HAIP：医院专属的“AI操作系统”诞生记

来源：HIT专家网      作者：龚晨

4月10日，南方医科大学南方医院（以下简称南方医院）联合华为及多家医疗机构、医疗信息化企业，共同发布医院通用人工智能平台（HAIP）与《医院通用人工智能平台技术白皮书》（点击下载），为医疗AI应用从“零散试点”向“体系化落地”提供参考路径。

当前，AI正渗透医院医疗、教学、科研、管理等全业务流程，传统“烟囱式”建设模式逐步遭遇发展瓶颈。南方医院等一批头部医院在大模型应用先行先试实践中意识到，医疗AI已走到“统一规划、全域协同”新阶段，而打造医院专属的“AI操作系统”，正是从工程化层面系统破解当前医院人工智能应用痛点、实现智慧医院可持续发展的必然选择。

单点AI应用模式不可持续

南方医院拥有5个国家级重点学科、22个国家临床重点专科，学科实力雄厚，信息化建设、数智化转型走在行业前列。自2017年起，南方医院积极探索AI应用，多个优势专科率先开展实践。特别是2025年，南方医院在专病大模型领域精准发力，先后发布慢性肾脏病综合管理大模型“南方智肾”、围手术期麻醉管理大模型“南方智麻”等一批应用成果。

“此前各学科基于自身需求，独立搭建互不连通的AI应用。我们逐渐意识到，医院AI应用面临场景多、项目多、数据多，却算力散、协同难、风险高的突出矛盾，这种各自为战的建设模式将不可持续。”南方医院院长、教育部长江学者特聘教授孙剑说。

具体而言，在数据层面，各业务系统数据标准不统一、分散存储、接口封闭，难以互通调用，形成“数据孤岛”；数据治理、人工标注工作量巨大，原始数据未能转化为高质量AI语料，数据价值无法有效释放。

在算力与模型层面，各AI应用独立配置服务器，重复建设现象突出；多模型、多智能体无法协同调度，算力与模型资源难以共享，造成浪费。

在建设协同层面，应用厂商繁多、系统接口复杂，对接开发工作量大、周期长，模型无法持续迭代升级，难以适配医院业务的动态发展需求。

在安全合规层面，分散建设缺乏统一安全管控，数据使用、模型部署、权限管理存在合规风险，难以满足医疗数据安全与隐私保护要求。

孙剑认为，单点场景的AI突破无法适配医院整体数智化转型需求，也无法形成可复制、可推广的智慧医院建设新范式。“智慧医院的核心，不在于多做几个AI应用，而是构建全院级统一的AI能力体系和治理体系。医院AI的未来，必须走平台化、体系化之路。”

打造医院专属的“AI操作系统”势在必行

基于对医院AI发展趋势的深刻认知，南方医院与华为深化医工协同，率先落地医院通用人工智能平台（HAIP），提供了一个解题思路。

2024年，南方医科大学与华为签署框架合作协议，奠定合作基础；2025年9月，南方医院与华为进一步签署深化战略合作协议，依托“1（南方医院）+1（华为）+N（应用场景能力服务商）”的AI创新应用生态链，打造AI全场景智慧医院范式，支撑南方医院“十五五”期间AI战略布局落地。

为精准对接医院需求，华为深入南方医院24个科室开展需求调研，累计访谈284人次，归集AI相关需求超100条，形成21份专项访谈报告，覆盖医疗、教学、科研、管理四大核心领域。

“通过系统调研，我们明确了医院AI建设的核心需求：从单模态数据处理走向多模态治理，从通用场景应用走向垂直场景深耕，从简单模型交互走向智能体协同。”孙剑介绍，这一需求导向始终贯穿于HAIP的设计理念之中。

HAIP全称为Hospital AI Platform，也即医院通用人工智能平台，定位为医院专属的“AI操作系统”，核心是统筹全院算力、数据、模型与应用资源，将分散的AI能力整合为可共享、可进化、可向基层赋能的统一数智底座。

华为医疗卫生军团总裁、数据存储产品线副总裁张伟力用通俗比喻阐释HAIP平台的作用：“就像手机没有操作系统，各类软件就无法在不同品牌、型号的手机上运行一样，HAIP就是医疗版‘AI操作系统’，让各类场景模型可以快速移植、免开发适配，让医院用户、合作伙伴无需关注底层算力与技术细节，专注于医疗业务创新。”

HAIP的价值，是将医院AI应用落地中最为繁重的底层技术工作（如算力适配、模型部署、数据标注、智能体生成等）标准化、轻量化。HAIP平台的一大核心特点是“AI全栈方案”，其能力主要体现在以下方面：

一是自主创新的算力底座，实现高效利用。HAIP践行“国模国芯”标准，基于昇腾、鲲鹏构建AIDC统一算力底座，实现算力池化；依托DCS AI容器底座实现算力切分和任务智能调度，实现“昼推夜训”，白天优先保障门诊、急诊等实时推理任务，夜间自动开展模型训练；软硬协同让算力利用率提升30%，减轻医院的算力成本。

二是全模态数据融合与智能标注，缩短数据准备周期。HAIP通过AI数据湖提供全院统一的数据视图，彻底打破数据孤岛，构建AI训练的“数据粮仓”；内置智能标注流水线，显著提升数据处理效率。以病理切片为例，人工标注效率为每人每天50张，借助平台智能标注可提升至300张，效率提升6倍，标注准确率达85%以上。

三是大小数据飞轮联动，实现模型持续进化。HAIP基于数据飞轮能力，“大飞轮”学习医学专业知识，完成模型基础调优，“小飞轮”收集医生临床反馈，实现少量数据驱动的快速迭代。大小飞轮协同联动，推动模型自动升级，推理准确率可从初始的80%逐步提升至95%以上，让模型“越用越聪明”。

四是降低用户应用门槛，高效构建专属智能体。HAIP提供NL2Agent（自然语言生成智能体）能力，用户无需掌握编程技能，只需用日常语言描述需求，即可快速生成专属智能体。配合AI训推全流程工具链ModelEngine，智能体的上线周期可缩短70%，且支持持续反馈迭代，让每位医生都能拥有个性化AI助手。

五是云边协同架构，助力优质AI能力下沉基层。HAIP采用“中心训练+边缘部署”模式，南方医院作为中心端负责模型训练与迭代，基层医疗机构部署轻量级边缘设备，中心端训练好的模型可一键下发，基层医疗机构无需自建算力、自主训练，即可同步享用三甲医院的优质AI能力。

六是强化数据安全与生态共享，兼顾合规与开放。HAIP内置数据沙箱功能，严格保障医疗数据安全与患者隐私合规；实行权限管控，支持科室间、医院间的智能体复用，快速丰富AI应用生态。

“HAIP就像高速公路。建好这条‘主干道’，各个科室、各类场景的智能体就能实现高效通行。”孙剑认为，HAIP是智慧医院的AI底座与中枢平台。没有HAIP，智慧医院只能停留在“项目堆叠”的初级阶段；有了这个平台，医院才能将智慧医院打造成“可持续、可进化的系统工程”。

HAIP加速智慧医院全场景AI落地

HAIP平台在南方医院的率先落地，并非“平地起高楼”。长期以来，南方医院重视信息化建设，为HAIP的落地应用提供了坚实支撑。

2018年，南方医院完成核心业务系统升级替换，秉承“适当前瞻、弹性灵活”的建设思路，打造了具备高扩展性的IT架构，为迎接AI浪潮做好技术准备。例如，医院先后构建临床数据中心、运营数据中心、科研数据中心以及大数据平台，接入超过20个业务系统、横跨26年的历史数据，并实现T+1更新，为医院搭建AI模型训练一体化体系奠定了数据基础。

孙剑院长表示，HAIP构建了统一的AI算力与数据底座，开放模型和智能体服务，是对医院信息化体系的一次全新进化，推动智慧医院架构升级迭代。

如今，南方医院基于HAIP开展“全院共创”，加速AI在智慧医院的全场景落地应用。医院搭建了“南医小智”智能体中心，实施分层智能体空间管理体系，根据实际需求训练临床助手、科研助手、办公助手等多类智能体，已落地凝血报告解读、科研数据检索、门诊规范查询、ICD编码智能检索、电子病历智能生成等多个实用场景，有效提升了工作效率与服务质量。

在HAIP的支撑下，南方医院原有的AI应用得以随需应变、持续升级。比如，此前南方医院的超声报告AI智能检测系统受制于算力，主要针对报告文字内容进行质控；今后，依托HAIP的算力调度能力，该系统将对接超声设备与影像数据，实现超声影像与报告内容的协同质控，进一步提升诊断效率。

南方医院副院长、麻醉手术中心主任刘克玄带领团队，此前基于覆盖全国近30家医疗机构、超1000万例手术麻醉的多模态数据，研发了“南方智麻”大模型。“现在，有了HAIP提供的数据基座，数据提取、存储、互用等瓶颈有望得到彻底解决。我们将获得更多优质的真实世界数据，进一步优化‘南方智麻’的模型性能，让AI更好地服务于围手术期麻醉管理。”

HAIP还大幅降低了AI应用门槛，让医护人员的业务创新更易落地。南方医院肾内科陈婷护士长团队基于“南方智肾”大模型，依托HAIP平台快速研发了一项服务患者的特色AI项目，为慢性肾脏病患者提供个性化饮食指导，颇受好评。

未来，南方医院与华为将持续深化合作，以双方共建的“医疗AI全场景智慧医院联合创新实验室”为载体，以HAIP为核心，深耕“进流程、进科室、进管理”的AI落地场景，持续把临床真实场景转化为可复制、可推广的AI能力，加速智慧医疗创新科研成果从实验室走向应用一线，为智慧医院可持续建设提供可借鉴的新范式。

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【责任编辑：陈曦】