天津市科技局联合8部门日前发布了2025年度人工智能十大应用标杆场景。在总投资超过6亿元的众多项目中，由国家超级计算天津中心（下称“超算天津中心”）打造的“AI原生医院”尤为引人注目。
AI在医疗领域的应用并非新鲜事，但为何是超算天津中心来牵头做这件事？这套系统到底解决了天津各大医院的哪些痛点？
超算天津中心之所以能跨界成为“AI原生医院”的主导者，源于其独特的“算力+数据”基因。要训练出一个合格的医疗专业大模型，仅仅有算法是不够的，更需要海量、高质量的医疗数据与强大的算力支撑。
普通科技公司缺什么？缺高质量医疗数据治理经验、缺超算级算力；医院自身为什么难做？难在数据孤岛、非结构化、算力不足。
根据发布信息，超算天津中心拥有强大的“天河”系列超级计算机，这为处理海量医疗数据提供了底座。该中心研发了行业领先的医疗数据治理工作流，实现了超过5000核心的高通量清洗。
这意味着，以往医院里那些像“孤岛”一样沉睡、杂乱的非结构化病历、影像和检验数据，在超算天津中心强大的算力下，被迅速“清洗”并转化为机器可理解的高质量数据集。
这种“算力+数据治理”的双重硬实力，是超算天津中心相比普通科技公司在切入医疗AI领域时的核心壁垒，可解决数据孤岛、算力不足、非结构化数据难以利用三大痛点。在这个底座之上，超算天津中心构建了贯穿诊前、诊中、诊后及住院全链条的AI原生体系，目前已开发出智算底座、智能导诊、智能问诊、辅助诊断等10余个核心模块。
根据发布信息，该方案已在天津市的海河医院、第五中心医院、泰达国际心血管病医院和医科大学总医院四家大型三甲医院实现场景应用。这四家医院并非简单“复制粘贴”同一套系统，而是结合自身专长，探索出了差异化的AI实战路径。
为了将AI真正融入临床流程，海河医院甚至专门开设了“AI门诊”。区别于传统辅助工具，其AI门诊针对不同临床专科特点细分应用场景，实现电子病历自动辅助生成、智能辅助诊疗等功能，并已实现全院推广。
数据显示，自“开诊”以来，海河医院AI门诊已收到45个“求诊”需求，覆盖15个项目，其中13个项目已经完成落地应用。
AI落地带来的变化也体现在临床一线。海河医院数据显示，智能辅助诊疗场景上线3个月后，门诊医生日均接诊量明显提升，病历完整度显著提高。天津市海河医院院长杨万杰表示：“午间医生疲劳时段，AI实时提醒让关键病史遗漏率大幅下降，漏诊风险显著降低。”
除了提升单个医生效率，AI开始承担更大规模的医疗运行能力建设。“以风险评估为例，AI原生医院系统可针对1000张病床，实现每日3次、每次超过20项指标的实时精准风险评估，这在过去很难做到。”杨万杰说。
针对体检中心报告出具慢、质控难的问题，天津医科大学总医院联合天津移动上线了医疗健康管理大模型。该系统实现了智能体检报告的自动化生成。实测数据显示，诊断报告出具时效性提升了49.3%，且分析准确率接近100%，极大缓解了总检医师的工作压力。
作为心血管专科医院，泰达国际心血管病医院在门诊环节引入了AI预问诊。患者挂号后、见到医生前，AI会通过手机端引导患者填写结构化病情（如疼痛位置、用药史）。这使得医生在接诊前就已掌握患者全貌，大大减少了基础问询时间，让专家能更专注于复杂病情的判断。
天津市第五中心医院引入了清华电子院的“智慧超声远程会诊系统”。过去，基层做彩超，三甲专家远程会诊有1.5秒延迟，导致诊断不准。现在，在AI和超算算力支撑下，延迟被缩短到了0.2秒以内，几乎实现了“实时同步”。有了这套设备，三甲医院的专家，远程就能帮忙诊断。病情较轻的患者，就不用再跑大医院了。
通过分析以上“AI原生医院”案例，其核心亮点在于不再局限于单点的“辅助诊断”，而是实现了医疗流程的全链条智能化重构：
数据驱动的智能预问诊。系统不再仅仅是挂号工具，而是能在患者到达医院前，通过AI模拟医生思维进行结构化病史采集，生成预问诊报告。 辅助诊断与病历自动生成。在诊中环节，系统能辅助医生分析影像和检验数据，甚至自动生成结构化病历，大幅减少医生文书工作，让其回归诊疗本身。 住院风险实时监控。在住院环节，通过对生命体征数据的实时监测，系统能第一时间预警病情变化风险，实现“主动干预”。
业内人士指出，AI进医院仍面临辅助诊断责任归属、数据标准不统一等难题。此外，超算天津中心的模式能否复制到其他城市，也有待观察。
过去几年，中国医疗AI更多停留在单点产品竞争。而现在，竞争开始进入基础设施阶段。谁能掌握数据治理能力、算力体系、场景闭环以及持续运营能力，谁才有机会真正定义下一代医疗体系。从单点工具到全链条重构，一个分水岭已经出现。AI进入医院的上半场已经结束，AI原生医院，正在进入真正建设期。
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