构建数据与AI高效协同的数字底座，已成为医院迈向高质量发展的核心引擎。医渡科技技术创新副总裁、AI架构师李林峰博士在“2025年广东省医学会医学信息学学术年会暨首届‘南方数智医疗健康大会’”上，系统阐释了医渡科技“大数据与大模型”双中台的构建与应用实践，为医院高质量发展提供清晰的破题思路与可行的落地路径。
李林峰博士演讲
AI医疗落地难，卡点在哪？
在“人工智能+”行动与医疗AI场景指引的政策推动下，中国医疗健康行业正加速智能化转型。然而，技术与场景的深度融合仍面临系统性挑战。
医院层面，医院管理者在众多技术方案中难以抉择，亟需构建与高质量发展目标相匹配的顶层AI规划;临床医生仍被繁琐的查询与文书工作牵制，难以专注于诊疗与科研核心任务;信息中心则面临多模型统一管理、资源统筹与多源系统整合等现实问题。
技术层面，在推动大模型医疗落地的过程中仍面临多重技术瓶颈：一方面，“幻觉”与输出稳定性问题尚未完全解决，算力成本高、响应慢制约临床实时应用;另一方面，医学知识解析与更新难度大，AI如何贴合医生思维、融入工作流程并自动对接患者数据，成为必须跨越的关键门槛。
双中台创新方案构筑医院核心底座
直面医院AI落地“数据整合复杂、多模型管理繁琐、知识和工具结合不便捷、智能体与业务结合不紧密”等痛点，医渡科技打造了“大数据+大模型”双中台解决方案，为支撑医院高质量发展的坚实数字底座，助力解决医院数字化转型难题。
数据中台：依托医渡科技十余年数据治理经验，帮助医院整合多源异构数据，构建面向临床、科研、运营的专属数据仓库，成为医院转型的“数据血液系统”;
AI中台：作为核心创新模块，以“知识+工具”双引擎支撑。一方面支持多种大模型的统一管理、训练及评测，并提供“零代码智能体构建”能力——临床医生只需“选模型、传知识库、配工作流”三步，即可搭建专属AI工具，无需代码基础。另一方面，中台内置专业医学内容，覆盖1000+诊疗指南、10万+医学实体知识图谱及40+医疗AI算子，并针对临床指南中的图表、公式做了专项优化，解决“知识解析难”痛点。
目前，该双中台已在全国几十家知名三甲医院落地。“我们最大的突破在于，让医院从AI应用的‘使用者’转变为‘创造者’。医院可以根据自己的需求，自主、快速地拼装出各种智能应用。”李林峰博士表示，这一创新模式不仅极大地降低了医院拥抱AI的技术门槛和成本投入，更关键的是，它赋予医院自主、可控的持续进化能力，为智慧医院的全面建设提供了源源不断的核心动力。
医生临床Copilot让AI成为医生的“金牌助理”
在医疗AI应用蓬勃发展的今天，如何让技术真正理解医疗场景的复杂性，成为行业面临的关键挑战。李林峰博士表示，将大模型真正应用到临床，就需要深度融合到工作流中，解决实际问题。
医生临床Copilot”的设计以“无缝融入、智能支撑、全面覆盖”为核心，它通过轻量级Web插件无缝嵌入医生工作站，实现患者数据的自动接入与按场景灵活筛选，使AI助手触手可及。
目前，医渡科技已经完成了25个场景智能体的深度打磨，实现了从病历智能生成、AI预问诊、循证辅助决策到患者教育、智慧护理的全流程赋能，并能支持医生定制个性化助手，实现“All in One”的一站式智能辅助。
病历生成智能体：融合语音问诊、本院历史与预问诊数据，通过“知识+事实”双约束，解决模型幻觉与格式不规范问题。
TNM分期智能体：模拟医生思维过程，通过“领域知识扩充、链式推理及智能反思”构建TNM分期智能体，将T分期准确率从58%提升至90%，N分期从62%提升到80%(达到主任医师水平)，提高TNM分期评估的专业性和可解释性，减少误判。
循证治疗方案推荐智能体：基于多源指南与文献，实现个性化、可循证溯源的治疗方案推荐，杜绝证据捏造，贴合医生决策习惯。
值得一提的是，从临床医生到信息工程师，医院各角色正基于该平台，自主地将需求转化为智能工具，实现“我的需求，我来定义”到“我的场景，我构建”的跨越，让数字化转型真正拥有了内生动力。
赋能医院自主创新，AI方案广获一线验证
医渡科技数智双中台的价值已在多家合作医院得到验证，有效赋能临床科研协同与新一代医院智慧运营体系建设。
在重庆医科大学附属第一医院，构建的全科医学智能助手能够依据指南与院内规范，对患者主诉与检查报告进行智能分析，为医生提供精准、高效的信息支持。
在首都医科大学附属儿童医学中心，构建的“接诉即办”AI客服系统，提供7×24小时全天候服务，涵盖就诊流程咨询与疾病科普问答，显著提升了响应效率与服务标准化水平。
中山大学肿瘤防治中心的实践成效更为显著。依托双中台实现系统建设大幅提速，应用上线周期从两个月缩短至两周。AI诊疗助手日均调用近千次，医生自主构建140余个场景化智能体，支撑单病种数据上报效率提升95%以上，并有效推动科研效能全面提升。
医渡科技通过数智双中台，实现了数据要素与AI能力的高效融合与统一管理。通过医生Copilot等应用产品体系将AI能力深度融合到业务场景中，提升医护工作效率和质量，提升医院科研效率与能力，提高医院运营管理深度，提高患者服务智能化水平，推动医院长期、高质量发展。
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