以科技重塑未来医疗：医联智慧医院解决方案助力健康中国2030

一场关于“未来医疗”的深度对话“未来我们会怎么看病？”2025年全国两会期间，河北日报《多模态访谈·新生活答案》栏目将这一议题推向公众视野。节目中，全国人大代表、河北省邢台市人民医院党委书记陈树波与医联集团院端商业化负责人张磊展开对话，探讨医疗资源下沉与AI技术赋能的实践路径。这场讨论不仅呼应了政府工作报告中“健康优先发展”的核心战略，更揭示了医联智慧医院解决方案如何以技术创新打破地域壁垒，让“家门口看名医”从愿景走向现实。两会政策定调：医疗资源均衡化与智慧化双轨并行两会期间，医疗AI与智慧医院建设成为代表委员热议的焦点。2025年政府工作报告明确提出“促进优质医疗资源扩容下沉和区域均衡布局”，要求构建“50-100公里就医圈”，推动分级诊疗体系全面落地。这一目标直击我国医疗体系长期存在的痛点——优质资源过度集中、基层服务能力不足、患者跨区域就医成本高昂。对于这样的行业痛点，代表委员们纷纷献言献策。全国政协委员、中国科大附一院党委书记刘连新直言：“人工智能与大数据的结合，将重塑医疗服务的效率与质量。”全国人大代表、邢台市人民医院党委书记陈树波在访谈中强调：“基层医疗改革的关键在于资源均衡化，而技术创新是打破地域限制的核心动力。”北京市政协委员、中国医学科学院肿瘤医院主任医师王昕进一步指出：“医联体资源流通的核心在于信息共享平台的搭建，需借助数字化手段实现上下级医院的无缝协作。”不难发现，代表委员们的观点们，不约而同的指向了同一个共识：即通过“AI+医疗”的创新模式，推动分级诊疗落地，从而实现医疗资源均衡化发展。那么，AI医疗在这一轮技术革命中，将扮演怎样的角色呢？AI医疗的核心价值：赋能医院、医生与患者AI技术正重塑医院运营模式，赋能医院实现从“信息化”，到“智能化”的跃迁。医院通过AI自动化流程优化管理，可以大幅降低行政成本。在引入DeepSeek大模型后，医院可实现与HIS、EMR系统的无缝对接，构建覆盖诊疗全流程的智能网络，病历质控、行政流程的效率得到明显提升。在医院的具体实践中，南充市中心医院通过引入医联AI智能随访系统对原互联网医院进行升级，慢病患者复诊率提高35%，医疗风险投诉下降60%，提质增效效果显著。AI技术的核心价值在于释放医生的创造力，赋能医生实现从“劳动密集型”到“价值创造型”转型。北京清华长庚医院在引入医联AI智能病历服务后，病历书写效率提升70%，医生日均接诊量增加25%。而AI分身技术，则允许医生自定义智能助手，通过深度学习提升诊疗精度，将问诊效率提升300%，使其专注于疑难重症救治。同时，通过AI训练专科诊疗模型，可以实现经验数字化传承，学生可快速学习名医思维，提升科研效率。AI技术正在重构患者体验，实现患者从“被动治疗”到“主动健康”升级。AI通过提供智能客服、导诊、预问诊等服务，消除患者就医焦虑及疑问，减轻患者负担、优化就医体验。浙江大学金华医院在接入医联AI预问诊服务后4个月，服务超12万人次，患者平均候诊时间缩短40%，患者满意度大大提升。全国政协委员、遵义医科大学附属医院副院长傅小云指出：“数字化是打通城乡医疗壁垒的新桥梁。”如今，在技术的赋能之下，AI打破地域限制，解决资源不均已不再是一种奢求。医联智慧医院解决方案：技术突破与场景落地的双重革命作为AI医疗的领军企业，医联始终致力于严肃医疗赋能行业高质量发展。自主研发的医疗垂直大模型MedGPT，融合了150万医生诊疗经验、2000万患者数据及权威医学知识库，提供从预防、诊断到治疗、康复的全流程健康服务赋能。支持27个专科的智能问诊、病历生成、随访管理等服务。具备“有目标的循证问诊、多模态感知、长周期记忆”等核心能力。模型能够模拟医学专家“直觉+分析”双维思维，并结合RAG检索与知识图谱，有效的解决了大模型“幻觉”问题。在政策与技术的双轮驱动下，中国医疗正迎来智慧化转型的历史性机遇。医联智慧医院解决方案，不仅是技术创新的产物，更是对“优质医疗资源人人可及”这一民生诉求的积极响应。正如全国人大代表陈树波所言：“让技术回归医疗本质，让普惠成为创新底色。”未来，医联将继续以“为治愈而生”为使命，携手行业伙伴，共同书写医疗高质量发展的新篇章。

2025/03/11

医联受桂林市卫生信息学会邀请参加人工智能应用技术交流沙龙

2025年2月28日，桂林市卫生信息学会在市卫健委的指导下，以“AI驱动医疗创新”为核心，成功举办医疗行业人工智能应用技术交流沙龙。活动汇聚学会常务理事会成员、市区医院信息科骨干、血站技术专家及医疗领域学者近40人，共探AI技术与医疗健康的深度融合之路。领导致辞：锚定方向，共绘AI医疗蓝图桂林市卫生健康委 规划发展和信息科 科长 周金录 在开场致辞中强调人工智能在医疗行业应用的重要性，并对今年的重点工作提出了要求。专题报告：从理论到实践的全方位解析桂林市卫生计生信息中心 副主任、学会原秘书长 王宇 以《生成式人工智能应用注意事项》为题，阐述了人工智能的工作原理、指出了卫生健康行业在应用人工智能的注意事项、提出了医疗卫生机构的部署建议。医联集团现场分享医联集团的张磊就【如何用AI构建未来医生办公室 等主题进行了学术交流】进行专题分享。 互动热潮：直面挑战，共解行业痛点在沙龙研讨环节上，与会者围绕“如何减少AI幻觉（Hallucination）”展开深入探讨。王宇针对软考人员关切，详细解读了职称晋升和聘用中遇到的问题怎么解决的政策依据。同期召开的学会常务理事会，对2024年学会工作进行了总结，通过了2025年学会工作计划，并通过了任命原秘书长王宇为第三届理事会会长助理的提案，由王宇同志协助陈仙鹤会长处理部分学会事务。此次沙龙不仅是技术的碰撞，更是理念的共鸣。桂林市卫生信息学会将持续搭建学术交流平台，助推医疗健康事业高质量发展。

2025/03/07

MedGPT：基于权威RAG评估框架展现优秀医疗性能

检索增强生成（RAG，Retrieval-Augmented Generation）技术正革新AI应用领域，它整合外部知识库与 LLM（Large Language Model，大语言模型）内部知识，提高了 AI 系统的准确性和可靠性。多模态知识提取器的知识“召回能力”直接决定了大模型在回答推理时能否获得准确的专业知识。但随着 RAG 系统广泛应用，其评估和优化面临挑战。现有的评估方法难以全面体现 RAG 系统的复杂性和实际表现。近日，亚马逊、上海人工智能研究院推出 RAGChecker 诊断工具，可为 RAG 系统提供细粒度、全面且可靠的诊断报告，并指明提升性能的操作方向。RAGChecker框架设计了包括整体指标、诊断检索器指标和诊断生成器指标在内的一套全面评估体系。通过对包含查询、文档和真实答案的样本进行输入，并借助大型语言模型将文本分解为独立的声明再通过另一个模型验证每个声明的准确性，实现对模型的细粒度评估。在相关研究中，RAGChecker经过严格的实验验证，其与人类判断的相关性远超 BLEU、ROUGE、BERTScore 等传统评估指标，这充分彰显了其科学性和可靠性。RAGCHECKER的指标还可以帮助实践者开发和评估更有效的RAG系统，并通过调整RAG系统的设置（如检索器的数量、块大小、块重叠比例和生成提示）来提供改进建议。基于这样一个权威的评估框架，我们对MedGPT这一医疗垂直大模型进行了全面的性能测试。Figure：Illustration of the proposed metrics in RAGChecker本次测试选取了30个来自专业医生模拟的医疗专业问题，测试结果显示，MedGPT 在多个关键指标上展现出了显著的优势。在整体评估方面（衡量整个RAG流程的整体质量），MedGPT 的精度（precision）达到了 65.4，召回（recall）为 58.3，F1 score达到 59.9，这些指标相较于参考原文中提到其他模型的更佳分数在表现出更优的得分。这意味着 MedGPT 在处理医疗问题时，能够更精准地命中关键信息，并且全面地覆盖问题相关的知识领域，为医疗决策提供有力的数据支持。在检索维度上（查找相关信息的优势和劣势能力），上下文精度（context precision）达到 62.2。这表明 MedGPT 在检索医疗知识时，能够以较高的精准度筛选出与问题紧密相关的内容，确保为后续的答案生成提供高质量的素材。而在生成维度（利用检索到的上下文、处理嘈杂信息以及生成准确和忠实响应的能力），MedGPT 更是表现出了优秀的性能。其上下文利用率（context utilization）为 66.3，充分体现了它能够高效地整合和运用检索到的医疗知识。模型生成响应中不正确声明在相关 chunk 中的噪音敏感度（noise sensitivity in relevant），MedGPT 仅为 16.4；模型生成响应中不正确声明在不相关 chunk 中的噪音敏感度（noise sensitivity in irrelevant）为 4.5，这一数据有力地证明了 MedGPT 在处理复杂医疗信息时，具有出色的抗干扰能力，能够有效过滤掉无关的噪音信息，专注于生成准确、有价值的答案。综合来看，MedGPT 在医疗垂直领域的表现已经相当突出，能够为医疗专业人士和患者提供可靠、准确的医疗知识和建议。上述测试结果有力地证实，MedGPT 作为专注于医疗领域的垂直大模型，在应对医疗专业问题时呈现出了优秀的性能表现。以其高精准度、高度可靠性以及强大的抗干扰能力，在医疗人工智能领域中崭露头角。无论是辅助医疗人员进行病症诊断，还是为患者提供专业的医疗咨询服务，MedGPT无疑将会是非常理想的选择，能够为医疗行业的智能化进程提供强劲的推动力。

2025/01/22