9月7日，首届“南方医院智能体创新大赛”成果发布会暨颁奖仪式在广州举行。这场历时五个月、由南方医科大学南方医院（以下简称“南方医院”）联合华为主办的大赛，交出了一份出人意料的成绩单，78个科室、600余名医务人员、191支参赛队伍，累计产出154份高质量临床AI参赛方案。
“我们一直想做这样一件事，但是一直没有找到合适的工具。”南方医科大学南方医院感染内科肝脏肿瘤中心主任医师刘红艳回忆起团队开发肝癌MDT智能体的历程时说，“今年4月10日华为和南方医院的HAIP解决方案正式发布，我们觉得东风来了。”
从“想开发但做不了”到“有设想出Demo、团队合作交作品”，这场大赛背后，是南方医院与华为共建的HAIP解决方案（医院通用人工智能平台）正在改写医疗AI的开发逻辑，把需求定义权交还给临床医生，让一线医护从AI的“使用者”变为“创造者”。
开发者变了：HAIP抹平代码门槛，医生用自然语言即可开发医疗智能体
过去，医疗AI产品大多由技术公司主导开发。算法工程师对临床场景的理解有限，产品与真实诊疗流程脱节是常态。一套AI系统从需求调研到上线，往往需要协调IT、数据等多类工程师参与，周期长达数月。
HAIP解决方案试图改变这种模式。今年4月，南方医院携手华为面向全球发布这一平台，定位为医院专属的“AI操作系统”。其核心能力被概括为“NL2Agent”——医护人员无需懂代码，仅凭自然语言便可快速生成业务智能体，实现医护从AI使用者变为AI设计者。
“以前开发一款医疗AI应用，需要协调IT、数据等多类工程师参与，往往要耗费数月周期。依托HAIP解决方案，临床医生在较短时间内就可以完成应用原型搭建。”刘红艳说。
南方医科大学南方医院肾内科主任医师谢迪对此感触更深。作为肾内科主任医师，她一直想做一个罕见病早期识别的自动化工具，但传统路径困难重重，仅搭建初筛模块，外部公司就报价高昂，且后续流程全靠人工。直到HAIP解决方案出现，她参加了华为组织的培训。
她与团队成员从零开始学习平台工具，“就像盖房子，HAIP解决方案已经将基建搞好了，我只要添砖加瓦、放家具。”谢迪指出。有想法之后，谢迪率领团队仅用一个月左右时间，便设计和开发好了“微径”，一款早期识别非典型溶血性尿毒症综合征（aHUS）及主动推理的AI智能体。
谢迪团队搭建的罕见病早期识别智能体操作界面
该智能体构建了从高危识别、协同研判到记忆飞轮迭代的完整闭环，将传统诊疗流程压缩至分钟级，为肾内科、急诊科和重症医学科等诊疗提供了实时临床决策支持。凭借出色的表现，此方案获得了本次大赛一等奖。
南方医院院长孙剑介绍，HAIP解决方案统筹了全院算力、数据、模型等核心资源，破解了传统医疗AI建设中“单点部署、数据孤岛”的突出难题。平台具备三大核心能力：低门槛开发、全域数据融合、多智能体协同。这种平台+课程+人力三位一体的模式，有望为医院的AI能力建设提供可复制的经验。
需求变了：从“技术公司定义”到“临床痛点解决”
大赛的核心逻辑，是把“选题权”和“开发权”交还给一线工作者。参赛项目全部源于临床真实痛点，覆盖辅助诊疗、管理优化、科研创新、医疗教育四个赛道。大赛意义可概括为“三重跃迁”：认知上从“AI扫盲”到“思维转换”，能力上从“会用”到“会建”，场景上从“拍脑袋选题”到“痛点自证”。
肝癌MDT智能体是其中具有代表性的案例之一。过往在医院就诊的肿瘤患者群体中，接受多学科联合会诊（MDT）的肿瘤患者占比较低。刘红艳团队已有15年MDT经验，但做了四五年后就发现会诊量达到了天花板。
“传统MDT门槛高，需要‘三固定’——固定专家、固定时间、固定地点，且高水平专家每周现场集结难度大。”刘红艳说。2016年，团队曾尝试开发一款线上会诊APP，但因种种原因未能持续。直到HAIP解决方案落地，团队在约一个月内搭建了肝癌MDT智能体。
这个智能体由11个子智能体分工协作，覆盖“防—筛—诊—治—管”全周期。它能够实时监测医院信息系统，自动抓取异常结果，筛查出肝癌高危患者并弹窗提醒医生，同时自动生成标准化的MDT会诊病例。启动会诊后，各学科“AI专家”基于指南形成专科意见，由“首席AI”汇总生成MDT报告，最后由临床医生把关审核。
传统MDT发起需要数小时——从发起会诊、通知专家、整理资料、制作PPT，就像组织一场会议。而智能体上传资料后几分钟即可自动生成结构化信息，专家无需现场参会，在手机或电脑上利用碎片时间即可完成会诊。“智能体就像一个24小时不休息的专家助手，因为想让AI惠及患者，必先让AI赋能医生。”刘红艳说。
谢迪团队的aHUS早筛智能体则瞄准了另一个临床痛点。非典型溶血性尿毒症综合征（aHUS）是一种罕见病，但中国人口基数大，绝对病例数并不少。该病的治疗有一个残酷的时间窗口，发病7天内启动对因治疗，预后远优于7天以后。然而，由于症状不特异，患者常散落在多个科室，临床平均诊断时间长达7至14天，甚至数月。
“罕见病诊断之所以困难，根源在于专业知识壁垒高、临床病例分散。”谢迪说。她团队设计的智能体构建了从高危识别、协同研判到记忆飞轮迭代的完整闭环，将传统诊疗流程压缩至分钟级。
大赛成果展上，17支优秀团队集中亮相。信息中心李穆团队设计了“智能体全生命周期监管平台”，麻醉手术中心侯晓敏团队带来了“围术期风险识别与阻断智能体”，霍智锋团队开发“了基于AI病例引擎与智能复盘的产科急危重症胜任力训练智能体”用于模拟教学。最终43支优秀队伍斩获各类奖项。
模式变了：从“单点部署”到“全院协同”，为医疗机构提供可参考的路径
过去，医院AI建设往往是各科室“单点部署”、各自采购，数据孤岛林立、算力难以共享。HAIP解决方案试图提供另一种选择，把分散的AI能力整合为统一底座。
华为副总裁、公共事业军团总裁李俊风表示，作为南方医院长期战略合作伙伴，华为全程深度参与、全力支撑保障。从联合组建大赛工作组，到打造高质量医疗智能体公开课；从搭建 HAIP 解决方案底座，到实现“数据不出院”安全合规开发；依托千人规模技术社群提供实时答疑支持，华为坚持以技术赋能医疗、以服务保障临床的初衷，推动产品、平台与生态能力转化为医疗机构的创新动能。
李俊风强调，令人振奋的是，本次大赛依托HAIP解决方案，不仅成功孵化了一批高质量医疗智能体创新场景，验证了平台能力与应用价值，更发掘出一批懂医疗、懂AI技术的复合型人才，为医院智慧化发展积蓄了最宝贵的中坚力量。
在生态层面，南方医院已与联通、商汤完成战略签约，华为承担HAIP解决方案的建设与迭代，联通聚焦底层数据治理，商汤依托医疗垂直大模型攻坚病理、影像等高门槛场景。
关于未来应用情况，南方医院已有明确规划。孙剑表示，医院将对参赛项目分层分类评估筛选，对优质高价值项目优先给予算力、数据接口、立项预算等资源支持，推动成果从“赛场”走向“诊室”。
刘红艳团队计划在每周的常规MDT中同步试用智能体，“边用边训”。谢迪团队则希望将智能体嵌入HIS系统，实现从数据抓取到预警干预的全自动流程。
站在产业视角观察，过去医疗 AI 更多是大模型厂商的独角戏，技术团队定义产品功能。而 HAIP 大赛展示另一条发展路径：把需求定义权交还临床一线，国产算力底座承担基础设施角色。
文/林一
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