告别“橱窗式AI”：佛山南海跑通“产研用”闭环，打造AI+医疗卫生落地范本

AI 医疗的概念在行业内已喧嚣近十年，从实验室的算法模型到医院的临床应用间，却始终横亘着三道难以逾越的鸿沟：数据安全与利用的矛盾、技术门槛与临床需求的错位、跨领域协作的沟通壁垒。

许多具备资源条件的医院斥巨资引入AI系统，最终却沦为“橱窗展品”；基层医疗机构渴望技术赋能，却因运维能力不足、适配成本过高望而却步。

在行业普遍“叫好不叫座”的迷茫之际，浪潮信息在佛山南海用一套经过实战检验的“产研用”闭环模式，给出了可复制的破局答案。

2026年1月22日，佛山市南海区“人工智能 + 医疗卫生”生态共建研讨会上，南海区“人工智能+医疗卫生”生态共建框架正式发布。

与此同时，由浪潮信息、天锐医健、佛山市南海区人民医院三方共同研发、历经两年打磨的“AI 原生智慧医疗系统”也作为“AI+医疗卫生”的实践样本在会上正式亮相——没有追逐概念噱头，而是聚焦诊疗全流程的真实痛点，通过“医院提需求、企业做适配、平台强支撑”的产研用协同机制，让AI技术真正扎根临床一线、下沉至基层末梢。

框架发布：自实践中生长的“一体两翼三轮驱动”机制

当前，人工智能已成为医疗卫生“强基层、固基础、保基本”的核心支撑。2025年11月，国家卫健委等五部门联合发布《关于促进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见》，明确提出到2030 年，实现基层诊疗智能辅助全覆盖的目标。

“此次发布的‘人工智能 + 医疗卫生’生态共建框架，坚持从实际出发、以问题为导向，其形成并非单纯依靠自上而下的政策设计。作为区域内的龙头医院，我们希望发挥好领头雁的作用，希望解决好医疗服务中的具体痛点，携手产业伙伴去探索一套可持续、可推广的协同机制。”佛山市南海区人民医院院长关紫云在接受雷峰网采访时表示。

为贯彻落实国家、广东省和佛山市人工智能发展部署，在此次研讨会上，佛山市南海区卫健局、政数局、经促局领导，研究院代表、医院代表及生态伙伴代表共同发布了南海区“人工智能+医疗卫生”生态共建框架。以“人民健康”为主体，依托“技术突破”与“场景深化”两翼，通过“产研用”三方协同，形成“一体两翼三轮驱动”的推进机制。

“一体”：即以“人民健康”为主体，以基层提质增效为主线，通过人工智能全面赋能，推动服务模式从“以治疗为中心”向“以健康为中心”转变，为居民提供覆盖全生命周期的健康服务。

“两翼”：即“技术突破”与“场景深化”双向展开。一翼是以算力、算法、数据为核心，持续夯实技术基座，保持区域竞争力；另一翼是以医疗、医药、医保“三医联动”为脉络，不断拓宽和深化人工智能应用场景，确保技术扎根于真实需求。

“三轮驱动”：即“产、研、用”协同驱动。强化政策引导，激发市场主体的创新活力，深化与企业、高校及科研机构的产学研合作，坚持以医疗机构和患者的实际应用效果为检验标准，形成闭环生态。

“这套框架的核心是‘不脱节’。”作为关键技术支撑方代表，浪潮信息广东区副总经理陈逸聪向雷峰网解释，技术突破必须紧扣场景需求，场景深化必须依托技术支撑，而产研用的协同则确保了两者不跑偏。例如，针对基层患者的粤语交流需求，技术方优化了语音识别模型；针对医生病历书写效率低的痛点，研发了AI辅助病历生成功能；针对基层技师操作不规范的问题，正在构建标准化的操作数据集。

此外，框架还明确了四大重点任务：一是夯实“智能基座”，筑牢数据与算力根基，探索医疗数据要素市场化配置改革的实践路径；二是深化“智慧场景”，重点推动人工智能+临床诊疗、患者服务、中医药服务及科研教学等应用场景，推动人工智能从医院向社区延伸，贯穿健康服务全流程；三是构建“产业生态”，探索“政府推动、多方参与、合作共赢、利益共享”的共建模式，形成特色产业集群；四是创新“体制机制”，总结“南海区‘人工智能+医疗卫生’生态共建”的探索经验，形成可复制、可推广的共建模式。

以需求牵引、科研支撑与产业协作，推动规模化落地

研讨会上，各方围绕AI+医疗落地的共性挑战展开了相关讨论，包括数据合规要求高、技术与临床需求易脱节、基层缺少好用工具等问题。与会各方一致认为，要让技术真正扎根临床一线，关键在于以需求为牵引、以底座为支撑、以生态协作为路径，推动AI能力深度嵌入诊疗全流程。

用方视角：以临床需求与应用效果作为检验标准

关紫云围绕“需求洞察与生态共建――南海人医的AI+医疗实践”，分享了该院依托本土脱敏病历，自主研发AI原生智慧医疗系统的实践经验。她从医院实践出发，用鲜活的案例、翔实的场景，揭示了AI与医疗融合的核心需求与落地路径，强调生态共建必须扎根于临床需求、服务于患者健康。

关紫云告诉雷峰网：南海人医采用了“物理隔离+ 技术脱敏 + 流程留痕”的三重保障机制：所有AI训练均在院内进行，数据不流出医院；通过技术手段剥离患者隐私信息，仅保留病情相关数据；对数据的每一次使用、每一步操作都进行记录，确保可追溯。

“数据脱敏不是‘一刀切’，而是要建立评价体系，明确什么样的数据可以脱敏、如何脱敏，既保障安全，又不影响应用价值。”关紫云强调。

目前，系统上线已累计服务12.67万患者，错号率降低20%，病历质量提升60%。这一先行实践为框架所强调的“以应用效果为导向、形成闭环生态”提供了样板验证，也为后续标准化推广提供了清晰的评价参照。

研方视角：以数据体系与前沿研究夯实技术底座

中山大学孙逸仙纪念医院余运芳博士以“AI+与大数据赋能临床诊疗”为主题，从临床实际诊疗出发，阐述了新一代生成式人工智能在乳腺疾病、肺部疾病、急重症疾病的精准疾病诊断、治疗方案优化的研发成果。相关研究为框架“技术突破”的持续演进提供了方法与能力支撑，也为AI与临床需求的精准对齐提供了可借鉴路径。

产方视角：以平台化能力与场景化适配实现可复制推广

作为深耕医疗领域的HIT厂商，天锐医健总经理练旭明聚焦“算法赋能医疗场景应用的思考与实践”，剖析了AI技术落地医疗领域的关键难点与突破路径，并介绍了其在南海区实践中联合生态伙伴优化模型训练、推进场景化适配的经验，已实现AI导诊、病历质控、随访管理等功能与医院业务流的融合，推动AI能力真正服务于诊疗提效与患者体验改善。

“以前我们觉得AI落地是‘技术问题’，后来发现是‘生态问题’。”练旭明向雷峰网表示，单一企业难以解决数据、技术、场景、合规等所有问题，必须通过生态协作实现优势互补。南海的实践证明，只有医院、技术厂商、场景适配方各司其职、紧密联动，才能让 AI 医疗真正落地，并进步实现可复制可推广。

陈逸聪则从技术支撑的角度，阐释了借助元脑企智EPAI企业大模型开发平台构筑医疗智能体基座，实现AI+医疗的规模化落地的实战经验。

他向雷峰网表示，浪潮信息通过元脑企智EPAI平台提供数据准备、模型训练、服务部署、知识检索、应用框架等系列工具，可调度多元算力与多模算法，支持伙伴通过工作流可视化编排调试智能体，灵活调用本地插件与MCP工具，实现大模型应用与医院业务流的深度契合。生态伙伴无需从零搭建技术栈，即可基于平台能力快速开发或升级产品，并与客户现有系统实现融合，提升交付效率与复制速度。

通过清晰的产业分工与紧密的生态协作，南海区将国家的“人工智能+”战略，转化为可落地、可评估、可推广的基层实践――一方面以智能基座和平台化能力降低落地门槛，另一方面以真实场景和效果指标牵引持续迭代，并通过产研用闭环协同解决“临床需求与技术研发两张皮”的难题，形成可复制的产业落地机制。

浪潮信息的“平台 + 生态”逻辑，其实质是找到了技术普惠的可行路径——让原本集中在头部机构的先进AI能力，得以用更低成本触达基层，真正转化为基层诊疗提质增效的实际助力。

这或许就是浪潮信息的南海实践留给行业最有价值的思考：AI医疗的落地从来不是技术的单向输出，而是通过技术工具降低协作门槛、通过生态协同弥合需求鸿沟，让科技真正扎根在临床需要的地方，让技术发挥真正的普惠价值。

正如陈逸聪在采访中所强调的，“AI医疗的爆发从来不是单一技术的胜利，而是‘0-1到1-100’的路径落地。”