卫宁健康发布AI新品，携手用户“驾驭”医疗大模型（附直播回放）

来源：HIT专家网 作者：龚晨、李崇铭

年初，DeepSeek卷起医疗AI热浪。如何顺势而为，可持续地推进医疗AI应用？5月10日下午，作为2025年中国医院信息网络大会（CHIMA2025）的分论坛之一——由卫宁健康主办、HIT专家网协办的“聚智・创变 — 医疗大模型发布与应用创新探索”研讨会成功举办，与会各方分别从不同视角予以审视和剖析。

“技术与业务应用的深度融合，是发掘医疗AI潜能的重点。”中国医院协会信息专业委员会（CHIMA）主任委员王才有在致辞中表示，作为老牌HIT企业，卫宁健康从未停下创新发展的脚步，在大模型时代更是先人一步，持续迭代，值得期待。

卫宁健康总裁王涛表示，卫宁健康已确立“人工智能+数据”的双引擎发展战略，深度布局、持续投入，押注AI与医疗场景的融合，利用AI技术重构医疗服务全链条。卫宁健康已将核心产品定位转型为“综合智能医疗生态平台”，以期创造全新的医疗生态与盈利模式，打造企业第二增长曲线。

两款新品重磅发布

本次研讨会的核心看点之一，是卫宁健康副总裁兼CTO赵大平正式发布具备临床思维的医疗大模型WiNGPT 3.0、“智能体+”增强的医护智能助手WiNEX Copilot 2.2。这距离上一次版本发布仅隔3个月。

“最近的三个月，AI发展日新月异，技术牵引力已发生变化。”赵大平坦言，医院用户需求的牵引，倒逼企业加速智能产品线的升级。他认为，2025年，大语言模型技术竞争白热化，大模型、小模型、专模型层出不穷，且各有擅长的最佳实践场景；同时在应用方面，2025年可被视为“AI Agent全面应用元年”，尽管医疗AI Agent应用仍在探索，并且以单点的辅助任务为主，但DeepSeek加速了大模型与医疗行业的融合进程，使得医疗行业迎来“爆款”应用的时间有望提前。

“推理在强化，场景在深化”。基于上述认知，卫宁健康在WiNGPT 2.8的基础上，跨代发布医疗大模型WiNGPT 3.0。WiNGPT 3.0的显著特征是推理能力、调用能力和循证能力进一步提升。这得益于卫宁健康在三方面的研发投入：一是基于R1蒸馏+奖励模型+思维链模型，输出高分数据集，以提升用于医疗模型训练的数据质量；二是引入强化学习方法，获得通用推理模型和医疗推理模型，平衡性能与推理回答的长度；三是基于医学场景构建循证思维能力，赋予模型类似医生的思考逻辑，实现基于证据的问题回答，并减少幻觉。

“在更强大的WiNGPT 3.0模型支持下，我们可以基于Agent技术重构医护智能场景，支持更复杂的场景。”赵大平说，为使智能体技术在医疗领域实现工程化落地，卫宁健康打造了Agent构建和使用的工程化平台，在智能体与底层模型和赋能的数字化系统之间进行解耦，为智能体提供开箱即用的模型能力、知识能力、工具能力。

此次发布的WiNEX Copilot 2.2具有可即用、可编排、可管理三大亮点：

在可即用方面，基于Agent平台，WiNEX Copilot 2.2已打造34个可落地交付场景、100余个业务流程组件，提供50余款AI Agent。优化专科提示词、多节点并行等措施，使WiNEX Copilot 2.2的输出效率和长文本处理效率大幅提升，实现场景化多形态交互。

在可编排方面，Agent平台提供组件和编排工具，可复用WiNEX现有业务API领域资产，对业务事件进行再组织和再编排，形成中等颗粒度的实用业务组件，最终成为业务Agent可使用的工具层，帮助Agent应用从回答问题到解决问题，处理医疗复杂场景。

在可管理方面，WiNEX Copilot 2.2提供模型网关组件、规则匹配评估工具以及全链路可视化工具集，确保医院在应用环境中的模型可管理、应用可管理、运维可管理等。

深入场景，让医疗AI“落地生根”

“可以说，在医疗AI的实践之路上，是医院用户把卫宁健康‘拽’到了应用场景中，推动了我们产品的能力迭代，让我们与场景的连接更为紧密。”赵大平如此形容这场智能化变革的源动力。

目前，卫宁健康已与全国超过100家医疗用户深度合作，共同推动“AI+医疗”应用。

近年来，浙江省中医院将互联网思维深度融入中医中药诊疗服务，凭借“爆款”乌梅汤在网上破圈，在中医药数字化创新领域树立标杆。“我们希望AI激活中医药数据和经验价值，以AI释经典，以经典塑AI。但中医与西医存在显著差异，中医院如何做AI？”浙江省中医院副院长杨珺超代表该院现场发布了“钱塘智脉”中医药专科大模型。通过将中医药标准、知识、临床经验等融入WiNGPT等模型能力，“钱塘智脉”可被应用于知识分析与挖掘、病历质控、报告解读等方面，可为医生减少85%的手术记录与整理时间，帮助患者理解专业术语，减少医生65%的基础解读工作量。

“专科医院的AI应用可能相对容易做一点，最主要的问题还在于数据。数据质量的提升，是很花力气但必须要做的基本功。”上海市肺科医院副院长陶蓉分享了肺病专科大模型“LungSmart”的建设心得与应用成效。医院将大数据基础服务平台作为AI训练的基石，明确数据治理和分类分级标准，整合全院数据资源要素；整合肺科多模态数据，通过专科精调、个性化调优等训练专科模型。目前，“LungSmart”已在诊断、治疗、管理、服务多场景中大展身手，其肺部智能手术规划系统可提供病灶定位与评估、切除术式规划与模拟等多种支持。“借助AI将冰冷的技术转化为有温度的服务，实现个性化、智能化、精准化的医疗关怀，这是我们的初衷。”

厦门建发健康集团数智化中心总经理王春燕介绍了集团人工智能应用历程以及大语言模型应用案例。厦门弘爱医院以“8个平台+3个体系+N个助手”发展医疗AI应用，推出了特色人工智能IP——“HAI宝”，赋能医务人员、患者与医院管理者。现阶段“HAI宝”已覆盖门诊和住院场景，帮患者推荐科室、指导用药、提醒复诊等，辅助医生临床诊断、病历质控、生成患者健康画像和康复方案等。在重症、康复、体检等场景中，“HAI宝”提供的服务内容正趋于丰富。“如需对接多个基座模型，医院应对效率问题、边界问题等有所考虑。”

从“拥抱”到“驯服”

在圆桌讨论环节，主持人HIT专家网总编辑朱小兵与多位行业专家围绕医疗大模型应用的核心问题展开深入探讨。

首先，强化顶层设计，避免盲目跟风。

医院的大模型应用应有顶层设计，建立系统化规划。中国医学装备协会信息交互与集成分会（IHE中国）会长王韬强调，医院要明确大模型的应用边界，避免全面铺开，根据医院实际情况聚焦具备突破潜力的重点领域。

福州大学附属省立医院医疗数智中心主任张琼瑶认为，在AI热潮中，医院信息部门需要保持理性，发挥专业守门人作用，理性评估大模型能力，让用户部门了解大模型并非“无所不能”，为临床和管理应用提供科学指引。

北京大学人民医院医学信息中心党支部书记周文粲建议，在顶层设计中可考虑将生成式AI与决策式AI进行融合，形成“从生成到验证”的闭环。

第二，夯实数据基础，聚焦场景适配。

张琼瑶主任认为，在算法、算力、数据的“人工智能三要素”中，能掌控在医院手中的就是数据。“高质量数据的产生、质控与价值显现，需要信息部门与临床部门的携手努力。”

上海市肺科医院信息中心主任陈嘉旖谈到，信息部门要在与临床部门充分沟通应用场景需求、使用事项的基础上，由临床人员主导场景功能设计。当前医疗AI应用的成效两极分化，部分场景效果不佳反而加重临床负担。医院信息部门需建立动态评估机制，跟踪临床反馈，及时优化已上线应用，“不好用的场景，要及时下线止损，避免资源浪费”。

浙江省中医院信息中心主任钮罗涌认为，AI与中医有共通之处，中医院在探索AI应用方面可能与西医院有所不同，特别是在传承优秀中医药方面可以做更多积极尝试，比如借助AI提高中医的透明度，“把之前讲不明白的东西说清楚”。

卫宁健康战略咨询部总经理师成强调，场景融合是医疗AI落地的“最后一公里”。从概念验证到价值创造，其本质并非技术问题而是业务问题。如何坚持以应用场景为牵引，将医疗AI精准嵌入场景解决问题，是用好医疗AI的关键。

第三，严守风险底线，完善责任治理。与会嘉宾认为，医疗AI应用无法避开“幻觉”与法律责任界定等问题。人工智能本身无法承担法律责任，因此应严格约束医疗大模型，避免过度介入直接面向患者的诊疗环节；生成式内容须明确标注来源、提示风险，自行使用生成内容产生的问题应由使用者承担责任。

王韬主任特别警示信息部门“要注意分寸，手不能伸太长”，要围绕临床需求，配合做好相关的算力、算法、数据资源的支撑。同时，要关注法律法规要求，坚决不做法律尚未确定的事情，以免陷入被动局面。

钮罗涌主任认为，如何监管医疗AI应用已成下阶段的主要议题，行业规范的制定将为医疗AI应用划定更清晰的法律与伦理红线。

第四，凝聚全员合力，共建协同生态。

AI应用绝非医院信息部门的单打独斗，而是全院协同的系统性工程。张琼瑶主任介绍，福建省立医院医疗数智中心通过开展全员数据素养培训、组织跨部门竞赛等方式，推动临床、行政、科研部门投入利用AI赋能行政管理与临床科研的工作。

卫宁健康战略咨询部总经理师成提出，在复杂的医院生态中，单一厂商无法解决医院的AI应用问题，卫宁健康将面向医院开放更多能力，与医院、协会共建协同生态，通过场景共研、模型微调、人才共育、标准制定等工作，助力医院用好AI。

面对大模型的快速普及，医院不仅要积极“拥抱”人工智能，更要努力“驯服”大模型与生俱来的幻觉，注重符合伦理、法律监管要求，才能更好地“驾驭”数智化转型方向。

【责任编辑：明超】