽误使用，要么报价高昂超出预算，难以快速满足医疗工作的即时需求。抱着用AI解决医疗信息化痛点的心态，笔者开始尝试用AI辅助医疗相关软件工具开发。最初的尝试并不顺利：第一个需求是开发医疗设备故障记录系统，AI确实生成了代码，但不仅无法运行，还存在数据字段缺失等漏洞。更令人困扰的是，在后续修复过程中，AI甚至擅自更改了软件开发框架，导致整个项目不得不中途放弃。经过多次失败与摸索，笔者逐渐意识到：医疗信息化工具开发需遵循专业流程，AI并非万能，必须以精准的医疗需求为导向。在不断试错后，笔者梳理出一套基于AI开发医疗小工具的标准化流程，效率大幅提升：第一步：撰写技术需求文档用自然语言清晰阐述医疗场景下的核心需求与参数，无需复杂专业术语。以医疗设备故障记录系统为例，笔者会明确标注：“需记录设备名称、型号、故障现象、发生时间、处理措施、完成时间、处理人、设备所属科室；开发语言为Python；数据库选用SQLite（适配医院小型数据存储需求）；前端采用Bootstrap框架（保障在医院不同终端的兼容性）”。这些贴合医疗场景的“琐碎信息”，恰恰是AI精准理解医疗需求的关键。有一点需要注意，使用者必须清楚所选技术的能力范围、优缺点与适用场景。有时AI推荐的技术路线并不适合，特别是将一些“高大上”的技术用于简单开发场景，不但增加代码量，也提高了复杂度。第二步：生成并核查产品需求文档（PRD）让AI将模糊需求转化为结构化PRD文档，这一步能让需求更具体。AI会按照文档格式逐个模块生成需求内容，但必须仔细核查——AI可能“自由发挥”，添加超出需求的功能或代码，需及时修正。有时PRD文档会比较长，但一定要根据自己的目标逐条审查。AI的确会想当然地认为某些功能是你需要的，就自作主张添加进去。尽管只是一小点内容变化，却可能导致整个项目趋向失败。第三步：确认需求共识让AI复述对需求的理解，确保双方认知一致。如同手术前的“术前讨论”，避免后续出现“开发结果与需求不符”的问题。很多开发工具提供了澄清命令，能够让使用者在此阶段同AI就需求进行讨论。即便没有专门命令，直接通过自然语言进行澄清也是可以的，AI能够明白使用者的意图。尽管如此，也只是尽可能让AI少犯错误。第四步：生成项目文件结构AI会依据PRD规划目录结构、模块划分、文件组织方式，虽简单却能让后续开发条理清晰，少走弯路。在此阶段一定要明确，只是按照文档让AI生成对应文件结构，而不是直接生成代码。许多AI会“好心”地自动执行代码生成，在用户一不留神的情况下完成好几百行代码的书写，但可能完全写错了地方，进行修复还不如废弃重来。第五步：生成初版代码明确要求AI严格按PRD开发，通常20分钟左右即可完成初版，是整个流程中效率最高的环节。在此阶段不用给AI提供额外的指示，要求按照文档开发即可。第六步：调试与优化（最耗时环节）AI生成的代码无法直接使用，需反复测试、修正漏洞、优化逻辑与性能。一个简单工具从需求到可用，约需3-4小时，其中开发仅占10多分钟，其余时间均用于调试。有些简单应用一上来是可以顺利运行的，但是不要掉以轻心，AI可能只是把首页制作并渲染完成，所有按钮点击都会报错，因为AI没有做下级页面。因此，使用者必须确认系统的所有功能。目前还没有经历过一次成型就完美运行的AI开发案例。依托这套流程，笔者一周内独立完成7个效率工具：网络资产管理系统、合同管理工具、故障记录系统、人员管理系统、TODO任务管理工具、Markdown编辑器、技术灵感记录工具，全面覆盖日常工作场景，效率显著提升。第七步：做好备份AI有时会把已经开发成型的应用改得一塌糊涂。有时仅仅是一个小需求的修改，它就会对软件的框架大动干戈，导致程序崩溃、报错。你眼睁睁看着几个小时的努力付之东流，那种心情无法言表。因此当AI完成了阶段开发并且使用者认为基本可用的时候，务必做好备份。无论是复制文件夹、打包文件，还是用Git提交代码，总之一定要进行备份。价值变革：AI赋能下医疗信息化的技术平权与行业升级AI辅助医疗信息化开发带来的最大变革，是“技术平权”——曾经高门槛的医疗专用软件开发，如今只需信息科人员能清晰表达临床需求，就能借助AI实现构想，让懂医疗、懂管理但缺乏编程技能的从业者也能落地创意，快速响应临床一线需求。这对医疗信息化从业者而言，堪称“福音”：● 过去：临床科室提数据统计、流程优化等信息化需求，信息部门要么协调厂商漫长排期，要么手工统计耗时耗力，无法及时响应临床诊疗需求；● 现在：临床提需求后，信息科可通过AI快速开发专属工具，并随时根据临床反馈调整优化，真正实现“临床需求即提即用”，让信息化工具精准匹配诊疗服务。这种高效响应不仅能让临床医生专注诊疗工作，更让信息科从四处“救火”的应急部门，转型为主动对接临床需求、驱动医疗服务优化的创新核心部门，显著提升信息科在医院运营中的价值。熟练运用AI辅助开发，让HITer从单纯的“系统管理员”“技术支持”，升级为真正以医疗需求为核心、为医院创造诊疗价值的“医疗信息化工程师”。行动倡议：以精准需求开启医疗AI实践之旅人工智能不会自动解决医疗领域的问题，但掌握“精准传递医疗需求”的正确方法后，它会成为医疗信息化工作的强大智能助手——帮助HITer突破技术限制、释放创新潜力、提升服务临床的效率。人工智能的进步日新月异，从2025年上半年AI写的代码不堪用，到下半年氛围编程逐渐规范化、流程化，已经能够完成简单的应用，进步是显而易见的。可以预测在未来的几年里，人工智能的能力将会越来越强。笔者的建议是，从今天起，用AI解决一个医疗信息化工作中的“小问题”。选一个真实、具体、贴合临床需求的任务：可能是专科数据导出脚本、门诊流量统计工具，也可能是简单的医疗耗材领用登记表单，把具体的医疗场景、核心需求、约束条件清晰告知AI，让它在你的指导和监督下完成。你正在阅读的这篇文章，就是用笔者开发的Markdown编辑器完成的。从想法到可用，仅用了几个小时——既节省了89元商业软件授权费，又能根据自身习惯随时调整功能。这就是AI赋能医疗信息化的核心力量：它让“医疗需求”到“技术落地”的距离，前所未有地缩短。你准备好开启自己的医疗AI实践之旅了吗？智慧医疗不是机器当家，而是人机协作原帖：人民日报健康客户端2026-01-15 22:01河北人民日报健康客户端关注链接：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1854391654549253643&wfr=spider&for=pc每天观热点，一起提建议。AI正渗透进生活每个角落，医疗领域也不例外。当算法与生命关怀相遇，我们该如何用好这把双刃剑？近日，国家传染病医学中心（上海）主任张文宏教授“反对将AI系统地引入医院日常诊疗流程”的观点，引发了广泛讨论与思考。数据显示，截至2025年9月，医疗大模型正以前所未有的深度和广度渗透至医疗服务的各个层面，主要集中于辅助诊断、患者服务、专科专病管理、医院管理、医学教育与科研五大核心场景、149个细分场景。可以说， AI已经成为一些医生的“超级助手”，辅助查数据、看片子，甚至写病历等，既能随时提个醒，也能给他们省时间。但需要注意的是，看病不是做题，一个看似雷同的病例背后，是千变万化的生命密码。那些来自临床的手感、直觉与经验，那些完整的诊断思维框架与人文关怀能力，都是AI难以复制和替代的。推动AI在医疗领域健康发展，让技术回归其工具本位，需要政策制定者、医疗机构、技术开发者和临床工作者共同努力。我们建议给AI划清“工作范围”，哪些它能做，哪些必须人来做，尤其是诊断决策，必须设置人工复核这一关。同时，给医生做AI使用培训，使医务人员既能善用技术红利，提升工作效率，又能始终保持批判性审视能力；还要完善规则与责任界定，在法律和伦理角度进一步厘清AI辅助下的医疗责任归属。智慧医疗不是机器当家，而是人机协作。我们欢迎技术带来便捷，也依旧保持对生命与专业的敬畏，无论技术多么强大，最后那句“我负责”，永远要由人来承担。聊医卫热点，应民生关切，您还想听哪些内容？评论区告诉我，下期继续提个“健”议。【行业快报】医疗行业圈行业快报2026年1月第一期（1.1-1.15）1、看病、研发都有“管家”？AI医汇来了！ 经过一年发展，AI 医汇・朝阳区数字医疗产业生态服务平台通过提供全周期、一站式、管家式服务，链接优质资源建成多个概念验证载体与产业园，破解医疗转型难题；同时推动转化医学平台建设、数智健康大模型发布、“量子 + AI” 算力平台打造等一批硬核成果落地，跑出数字医疗 “朝阳速度”。未来，朝阳区将持续完善平台建设，开放应用场景、健全政策体系，加速成果转化应用，以 AI 医汇为抓手书写数字医疗高质量发展新篇章，为建设健康中国贡献力量。https://jdc.huawei.com/jdc/refactor/viewthread?tid=1163106&canSendBehaviorData=true&sceneId=Group 2、慢病管理系统：如何成为医院管理患者的数字纽带（转载） 区域医疗中心存在 HIS、LIS 等系统数据孤立、专科与社区及康复科室衔接断层、医护重复录入信息负担加重等慢病管理痛点，而优质的慢病智慧管理平台并非简单的数据堆砌，其核心是通过价值整合与全流程功能织密协同网络：既能自动对接门诊、体检等系统，用 AI 将报告转化为结构化关键信息并识别风险、触发随访提醒，又能支持批量建档与患者自主填报，实现多学科医生协同制定治疗、饮食、康复方案，同步更新至患者健康档案；同时该平台在技术落地中兼顾人性需求，以 “自动抓取 + 极简填写 + 语音转文字” 减轻医护负担，明确 AI 仅作参考、医生掌握决策权，通过打通全流程壁垒，让信息产生实际价值，成为串联诊疗、随访、康复等服务的 “数字纽带”。https://jdc.huawei.com/jdc/refactor/viewthread?tid=1163110&canSendBehaviorData=true&sceneId=Group 3、河南移动：AI智启医疗惠民新范式 中国移动河南公司以九天医疗大模型为技术底座，依托国产化算力平台，联合周口市卫健部门构建全栈式医学人工智能创新应用体系，推出周口区域医疗 AI 大模型。该项目以 “算力、数据、架构” 三位一体的系统性创新为核心，搭建全市统一的国产化算力集群，整合本地化医疗数据形成高质量训练样本库，创新 “1+3+N” 技术架构；落地了智能导诊、语音电子病历、智慧急救、智慧随访等全流程智慧医疗服务，还搭建了医疗知识库为医务工作者提供支持，有效破解群众就医 “挂号难、候诊久、流程繁” 的痛点，实现区域医疗效率提升 35% 以上、患者平均候诊时间缩短至 15 分钟、医患沟通满意度提升 30%，推动优质医疗资源下沉，为周口市民筑牢智能健康防线。https://jdc.huawei.com/jdc/refactor/viewthread?tid=1163126&canSendBehaviorData=true&sceneId=Group 4、岛城首个医疗数字人“灵童”亮相市妇儿医院，智慧服务萌化患儿就医路 青岛市妇女儿童医院的 3D 卡通医疗数字人 “灵童”，作为青岛首个全链路私有化部署的医疗数字人正式线下亮相，它是医院 DeepSeek 本地化部署优化后的智慧服务伙伴，依托人脸识别、定向拾音等技术，可在喧嚣环境中精准响应需求，身兼 AI 导诊员、科室导航员、健康小助手等多重身份，能提供科室匹配、位置指引、流程讲解、健康科普等线上线下全场景服务，且所有数据均在院区内网闭环运行，保障患者隐私安全，同时提醒其回答不能替代专业医疗建议。“灵童” 的亮相是医院智慧医疗建设的重要突破，未来医院还将孵化 “灵童家族”，上线更多功能，以科技赋能优化市民就医体验。https://jdc.huawei.com/jdc/refactor/viewthread?tid=1163213&canSendBehaviorData=true&sceneId=Group 5、北京“AI+医疗健康”再上新台阶（转载） 北京市发布《北京市支持医疗健康领域人工智能应用发展行动计划（2026-2027 年）》和《北京市医疗健康领域支持人工智能产业创新发展若干措施（2026-2027 年）》两项 “AI + 医疗健康” 政策，前者明确 2027 年人工智能技术覆盖疾病防、筛、管、救、治、康全流程且全市医疗机构普遍落地相关产品，后者从 4 个维度发力，计划同期建成完善的人工智能产业支撑体系，政策旨在推动人工智能与医疗健康深度融合。依托产业链完整、优质医疗资源集聚、拥有国家人工智能应用中试基地（医疗领域）等优势，北京鼓励医疗机构与 AI 企业合作研发推广相关产品；基层医疗机构如甘家口社区卫生服务中心期待 AI 助力提升影像、病历等数据质控及诊疗水平，鹰瞳科技等企业则迎来技术落地场景拓展、高质量数据获取效率提升的新机遇，铂生卓越等创新药企业也盼借政策推动人工智能在药物研发全流程的应用；同时，北京正依托中试基地推进高质量医疗数据集建设，从制度和运营层面完善数据治理体系，为 AI + 医疗健康发展筑牢数据基础。https://jdc.huawei.com/jdc/refactor/viewthread?tid=1163237&canSendBehaviorData=true&sceneId=Group 6、AI遇上医疗 健康守护如何注入新活力？（转载） 人工智能与医学、工程技术深度交融推动医工融合从 “单点突破” 迈向 “全域开花”，在多维度为医疗健康领域赋能：一方面，“AI 孔明” 制药平台等 AI 技术覆盖新药研发全流程，药企也纷纷布局 AI 研发，大幅提升药物研发效率、缩短周期；另一方面，AI 技术在临床场景广泛应用，如功能性音律辅助系统助力偏瘫患者康复，还有辅助肿瘤评估、治疗弱视、早期疾病检测等诸多新技术，让诊疗与康复更精准高效；同时，海尔大健康、苏州工业园区等搭建医工融合创新转化平台，国家也出台相关政策推动信息技术与医药产业链融合、支持 AI 辅助诊断临床应用，多方协同构建开放协同的创新生态，为守护人民生命健康提供有力科技支撑。https://jdc.huawei.com/jdc/refactor/viewthread?tid=1163256&canSendBehaviorData=true&sceneId=Group 7、达索系统在CES 2026上展示AI驱动的医疗创新，重塑精准、可预测与个性化医疗的未来 延续 “虚拟孪生” 作为医疗基础技术的愿景，达索系统于 2026 年 1 月 6 日至 9 日拉斯维加斯 CES 2026 期间，通过北厅 8705 号展台的沉浸式互动展区 “走进阿尔茨海默症”，展示了人工智能在失智症与阿尔茨海默症照护领域的未来潜能，该展区以 3D UNIV+RSES 战略整合 AI、患者虚拟孪生体与实时感应技术，观众可从多视角感受多维度数据互联，其个性化虚拟孪生体有望实现健康预测与居家风险识别；同时，达索系统依托虚拟人体建模技术积累，联合多方构建协同生态，强调加速人体虚拟孪生构建、重构临床试验流程等愿景，还将在 CES 的 Eureka Park 展示 3DEXPERIENCE Lab、SOLIDWORKS for Startups 等计划的合作成果，Biomotum 等多家初创团队将亮相生物传感器、血液透析、诊断等前沿医疗技术领域的创新成果与实践。https://jdc.huawei.com/jdc/refactor/viewthread?tid=1163320&canSendBehaviorData=true&sceneId=Group 8、AI重构C端医疗 医药投资圈曾认为数字医疗因医疗需求 “低频、高门槛、非标品” 的特性是伪命题，而 AI 时代的到来打破了这一偏见，以蚂蚁集团的 “阿福” 和美国 OpenAI 推出的 OpenAI Health 为代表的产品，印证了 C 端 AI 医疗的巨大刚需。蚂蚁阿福凭借打通智能设备、医院和医生资源的全链路生态，以及对下沉市场需求的精准切入，实现月活用户短时间翻倍至 3000 万；OpenAI Health 则通过设立独立入口、构建近似物理隔离的架构保障用户隐私安全，同时联合 b.well Connected Health 等合作伙伴汇聚碎片化医疗数据，打通从健康建议到行动落地的闭环。二者的发展不仅宣告搜索引擎主导医疗信息的时代结束、智能体接管个人健康的时代到来，更重塑了 AI 医疗的估值逻辑，推动流量入口重构、线下服务价值重估，并凸显了 “信任” 在行业商业化中的核心溢价作用。https://jdc.huawei.com/jdc/refactor/viewthread?tid=1163422&canSendBehaviorData=true&sceneId=Group 9、李达：医疗物联网基础设施的跨场景扩展与标准化建设挑战（转帖 chima 医疗物联网作为物联网的细分场景，与物联网在关键技术、技术架构上相近，核心差异体现在应用范围、深度及数字化建设上，更聚焦医疗专业数据与复杂分析以提升医疗业务效率和质量；解放军总医院第一医学中心通过构建 ICU 物联网平台，采用直接网络接入、串口网关桥接、智能适配器解析三种方案对接各类设备，结合标准化数据处理流程整合多源数据并开发智能预警等应用，有效破解 ICU 多系统切换繁琐、医护配比不足等痛点，而将其推广至全院则面临设备与通信协议多样、网络融合困难、数据异构、边缘侧瓶颈、标准缺失及安全隐私风险等挑战，对此建议搭建统一的基础设施底座、数据处理平台和应用框架规范。未来，医疗物联网将向数字孪生深度融合的智能化方向发展，作为人工智能与大数据的根基，其将与二者深度融合，纳入多类生物信息，推动医疗资源互联共享，同时需完善配套安全体系。https://jdc.huawei.com/jdc/refactor/viewthread?tid=1163523&canSendBehaviorData=true&sceneId=Group 10、AI赋能 拓展医疗新领域 2025 年，俄罗斯与美国在生物医学领域各有突破：俄罗斯启动 “健康保护新技术” 国家项目并投入资金支持原研药、医疗器械及疾病治疗技术研发，推出儿科专用医用 AI 产品且借助数字医疗平台推广 AI 诊疗，同时在阿尔茨海默病治疗相关化合物研究上取得进展；美国则在基因编辑领域研发出多款新型工具与递送系统，通过 CRISPR 疗法治愈罕见病、在癌症临床试验中获阶段性成功，脑科学领域也实现脑机接口解码 “内心言语”、培育带血管结构 “全脑” 类器官等多项突破，为疾病治疗与科学研究开辟新路径。https://jdc.huawei.com/jdc/refactor/viewthread?tid=1163555&canSendBehaviorData=true&sceneId=Group 11、打通AI医疗落地的“最后一公里”（转载） 以大模型为代表的新一代人工智能技术为医疗健康领域赋能，在多个场景展现价值，而紧密型县域医共体智慧云平台成为打通 AI 医疗落地 “最后一公里” 的核心枢纽，助力优质医疗资源下沉基层、提升服务公平性与可及性。同时，AI 医疗落地仍面临数据流通壁垒、算法临床评价体系不健全、伦理治理框架滞后、技术与临床需求脱节等多重挑战。破解这些难题需坚持系统观念，通过构建国家主导的健康医疗数据治理体系、健全 AI 医疗全周期临床评价与监管机制、构建中国特色 AI 医疗伦理治理范式、推动 AI 深度融入临床与基层健康服务体系，以体制机制创新打通关键堵点，将技术红利转化为全民健康实效。https://jdc.huawei.com/jdc/refactor/viewthread?tid=1163809&canSendBehaviorData=true&sceneId=Group 12、OpenAI宣布收购医疗保健初创公司Torch 推进ChatGPT Health布局（转载） 2026 年 1 月 13 日，OpenAI 宣布以约 6000 万美元（合 4.19 亿元人民币）收购医疗科技初创公司 Torch，Torch 员工将整体加入，其开发的 “统一医疗记忆” 系统可整合不同厂商、格式的患者健康数据，CEO 伊利亚・阿贝佐夫（曾联合创办后于 2024 年停运的医疗服务公司 Forward）对此表示期待。此次收购正值 OpenAI 加速布局医疗健康领域，此前的 1 月 8 日其刚推出 ChatGPT Health 功能，支持用户接入医疗记录与健康应用数据，还面向医疗机构推出企业级产品并与 HCA Healthcare 等合作；而 OpenAI 2024 年 12 月从谷歌挖来 Albert Lee 负责企业发展，2025 年也完成包括收购 Jony Ive 创办的 AI 设备初创公司 io 等多起并购，外界认为这彰显了其通过并购增强竞争力、对抗谷歌和 Anthropic 等对手的意图。https://jdc.huawei.com/jdc/refactor/viewthread?tid=1163858&canSendBehaviorData=true&sceneId=Group 13、AI医疗：技术与政策共振下的产业革新（转载）AI 正重构医疗产业底层逻辑，在药物研发领域大幅缩短周期、降低成本、提升临床成功率，在诊断端实现快速精准判读，提升基层疾病检出率，破解医疗资源分配不均的核心痛点；政策支持与巨头布局加速这一进程，多部委发布医药工业数字化转型方案，相关国家人工智能应用中试基地获批建设，英伟达、OpenAI 等巨头切入医疗药研核心领域，将技术转化为医疗发展的关键支撑；西门子医疗、GE 医疗等国际企业及盈康一生、联影集团等本土企业也在医疗器械领域深化 AI 赋能，覆盖诊疗全周期；2026 年 AI 医疗商业化确定性增强，全球市场增速可观，核心企业加速布局各细分赛道，同时需明确 AI 仅为辅助决策工具，企业也在探索合规的数据应用方式，而 AI 医疗已成为医疗行业发展的必然趋势。https://jdc.huawei.com/jdc/refactor/viewForum?fid=200155&orderBy=dateline&page=1 14、AI医疗下半场：从“算法创新”迈向“基建革命”2026 年以来，AI 医疗领域动作频频，OpenAI 推出 ChatGPT Health，英伟达与礼来合作建联合实验室加速 AI 制药应用，国内蚂蚁阿福蝉联苹果商店免费榜前十，叠加国务院相关意见、医保局立项指南等政策支持，AI 医疗商业化确定性显著提升，推动其从科研实验室迈向临床应用，进入万亿级增长通道。资本市场同步升温，1 月 5 日至 14 日的 8 个交易日内，AI 医疗板块涨幅超 23%，迪安诊断、安必平、华大智造等 AI 病理诊断及科学工具企业股价大幅飙升，其中华大智造累计涨幅逾 23% 并创阶段新高。作为国产基因测序仪龙头及多组学工具综合提供商，华大智造凭借全球独有的全测序技术路径优势，将 AI 全面融入生命科技工具领域，其 1 月 13 日宣布病理切片染色扫描仪 PMIF-20 通过注册检验，为 AI 与病理诊断的临床结合奠定坚实工具基础，彰显国产生命科学上游企业在 AI 医疗浪潮中的核心价值。https://jdc.huawei.com/jdc/refactor/viewthread?tid=1164052&canSendBehaviorData=true&sceneId=GroupAI重构C端医疗医药投资圈曾流行一种偏见，投资人普遍认为数字医疗是个伪命题。他们眼中的医疗需求存在一个“不可能三角”：低频、高门槛、非标品。普通人不会天天看病，医生需要十年培养，每个人的病历都独一无二。这导致互联网医疗平台常年陷于买流量的泥潭——获客成本极高，用户留存极低。然而，这一刻板印象正在被AI时代的数据洪流无情击碎，C端的AI医疗需求实际上是极其惊人的，它一直都存在，只是过去缺乏一个足够低门槛、低成本且足够智能的交互容器来承接。当交互成本降至零，且反馈质量达到准专业级时，AI医疗这种沉默的刚需瞬间爆发了。在两个AI超级巨头的动作中看到了这种爆发，一个是中国的蚂蚁集团，一个是美国的OpenAI。在中国，蚂蚁集团旗下的“阿福”，其月活跃用户数已在一个月内翻倍突破3000万，单日提问量超过1000万次。大洋彼岸，OpenAI于2026年1月7日正式推出OpenAI Health。 OpenAI的数据显示，全球每周有超过2.3亿人次在ChatGPT上咨询健康问题。这甚至发生在该产品推出之前，这种需求是溢出的，是迫切的。蚂蚁阿福与OpenAI Health选择单独做一个入口，源于对C端医疗需求的精准把握。医疗数据的敏感性，它需要物理级的隔离，需要金融级的安全，需要让用户敢于把最隐私的病历上传。蚂蚁阿福和OpenAI Health，正式确认搜索引擎主导医疗信息的时代结束了，智能体（Agent）接管个人健康的时代开始了。01 蚂蚁“阿福”的需求验证2025年12月，蚂蚁集团将旗下AI健康应用正式升级为“蚂蚁阿福”。但随后的数据表现超出了所有人的预期。在品牌升级后的短短一个月内，蚂蚁阿福的月活跃用户数从1500万迅速翻倍至3000万，日均用户提问量突破1000万次。 这组数据背后隐藏着两个关键的行业洞察。首先是全链路生态的打通。蚂蚁阿福不再仅仅是一个问答框，它打通了华为、苹果、OPPO等十大品牌的智能设备，将硬件数据与“健康小目标”结合，实现了从日常监测到在线问诊、线下就医的全链路覆盖。它连接了全国5000家医院和30万真人医生，让AI不仅能“聊天”，更能“办事”。其次是验证下沉市场的巨大需求。数据显示，阿福55%的用户来自三线及以下城市 。在一二线城市，人们或许可以便捷地前往三甲医院，但在医疗资源匮乏的下沉市场，人们极其渴望一个能够随时解答健康疑惑、且完全免费的“专家”。蚂蚁阿福正是切中了这一痛点，它用AI技术填平了医疗资源分配不均的鸿沟，将低频的严肃医疗转化为了高频的健康陪伴。02 OpenAI 的独立入口逻辑2026年1月7日，OpenAI正式发布ChatGPT Health。最引人注目的变化在于OpenAI决定：它将Health功能在侧边栏开辟了一个独立的入口。 为什么要这么做？核心逻辑在于大模型与隐私安全的冲突。OpenAI非常清楚，用户在写代码、写文案时需要的是效率与创意，而在咨询病情时需要的则是绝对的安全感与隐私保护。如果用户担心自己的病历会被拿去训练AI，或者担心在演示工作时AI突然跳出关于隐私疾病的建议，那么他们永远不会把真实的健康数据交给AI。因此，OpenAI设计了一种近似物理隔离的架构。在存储层面，Health空间内的对话、文件与数据，全部与主界面分开存储。Health拥有独立的记忆系统，这些记忆绝不会“回流”到主对话中。这意味着，你在Health里咨询了心理疾病，转头去主界面进行编程演示时，AI绝不会泄露任何相关信息。更关键的是，OpenAI明确承诺：Health中的对话数据不会被用于训练其基础模型。只有建立了这种信任，顶级医疗机构才敢与它合作，用户才敢上传自己的基因检测报告。独立入口，实际上是OpenAI为医疗AI建立的一道“信任防火墙”。03 AI医疗功能矩阵ChatGPT Health的野心远不止于做一个聊天机器人，它试图通过强大的生态连接，接管用户健康的全生命周期。目前的医疗数据往往呈现极度碎片化的状态，散落在医院的电子病历（EMR）、纸质报告、智能手表的App以及各类垂直应用中。ChatGPT Health并未试图自己去一家家医院谈接口，这在商业上是不经济的。它选择了一个关键的战略合作伙伴——b.well Connected Health。b.well作为美国最大的实时联网健康数据网络之一，基于FHIR标准构建了底层基础设施。通过这一合作，ChatGPT Health得以解决大模型面对杂乱医疗数据时的“读不懂”难题。用户在Health中授权后，可以一键拉取自己在不同医院的病历，AI不仅能看懂结构化的化验单，还能深入理解非结构化的临床笔记与出院小结。除了静态病历，ChatGPT Health还通过Apple Health集成，接入了动态的生理体征数据，这使得AI的建议具备了时间维度。当用户抱怨“心悸”时，ChatGPT可以立即调取过去24小时的心率变异性（HRV）数据，结合用户的既往病史，判断这是否是需要立即就医的紧急情况。此外，OpenAI还引入了Instacart、AllTrails等合作伙伴，打通了从“建议”到“行动”的最后一公里。AI可以根据你的代谢数据生成饮食计划，并直接转化为Instacart的购物清单；也可以根据你的体能状况，在AllTrails上推荐合适的徒步路线。这种从数据汇聚到行动落地的闭环能力，正是AI Agent相对于传统互联网医疗的降维打击。在12月更新的蚂蚁阿福中，这些相似功能都有推出，并且进一步打通了从日常健康咨询到在线问诊、线下就医的全链路服务，印证了东西方C端AI医疗需求的共性。04 AI医疗估值逻辑的重塑从蚂蚁阿福到OpenAI Health，中美两大科技巨头的动作预示着行业竞争逻辑的根本性转变。首先是流量入口的彻底重构。过去二十年，用户获取健康信息主要依赖搜索引擎，商业模式是基于关键词的广告竞价。这种模式天然存在利益冲突，导致信息质量良莠不齐。OpenAI Health代表了一种新的入口形态——对话式服务。如果用户习惯了直接向AI索取基于个人数据的精准答案，WebMD、百度健康等传统内容型平台的价值将被迅速稀释，流量将不可逆转地向拥有私有数据壁垒的AI Agent集中。其次是线下服务的价值重估。在AI时代，算法本身正在变得廉价，算力可以购买，唯有真实世界的高质量数据是稀缺的，线下服务商将从单纯的“人力服务者”转型为“数据资产商”。最后是对“信任”的定价。OpenAI Health刻意强调的隐私隔离与不训练承诺，实际上是在为信任定价。在AI时代，唯有信任是最昂贵的货币。用户敢于将自己最隐秘的病历上传给OpenAI，是因为相信其隐私架构。这种信任将成为OpenAI Health未来商业化（如高级订阅、保险合作）的核心溢价来源。未来的阿福或OpenAI Health，将是一个24小时在线、了解你一切生理数据、并能调动现实世界资源的超级健康管家，也成为了改变AI医疗生态的推动者。李达：医疗物联网基础设施的跨场景扩展与标准化建设挑战（转帖 chima）物联网是通过信息传感设备，按照约定的协议，将任何物体与网络相连接，实现信息的交换和通信，进而实现智能化的识别、定位、跟踪、监控等功能。医疗物联网是物联网的细分场景，通过感知和通信技术，将各类基础设施与医院信息系统连接在一起，实现医疗专业数据的交互和医疗场景的应用。 在提到两者的异同时，解放军总医院派驻第一医学中心信息室主任李达说道：物联网与医疗物联网在应用范围、深度以及数字化建设方面均有不同。医疗物联网侧重于更专业的数据和更复杂的数据分析，旨在提高医疗业务的工作效率和质量；在关键技术方面，医疗物联网与物联网类似，主要包括：采集、传输、存储与数据治理，以及贯穿全过程的安全认证技术；在技术架构上，主要分为感知层、网络层、应用层（平台层+应用层）。在实践中，医疗物联网建设也面临诸多挑战。 重症监护病房（ICU）与普通病区和门诊差异明显，其特点包括：多系统切换，耗时成本高。重症监护室内有多个移动工作站和固定工作站，设备与系统繁多，医生护士需要不断切换、观察和采集数据；ICU的医护人员配比不足，ICU的患者通常生命体征不稳定，病情危急，照护难度大；另外由于工作繁重，医疗文书记录可能不及时、不规范，医护患（患者家属）沟通协作不畅等。 而物联网技术能够有效赋能ICU，实现数据互通与设备连接，帮助医护人员及时进行诊断和做好治疗方案。 首先，构建ICU物联网平台，利用物联网技术从监护仪、呼吸机中实时获取生命体征、异常告警、心电波形等连续生理数据，经过流数据并行接入、数据标准化解析、主题数据分发、主索引数据整合、数据深度存储等一系列数据治理操作，构建形成ICU标准数据集，满足业务系统的数据使用需求。同时将物联网数据与临床诊疗数据、HIS系统数据等相结合，构建了ICU医疗数据模型，并利用大数据、人工智能等技术开发了一些应用，如远程智能预警、远程监测数据管理等。 该平台整体架构由感知层、网络层、平台层与应用层组成。其中，网络层为应对患者及设备的移动性需求，采用集成Wi-Fi或物联网网关的通信模块，确保持续、稳定的生命体征数据回传。 为连接ICU内各类设备，部署了以下三种物联方案： ● 直接网络接入：适用于监护仪，直接对接数据采集服务与工作站。 ● 串口网关桥接：适用于呼吸机、麻醉机等，通过床旁服务器（边缘网关）进行协议转换与数据上传。 ● 智能适配器解析：适用于输液泵等，通过随身适配器（边缘计算单元）完成数据采集、解析、标准化，并以HL7格式推送至服务器（C/S架构）。 此三种网络体系覆盖了核心医疗设备，定位等其他需求则采用独立技术解决方案。 为实现异构医疗设备数据的统一采集与解析，医院构建了一套标准化的处理流程：基于IHE-PCD框架进行数据标准化，该框架明确标识了生理体征数据和生理波形数据所属的事物类型，以及用于封装传输的消息类型。在技术实现上，针对设备输出的原始比特流，采用时序数据库进行高效处理；在数据标准化与转换中，遵循HL7标准，并利用Rosetta术语映射表确保语义一致。同时，流程中包含对设备脱机、数据噪声等质量问题的侦测与清洗机制，以保障数据可用性与可靠性。 在全院医疗物联网应用方面，李达说到：我们遵循数据采集、传输、平台层标准化、转换和应用的流程。通过边缘网关采集各类连接（如Wi-Fi、有线、RFID、串口通信等）数据，传输至IoT平台，利用医疗设备数据建立模型，最终存储于分布式数据库平台，供科研、临床、资产管理等应用使用。同时，医院开发了患者生理状态预警系统、呼吸机脱机试验系统等，有效减轻医护工作负担。这种模式在压力较大的重症监护环境中具有借鉴意义。面临挑战及解决方案 通过ICU物联网建设，医院认识到，将其推广至全院（包括检查检验科室、病房、门诊、手术室、急诊等）可能将面临更多挑战，主要包括： 1.设备多样性：医院设备种类与型号繁杂，协议与接口各异，数据解析方式不一，导致平台接入复杂。信息部门与医工部门应建立协同机制，在设备采购时参与评估，力求统一标准。理想状态是统一协议和网络，但现实中需在采购环节加以控制，包括安全性评估等。 2.通信方式多样：通用通信协议、医疗行业专用协议、设备专用协议以及物联网协议种类多样。物联网应用是从底层设备到顶层应用的完整链条，是医院信息系统中较为复杂的流程系统。 3.网络融合困难：涉及有线网、无线网及移动网络等多重环境。在网络层面，需保障服务质量并区分传输优先级，同时解决协议标准化不足与网络设备兼容性问题；在数据层面，单张病床产生的数据量巨大，必须对其传输、处理与存储需求进行全面评估。 4.数据多源异构：包括串口数据、流式数据、图像数据、视频数据等，导致不同系统（如监护仪与HIS系统）未连接，数据无法对接；同时时间不同步，致使部分数据对临床诊疗护理等价值有限。 5.边缘侧处理瓶颈：ICU采用了边缘、终端和云端混合模式，面临计算资源、隐私及数据质量、存储策略等问题。未来可能借助人工智能实现数据清洗和精简，优化数据处理流程。 6.标准体系欠缺：将ICU系统推广至全院或其他专科ICU时，设备差异导致的互操作性差是其核心问题，这主要表现在设备与IT系统、设备之间以及IT系统内部，缺乏统一标准。 7.语义映射标准缺失：数据标准化后，语义映射标准仍不完善。 8.安全隐私风险：物联网应用模糊了网络边界，患者数据随处可连，面临开源漏洞、数据溯源、数据确权等安全问题。 在ICU物联网建设中，医院连接了100多台监护仪、几十台呼吸机、输液泵等设备，大型设备（如核磁、CT）标准化程度较高，而小型设备标准化程度低。在全院场景扩展中，这些问题将变得更加复杂。 面对这些挑战，是否应该统一标准？李达谈到：首先，建议建立统一的基础设施底座，包括网络、接入、协议等。无论是新建医院还是现有医院，都应将物联网基础设施统一规划、建设和监管，避免各科室各自为政。 其次，建立统一的数据处理平台，解决数据存储、治理和应用问题。在实施建设中需提前规划，采用分布式存储、分布式数据库等技术。 第三，建立统一的应用框架、建设规范和技术架构，使信息科工程师在建设过程中有章可循。这样在全院物联网场景扩展中才能事半功倍。 医疗物联网的根本目的是优化医疗流程，更好地服务医护患三方。只有将数据用起来，才能让各方感受到物联网带来的效益。未来展望 物联网基础设施的发展历程，从早期的信息互联阶段，逐步演进到万物互联，再到当前以数字孪生为代表的深度融合阶段，体现了物理世界与数字世界持续整合的趋势。理想的物联网基础设施需具备全面感知、可靠传递和智能处理的核心特征。在实际建设过程中，物联网并非构建一个全新的独立网络，而是在医疗网、互联网等现有行业专网的基础上，进一步增强网络能力，实现良好的可扩展性与透明性，从而使用户能够无感知地接入各类设备。此外，物联网基础设施还应满足一致性、可伸缩性等关键属性，以支撑其规模化、灵活化的应用需求。同时，在医疗物联网标准规范方面，需完善安全规范、数据规范、应用标准、互联互通标准及互操作标准。 现在，医疗物联网正朝着智能化方向不断演进。尽管当前人工智能技术备受关注，但医疗物联网实际上是人工智能与大数据的根基。缺乏医疗物联网，就难以获得足够的相关数据来支撑医护人员有效的分析与研判。李达最后总结到：目前医院信息系统中已有的数据（如影像资料、电子病历、结构化的HIS数据等）已具备一定规模，然而要实现更深层次的智能化，离不开医疗物联网的进一步拓展。未来，人工智能将与医疗物联网及大数据深度融合，处理目前尚难以解析的复杂信息。同时，基因数据、蛋白质组学等多类生物信息也将逐步融入这一体系。医疗物联网的发展还将有力推动医疗资源的互联与共享，而与之相配套的安全体系也亟待进一步完善。