《多肽链》原创出品

作者｜王金星

东软是在中国软件行业快速崛起的巨轮上节奏踩得最准的。

过去20多年，中国软件行业从一张白纸，到追赶并引领行业发展，东软是其中最直接的见证者和参与者，但却从来没做过跟风者。

从1997年至2000年的“数字圈地”，到2001年至2008年间，通过软件与应用、服务结合，进入行业解决方案市场，到2009年、2010年，以客户为导向，全面进军健康管理领域；在2014年东软医疗、东软熙康引入战略投资者、加速医疗板块业务发展，东软在健康医疗赛道构建了完整的布局。

回顾来时的路，刘积仁觉得东软“是幸运的”，因为东软在医疗大健康领域，已经开拓出了足够的跨度和广度。

现在，东软集团与东软医疗、东软熙康、望海等在医疗健康领域投资的创新公司相互协同，持续推动信息技术与医疗健康的深度融合。

业务覆盖全国31个省级行政区，服务超过600家三级医院客户、2800余家医疗机构客户，50000余家基层医疗卫生机构，承担了30多个省市的全民健康信息化建设；参与全国25个省级医保信息平台建设，为200多个城市超过7亿人群和8000万参保单位提供医疗保障信息化服务，保持行业市场占有率第一；

推出中国第一台CT，医疗设备产品销往全球110余个国家和地区，历史装机量44000余台；建立29家城市云医院平台，拥有中国最大的云医院网络。

人工智能和大数据的时代背景下，瞄准医疗健康赛道，东软在少数派中找对了自己的方向。

壹| 坚守

做“少数派”

软件有生命，可能很短暂，但解决方案不会。

这是刘积仁的底气，从技术到服务，再到解决方案，数据和智能时代的到来，让健康医疗和智慧城市发展空间越来越大，东软迎来了最好的时代。

人工智能时代，在很多公司追风通用大模型研究，东软同样做了“少数派”。

“我们不会去做通用大模型，我们的机会在垂直领域的行业大模型。”刘积仁说。

今年，东软成立了研究大模型的东软魔形科技研究院，启动和实施“大语言模型系统工程（LLM-SE）”战略，打造LLM-SE通用开发平台，面向医疗、人社、医保、政务、金融、媒体、人力资源及智能汽车等所有业务领域，构建东软LLM-SE+领域应用，完成典型场景落地部署及大规模推广。

作为中国首位计算机应用博士的刘积仁，对于AIGC等新技术的明确感受是“惶恐” ，在刘他看来，每一个技术创新，都可能颠覆现有的游戏规则。

而AI应用于医疗行业，是一个更大的命题。

此前，多家科技巨头也都希望利用AI改造医疗行业，但都成效甚微。而东软，给出了自己的解决方案，即通过打造LLM-SE通用开发平台和知识工程、解释工程、交互工程、质量工程四大工程，构建的AIGC行业应用能够满足医疗行业的真正需求。

通过LLM-SE通用开发平台，东软为大健康领域的多种应用场景提供定制化解决方案。这些解决方案不仅服务于机构和企业客户，还深入到医疗实践的各个层面，使医疗服务更加高效和精准。

特别值得一提的是东软在AI电子病历领域的创新。

传统的电子病历虽然提高了医疗记录的效率，但仍然需要医生投入大量时间进行书写。东软通过将AI技术应用于电子病历系统，使医生能够通过语音指令自动生成符合医疗专业规范的电子病历，显著减轻了医生的工作负担。

此外，东软还在开发数据智能平台，通过从电子病历中提取经验特征和患者信息来辅助医疗决策。

例如，东软建立的数字病人模型不仅能够协助医生进行诊断和治疗规划，还能在紧急情况下为基层医院的患者提供及时有效的手术方案。

在医疗影像领域，东软利用行业大模型显著提高了医学数据处理的效率。

例如，肌肉和主动脉的标注时间大幅缩短，极大提升了医疗机构的工作效率。与国内多家知名医疗机构的合作，使得东软在识别脑卒中、肺阻塞等病例方面取得显著成果。

贰| 蓝图

更大的空间

“恐龙会因为大环境的变化而突然消失，科技也是这样。”

对于新技术应用，刘积仁有着自己的考虑，企业发展不仅要考虑当前的生态系统和社会趋势，还必须对自身的定位有清晰的认知，并且要对外部环境有深入的了解。

他认为，大健康概念远超过传统医疗和医院的界限，它涉及医保、社保、人力资源和养老等更广泛的社会领域。东软更大的蓝图，已经有了雏形。

在健康医疗领域，医保支付、院内信息化和院外市场服务是链条上的难点和痛点，这也是东软布局健康医疗赛道的三支柱。

在行业内，医保支付被认为是现代医疗行业发展的关键，连接着医疗机构和医保局。

当前，医疗机构的主要收入来源于医保局，因此，优化医保支付系统显得尤为重要。

东软通过移动支付、智能审核等技术来提高医保支付系统的效率和准确性，既提升了医疗服务的质量，还确保了支付管理的透明度和合规性。

医院作为医保支付的另一端，如何在医保支付高效运行的情况下实现财务和资源管理的双向平衡，东软同样给出了解决方案。

刘积仁举例，医保部门正在全面推进的DRG/DIP支付方式改革，带来医疗机构在精细化管理、费用控制、提升医疗技术和服务质量、人员培训等方面新的挑战。

针对这一问题，东软望海找到了最优解，通过创新的方法和技术，望海帮助医院优化其运营管理，确保在新的支付模式下能够有效管理资金，实现院内信息化的同时进一步提升医疗服务质量。

“随着社会老龄化和医疗需求的不断变化，医疗服务最终一定会走向社区和家庭，因此院外管理会是医院一个极大的扩充。”刘积仁笃定，东软以此为背景布局的云医院值得更多的期待。

在医疗健康服务行业，除开产品还是服务，信赖始终是核心要素，但在刘积仁看来，云医院是医疗健康领域政企合作的范例。

医疗服务的信赖不是轻易可以建立的，这在公立与非公立医疗机构之间表现得尤为明显。

无论如何，民营企业在可靠性方面的挑战是一个不可避免的现实，即便这种观点可能引起产业链上很多人不适，但现实就是如此。

在医疗服务中，任何一个错误可能都是不可逆转的，因此选择这个领域意味着必须追求卓越的品质和可靠性，这种理解让刘积仁进

在宁波市政府和卫健委的支持和参与下，东软熙康成功在宁波打造出云医院。

通过云医院，医疗服务者可以在家庭环境中提供服务，并通过对相关数据的管理和监控，进一步提高医疗服务的可及性、质量和透明度。

随后，东软熙康推出“浙里护理”迅速将这一模式推广到浙江省的所有城市，形成了的省级医疗服务网络。

目前，东软熙康的云医院模式已经延伸到河南、沈阳和重庆等地，扩增速度远超预期，为医疗行业的未来开辟了另外一种可能。

随着社会老龄化的加剧，遗产处理、资产信托和照护险等问题极度复杂。刘积仁认为，在这种情况下，资产管理变得尤为复杂，照护险的实施也面临着随老年人需求变化的挑战，而确定正确的保险等级和支付额度需要专业的评估。

在这一过程中信息化的角色可以更加公正和有效地管理这些问题。另外，如何借助大模型赋能医疗健康领域，也是东软目前的主攻方向。

基于国家和地方医保局发布的3618篇政策法规，涵盖18大类、超过540万字的语料，东软完成了医保领域的表达模型训练。开发出的医保政策AI助手能够通过自然语言与人进行互动，帮助参保人员和经办人员更好地理解和查询医保政策文件。

在医保结算领域，东软运用行业大模型推出了AI辅助编码功能。这项技术可以显著降低医院编码的工作量，并有效提高编码的准确率，解决了过去人工编码工作量大、差错率高的问题，同时也能帮助医保控费人员高效审核医院编码的有效性和合规性。

东软在医保领域的大模型的应用探索，还包括对影像和文字资料的智能识别、医学知识库在医保智能控费的应用、业务经办智能助手、智能客服等场景，能够帮助医保部门有效提升业务经办和对外服务效率。

此外，东软正和地方社保局和人社局合作，探索如何利用积累的数据和行业大模型，进行简历与岗位描述的语音对齐和匹配，打造AI人岗匹配引擎和灵活就业平台，以应对各地就业挑战。

叁| 生态

抱薪者的使命

预计到2030年，中国大健康产业规模将达16万亿，健康消费由“隐性刚需”渐成“显性刚需”，这样的规模，需要整个产业链中的企业共同努力。

在刘积仁的战略里，对内，东软要构建一个涵盖城市医保经费管理、医院信息化、医疗设备以及院外管理等综合生态系统。

在这方面，东软不仅建立了数字化平台，还整合了健康医疗大数据、解决方案以及人工智能应用，形成了一个全面而高效的医疗服务生态；

对外，东软则是要搭建出属于医疗大健康行业的发展生态。经历过基础软件开发缺乏完整生态环境支持年代的刘积仁，比别人更懂塑造大健康生态的重要性。

当下，算力、解决方案与硬件的紧密生态系统越来越重要，东软的朋友圈更加壮大。

协同包括与众多合作伙伴共同开发，进而协同前后端打造大健康发展生态，东软成效颇丰。

以东软健康园（大连）为例，经过三年发展，已经建成了一家三级心脑血管专科医院、一家三级口腔专科医院、一家国际化高端养老照护中心。

这些大健康机构均由东软托管，采用了东软一整套的解决方案：以东软RealOne HIS作为核心，整合了医院信息系统HIS、临床检验系统LIS、医学影像系统PACS、电子病历系统EMR，以及移动护理、重症管理、互联网医疗等应用。

在这里，东软基于行业大模型构建了医生的“数字分身”，并贯穿导诊、挂号、门诊、住院、检查/治疗、复诊/随访的全流程，为中国医疗数字化发展提供了一个完整的可落地思路。

“明确和专注的追求目标非常重要，东软在大健康领域有足够的发挥空间。”当下，中国老龄化和健康医疗问题，是时代赋予企业和抱薪者的历史使命，68岁的刘积仁，志在千里。

本文仅代表作者的个人观点，不构成任何投资建议。文中涉及数据信源来自市场公开信息或作者认为权威可信的第三方机构；本文海报设计为《多肽链》原创设计制作。