随着医院信息化建设从“业务系统建设”进一步走向“数据驱动与智能应用”，数据成为驱动医院高质量发展的新引擎。智慧医院AI应用落地的关键，在于将分散、复杂的医疗数据转化为标准化、高质量、可应用的数据资产。日前，紫光股份旗下新华三集团发布了AI数据服务解决方案（AI-Ready Data Solution，简称 ADS），基于ADS数据服务能力，新华三结合医疗行业数据治理需求，推出ADS面向智慧医院场景的落地方案，为医疗智能化应用提供高质量数据底座。
相较于其他行业数据，医疗数据具有更为显著的多模态、强合规和高专业壁垒特征——横跨电子病历、医学影像、病理切片、患者生命体征等多元数据形态，同时受病案规范、伦理要求、行业标准的严格约束，数据治理的专业门槛与落地难度更高。依托ADS数据服务能力及多年数据治理实践经验，新华三围绕数据采集、数据治理、数据存算、数据服务等关键环节，构建面向智慧医院的全生命周期数据治理服务体系。
数据统一采集，打破数据孤岛
基于数据湖数据采集能力，支持 HIS、LIS、EMR、PACS 等院内业务系统及多模态医疗数据统一接入，汇聚全院数据资源，实现全院多模态数据统一管理，提升数据采集效率与数据资源整合能力。
多模态数据存算，提升数据分析效率
采用湖仓一体架构，融合离线与实时数据处理能力，减少数据整合及跨库表查询成本，支撑医疗多模态数据高效存储、计算与分析，构建稳定可靠的数据技术底座。
统一数据治理，沉淀高质量数据资产
围绕医疗行业数据标准与业务需求，提供数据标准制定、数据质量提升、主题库及专题库等治理服务，推动分散数据资源向标准化、可复用的数据资产转化，为AI模型训练、知识库构建和智能应用提供高质量数据支撑。
数据开放共享，释放数据应用价值
通过API接口、数据目录等方式向上层业务系统开放数据服务能力，降低数据使用门槛，促进数据在运营管理、科研创新和智能应用中的高效复用。
基于底层数据服务技术能力，新华三ADS解决方案围绕智慧管理、智慧科研、AI 智能体三类重点场景，助力智慧医院实现管理效能升级、科研进程提速、智能应用创新。
长期以来，医院运营管理所需要的数据分散在临床诊疗、行政管理、医疗保障等业务系统，系统间数据割裂、口径不一，数据质量参差不齐，数据安全和合规性风险形势严峻，横向打通困难，难以实现真正意义上的全局可视与统一管控。
新华三以绿洲平台为核心搭建全域医疗数据湖，打通数据采集、存储、治理全业务链路，构建标准化运营数据仓库。在此基础上，融合AI技术能力，围绕智慧管理“5+N”应用体系，助力医院开展数字化管理升级。
面向运营监测、大屏展示、医院考核、精益医疗、数据上报等五大核心场景，建设智慧管理应用与AI智能体，对医院人力、物资、设备、医疗质量等资源要素与业务流程开展实时监测与多维分析，把异构分散的业务数据转化为可量化可溯源的运营指标，为医院管理层科学决策提供有力支撑，助力医院降本增效，实现精益化运营管理。
医疗科研对数据集的专业性、完整性、多模态融合能力有着极高标准。传统模式下，科研人员需跨多业务系统查询归集病历、影像、检验资料，样本筛选、数据清洗工作量大，制约科研创新效率。
依托新华三ADS解决方案，率先完成源数据统一接入与目录治理，以术语库为核心构建科研数据标准体系，实现临床概念与科研口径的高度统一。在此基础上，打造智能化数据处理平台，融合先进人工智能与文档智能技术，实现海量多源临床数据的自动解析、精准提取与高效结构化。该系统具备强大的规模化处理能力，日均可处理万级文档，并支持灵活任务配置与全程质量保障，经专业优化即可快速落地应用，全程沉淀为版本可控、可追溯、审计完整的高质量科研数据资产，为科室打造可长期复用的坚实科研底座，有力支撑专病队列构建、回顾性研究与真实世界研究，将传统数周人工摘录工作压缩至分钟级，显著减轻科研人员负担，加速论文产出与项目申报，真正打通从临床数据到科研创新的高效转化闭环。
高质量数据集是医疗AI智能体落地的先决条件。在ADS数据服务底座之上，新华三帮助医院打造面向不同业务场景的 AI 智能体，推动数据价值向智能应用持续转化。
面向医院运营管理场景，可构建智能问数、智能分析、预测等多维度辅助决策智能体，实现运营指标查询、资源负荷分析、质量指标预警等能力，提升管理决策效率；面向科研创新场景，可支持智能招募、辅助论文生成等应用，提升科研数据处理与成果产出效率；面向临床辅助场景，可探索辅助问诊、治疗方案推荐、AI 辅助诊断等应用，辅助医务人员提升诊疗效率与决策能力。
AI时代，智能化转型的重心正在从单纯追求算力建设，转向数据资产体系的完整构建。未来，新华三将持续深耕数据服务赛道，把ADS数据服务能力向更多业务领域延伸，帮助更多医院激活沉睡的数据价值，让AI真正扎根业务场景，为医疗行业数字化、智能化转型注入坚实的数据动能。
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