在医院里，有一类工作每天都在发生，却很少被看见——运营分析、医务质控、护理统计、报表编制、数据研判。它们不直接面对患者，却是医院平稳运行、质量持续改进的底气所在。但这些工作长期面临三重现实困境：高度依赖个人经验与时间投入、涉及敏感数据须确保绝对安全、以及医护人员常需在临床之余才能处理。这构成了一个看似无解的矛盾——既要随时随地进行可靠分析，又要绝对守住数据安全。
这道困局，不仅是操作层面的效率问题，更是智慧医院建设从“临床信息化”迈向“管理智能化”必须跨越的门槛。
如今，这一矛盾迎来转机。北京大学第一医院（北大医院）信息中心与金山办公深度合作，开创性定制开发了院内私有化智能管理助手“WPS Comate”。该系统为国内创新性落地应用，已完成全链路部署，即日起面向全院开放！
它的意义不止于“多了一个助手”，而是标志着北大医院在智慧医院“管理智能化”这一关键板块上，完成了从顶层设计到实际落地的先人一步。
过去，管理数据散落在HIS、LIS、PACS等各业务系统中，分析人员需跨系统导出、人工拼接，数据口径不一、时效参差。更关键的是，临时性取数常需向信息中心申请，排期和人工提取过程耗时长，分析尚未开始，已在“找数”上耗费大量精力。
为此，北大医院搭建了院级数据中台。它将运营、医务、护理等管理数据统一汇聚至WPS多维表格平台，完成清洗、治理与标准化，形成全院一致、随时可取的“管理数据底座”。这为Comate的分析功能提供了完整、可靠的数据源头，也使其与基于WPS多维表格的周期性报表工作实现无缝衔接。整套机制将“人追着数据跑”的旧模式，转变为“数据围着人转”的主动赋能。
01 一句话生成报表看板
过去，应对临时要数、专项调研、科室月报等任务，需要跨系统导表、人工合并与核对，耗时且易错。现在，用户通过自然语言口述需求，AI即可自动完成取数、核算与分析，直接交付可编辑的文档、图表或可视化看板。
能做什么？将临时或周期性的分析成果生成时间，从数天压缩至分钟级。 使用方式：在对话框输入需求，如“统计诊疗组相关数量”或“生成一份可视化看板”，AI将自动理解并执行。 护理简报、不良事件分析、门诊运营统计等月度固定工作，流程重复且高度依赖资深员工，存在“人走技失”和口径不一的风险。Comate允许用户将成熟的业务流程“封装”成专属AI技能，实现一键复用。 能做什么？零代码、纯对话即可固化流程，支持个人自用或全院共享，统一输出标准与分析逻辑。 使用方式：完成一次分析后，对AI说“把刚才的流程保存成技能”即可创建，后续可在个人或组织空间调用。例如，可封装“月度护理质量简报”、“不良事件分析”、“门诊数据看板”等技能，实现周期性工作的自动化。 院内制度、规范、流程等资料分散，查询与培训成本高。Comate支持将资料批量上传，AI自动编译为智能知识库。 能做什么？员工在工作中一键@Wiki，即可获得制度解读、素材生成、培训内容产出等支持，促进知识的沉淀与传承。 使用方式：上传文档形成知识库，在对话中@Wiki进行调用。 通用AI难以理解CMI值、床位周转天数、质控指标等医疗专属概念。Comate打造了适配北大医院业务的AI专家体系，深度对接数据中台与HIS、LIS、PACS等核心系统。 能做什么？原生适配全院医疗业务指标，可自主完成多维度拆解与根因分析。例如，“质控专家”能自动汇总各科室质控问题并生成报告；“绩效专家”可计算医师工作量与科室运营指标。 使用方式：在专家对话中提出问题，AI自动调取数据、分析原因并给出结论。 针对多人联合分析时反复沟通、进度不同步、成果难留存的问题，Comate提供了科室专属的AI协同空间。 能做什么？成员共享上下文与分析成果，AI理解修改意图，支持在线协同编辑。所有工作过程与成果自动留痕，便于新成员快速接手。 使用方式：在团队空间发布任务，成员协作，AI全程承接调整需求。 对于科室的指标监控、专项报表等轻量数字化需求，无需等待IT排期。用户通过自然语言描述，AI即可自动生成数据看板、监控报表等轻量化Web应用。 能做什么？将轻量级需求落地时间从“周”级缩短至“分钟”级，释放IT人力。 使用方式：一句话描述需求，AI生成应用并支持一键部署。 Comate提供灵活的算力调度。 本地模式下，数据完全在个人电脑处理，适合高敏感数据或个人分析。 云端模式则依托院内服务器，支持长时间、大批量计算任务，即使关闭电脑，任务仍在后台继续执行并通知结果。 两种模式可在对话中随时切换，AI自动适应环境。 为解决“临床之余才有空分析”与“敏感数据须在安全环境处理”的时空矛盾，Comate采用“私有化部署+零信任桌面”组合方案。 数据安全：全流程院内私有化闭环，业务与患者数据不出院区；实行精细化权限管控。 操作审计：所有AI使用、数据调取行为全程留痕，可查可溯，符合医疗数据合规要求。 零信任桌面：医护可在任何终端、任何时间安全接入，数据不落地，从根本上化解时空矛盾。 模型本地化：依托院内专属本地化大模型，不依赖任何外部公有AI服务。 从“人服务数据”到“数据服务人” WPS Comate与院级数据中台、零信任桌面的协同，将管理分析从依赖“人、经验、排期”的传统模式，带向“数据自动汇聚、AI辅助研判、随时安全访问”的新阶段。 这不只是多了一个工具，而是一次工作方式的转变：让数据围着人转，让 AI 替人跑腿，让每一位管理者把精力，真正放回到“判断”与“决策”本身。 面向未来，北大医院将持续锚定数字化、智能化转型战略，紧跟智慧医院建设发展浪潮，以人工智能、大数据等前沿技术为引擎，全面赋能医疗服务与医院管理的全链条，加快构建数据驱动、人机协同的现代化医院管理新范式，为患者提供更优质、更安全、更高效的医疗服务。
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