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在醫(yī)療行業(yè)，優(yōu)質(zhì)診療資源匱乏且分布不均、疑難病癥診療難度大、科研成果轉(zhuǎn)化慢等多重挑戰(zhàn)一直存在，AI為這些問題的破局帶來曙光，但醫(yī)療機構(gòu)普遍面臨落地環(huán)節(jié)的算力不足、數(shù)據(jù)處理復(fù)雜、模型部署困難等問題。在近期召開的第十九屆中國衛(wèi)生信息技術(shù)/健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用交流大會（2025CHITEC）上，如何借助AI力量更好地便民、助醫(yī)、輔政、促研，是行業(yè)關(guān)注的重點話題。

華為深刻認(rèn)識到：工程化能力是打通醫(yī)療AI應(yīng)用從技術(shù)創(chuàng)新到臨床實效的核心關(guān)鍵。通過系統(tǒng)化、全鏈條的工程化支撐，華為正推動醫(yī)療AI突破落地瓶頸，走向規(guī)模應(yīng)用。在2025CHITEC上，華為向行業(yè)集中展示了其推動醫(yī)療AI規(guī)?；瘧?yīng)用的工程化能力、系統(tǒng)性方案和諸多實踐成果。

用AI填平醫(yī)療服務(wù)的需求鴻溝

人口老齡化、疾病譜變化等因素的發(fā)展，使得醫(yī)療領(lǐng)域需求與供給之間的鴻溝愈發(fā)明顯。特別是疑難雜癥的精準(zhǔn)診療、突發(fā)疾病的提前預(yù)警，現(xiàn)有的技術(shù)手段還難以滿足臨床所需。

要填補醫(yī)療服務(wù)的需求鴻溝，必須進(jìn)行醫(yī)療信息化的業(yè)態(tài)重塑。華為認(rèn)為，“數(shù)據(jù)要素+”“人工智能+”和“數(shù)字孿生+”的融合應(yīng)用，是增強醫(yī)療機構(gòu)的數(shù)據(jù)能力和AI能力是重塑的關(guān)鍵，尤其是讓大模型深度融入診療全流程，成為破解資源供需矛盾、提升服務(wù)質(zhì)效的核心引擎。但要讓AI大模型真正扎根醫(yī)療領(lǐng)域，需先破解落地系列難題。

一是算力投入與效率失衡：當(dāng)前的醫(yī)療AI應(yīng)用多為“煙囪式”建設(shè)，算力無法跨科室、跨場景共享；大小模型并存，導(dǎo)致AI芯片利用率偏低，存在算力浪費問題。

二是數(shù)據(jù)處理門檻高且周期長：醫(yī)療數(shù)據(jù)分散在不同科室、不同院區(qū)，海量高質(zhì)量數(shù)據(jù)的獲取難度大；從傳統(tǒng)數(shù)據(jù)集到AI訓(xùn)練語料的加工需經(jīng)過多輪清洗、標(biāo)準(zhǔn)化等過程，周期長，效率低。

三是模型部署與調(diào)優(yōu)門檻高：AI組件依賴人工集成，模型訓(xùn)練前的預(yù)處理流程復(fù)雜；醫(yī)院普遍缺乏AI專業(yè)人才，模型調(diào)優(yōu)需依賴外部團(tuán)隊，響應(yīng)速度滯后于臨床需求。

四是應(yīng)用開發(fā)與集成難度大：應(yīng)用適配模型需定制化開發(fā)，周期長；行業(yè)內(nèi)應(yīng)用廠商眾多，接口復(fù)雜且標(biāo)準(zhǔn)不一，跨系統(tǒng)集成成本高。

華為認(rèn)為，解決上述問題，需要工程化支撐能力，也即打通算力、數(shù)據(jù)、模型、應(yīng)用的全鏈條，將這些環(huán)節(jié)整合為一個有機整體，才能讓底層技術(shù)創(chuàng)新真正轉(zhuǎn)化為臨床實效。

一套行之有效的醫(yī)療AI落地框架

工程化能力并非單一技術(shù)，而是一套可復(fù)用的方法論與工具鏈。針對醫(yī)療AI落地難的問題，華為聚焦自身核心優(yōu)勢和根技術(shù)，在數(shù)字底座、場景賦能、頂層設(shè)計等領(lǐng)域持續(xù)投入，為醫(yī)療AI的規(guī)模應(yīng)用提供系統(tǒng)化、全鏈條的工程化能力，并總結(jié)出了一套行之有效的AI落地框架。

該框架包括高價值場景識別、架構(gòu)流程重塑、數(shù)據(jù)和知識工程、模型設(shè)計及驗證、應(yīng)用集成融入業(yè)務(wù)、持續(xù)運營與治理等關(guān)鍵步驟，已在包括RuiPath病理大模型、ChatZOC眼科大模型、叮唄健康大模型在內(nèi)的多個?？颇Ｐ脱邪l(fā)與落地中得到了充分驗證，充分體現(xiàn)了其工程化能力的實踐價值，展現(xiàn)出強大的實用性和有效性。

以RuiPath病理大模型為例。病理數(shù)智化是一個具備極高價值的應(yīng)用場景。與其他?？拼竽Ｐ拖啾?，病理大模型在數(shù)據(jù)、算法、算力、存力等方面的技術(shù)挑戰(zhàn)更為突出。在瑞金醫(yī)院打造的RuiPath病理大模型中，華為DCS AI解決方案為模型落地提供了有力支撐，在數(shù)據(jù)和知識工程、模型設(shè)計及驗證、應(yīng)用集成融入業(yè)務(wù)等環(huán)節(jié)，都展現(xiàn)出華為依托工程化能力實現(xiàn)的眾多關(guān)鍵創(chuàng)新點。

如：基于PanVL-T1技術(shù)體系構(gòu)建病理大模型，依托視覺基礎(chǔ)模型開展無監(jiān)督學(xué)習(xí)，僅需少量標(biāo)注數(shù)據(jù)即可實現(xiàn)強泛化能力；首次僅用16張910B算力卡就訓(xùn)練了百萬張數(shù)字切片；借助AI使能平臺ModelEngine，節(jié)約80%的數(shù)據(jù)處理周期，縮短70%的業(yè)務(wù)上線時間；采用無損壓縮算法，節(jié)約45%的存儲空間；采用存算協(xié)同技術(shù)，節(jié)約30%的訓(xùn)練周期，提升算力利用率；統(tǒng)一CSP病理格式，確保數(shù)據(jù)的一致性和規(guī)范性等。

2024年，中山大學(xué)中山眼科中心與華為打造ChatZOC眼科大模型，用AI探索眼科診療新模式，使能“篩-查-治”三級診療模式，實現(xiàn)優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源下沉。在平臺服務(wù)層，ModelArts支持開放模型生態(tài)，支持各類開閉源模型、視覺/語言/多模態(tài)多種能力模型，并可面向未來持續(xù)演進(jìn)；HCS支持“訓(xùn)推資源共池”，也即實現(xiàn)訓(xùn)練與推理資源的統(tǒng)一管理和分時復(fù)用，充分利用資源，避免浪費。在模型使能層，可將AI原生應(yīng)用引擎平臺下沉至HCS，支持知識中心、模型中心、數(shù)據(jù)工程和應(yīng)用編排，幫助醫(yī)療機構(gòu)持續(xù)積累AI資產(chǎn)。

這些圍繞數(shù)據(jù)、算法、算力、存力等方面的工程化創(chuàng)新，使得ChatZOC眼科大模型在速度、廣度和深度上都表現(xiàn)出色。在新疆喀什，ChatZOC眼科大模型已為超過3000名患者提供眼病篩查服務(wù)，有效緩解了偏遠(yuǎn)地區(qū)眼科醫(yī)療資源匱乏的難題，讓先進(jìn)的AI診療技術(shù)惠及更多基層群眾。

在診后環(huán)節(jié)，廣東省第二人民醫(yī)院與華為聯(lián)合研發(fā)叮唄健康大模型，整合百萬份體檢報告數(shù)據(jù)，結(jié)合權(quán)威醫(yī)學(xué)知識，通過元問答檢索增強技術(shù)和監(jiān)督微調(diào)方法，形成以健康體檢為核心的AI解決方案，成為國內(nèi)首個覆蓋全健康管理場景的主動健康大模型。由于健康管理的特殊性，需要長時間留存用戶的體檢數(shù)據(jù)，叮唄健康大模型依托華為算力開展本地化部署并自研大模型算法，不僅實現(xiàn)算法可靠，更確保了數(shù)據(jù)安全與隱私，為健康管理從“被動治療”轉(zhuǎn)向“主動干預(yù)”提供了可靠支撐。

工程化能力驅(qū)動醫(yī)療AI規(guī)模化應(yīng)用

RuiPath、ChatZOC、叮唄健康等?？颇Ｐ偷某晒β涞?，只是華為賦能醫(yī)療AI的一個縮影。事實上，工程化能力的最終價值，就是其具備從“單點創(chuàng)新”邁向“批量應(yīng)用”的規(guī)?；瘡?fù)制能力。華為與眾多醫(yī)療機構(gòu)、生態(tài)合作伙伴攜手，以實際應(yīng)用場景為中心，通過技術(shù)、數(shù)據(jù)、系統(tǒng)的深度融合，在多個醫(yī)療場景中實現(xiàn)了AI技術(shù)的落地與規(guī)?；瘧?yīng)用。

2025CHITEC上，華為全面展現(xiàn)其在醫(yī)療領(lǐng)域的實踐成果與技術(shù)實力，以及AI技術(shù)在醫(yī)療場景的多元化應(yīng)用前景。

比如，在AI+患者服務(wù)方面，華為通過智能分導(dǎo)診、AI預(yù)問診、AI陪診、智能健康咨詢等應(yīng)用，幫助醫(yī)療機構(gòu)提升患者就醫(yī)體驗。AI+患者服務(wù)的應(yīng)用具備輕量化部署、投入產(chǎn)出比高、風(fēng)險可控等優(yōu)點，成為醫(yī)療機構(gòu)“試水”AI應(yīng)用的理想切入點。例如，智能分導(dǎo)診能夠根據(jù)患者的癥狀快速匹配相應(yīng)的科室和醫(yī)生，減少患者排隊等待的時間；預(yù)問診則可以提前收集患者的基本信息和病情，提高醫(yī)生問診效率。

在AI+診療業(yè)務(wù)方面，華為已將AI技術(shù)在病歷輔助生成與內(nèi)涵質(zhì)控、臨床輔助分析等多個場景落地應(yīng)用。病歷輔助生成利用大模型技術(shù)，匯集、分析相關(guān)數(shù)據(jù)，經(jīng)過深度思考后綜合判斷病情并給出決策建議，自動生成多場景下的規(guī)范病歷文書，包括門診病歷、入院記錄、首次病程、出院小結(jié)、手術(shù)記錄等，有效減輕醫(yī)生的書寫負(fù)擔(dān)，同時提高病歷的質(zhì)量和規(guī)范性。在檢驗檢查方面，華為聯(lián)合醫(yī)療機構(gòu)與合作伙伴推出多類人工智能輔助診斷系統(tǒng)，這些系統(tǒng)能夠幫助醫(yī)生更快速、更準(zhǔn)確地解讀檢驗檢查結(jié)果，為疾病診斷提供有力支持。

為幫助更多醫(yī)療機構(gòu)增強數(shù)據(jù)能力和AI能力，華為提出四點建議：第一，在數(shù)字化基礎(chǔ)上，醫(yī)療機構(gòu)要做好醫(yī)療數(shù)據(jù)集的標(biāo)準(zhǔn)化和管理運營。第二，重視構(gòu)建多科室、多院區(qū)可共享的智能診療數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施平臺建設(shè)。第三，全行業(yè)要促進(jìn)數(shù)據(jù)工程、模型工程、評測技術(shù)的工具化、標(biāo)準(zhǔn)化，加快開放。第四，加快構(gòu)建合理的AI診療商業(yè)模式并推動落地，形成良性循環(huán)。

醫(yī)學(xué)與人工智能的融合，需要通過“為技術(shù)找場景、為場景找技術(shù)”來實現(xiàn)。華為將攜手更多醫(yī)療機構(gòu)、合作伙伴，實現(xiàn)場景感知與技術(shù)敏感的有機結(jié)合，同時借助系統(tǒng)性、可復(fù)用的工程化能力與落地框架，推動AI應(yīng)用在醫(yī)療行業(yè)應(yīng)用場景“百花齊放”，為“便民、助醫(yī)、輔政、促研”貢獻(xiàn)更大力量。