2025年1月20日，DeepSeek正式发布R1模型，人工智能的算力门槛被极大降低，全栈开源架构让用户掌握自主权，本地轻量化容器部署可以更低的成本实现数据智能化。AI应用的普及将进一步加速，未来的软件交互模式将从“功能+人工操作”向“数据+人工智能”持续演进。
数据作为医院的核心资产将快速升值，不仅在医院管理、临床业务环节会结合AI创造可量化的价值，在商业化场景也将给医院带来越来越丰富的直观回报。
如何运用AI技术能力提升医院运营实效，挖掘数据价值，加速人工智能的实践？传统医疗信息化的复杂环境，无法逾越数据质量、应用环境、算法算力等关键障碍，极大制约了AI能力的实际应用。
所以，“提升医疗数据质量，在数据的全生命周期构建智能化的管理和应用内核”已成为医院数字化转型的关键环节。
一、破局者登场:医众数据AI基座重构数据DNA
针对医疗领域的特殊需求，医众将辅助医院实践从“信息化建设”向“数据人工智能基座构建”的范式升级。
在挖掘医疗数据价值的同时，解构信息化系统，优化业务场景中的数据应用瓶颈，利用AI能力解决实际问题，为医院提供全生命周期的数据智能服务。
v 构建数据AI基座的必要性
（一）解决现实数据障碍
① 数据来源多样复杂
② 数据转换和映射错误
③ 数据集成的技术和人为障碍
（二）更迭信息化为数智化
① 解构信息化，用数据+AI更迭
② 信息化处理海量复杂数据的局限
③ 数据+AI辅助决策的优势
④ 数据+AI在数据处理、辅助诊断、医院管理、科研创新的前景
（三）转化医疗数据价值
① 人工智能推动数据价值转化
② 政策推动数据要素资产化
③ 医院数据管理模式的演进
二、医众数据AI基座的核心能力
（一）数据整合与智能治理：
① 多源数据集成：能够整合来自不同数据源的数据，包括结构化数据（如关系型数据库中的表格数据）、半结构化数据（如 XML、JSON 格式的数据）和非结构化数据（如文本文件、图像、视频等）。可建立数据资产目录，根据实际需求抽取和转化数据，方便进行全面的数据分析。
② 实时与批量数据整合：支持实时数据摄取和批量数据加载。对于需要及时响应的业务场景，可以实时获取数据并进行处理。同时，对于大量的历史数据或者定期生成的数据报表等情况，也能够高效地进行批量整合。
③ 数据格式转换：将不同格式的数据转换为统一的格式，可以根据不同数据标准改变数据格式并建立映射关系，将非标数据转换为标准数据，使得数据在后续的分析和应用中更加顺畅。
（二）数据智能发现与理解：
① 元数据管理：通过元数据来描述数据的来源、格式、关系等信息。它可以自动收集和维护元数据，帮助数据使用者更好地理解数据。
② 数据血缘分析：可以追踪数据的来源和转换过程。在数据管道复杂的环境中，能够清楚地展示数据从原始数据源经过了哪些转换操作、在哪些系统中流动，最终成为了当前的数据状态。这对于数据质量问题的追溯和数据合规性检查非常重要。
（三）数据共享与自动交付：
① 数据服务化：将数据以服务的形式提供给不同的应用程序和用户。通过应用程序编程接口（API）来实现数据的共享和交付。
② 安全的数据共享：能够确保数据在共享过程中的安全性。根据医疗数据分级分类的国家标准设定数据访问的安全策略，并且在传输过程中可以采用加密等安全措施来保护数据。对数据使用的过程进行可视化的监控和智能化的预警，自动限制高危操作。
③ 解构信息化：打破了传统信息化系统的封闭架构，实现了数据的自由流通和解构。从全局的角度出发，对数据进行整合、分析和共享。通过解构信息化，用户能够充分挖掘数据的潜在价值。
（四）数据智能的基础环境：
① 深度嵌入AI能力：搭建了一个稳定、高效的数据智能基础环境，包括高性能的计算资源、可靠的数据存储系统和先进的网络通信设施。为数据的处理和分析提供了保障，确保数据 AI 基座能够高效稳定地运行。
② AI数据环境：为数据分析和智能化应用提供基础环境，可以提供基础模型和算法，支撑海量医疗数据的自动分析、处理和理解。
三、产品矩阵：让数据流动产生智慧
医众提供全栈医疗数据服务：
01 数据编织服务
提供对用户各类系统的数据进行逻辑整合的能力。通过对元数据进行自动语义理解和数据虚拟化，将异构数据进行封装，并提供统一的中间层对外开放服务。
用户可以利用交互界面自主设置和定义，实现数据的自动编排和持续动态分析，将全量数据编织成网，不改变数据的物理位置，即可对多源异构数据进行统一管理。
02 数据自动化
提供数据流转过程的自动化能力，将系统的数据获取、分析、流转等封装为自动化机器人流程。
通过自主设置，用户可快速完成系统集成以及数据供需有关的开发和操作，同时通过可视化界面实时监控数据流转的关系和过程。
03 数据科学模型
医众小Yi数据科学模型是基于医疗领域交叉学科训练的垂类参数模型，通过整合医学专业知识库、多模态医疗数据及行业特定算法，实现从数据获取、清洗治理、智能分析、可视化配置、自动建模的全流程医疗数据算法模型价值链打造。
采用“概念模型-逻辑逻辑-物理加速模型”三位一体设计理念进行数据科学模型的基础架构构建，融合技术创新支持调用通用大模型的可拓展性，实现跨模态实时交互和逻辑思维链推理的同时，满足垂直领域知识校验与精准结果输出。
04 小yi智能助理
医众小Yi智能助理提供人机交互的医院通用AI能力。小Yi智能助理采用AI大模型结合医众医疗语义知识图谱，将数据与业务逻辑进行融合，可以与用户沟通并处理各类数据查询、分析的需求。
小Yi智能助理的数据模型还可以与医院的具体业务场景深度结合，根据个性化的知识训练智能算法，训练执行具体任务的智能体。医众可以辅助医院或临床科室开发智能体应用，在医院管理、临床决策、系统及数据运维等各个方面嵌入人工智能的能力。
05 医众开放平台
医众开放平台提供调用医众数据智能基座的能力。提供标准的API和多种语言的封装SDK，以便开发者能够方便地集成和使用医众数据服务的各项能力。为确保API的安全性，采用认证授权机制保护数据和接口的安全，由中间层服务处理数据转换、业务逻辑、缓存和安全等。用户可以自主授权开发者访问其数据，增加了安全性和隐私保护。
06 医疗数据区块链
采用区块链技术，记录、监督、追溯数据使用过程，可以有效防止医疗数据篡改和滥用。区块链技术通过对数据加密和分布式存储，极大提升了数据的安全性，未经授权的访问和数据泄露风险被有效降低。
通过智能合约和标准化协议，区块链技术可以实现不同医疗机构或者院区之间的数据无缝共享，减少信息孤岛现象，去中心化的特性减少了对第三方中介的依赖，降低了数据管理的成本。
四、医众特色服务模式:可持续的数据服务模式
医众致力于为用户创造可持续的价值，全线产品按照服务的内容和规模收取订阅制的服务费。相较于传统信息化建设的项目制模式，服务模式具有明显优势：
v 对于持续创新和快速变化的数据需求环境，服务模式可以规避无法交付的风险
v 数据的产生和应用是一个持续的循环和延伸的过程，服务模式可以确保用户需求得到响应和改进
v 坚持服务费模式来源于医众对于自身产品和能力的自信，确保自身长期增长，为用户持续创造价值
医众服务收费模式与传统信息化项目的建设交付模式存在本质差异，其核心在于通过技术解耦与服务订阅机制对医疗信息化价值链实现重构，为医院减低全生命周期信息化建设风险的同时，保障了技术体系的持续迭代和与时俱进。
（一）从重资产投入转向轻量化订阅服务
医疗信息化传统交付方式需一次性投入大几百万乃至数千万资金用于系统采购、接口开发、硬件部署及现场运维等，财务压力大且技术锁定风险高；而医众按年订阅的服务费模式，无需支付高昂的初始建设费用。
（二）从被动升级到主动进化的技术迭代
医疗系统上线后功能固化，依赖厂商二次开发且升级周期长，成本不可控；而医众智能数据基座通过算法模型的每周自动更新，且基于政策变化实时调整核算规则，动态支撑临床/运营/科研场景需求，且无需额外开发费用。
（三）从固定沉没成本到弹性效能关联的成本风险差异
医疗信息化系统建设费用与使用效果严重脱钩，存在“系统闲置”的风险；对比于医众服务模式，按照实际交付效果是否达到预期标准进行收费，将厂商收益与医院效能深度绑定，从医院角度出发，以服务为本，实现超预期交付。
（四）从项目交付到持续赋能的服务形态差异
传统医疗系统交付后运维依赖原厂商，受制于沉没成本响应滞后的问题；医众服务模式通过本地化服务网络（24x7实时响应），赋予技术人员自主开发权限，支持动态配置业务规则，实现需求变更0等待。
（五）从封闭架构到开放生态的数据主权差异
医众通过技术即服务的模式，将传统信息化“重建设、轻运营”的刚性机制，转化为“轻启动、持续增值”的柔性体系。这种模式不仅规避了医院动辄数千万预算沉没风险，更通过云原生与AI驱动实现算法模型周级迭代，确保技术栈始终与医疗数字化前沿同步，为医院构建绝对数据主权下的可持续发展路径。
特别声明：智慧医疗网转载其他网站内容，出于传递更多信息而非盈利之目的，同时并不代表赞成其观点或证实其描述，内容仅供参考。版权归原作者所有，若有侵权，请联系我们删除。
凡来源注明智慧医疗网的内容为智慧医疗网原创，转载需获授权。
