2025 年，医院信息化有一个绕不开的关键词：AI。
生成式电子病历、智能质控、智能审方、智能排班、智能随访、智能运营分析…… 几乎所有系统，只要不加上“AI”“智能”，就显得有些“跟不上时代”。
但这一年真正跑在一线的人，心里其实都有一个没太说出口的问题：
AI 真的让医疗信息系统更好用了吗？ 还是只是让系统看起来更先进了？
如果站在一线运营者的角度，把 2025 年从头到尾复盘一遍，答案并不简单。
2025 年，AI“进入了医院”，但还谈不上“赋能了系统”
这一年我们看到的更多是—— AI 被接入系统，而不是重构系统。
它解决了一些局部问题， 但并没有改变医疗信息系统的整体运行逻辑。
生成式电子病历，确实迈出了第一步
在所有 AI 应用中，生成式电子病历是 2025 年最接近“赋能”的场景。
它至少做对了三件事：
不少医院的真实情况是：
这恰恰说明：AI 在“辅助”位置上，比在“裁决”位置上更容易成功。
但即便如此，它依然无法绕开几个现实限制：
所以，生成式电子病历缓解了输入压力，但没有改变流程压力。
智能质控、智能审方、智能排班，依旧卡在“规则层”
2025 年，很多系统被称为“智能”，但本质并没有改变。
更多是：
它确实提高了合规性，却依然很难理解：
于是医生的评价常常是：
“它很认真，但不太懂我。”
它能挡住明显错误，却很难理解临床判断。
当用药超出规则边界时，系统的选择往往只有一个：
拦下来。
最后只能靠医生“强制通过”， 久而久之，审方系统变成了流程节点，而不是可信助手。
算法可以算规则，却算不清医院里的人：
于是，最常见的结局是：
系统排一版，人再改一版。
盘点这一年，会发现一个非常一致的现象：
AI 往往被用来解决“管理焦虑”， 而不是优先解决“一线痛点”。
很多 AI 功能的首要目标是：
这些目标并没有错， 但当它们全部压在医生和护士的操作路径上， “赋能”就很容易变成“负担”。
从系统层面看，有三个根本原因。
2025 年最典型的体验是：
AI 在变强， 但操作路径在变长。
AI 更擅长处理：
而医疗的核心恰恰是：
当 AI 被期待替代判断时，它一定会让人失望。
大多数 HIS 仍然是：
AI 只是被接进来， 却没有改变系统“为谁服务、怎么服务”的问题。
有，而且空间很大，但方向必须调整。
真正可能赋能 HIS 的 AI，不是更聪明，而是更克制。
AI 更适合当助手，而不是裁判。
回头看这一年：
但一线是否真的更轻松了？ 至少现在，还不能轻易下结论。
也许智慧医院的下一阶段，不是继续问：
“我们还能不能再加点 AI？”
而是该认真想一想：
“哪些地方，其实不该再折腾系统了？”
当 AI 能真正站在“帮人”的位置上， 而不是“管人”的位置上， 那一天，医疗信息系统才算真正被赋能。
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