CHIMA2026 | AI颠覆医疗软件已成必然，但路径将是渐进式

来源：HIT专家网      作者：内容服务部

4月25日，CHIMA2026进入第二天。在一早开幕的主论坛上，CHIMA主任委员王才有与大会现场数千名观众一起，静静品味精心剪辑的CHIMA大会三十年回顾短视频，中国医疗信息化半个多世纪发展历程的难忘瞬间纷纷呈现。

医院信息系统与信息技术、国家医保/医改政策同频共振，从单机版、网络版进而迈入移动互联网、大数据，乃至今天的AI时代。在不同的阶段，一代代卫生信息人自强不息，为医疗卫生事业发展提供日益强大的支撑，彰显自身专业价值。

请您继续跟随HIT专家网内容团队的镜头，领略当日大会交流盛况。

AI颠覆医疗软件已成必然

“大模型掀起产业革命，未曾想到，最先受到冲击的是传统代码开发岗位，医院信息人难免心生困惑与焦虑。”一场围绕“AI对医疗软件及信息中心发展的影响”主题的分会场对话，备受关注。

本次对话由CHIMA副主任委员薛万国担任主持人，携手北京友谊医院医学数智创新中心主任王力华、浙江医院人工智能与信息化部主任费科锋、上海瑞金医院信息中心副主任杨郁青、南充市中医医院信息管理中心主任冯敏、东华医为互联网及AI事业部总经理王奎忠、卫宁健康研发总部总经理黄智勇等亲身实践过大模型研发与应用的行业专家，展开深度交流。

研讨嘉宾普遍认为，当前医疗AI落地最成熟、应用最“笃定”的领域，依然是获得三类证的放射影像辅助诊断AI。在文本生成场景中，如体检报告生成、病情摘要速览、病历出院小结、护理评估表单自动填报、医务质量分析报告等应用，能充分发挥大模型高效归纳、智能整合的优势，且内容客观、主观判断占比低，大模型输出结果相对稳定可靠。而在患者服务领域，智能咨询、挂号引导等非诊疗核心类应用，也在优化服务流程方面发挥重要作用。

不难看出，医疗AI落地并非一味追求宏大叙事，更多是以轻量化、场景化方式，在细微业务场景中深度融合、赋能增效。

针对“AI是否会颠覆医疗软件”这一问题，嘉宾达成共识：大模型的核心优势集中于内容生成与智能编码两大能力，势必会深刻影响医疗软件产业；现阶段处于AI落地探索与经验积累期，长远来看，医疗系统整体架构必将迎来颠覆性重构。

不过，行业变革不会一蹴而就，整体将呈现渐进式特征。究其原因，AI技术迭代速度极快，基本保持三个月一轮更新，市面现有产品、企业在研技术与行业发展潮流始终存在代际差异。

对医院而言，在选型AI产品时需保持理性审慎，避免盲目跟风决策，警惕AI孤岛、技术快速过时等潜在风险。医疗机构无法直接摒弃现有HIS系统、全盘重构底层基础设施，必须立足自身发展阶段，兼顾既有信息化投入，稳步推进升级改造。

对于HIT企业来说，同样面临技术迭代的现实困境，转型节奏难以准确把控。目前行业尚未完全明确下一代医疗软件的产品形态与发展方向，因此短期内大规模快速重构系统，暂不具备条件；而一旦行业形成统一认知、厘清发展路径，依托当下高效的AI开发工具，医疗系统的整体重构便可快速落地推进。

AI Coding将成为信息部门的工作伙伴

“AI一浪接一浪，打的都是IT人。”当医院其他部门的IT“发烧友”都开始尝试探索AI coding时，信息部门是否要接纳AI Coding的问题，似乎早已没有讨论余地。新的认知与情绪在探索实践的过程中交替涌现，医院信息部门慢慢“咂摸出了一些味道”。

“焦虑过后是兴奋，我看到了改变的机会。”南充市中医医院信息管理中心主任冯敏自2025年12月开始接触AI Coding，目前已经开发了4个应用，期间没有写过一行代码。他深刻感受到工作重心的变化：不用写代码，但必须吃透需求、读懂代码，在代码端省下的精力，要转移到需求端和测试端。传统软件开发的核心理论与底层逻辑，仍然是不变的根基。

“以前我把AI Coding是工具，现在当朋友，未来可能是老师。”冯敏说，他曾向大模型提出一项简易的需求，对方却自主延伸、完善，输出了更全面、更规范的需求细则，这一结果令他惊讶，也让他转变了协作方式：不再只聚焦代码验收，而是主动研读大模型的思考过程与设计逻辑。

“人工智能辅助编程”分会场上，复旦大学附属华山医院信息中心工程师诸敏谈及自己的使用感受：“与AI沟通功能需求时，它能准确理解我在输出结果准确性方面的严格要求，优化开发方案。”例如，借助AI Coding，信息中心仅用20分钟就完成了“科主任驾驶舱智能助手”的原型验证，后续增加了可视化增强、语音输入文档生成等功能。“强烈建议信息部门尝试AI Coding，借此开发效果可妥协、需求常规的简单应用是完全可行的，但要注意保持理性节奏。”

“以往需要上百人参与的开发任务，现在95%由AI Coding完成，我们仅需进行审核、调整。”解放军总医院信息科软件工程师施华宇详细介绍了AI协同自研HIS系统开发的五个实例，包括检查代码质量的“代码洞察者”、自动化测试平台、开发工具链发布系统、AI服务器监控系统以及依赖包风险检测系统。“但需注意，驾驭AI Coding，对使用者的需求理解与应变、工程化思维和代码审核等能力提出了更高的要求。”

“随便玩玩很简单，真正掌握依旧很难。”浙江医院人工智能与信息化部主任费科锋认为，医院信息化建设绝非单纯 “写代码”，更要求吃透业务架构、技术架构、网络架构等多重体系。当下AI Coding的落地成效，关键取决于应用颗粒度：轻量化、简单场景易快速实现，而复杂核心业务依旧门槛颇高。简单如接口开发，AI Coding能轻松胜任；但像挂号这类高频核心流程，分支场景繁杂、业务规则多元，落地难度便会大幅提升。

CHIMA发布两项学术成果

在25日上午举办的CHIMA2026主论坛上，CHIMA副主任委员薛万国发布了CHIMA主导的两项学术成果。

一是中国医院协会统一组织编写的现代医院管理理论与实践丛书中的《医院信息化建设管理》分册。与以往医院信息化建设相关书籍有所不同，这本书定位于医院信息化建设的管理。

“信息化在改造重塑医院业务的同时，其技术体系和建设运行管理都变得日益复杂。医院的信息化建设管理体系和能力面临挑战，需要从现代医院管理的角度加以系统应对。”薛万国介绍，这本书梳理了国际信息化实践中形成的共性理论和方法，结合国内医院信息化的实践经验，为我国医院信息化的建设者、管理者提供系统性的医院信息化知识体系和成熟的理论指引。此书分理论篇、实践篇、探索篇、案例篇，总共21章以及10个案例，约50万字，即将出版与行业同仁见面。

二是CHIMA组织开展的《医院数据安全调查报告》。这是在数据已经成为生产要素、数据安全越来越受到重视的背景下，CHIMA针对医院数据安全状况进行调研的工作产出。报告从医院对数据安全的认知管理情况、投入情况、数据安全技术应用情况、AI技术在数据安全方面的应用情况等方面进行了调研总结。这份报告在2022年CHIMA对医院数据安全情况调研的基础上，进一步补充了人工智能技术在在安全防护中的应用情况综合形成，为加强行业数据安全管理、开展技术需求研究提供了参考。

4月26日9:30，在CHIMA2026即将圆满落幕之际，HIT专家网将通过视频号直播方式，与未能亲至现场的读者朋友一起“云上逛展”，敬请关注。（相关内容未经演讲者本人确认）

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