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来源：HIT专家网 作者：龚晨
北京协和医学院博士、浙大二院泌尿外科医生、美国约翰斯·霍普金斯大学医学院博士后——在旁人眼中，薛翀走在一条稳当的专业路径上。顺着这条路再往前，一切只是时间问题。但他内心对于互联网、IT的热爱，让这条路径在2016年突然拐了一个弯。
这一年，薛翀从医院离职，一头扎进医疗AI创业，创办杭州全诊医学科技有限公司。十年后的今日，全诊大模型作为公司的新一代旗舰产品，在炙手可热的医疗AI新赛道中异军突起，已进入全国百余家医院，服务6万余名医生。
医疗AI种子的萌芽
早在学生时代，薛翀就展现出对IT技术的兴趣。1998年，他第一次接触互联网，屏幕上一帧帧缓慢加载而出的网页，为他打开了医学之外全新的世界。2006年，在北京协和医学院读研期间，他研究的肾脏移植课题，需要搭建一个用于肾移植排队登记、随访管理的网站。薛翀利用假期闭门自学网页开发，顺利完成网站搭建。2010年，来到浙大二院工作后，医院的第一个科室公众号开发框架，也是出自他手。
在医院工作几年后，手术做得越多，薛翀心里那股疲惫感就越清晰。“一件事情做熟练以后，就会形成肌肉记忆，兴奋度不够。我更渴望挑战一些其他事情。”
2013年，薛翀前往美国约翰斯·霍普金斯大学，投身AI辅助手术机器人方向的研究。在实验室，他亲眼见证并参与的算法模型可以跟人类一样，在磁共振图像中识别出前列腺的边界，并规划好最佳手术路径，精确引导手术机器人执行任务。他的内心再一次感受到“震撼”。
“我意识到，医学的很多工作都可以交给机器来做。”薛翀说，美国实验室相对节奏舒缓的科研日常，和连轴高压的临床状态形成鲜明对比，也让他有更多时间静下心思考自己的未来。
彼时，两个创业构想在他脑海中逐渐清晰：一是打造医生助理，替医生处理大量的重复性杂活；二是研发智能问诊决策系统，让系统承接患者常见咨询，把医生从繁杂的轻症咨询里解放出来。两个构想的出发点高度一致：为医生减负。
2014年，薛翀博士后出站回国，重返临床岗位。不久，一位协和读博时期的舍友与他兴奋谈起国内互联网诊疗兴起的风潮。彼时，多家互联网医疗平台向舍友抛出邀约，邀请他入驻平台提供线上问诊服务。
“这套模式是走不通的！”薛翀对此有着自己的判断，“你看美国的TelaDoc（注：全球首家上市的远程医疗公司），线上坐诊大多是家庭医生，大专家根本挤不出时间在网上和患者聊天。”他顺势向舍友阐述自己的设想：依托临床诊疗指南，以知识图谱+决策树为基础，搭建智能问诊系统；系统可以自动向患者提问，给出就医、检查或者居家观察的建议，最大程度减少对医生的精力占用。
听完这番构想，两人当即敲定：就这么做！分工很快确定：舍友负责整理医学知识库，薛翀统筹技术开发，陆续招聘4名IT工程师加入项目。此后半年时间里，薛翀每天早上7点到医院坐诊，晚上10点结束工作后回到出租屋，继续和工程师开会、打磨产品，经常讨论到凌晨两三点，每日睡眠时间仅有4个小时。
始料未及的是，半年后，舍友因为家庭原因要回到医院工作，选择退出项目，全部担子落到薛翀身上：一边是临床病人，一边是正在推进的创业项目。“如果这样坚持下去，我对不起我的病人。”2016年底，薛翀决定“All in”医疗AI创业，正式从医院离职，创办杭州全诊医学科技有限公司，并将公司第一代智能问诊决策系统命名为PA（Physician Assistant，医师助理），还专门为此配套开发了一套支持图文对话的即时通讯工具。
“产品终于做出来了，问题也来了：我们不知道该卖给谁、怎么卖。”薛翀坦言，对于一个外科医生而言，商业化运营完全是未知领域。团队最先考虑对接体检中心、企业员工健康服务，希望将问诊系统嵌入体检流程。但专业体检机构数量有限，且付费意愿不强，市场反响不及预期。
薛翀又将目光投向数量庞大的民营诊所，但绝大多数基层诊所当时还没有HIS、电子病历系统，这套问诊决策系统无法嵌入医生日常工作流：接诊时，医生不可能单独打开一套第三方软件来操作。
第一笔创业资金眼看就要消耗殆尽，薛翀做出大胆决策：自研一套云电子病历系统，把AI问诊决策和电子病历系统深度绑定，打包交付给诊所一起使用。
2018年底，这套SaaS化的电子病历系统+智能问诊系统的产品组合打磨成型，配合后端供应链体系的建立，商业化闭环终于跑通：一方面，向民营诊所收取软件订阅服务费；另一方面，系统根据医生诊断输出检验检查方案，并对接金域、迪安诊断等第三方检验机构上门接收样本，从检验业务中获取分成。
从公司周边的小诊所做起，全诊的业务开始步入正轨。“这块业务一度每年有30%的增长，最高达到年营收3000万元。”不过，薛翀也看到了天花板：民营诊所整体基数大，单家客户产值低，推广成本居高不下。他开始相信，“国内医疗AI的主战场，必须先要在公立大型医院”。
在314办公室，等来了大模型
如何叩开公立医院的大门？两条路径摆在面前：一是切入医院核心业务系统领域，和传统HIT厂商正面竞争；二是将公司的核心AI能力剥离，打磨成标准化的AI插件，对接医院现有系统，把HIT厂商从竞争对手变成合作伙伴。
权衡再三，薛翀选择了第二条路。2022年，全诊将AI业务拆分出来，公司内部专门设立π实验室，深耕医疗AI底层能力。一间编号314的办公室，便是实验室的工作场地——314，正是圆周率的前三位。
“如同找到圆周率这个比值一样，做业务创新也要追溯到那个‘原点’，并解决最根源的问题。π是一个无限数，也象征着无穷可能性。找到原点才能无穷。”薛翀这样解释实验室的命名寓意。
成立之初，π实验室沿用医学知识图谱、决策树的技术路线继续推进研发。但在医疗场景中走得越深，这套方案的短板越是显现：临床疾病纷繁复杂，患者症状千差万别，很难对海量医学规则做到穷举，面对复杂、非标准化病例时，输出易出偏差，研发一度陷入困局。
那段时间，AI行业也处于“黎明前的黑暗”，不少企业受困于短期商业化难题，选择收缩战线、裁撤AI团队。大环境遇冷，薛翀仍坚持为π实验室保留8—10人的研发力量。他甚至做好了最坏打算：如果公司主营业务不足以支撑π实验室团队运营，就自掏腰包，维持实验室运转。
2022年末，ChatGPT横空出世，全球人工智能市场被大模型瞬间点燃。
“我们当即试用了大模型，发现它在数据预处理、文本格式化等方面的表现十分出色。这也启发了我们：过去构想的用AI写病历，是不是也有机会实现？经过调优验证，这条路确实走得通，我们便果断切换了技术路线。”薛翀回忆，全诊迅速联动复旦大学等高校团队开展横向课题，全面转向大模型技术体系，并在2023年较早完成以大模型完成病历生成、临床辅助决策等医疗场景研发工作。
“冰球界有句名言：我滑向冰球即将到达的地方，而不是它曾经所在的地方。我的理解是，你要在球到来之前，提前出现在合适的位置。也就是说，不要追逐今天的市场，而要提前布局未来的市场。”这段经历让薛翀对这句话深有感触。创新需要组织具备一定的“冗余能力”，预留力量，面向未来。正是π实验室的存在，让全诊得以顺势而为，拥抱大模型时代的新机遇。
很快，新产品进入临床验证打磨阶段：在浙江省人民医院，全诊重点攻坚住院病历生成、问诊提示等场景；在邵逸夫医院，落地门诊全流程，完成病史采集、病历撰写与临床决策辅助等应用。经过两家头部医院真实业务环境的反复打磨，全诊的核心产品“全诊通”具备向外规模化输出的条件。2024年，全诊与中国中医科学院广安门医院合作打造“广医・岐智”大模型，并于2025年3月正式发布，成为“AI+中医”领域的重要标杆。
在开拓公立医院市场的过程中，全诊也完成了组织能力蜕变。一方面，团队真切意识到，AI想要落地生根，必须深度嵌入医院既有的信息化生态。为此公司引入具备大型HIS项目、医疗大数据平台建设经验的人才，补齐系统集成的关键短板，打磨标准化对接方案。另一方面，AI技术快速迭代，内部研发组织架构随需应变。π实验室并非一个编制固化、人员固定的部门，而是一个阶段性、流动性的前沿探索中心。实验室按不同方向拆分成临床医学专家、医疗数据处理、大模型、Agent等若干小组，如今实验室规模已扩充至几十人。
截至2025年底，全诊已构建起覆盖“模型层－平台层－应用层”的完整产品矩阵，自主研发的全诊大模型解决方案在全国百余家医院落地，服务1.5万家基层机构，累计生成病历超千万份。
AI是医院的“虚拟员工”
“和传统信息化卖功能点不同，AI卖的是性能、成本和效果。”薛翀一直在思考：未来的医疗AI，究竟是医院采购的一套软件，还是医院自主拥有、能够持续进化的智能基础设施？如果答案是后者，那么全诊今天的产品架构、技术投入和商业模式，就应该围绕“未来的那个位置”来设计，而不是只满足医院当前的需求。
走过十年创业，薛翀对医疗AI有了越来越清晰的认识与判断。
第一个判断：要把AI看作医院的“虚拟员工”，而不是一套信息系统。
医院建设“病历助手”这样的AI应用，本质相当于招聘一批实习医生，承担病史整理、病历初稿等工作。评判AI，应当像评判一名真实员工：能不能干活、产出质量怎么样、投入产出是否划算。
既然是“员工”，那决定录用与否的一方，就应该是医生。薛翀认为，未来医疗AI应用的创建者，将以临床医生为主。2026年8月，公司发布“全诊5.0版”，其核心升级点就在于让临床医生参与AI能力共建，帮助医生打造能理解工作现场、提供专业判断、在合适节点参与协同执行的临床智能伙伴。
第二个判断：把AI当作“虚拟员工”，必然催生医院AI基础设施的建设刚需。
“医院招聘了很多刚毕业的医学生，有没有能力来管理好这些员工，让他们持续成长？管理AI的逻辑，和管理员工是相通的。”薛翀说，未来医院必然不能零散采购独立的Agent应用，AI建设也不能走信息系统个性化定制的老路。医院需要一套底座平台，完成智能体的创建、评测、监控、质控，以及算力调度、权限治理等。对应这套理念，全诊输出四大底层平台，分别为AI应用自建平台、医疗智能体开发与运行平台、大模型训练与推理平台、数据标注与合成平台。
底座平台的落地，离不开一个关键角色：医院信息部门。“好比临床科室可以通过专业考核决定招录人员，但人事管理的工作必须由职能部门负责。”薛翀充分意识到，信息部门是医院AI基础设施的总负责人，承担“统一架构、统一安全、统一算力、统一治理”的核心职责。未来，全诊将全面深化与医院信息部门的协同合作，构建AI共建新模式。
第三个判断：AI将成为院内业务主入口，但替代现有HIS不会一夜发生。
薛翀用“森林演替”比喻数字化系统的演进：如今，传统HIS、EMR如同针叶林占据主场，AI Agent如同灌木在林下共生；未来，AI有望成长为森林冠层，成为业务交互的主入口，原有系统则成为数据采集和工具调用底座。
“在医疗行业，AI成为业务主入口已经具备雏形，但路还漫长。”薛翀认为当前有两项重要工作需要准备：一是打造“医院主权AI”，即降低对外部厂商的过度依赖，让医院自主掌控面向医疗业务的专用模型；二是实现AI应用的持续自我进化。全诊计划在全国范围内布局“医疗AI创建与技能培训中心”，与医院信息部门合作，输出全诊的整套平台能力、工程经验、人才培训体系，帮助医院培养自己的AI队伍。
“创业就像使命召唤。”正因体会过医生最真实的工作疲惫，薛翀投身医疗AI的原点，始终是那个朴素念头：为医生减负。如今，他对此有了更深的感悟：“减负的本质不是减少工作量，而是让医生有更多空余时间，进行更高维度的思考。AI和医生，未来将是互为增强的。”
回望十年创业路，初心如π，没有终点。薛翀坚信，医疗AI真正改变临床那一天必将到来。他将带领团队看准方向、稳健前行，提前滑向这颗“冰球”即将到达的地方。
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