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在醫療行業，優質診療資源匱乏且分布不均、疑難病癥診療難度大、科研成果轉化慢等多重挑戰一直存在，AI為這些問題的破局帶來曙光，但醫療機構普遍面臨落地環節的算力不足、數據處理復雜、模型部署困難等問題。在近期召開的第十九屆中國衛生信息技術/健康醫療大數據應用交流大會（2025CHITEC）上，如何借助AI力量更好地便民、助醫、輔政、促研，是行業關注的重點話題。

華為深刻認識到：工程化能力是打通醫療AI應用從技術創新到臨床實效的核心關鍵。通過系統化、全鏈條的工程化支撐，華為正推動醫療AI突破落地瓶頸，走向規模應用。在2025CHITEC上，華為向行業集中展示了其推動醫療AI規模化應用的工程化能力、系統性方案和諸多實踐成果。

用AI填平醫療服務的需求鴻溝

人口老齡化、疾病譜變化等因素的發展，使得醫療領域需求與供給之間的鴻溝愈發明顯。特別是疑難雜癥的精準診療、突發疾病的提前預警，現有的技術手段還難以滿足臨床所需。

要填補醫療服務的需求鴻溝，必須進行醫療信息化的業態重塑。華為認為，“數據要素+”“人工智能+”和“數字孿生+”的融合應用，是增強醫療機構的數據能力和AI能力是重塑的關鍵，尤其是讓大模型深度融入診療全流程，成為破解資源供需矛盾、提升服務質效的核心引擎。但要讓AI大模型真正扎根醫療領域，需先破解落地系列難題。

一是算力投入與效率失衡：當前的醫療AI應用多為“煙囪式”建設，算力無法跨科室、跨場景共享；大小模型并存，導致AI芯片利用率偏低，存在算力浪費問題。

二是數據處理門檻高且周期長：醫療數據分散在不同科室、不同院區，海量高質量數據的獲取難度大；從傳統數據集到AI訓練語料的加工需經過多輪清洗、標準化等過程，周期長，效率低。

三是模型部署與調優門檻高：AI組件依賴人工集成，模型訓練前的預處理流程復雜；醫院普遍缺乏AI專業人才，模型調優需依賴外部團隊，響應速度滯后于臨床需求。

四是應用開發與集成難度大：應用適配模型需定制化開發，周期長；行業內應用廠商眾多，接口復雜且標準不一，跨系統集成成本高。

華為認為，解決上述問題，需要工程化支撐能力，也即打通算力、數據、模型、應用的全鏈條，將這些環節整合為一個有機整體，才能讓底層技術創新真正轉化為臨床實效。

一套行之有效的醫療AI落地框架

工程化能力并非單一技術，而是一套可復用的方法論與工具鏈。針對醫療AI落地難的問題，華為聚焦自身核心優勢和根技術，在數字底座、場景賦能、頂層設計等領域持續投入，為醫療AI的規模應用提供系統化、全鏈條的工程化能力，并總結出了一套行之有效的AI落地框架。

該框架包括高價值場景識別、架構流程重塑、數據和知識工程、模型設計及驗證、應用集成融入業務、持續運營與治理等關鍵步驟，已在包括RuiPath病理大模型、ChatZOC眼科大模型、叮唄健康大模型在內的多個專科模型研發與落地中得到了充分驗證，充分體現了其工程化能力的實踐價值，展現出強大的實用性和有效性。

以RuiPath病理大模型為例。病理數智化是一個具備極高價值的應用場景。與其他專科大模型相比，病理大模型在數據、算法、算力、存力等方面的技術挑戰更為突出。在瑞金醫院打造的RuiPath病理大模型中，華為DCS AI解決方案為模型落地提供了有力支撐，在數據和知識工程、模型設計及驗證、應用集成融入業務等環節，都展現出華為依托工程化能力實現的眾多關鍵創新點。

如：基于PanVL-T1技術體系構建病理大模型，依托視覺基礎模型開展無監督學習，僅需少量標注數據即可實現強泛化能力；首次僅用16張910B算力卡就訓練了百萬張數字切片；借助AI使能平臺ModelEngine，節約80%的數據處理周期，縮短70%的業務上線時間；采用無損壓縮算法，節約45%的存儲空間；采用存算協同技術，節約30%的訓練周期，提升算力利用率；統一CSP病理格式，確保數據的一致性和規范性等。

2024年，中山大學中山眼科中心與華為打造ChatZOC眼科大模型，用AI探索眼科診療新模式，使能“篩-查-治”三級診療模式，實現優質醫療資源下沉。在平臺服務層，ModelArts支持開放模型生態，支持各類開閉源模型、視覺/語言/多模態多種能力模型，并可面向未來持續演進；HCS支持“訓推資源共池”，也即實現訓練與推理資源的統一管理和分時復用，充分利用資源，避免浪費。在模型使能層，可將AI原生應用引擎平臺下沉至HCS，支持知識中心、模型中心、數據工程和應用編排，幫助醫療機構持續積累AI資產。

這些圍繞數據、算法、算力、存力等方面的工程化創新，使得ChatZOC眼科大模型在速度、廣度和深度上都表現出色。在新疆喀什，ChatZOC眼科大模型已為超過3000名患者提供眼病篩查服務，有效緩解了偏遠地區眼科醫療資源匱乏的難題，讓先進的AI診療技術惠及更多基層群眾。

在診后環節，廣東省第二人民醫院與華為聯合研發叮唄健康大模型，整合百萬份體檢報告數據，結合權威醫學知識，通過元問答檢索增強技術和監督微調方法，形成以健康體檢為核心的AI解決方案，成為國內首個覆蓋全健康管理場景的主動健康大模型。由于健康管理的特殊性，需要長時間留存用戶的體檢數據，叮唄健康大模型依托華為算力開展本地化部署并自研大模型算法，不僅實現算法可靠，更確保了數據安全與隱私，為健康管理從“被動治療”轉向“主動干預”提供了可靠支撐。

工程化能力驅動醫療AI規模化應用

RuiPath、ChatZOC、叮唄健康等專科模型的成功落地，只是華為賦能醫療AI的一個縮影。事實上，工程化能力的最終價值，就是其具備從“單點創新”邁向“批量應用”的規模化復制能力。華為與眾多醫療機構、生態合作伙伴攜手，以實際應用場景為中心，通過技術、數據、系統的深度融合，在多個醫療場景中實現了AI技術的落地與規模化應用。

2025CHITEC上，華為全面展現其在醫療領域的實踐成果與技術實力，以及AI技術在醫療場景的多元化應用前景。

比如，在AI+患者服務方面，華為通過智能分導診、AI預問診、AI陪診、智能健康咨詢等應用，幫助醫療機構提升患者就醫體驗。AI+患者服務的應用具備輕量化部署、投入產出比高、風險可控等優點，成為醫療機構“試水”AI應用的理想切入點。例如，智能分導診能夠根據患者的癥狀快速匹配相應的科室和醫生，減少患者排隊等待的時間；預問診則可以提前收集患者的基本信息和病情，提高醫生問診效率。

在AI+診療業務方面，華為已將AI技術在病歷輔助生成與內涵質控、臨床輔助分析等多個場景落地應用。病歷輔助生成利用大模型技術，匯集、分析相關數據，經過深度思考后綜合判斷病情并給出決策建議，自動生成多場景下的規范病歷文書，包括門診病歷、入院記錄、首次病程、出院小結、手術記錄等，有效減輕醫生的書寫負擔，同時提高病歷的質量和規范性。在檢驗檢查方面，華為聯合醫療機構與合作伙伴推出多類人工智能輔助診斷系統，這些系統能夠幫助醫生更快速、更準確地解讀檢驗檢查結果，為疾病診斷提供有力支持。

為幫助更多醫療機構增強數據能力和AI能力，華為提出四點建議：第一，在數字化基礎上，醫療機構要做好醫療數據集的標準化和管理運營。第二，重視構建多科室、多院區可共享的智能診療數據基礎設施平臺建設。第三，全行業要促進數據工程、模型工程、評測技術的工具化、標準化，加快開放。第四，加快構建合理的AI診療商業模式并推動落地，形成良性循環。

醫學與人工智能的融合，需要通過“為技術找場景、為場景找技術”來實現。華為將攜手更多醫療機構、合作伙伴，實現場景感知與技術敏感的有機結合，同時借助系統性、可復用的工程化能力與落地框架，推動AI應用在醫療行業應用場景“百花齊放”，為“便民、助醫、輔政、促研”貢獻更大力量。