北京2026年1月29日 /美通社/ -- 1月22日，佛山市南海區"人工智能+醫療衛生"生態共建研討會成功舉辦。市、區相關部門領導，佛山市南海區人民醫院、浪潮信息、天銳醫健等醫療機構及企業代表齊聚一堂，共話"人工智能+醫療衛生"深度融合的發展藍圖。會上，南海區"人工智能+醫療衛生"生態共建框架正式發布，標志著區域智慧醫療生態建設從試點邁入標準化、規模化推進的新階段。
此前，佛山市南海區人民醫院、浪潮信息與天銳醫健依托南海區醫工科創研究院的平臺，聚焦臨床痛點與數據安全，打造"AI 原生智慧醫療系統"并完成落地驗證，成功跑通了"產研用"協同路徑。這一"南海實踐"為全區"人工智能+醫療衛生"生態共建框架的落地與規模化推廣，提供了堅實的樣板支撐與實踐基礎。
框架發布：以"一體兩翼三輪驅動"明確區域推進機制
當前，人工智能已成為醫療衛生"強基層、固基礎、保基本"的核心支撐。2025年11月，國家衛健委等五部門聯合發布《關于促進和規范"人工智能+醫療衛生"應用發展的實施意見》，明確提出到2030 年，實現基層診療智能輔助全覆蓋的目標。
為貫徹落實國家、廣東省和佛山市人工智能發展部署，會上，市、區衛健局、區政數局、區經促局領導，研究院代表、醫院代表及生態伙伴代表共同發布了南海區"人工智能+醫療衛生"生態共建框架，以 "人民健康"為主體，依托"技術突破"與"場景深化"兩翼，通過"產、研、用"三方協同，形成"一體兩翼三輪驅動"的推進機制。
框架明確了四大重點任務：一是夯實"智能基座"，筑牢數據與算力根基，探索醫療數據要素市場化配置改革的實踐路徑；二是深化"智慧場景"，重點推動人工智能+臨床診療、患者服務、中醫藥服務及科研教學等應用場景，推動人工智能從醫院向社區延伸，貫穿健康服務全流程；三是構建"產業生態"，探索"政府推動、多方參與、合作共贏、利益共享"的共建模式，形成特色產業集群；四是創新"體制機制"，總結"南海區‘人工智能+醫療衛生'生態共建"的探索經驗，形成可復制、可推廣的共建模式。
多方觀點呼應框架：以需求牽引、科研支撐與產業協作推動規模化落地
本次研討會圍繞AI+醫療落地的共性挑戰展開討論，包括數據合規要求高、技術與臨床需求易脫節、基層缺少好用工具等問題。與會各方一致認為，要讓技術真正扎根臨床一線，關鍵在于以需求為牽引、以底座為支撐、以生態協作為路徑，推動AI能力深度嵌入診療全流程。
佛山市南海區人民醫院院長關紫云圍繞"需求洞察與生態共建――南海人醫的AI+醫療實踐"，分享了該院依托本土脫敏病歷，自主研發AI原生智慧醫療系統的實踐經驗。她從醫院實踐出發，用鮮活的案例、翔實的場景，揭示了AI與醫療融合的核心需求與落地路徑，強調生態共建必須扎根于臨床需求、服務于患者健康。目前，系統上線已累計服務12.67萬患者，錯號率降低20%，病歷質量提升60%。這一先行實踐為框架所強調的"以應用效果為導向、形成閉環生態"提供了樣板驗證，也為后續標準化推廣提供了清晰的評價參照。
中山大學孫逸仙紀念醫院余運芳博士以"AI+與大數據賦能臨床診療"為主題，從臨床實際診療出發，闡述了新一代生成式人工智能在乳腺疾病、肺部疾病、急重癥疾病的精準疾病診斷、治療方案優化的研發成果。相關研究為框架"技術突破翼"的持續演進提供了方法與能力支撐，也為AI與臨床需求的精準對齊提供了可借鑒路徑。
作為深耕醫療領域的HIT廠商，天銳醫健總經理練旭明聚焦"算法賦能醫療場景應用的思考與實踐"，剖析了AI技術落地醫療領域的關鍵難點與突破路徑，并介紹了其在南海區實踐中聯合生態伙伴優化模型訓練、推進場景化適配的經驗，已實現AI導診、病歷質控、隨訪管理等功能與醫院業務流的融合，推動AI能力真正服務于診療提效與患者體驗改善。
浪潮信息大模型研發專家張卉則從技術支撐的角度，闡釋了借助元腦企智EPAI企業大模型開發平臺構筑醫療智能體基座，實現AI+醫療的規模化落地的實戰經驗。她指出，通過元腦企智EPAI平臺提供數據準備、模型訓練、服務部署、知識檢索、應用框架等系列工具，可調度多元算力與多模算法，支持伙伴通過工作流可視化編排調試智能體，靈活調用本地插件與 MCP 工具，實現大模型應用與醫院業務流的深度契合。生態伙伴無需從零搭建技術棧，即可基于平臺能力快速開發或升級產品，并與客戶現有系統實現融合，提升交付效率與復制速度。
通過清晰的產業分工與緊密的生態協作，南海區將國家的"人工智能+"戰略，轉化為可落地、可評估、可推廣的基層實踐――一方面以智能基座和平臺化能力降低落地門檻，另一方面以真實場景和效果指標牽引持續迭代，并通過產研用閉環協同解決"臨床需求與技術研發兩張皮"的難題，形成可復制的產業落地機制。
在生態共建框架的指引下，浪潮信息也將持續深化"平臺+生態"雙輪驅動戰略，攜手生態伙伴迭代升級元腦企智EPAI平臺等核心產品能力，打造更多跨領域、可復用的人工智能+產業協同新路徑，推動優質醫療資源通過AI技術真正下沉至群眾"家門口"，為實現基層醫療智能化全覆蓋筑牢堅實支撐。
