3年发展从“技术试点”到“生态内嵌”的演变

三年时间里，医疗AI完成了从技术概念到体系化应用的跨越。2023年可视为医疗AI的“离线探索期”，彼时技术重心集中于算法模型的离线训练与学术验证——尽管大模型技术引发行业关注，但受限于数据安全合规要求与算力资源约束，临床场景中的实际应用仍处于“纸上谈兵”阶段，未能形成规模化价值输出。

2024年，行业迈入“单点试点期”并实现实质性突破：以智能分诊预问诊、影像辅助诊断、电子病历为代表的成熟应用，开始在国内头部三甲医院的优势科室实现“点状落地”。医生群体首次在病历书写、影像阅片等重复性工作中感受到技术带来的效率提升，医疗AI的实用价值初步显现。

2025年成为关键转折点。随着通用大模型在医疗领域的垂直适配日趋成熟，叠加医疗数据要素市场化改革的推进，医疗AI正式进入“数据融通期”。通过标准化的数据接口适配与跨系统数据治理，AI工具批量实现与医院HIS、EMR、PACS、LIS等核心业务系统的深度对接，彻底打破了此前“数据孤岛”导致的技术应用碎片化困境。

进入2026年，医疗AI从“数据融通”迈向“全场景渗透期”——技术不再是游离于临床业务之外的“辅助插件”，而是深度内嵌于患者就诊全流程：从院前智能健康评估、院中精准辅助诊疗与高效文书处理，到院后随访管理与慢病干预，AI已成为支撑医院高效运行的“隐形基础设施”。

医疗AI的差异化战略布局建设

在全场景渗透的发展格局下，医疗AI的建设并非标准化、流程化工程，而是需基于机构功能定位、资源禀赋与核心痛点的差异化定制化战略选择。2026年，医疗机构应结合自身实际，经综合评估后规划AI发展路径。

就大型综合性三甲医院而言，核心痛点在于海量门诊流量与医疗资源供给的失衡，“流程精益化”应成为其AI战略核心：聚焦如何通过AI重构就医流程，例如通过智能预问诊在候诊阶段完成患者信息采集，实现服务前置；通过语音录入转化医患对话，自动生成病历、病案等文书。通过技术赋能，在保障医疗质量与安全的前提下，实现服务效率与资源利用率的双重提升。

对于基层医疗机构与县域医疗中心，受限于医疗资源短板，AI的核心价值在于“能力补位”：一方面建设涵盖常见病、多发病的标准化诊疗AI辅助系统，帮助基层医生对疾病症状进行初步判定并提供参考建议，确保诊疗行为的规范性与同质化；另一方面通过AI辅助诊断提升基层医生对早期重症的识别能力，筑牢区域医疗服务的“第一道防线”。

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此前，弘扬软件推出的医芯AI平台，可提供私有化部署支持，能与医院本地智慧信息系统互联互通；同时可协助医院根据自身需求对大模型进行针对性训练与微调，适配个性化应用场景以提升落地效果。

目前，弘扬医芯智能助手已覆盖诊疗全流程：自动识别医患对话，提供智能病历生成、临床决策推荐、辅助诊断等核心功能，适用于综合性医院与基层医疗机构，助力医生提升工作效率。平台整合诊疗知识、药品知识、医学文献等多元知识域，支持医生随时开展智能搜索与对话问答；面对临床疑问，可帮助医生快速获取融合医学文献与专业临床知识的疾病专业解答，同时通过辅助病历分析，为诊疗决策提供参考依据。

纵观近年发展脉络，展望2026年，医疗AI的演进本质上是医院核心竞争力的重构过程。技术本身已不再是核心壁垒，完善的数据资产治理体系、健全的人机协同伦理规范，以及与医院组织架构相适配的落地机制，才是决定AI部署成效的关键。