人工智能正憑借強大的技術穿透力與創新驅動力，成為推動全球產業變革的核心引擎，吸引著各界目光。然而，AI產業的前行之路并非坦途，諸多挑戰橫亙在前。國產算力商業化落地難、場景應用落地難、數據價值釋放難，已成為制約AI產業進一步發展的三大瓶頸。基于此背景，北電數智與中日友好醫院的合作，為突破AI醫療領域的發展困局帶來了全新思路，也為AI如何賦能傳統產業轉型升級提供了極具借鑒意義的成功范例。
近年來，國家對醫療與人工智能融合發展給予了高度重視，出臺了一系列鼓勵政策。《關于促進“互聯網+醫療健康”發展的意見》明確指出，要積極運用互聯網、人工智能等技術，創新醫療服務模式，提高醫療服務效率和質量。《新一代人工智能發展規劃》也強調，要加快人工智能在醫療領域的應用，推動智能醫療設備研發和應用示范，建立智能醫療服務體系。這些政策為醫療AI的發展指明了方向，提供了政策支持和保障。
但現實中，AI產業在醫療領域的落地面臨重重挑戰。國產算力商業化層面，國內算力技術雖有進展，但基礎設施建設成本高、市場需求碎片化、商業模式不成熟，導致算力難以大規模商業化，醫療機構因高昂成本難以借助先進算力提升服務。場景應用落地方面，醫療行業的專業性、規范性使得AI技術需經大量復雜耗時的臨床試驗與驗證，如輔助診斷AI產品常因無法滿足嚴格監管標準，難以進入臨床使用。數據價值釋放也困難重重，醫療數據分散且格式、標準不統一，治理難度大，加之涉及患者隱私，數據安全與流通共享面臨法律和技術難題，致使其潛在價值難以挖掘。
面對這些困境，北電數智打造的“星火?醫療底座”成為了破局的關鍵。“星火?醫療底座”是北電數智面向醫療行業智能化轉型需求推出的垂類行業解決方案，為醫療機構提供了從底層技術到應用開發的一站式賦能體系。
北電數智面向醫療行業打造的“星火·醫療底座”已成功應用于中日友好醫院，助力實現了櫻智模型、DeepSeek滿血版模型的接入以及中日櫻智Agent開發平臺的構建，并融入院內工作流程，為院內各科室臨床醫生提供醫學知識問答和臨床輔助等功能，提升臨床診療效率、精進診療精度。
北電數智與中日友好醫院借助“星火?醫療底座”開發工具鏈，共同構建了“中日櫻智Agent開發平臺”。該平臺深度集成DeepSeek-R1，具備智能體構建、自主學習、自主行動等核心功能，同時支持多模型協調管理和多模態交互。這一平臺的搭建，有效解決了場景應用落地難的問題。它能夠根據醫院的實際業務流程進行定制化開發，快速將AI技術融入到臨床診療、醫療管理等各個環節。以合理用藥場景為例，北電數智與中日友好醫院將傳統規則引擎與DeepSeek-R1大模型技術深度融合，構建了雙引擎驅動的智能審方系統，提升了用藥的安全性和合理性，成功實現了AI技術在醫療場景中的有效應用。
在數據價值釋放方面，北電數智基于醫療可信數據服務，為中日友好醫院構建數據可信應用平臺。該平臺通過創新的數據治理技術，統一了醫院內部的數據標準和格式，實現了數據的整合與清洗。同時，利用加密和區塊鏈等技術，保障了數據在流通和共享過程中的安全性和隱私性，為醫療數據的價值釋放奠定了堅實基礎。借助這一平臺，雙方推出的全科輔診助手、醫糾風控助手、病案智檢助手等AI應用，充分挖掘了醫療數據的價值，為臨床及醫療管理工作提供了有力支持。
北電數智打造的AI+醫療行業解決方案已在中日友好醫院取得階段性落地實踐的成功經驗，成為可以被行業復制的標桿案例。基于“櫻智·a專病?模型”打造的智能體助?使診療時間縮短20%，降低誤診率約15%，提升病歷書寫效率75%，服務質量綜合評估提升45%，大大減輕了醫生的負擔，顯著提升診療規范性與服務質量，為智慧醫療建設提供新范本。
此外，2025年4月18日，即北電數智主辦的酒仙橋論壇第四天議程中，人工智能深度融入醫療領域的議題引發廣泛關注。作為醫藥研發智能化轉型的核心驅動力，AI制藥正重塑藥物創新全鏈條。從分子結構預測、靶點發現，到臨床試驗方案優化，AI技術憑借強大的數據分析與模型構建能力，顯著縮短研發周期、降低成本。行業預測顯示，到2026年，全球AI制藥市場規模將攀升至29.94億美元，更向個性化醫療、罕見病藥物研發等前沿領域不斷拓展。
在疾病診斷領域，AI與外泌體液體活檢技術的結合帶來新突破。通過分析體液中攜帶疾病信息的外泌體，AI算法能夠輔助篩查神經退行性疾病，實現帕金森病、阿爾茨海默病的早期識別；在癌癥診療方面，AI可整合多組學數據，對腫瘤類型、分期進行精準研判，為臨床決策提供有力支持。
具身智能技術催生出新型康復護理機器人，在醫療康養場景中大放異彩。這些機器人通過感知、決策與行動能力的協同，不僅能夠完成日常護理、康復訓練等工作，還能實時監測患者健康數據，極大提升醫療服務效率與質量。人工智能正以多維度、深層次的創新應用，推動醫療健康產業加速邁向智能化新時代。
未來，北電數智與中日友好醫院將繼續在“星火?醫療底座”的支持下，深入推進大模型技術與臨床應用的融合。雙方計劃進一步拓展合作領域，在臨床決策支持、患者服務、醫保控費、醫院資源管理等更多場景進行探索，挖掘更多智能應用場景，為醫療行業的智能化轉型提供更多可復制的經驗，助力AI產業突破發展瓶頸，推動醫療行業向更加高效、精準的方向邁進，打造出更多AI+醫療行業解決方案的落地實踐成果，真正實現醫療普惠的偉大愿景。
轉自：中國網
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