近日，由南京医科大学第三附属医院（常州市第二人民医院）副院长倪昕晔团队牵头的《超声引导下后装放射治疗物理实践指南（2026版）》获批发布——这已是该院放疗科牵头起草的又一项“国字号”指南。

这份指南背后，藏着一个引人关注的数据：八年、30万条标准化语素、208万实体知识图谱……这些数字，出自一家地市级医院。

当行业热议千亿参数大模型时，常州二院的选择“剑走偏锋”，在数据质量上下苦功，不求速效，只做源头治理。八年跑通了从基建到应用的完整闭环，印证了一个判断——医疗AI的竞争，不在模型参数大小，而在数据质量的深浅和场景理解的透彻程度。

数据，为AI应用铺就坚实道路

“传统病历是‘文章’，AI读不懂；我们要把‘文章’变成‘数据’。”院长周栋如此概括。

这套全结构化电子病历系统，核心逻辑极其简洁：每一个医疗术语对应唯一的代码。医生录入“反复发热、咳嗽、咳痰2年”，系统保存的是一组结构化数据——“发病过程+3个主要症状+持续时间+时间单位”。表面是文字，底层是数据。

正是这个从零起步、持续生长的语素库，为后续所有AI应用标定了“语义坐标”——没有这个底座，再强大的算法也无从谈起。

这场“数据革命”并非一帆风顺。有医生抱怨录入流程变繁琐了，有人质疑“花这么大力气改病历格式到底值不值”。一位当年参与项目的消化科医生回忆：“刚开始那半年，每天多花20分钟录病历，确实有过抵触。但后来发现系统能自动提示诊断依据是否充分、用药是否合理，慢慢觉得这不是添麻烦，而是在帮我兜底。”这种从“被动执行”到“主动使用”的转变，花了将近两年时间。

今年4月，由该院执笔起草的《电子病历常用临床术语数据元属性与值域代码》正式成为江苏省地方标准。常州二院不仅为自己的AI应用铺好了“高速公路”，也为全省医疗机构的数据互通确立了“交通规则”。

这套系统的优势在于颗粒度极细。周栋打了个比方：“电子病历以板块为颗粒，我们从板块下面的医疗术语入手，颗粒度细到每一个症状、每一项检查结果都是独立的、可计算的，这就是天然的质控优势。”

这套标准化体系天然具备“向外输出”的基因。目前，横山桥医院等多家医疗机构已使用了该套系统，二院已将语素库和AI中台向医联体单位开放，通过云端服务降低门槛，让“不可复制”的经验逐步变得“可复用”。

医学与AI的交叉融合已从理论走向实践

常州二院的解法是：不搞“拿来主义”，走“知识图谱与大模型双向赋能”的独有技术路线。联合常州移动，以微调医疗垂类大模型为核心引擎，融合自研的涵盖208万实体、450万关系的医学知识图谱——从“发热”到“感染”到“抗生素”，每一条关联路径都经临床专家的逐一校验，而非算法自动爬取。图谱为大模型提供事实校验、抑制“幻觉”，大模型则反哺图谱动态更新。这种“双向奔赴”的架构，让AI从一开始就“有规可循”。

在临床诊疗辅助方面，“语素稽核智能体”实时记录医生与患者的对话，将口语化表述自动转化为标准化术语。一位从抵触到接纳的年轻医生坦言：“一开始觉得AI在‘盯着我’，后来发现它提的修改建议十有八九是对的，现在反而担心如果没有这个系统，自己会不会漏掉什么。”

在病案质量管控方面，“病案内涵质控智能体”将质控从“事后纠错”变为“事中干预”，外科病程记录缺陷率下降65%。

从患者到医生、从临床到管理、从医疗质量到医保支付——所有智能体共享同一个数据底座、同一个知识图谱、同一个AI中台。而这一切之所以能够协同而非割裂，根源在于它们从一开始就生长在同一套标准化语义体系之上——这正是八年前那场“数据革命”埋下的伏笔。

“智绘”全流程AI自适应放疗系统已在省内推广

数据价值如何兑现？常州二院从管理价值、临床价值、行业价值三个层面给出了答案。

在管理层面，全结构化电子病历让病历数据清洗时间缩短4倍。院党委书记汤黎明说：“这套系统最大的价值，不是省了多少时间、多少钱，而是让我们的诊疗行为有了统一的数据底座。以前靠经验，现在靠证据——这是从‘经验医学’向‘数据驱动的精准医学’迈出的关键一步。”

在数据支撑下，AI质控减少了医保拒付，DRG智能管理分组准确率稳定在99%以上。一位医院管理者算了一笔粗账：“单是病案质控AI减少的医保拒付和DRG分组纠错，每年就能覆盖相当一部分运维成本。”

临床价值是最深刻的答案。在肿瘤放疗领域，常州二院研发的“智绘”全流程AI自适应放疗系统，直接介入“射线该往哪里打、打多少、打没打准”这一生死攸关的临床决策核心。

倪昕晔回忆了这条路的起点：“2009年，一台电脑跑一条剂量曲线要跑20多天。当时国内没人做放疗过程中的合成影像研究，我们做了，我们就是标杆。”如今，放疗科60多台电脑昼夜不停运转，筑起放疗AI的技术护城河。

过去，一名副高职称医生精准勾画食管癌患者的肿瘤靶区要花一到两天。现在，AI自动勾画智能体几分钟内完成，精度超过90%；计划设计由传统的2到4天缩短至1小时；增强现实摆位精度控制在1.5毫米以内，全程零辐射；实时剂量验证毫秒级比对——“以前是‘盲打’，现在是‘制导’。”

这套系统已累计服务1500余例食管癌患者，并发症发生率下降明显，获江苏省科技进步二等奖。一位患者从入院到首次放疗，由过去的一周压缩到两天。技术进步的指标，落到人身上，就是实打实的轻松。

这场技术突破的另一面，是物理师和医生角色的悄然改变。从“操作员”变成了“审核员”和“决策者”。倪昕晔说：“AI把时间还给了医生，医生就可以把时间还给患者。”

在行业层面，常州二院将数据资产转化为可复用的产品和服务——“智绘”放疗系统已推广至省内八个中心，全结构化电子病历被多家医疗机构引进。当一家医院的数据标准和智能系统开始被其他医院采用，它的价值就不再局限于院内，而成为了“行业方案”。

今年4月，常州市发布《“人工智能+医疗健康”行动计划》，提出到2028年建成50个高质量医疗健康数据集，研发3个以上医疗健康细分领域垂直大模型。常州二院的实践，恰好为这一规划提供了先行样本。

但这家医院的野心不止于“样本”。在数据成果转化上，医院完成了“益生菌用于儿童肺炎伴腹泻疗效数据集”的数据知识产权登记与转化。这是江苏公立三甲医院在数据资产化管理领域的“零的突破”。科研机构可基于该数据集深度分析炎性因子变化，为创新药物研发和特医食品循证研究提供依据。

更远的想象空间在院墙之外。汤黎明透露，骨科正在开展新的科研合作，康复科正在探索建立“虚拟病房”，通过AI对出院患者进行持续画像和风险评估，将康复管理从院内延伸到家庭，这是AI从“辅助诊疗”走向“全周期健康管理”的尝试，也是数据价值更大的想象空间。

“我们的经验可以复制，但不是直接拷贝。”周栋说，核心可复制的是方法论——数据标准化先行、图谱与大模型结合、统一中台驱动多场景。医院正通过医联体云端服务，将这套“基建能力”逐步开放：社区医院可调用语义标准化接口，专科团队可基于知识图谱框架搭建自己的垂类智能体。

周栋打了个比方：“我们修了一条高速公路，画好了车道线和交通标志。别人不需要重新修路，开车上来即可。”

从一份放疗指南的发布，回望八年前那场“数据革命”，常州二院用最笨的办法，跑通了从基建到应用的完整闭环。周栋说，数字化转型没有捷径，但从源头做好数据治理，地市级医院同样可以跑出“加速度”。

倪昕晔说，AI不会替代医生，但懂AI的医生会替代不懂AI的医生。最终，医生要做的是AI做不到的事——对生命的敬畏、对不确定性的包容、对每一个具体的人的关怀。

八年时间，常州二院做了一件事：让AI在生命面前，没有“幻觉”的资格。

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