告别“打<零工>”，华为(联手)南方医院重构医疗AI新范式,阿联酋增564例：最新疫情数据通报

在以底层算力、数据资产为核心的 " 操作系统 " 上，未来会长出无数个专科大模型，长出成千上万个医生的数字分身。

撰文｜张贺飞

在 AI 加速融入千行百业的 2026 年，如果说哪个领域的 AI 落地最被寄予厚望，大概率会是医疗健康。

大型三甲医院往往人满为患，专家号源紧张、医生每天的接诊量巨大、分配给每位患者的时间非常有限。同一时间，县医院、社区卫生服务中心等基层医疗机构，因为服务能力相对薄弱，导致分级诊疗难以有效实施。

正是在这样的背景下，国家卫生健康委等五部门联合印发了《关于促进和规范 " 人工智能 + 医疗卫生 " 应用发展的实施意见》，明确要求推动人工智能在基层医疗、临床诊疗、患者服务、科研教学、医院管理等方面的落地。

摆在面前的问题是：不少医院在推进 AI 落地的过程中，遇到了数据孤岛、重复建设、系统难以互通等问题，原本计划的目标是 " 智能提效 "，结果却成了一场吃力不讨好的 " 系统拼接游戏 "。

就在 4 月 10 日，南方医科大学南方医院与华为联手交出了一份新答卷——面向全球首发了医院通用人工智能平台（HAIP），给出了医疗 AI" 统一规划、全域协同 " 的新范式。

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破局"单点式落地"，

打造医院的"AI操作系统"

过去几年里，国内医院的数字化和智能化转型，可以归纳为 " 摸着石头过河 "：各个科室按照自己的需求引入 AI，比如影像科用 AI 看肺结节、病理科用 AI 看切片、信息科用 AI 管病历……

这种 " 打零工 " 式的单点式落地，暴露出了四大核心挑战：

第一个是数据孤岛。每个系统的数据格式不同、接口不一，没法互相调用，形成了一个个 " 数据孤岛 "，数据价值无法有效挖掘。

第二个是AI算力烟囱式建设。每个系统都配了自己的服务器，算力与模型重复部署、多模型与多智能体无法协同，资源不能共享。

第三个是缺乏医疗+AI人才。医院缺乏 AI 专家，个性化需求难满足；传统 ISV AI 能力偏弱，需要支持和培育。

第四个是应用开发复杂、周期长。医院现网应用的厂商多、接口复杂，牵一发动全身，存在大量对接开发。

之所以出现上述痛点，根本原因在于——医院缺少一个统一的底层平台。需要有一个统一的平台，把医院的算力、数据、模型、应用都管起来，让不同的院区、科室可以共享资源、互相调用能力。

在数智化转型中先行先试的南方医院，遇到过同样的问题，最终选择联合华为打造医院通用人工智能平台（HAIP）。不同于过去的各自为战，HAIP 平台针对医疗 AI 的核心痛点进行了 " 对症下药 "。

为了打破 " 数据孤岛 "，HAIP 通过 ModelEngine 人工智能工具平台实现全类型数据智能化标注和多模态 AI 语料生成，数据飞轮支撑模型快速迭代、越用越准，让沉睡的数据变成了可复用的知识资产。以病理数据为例，标注效率从人工的每人每天 50 张提升到 300 张，效率提升超过 6 倍。

为了消除 " 算力烟囱 "，构建了 AIDC 算力底座，通过 DCS AI 容器底座实现算力切分和任务智能调度，并设计了 " 昼推夜训 " 潮汐调度机制：白天优先保障门诊、急诊等实时推理任务，夜间自动进行模型训练，整体算力利用率提升 30%。

为了填补人才缺口，HAIP 平台提供了自然语言生成智能体（NL2Agent）能力，进一步降低了 AI 应用的上手难度。医生不需要编写代码，只需用日常语言描述需求，平台即可自动生成专属的数字分身。

为了降低开发门槛，HAIP 平台采用了开放架构，可以兼容医院已有的 HIS、PACS 等业务系统，实现了与医院现有流程的平滑融合。也就是说，医生无须改变作业习惯，无形中保障了医疗服务的连续性。

打一个比方的话，为破局而生的 HAIP 平台，就像是医院专属的 "AI 操作系统 "，让所有的 AI 应用跑在同一个平台上，实现数据打通、算力共享、能力复用和持续进化，驱动医疗 AI 从 " 单点部署、零散应用 " 走向 " 统一规划、全域协同 "。

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越用越聪明的"数字外脑"，

把时间还给"就诊"

在 AI+ 的驱动下，医院的业务逻辑正在发生质的改变，最直接的体现就是生产力的释放。

在现代医疗体系中，最稀缺的资源不是高端的医疗设备，而是医生的时间。一个让人无奈的现实在于，不少骨干医生每天不得不将大量精力消耗在重复性的文书工作、基础阅片和病历整理上。倘若能够将高强度、高重复性的工作交给 AI，或许能让医生从繁琐重复劳动中解放出来。

南方医院早已给出了肯定答案。

在南方医院健康管理中心，每天要出具约 1500 份超声报告，过去主要依靠人工三级检审，医生的工作负荷很大。

2025 年 5 月上线 AI 智能检测系统后，直接包揽了 90% 以上的重复筛查工作：系统可自动完成所有超声报告的异常筛查，对发现的问题标红提醒，并自动记录异常信息，全程无需医护人员实时值守。

截止到目前，AI智能检测系统的关键问题检出率达90%以上，累计检测超过25万份报告，每位医生每天可节省约2小时。

在南方医院的病理科，每天接收的胃肠镜活检标本就有 200 多例，需要逐张切片、逐视野观察细胞形态，一张复杂切片分析需要数分钟时间，长期高强度工作，很容易导致疲劳。

依托多年积累的海量优质病理标本数据和专家诊断，南方医院基于大模型开发了一套消化病理人工智能辅助诊断系统，AI 可快速扫描整张病理切片，自动识别正常细胞和可疑病变区域，医生可以快速定位到病灶区域，加快诊断效率。原先一份胃肠镜活检病理报告需要3-5天，现在被压缩到了1-2天。

以上都还只是 HAIP 平台落地前的案例，有了统一的 "AI 操作系统 "，AI 和医疗的 " 化学反应 " 将不断加速。

可以找到的案例还有很多，但 AI 和医疗的 " 化学反应 " 并未止步于此。

比如前面提到的 NL2Agent 能力，医生只需说 " 帮我做一个助手，专门整理肺结节患者的随访记录，到了复查时间自动提醒我 "，平台就能精准理解意图，并在几分钟内自动生成并部署好一个专属的 " 数字分身 "。AI 的角色不再局限于 " 节省时间 "，让每个医生有了一支随时待命的 " 硅基团队 "。

另一个不应该被忽略的信息在于，有别于 " 买来什么样就是什么样 " 的传统软件，在 HAIP 平台上，如果医生对 AI 的判断结果进行了修改或给出了反馈，系统会自动记录这些纠错信息，当数据积累到一定程度，会自动启动新一轮的训练和模型更新。AI 和医生配合得越久，就越懂医生的诊疗逻辑与习惯。

而当阅片、病历整理、随访等重复性工作被 AI 解放，医生们终于可以卸下枷锁，把更多的时间和心力还给复杂的临床决策、还给手术台、还给面对面就诊时不可替代的人文关怀。

- 03 -

"三甲专家"下沉到基层，

医疗普惠不是奢望

仅仅解放医生，可能无法根治当前医疗体系最大的痛点——三甲医院的专家门诊一号难求，而社区的卫生服务中心面临着 " 接不住、看不好 " 的尴尬。老百姓宁可舍近求远去大城市排队，也不愿在家门口首诊。

HAIP 平台的出现，让外界看到了一条医疗资源下沉的新路径。

在平台架构上，HAIP 没有把 AI 封闭在 " 高墙大院 " 内，采用的是 " 云边协同 " 架构：像南方医院这样的大型三甲医院作为中心端，负责训练模型；县医院、社区医院等基层医院部署轻量级的边缘设备。

中心端训练好的模型，可以一键下发给所有基层设备，基层医院不需要买昂贵的算力，不需要自己训练模型，就能获得和三甲医院同步的 AI 能力。每一个基层医生背后，是一个个跑在云端的 " 三甲专家 "。

可以佐证的是，基于 " 云边协同 " 的架构，南方医院的诸多标杆应用已经开始向基层辐射。

直接的例子就是南方医院肾内科侯凡凡院士团队牵头研发的国内首个慢性肾脏病综合管理大模型——智肾。

在专科医生端，" 智肾 " 支持患者综合评估、疑难病例解析、循证医学证据检索及归纳，帮助医生快速获取基于最新指南和大规模真实世界数据的辅助决策建议，提升诊疗精准性和效率。

在社区医生端，" 智肾 " 提供轻量化智能问答系统，相当于为基层医生配备了一位 " 肾脏病专科顾问 "，帮助识别高危患者、规范诊治流程。

在患者端，" 智肾 " 可以为肾病患者提供综合健康管理。其中南方医院的陈婷护士长团队基于 " 智肾 " 研发了慢性肾脏病个性化饮食指导项目，为患者提供科学的饮食建议及每周食谱。

截止到目前，" 智肾 " 已在化州、吴川等基层医院应用，肾病患者在家门口就能获得接近三甲医院水平的肾病管理服务，在一定程度上缓解了三甲医院人满为患、挂号难、看病排队时间长的问题。

同样的例子还有 aMAP 肝癌筛查评分小程序。

南方医院感染内科基于全球合作网络构建了 aMAP 肝癌筛查评分，并以小程序为载体线上赋能肝病病程管理。目前该项目已在线下覆盖 17 家医疗单位，累计完成超过 52 万人次筛查，将早期诊断率从传统的 23.2% 提升到了 67%。未来通过 HAIP 平台，慢性肝病的筛查与管理能力，将高效地覆盖到更多区域。

有理由相信，在 HAIP 平台的赋能下，城乡之间的医疗差距将不断缩小，县域及乡镇医疗机构有望在 AI 的辅助下达到接近三甲医院水平的诊断能力，让 " 大病不出县 " 不再是口号，而是每一位普通中国人的日常。

- 04 -

从"烟囱"到"雨林"，

智慧医院的新范式

不只是 HAIP 平台，南方医院与华为联合全国多家头部医院及合作伙伴，共同发布了《医院通用人工智能平台技术白皮书》，首次定义了医院通用人工智能平台的参考架构和建设范式。

一份凝聚了行业共识的白皮书，标志着中国医疗 AI 正在从试点走向规模化落地，正式告别 " 单点部署、零散应用 " 的蛮荒时代，迈入了 " 统一规划、全域协同 " 的阶段，为全国医疗机构提供了一条可复制、可推广的建设路径。

把视角再放大一些，HAIP 代表的不单单是操作系统级的解决方案，更像是一片肥沃的黑土地：在以底层算力、数据资产为核心的 " 操作系统 " 上，未来会长出无数个专科大模型，长出成千上万个医生的数字分身。彻底结束烟囱式的建设，形成一个开放、共享、持续进化的医疗 AI 生态雨林。

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疫情通报通常还会配套发布“新增治愈”“新增死亡”“现有住院/重症”等指标。对普通人来说，判断风险时可以优先看两类信息：一是医疗负荷（住院、ICU、重症占比）；二是趋势（7天平均或连续多日是否同向变化）。单日数据出现跳动并不罕见，尤其在周末或节假日前后，上报节奏变化容易造成“某天偏低、某天偏高”的错觉。

需要重点对照的4个指标：别只盯着新增

不少人搜索“阿联酋增564例”，其实是想快速做决定：要不要戴口罩、是否取消聚会、还能不能按计划飞往迪拜或阿布扎比。更稳妥的方式，是把关注点从“一个数字”扩展到“几项指标的组合”，信息会更完整、判断也更不容易失真：

观察项	你能得到的判断	常见误区
检测量/筛查强度	筛查越多，发现越多；更能反映真实面	把检测增加导致的新增上升误判为失控
阳性率（如有公布）	阳性率上行更可能提示传播增强	只看确诊数不看阳性率
住院/重症/死亡	反映医疗压力与疾病严重程度	用新增数直接推断“更危险”
连续7天趋势	能过滤掉上报节奏的噪声	盯单日数据做过度反应

如果你目前只看到“新增564例”这一条信息，更稳的做法是再观察接下来2—3天的通报是否持续走高，同时留意是否出现“聚集性疫情”“高风险场所暴露”等提示。对家庭与职场来说，趋势往往比某一天的数字更能指导行动。

日常生活与工作怎么应对：把风险控制做在前面

当通报出现一定幅度的新增时，最有效的不是“全面紧张”，而是把防护动作做得更一致、可执行。在通勤、办公、商场、公共交通等高频场景里，可以优先抓住三点：第一，出现咽痛、发热、肌肉酸痛等症状时，尽量减少不必要的社交与在密闭场所的停留；第二，相比“临时消毒”，室内通风和控制人群密度往往更能降低传播风险；第三，在人多、通风差的环境中，佩戴口罩仍是低成本的风险控制手段，对老人和慢病人群尤其重要。

也要避免两个常见误区：一是“没听到封控就不用管”，忽视个体防护的价值；二是“多囤药就安全”。更实际的做法是按需准备退烧止痛等常用药，并了解禁忌，避免重复用药。对于有基础疾病的人群，建议提前确认常用药不断供，留意身体指标变化，必要时尽早咨询专业人士。

旅行与入境相关关注点：信息以当期规定为准

围绕阿联酋新增病例的搜索，常常会连带出现“能不能入境”“需不需要核酸/疫苗证明”“转机会不会受影响”等问题。关键在于：政策通常有明确生效时间与适用范围，航空公司与目的地的执行细则也可能不同。更稳妥的准备方式可以分三步：先确认出发地与目的地的最新入境要求；再核对航司对登机材料的要求；最后为行程留出弹性空间（例如可改签、可退的选项）。

同时也要注意：即使目的地不强制检测，旅行途中在机场、机舱、接驳交通里长时间的密闭接触，往往才是更常见的风险来源。如果家中同住者有高风险人群，返程后适当减少近距离接触、观察几天症状，比“只在机场紧张一下”更有意义。

如何判断这是否是“反弹”：看结构，不看情绪

看到“新增564例”产生情绪波动很正常，但判断是否属于“反弹”，更需要结构化信息：新增是否集中在某些酋长国或特定场所；医疗资源是否出现紧张；是否有变异株或聚集性传播提示；是否伴随阳性率与住院数据的连续上行。如果这些信号并未同时出现，往往更接近阶段性波动或集中检出；反过来，如果多个指标一起走高，就需要更谨慎地调整社交与出行计划。

对个人来说，最实用的策略不是追逐每一条数字，而是把可持续的防护习惯固定下来：出现症状时不硬撑、在人多密闭处做好防护、对高风险家人多一分谨慎。数据会波动，但这些做法能在各种波动中持续降低风险。

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更新内容

一、优化线索笔记记录便捷性

二、增强隐私保护机制

三、修复了切换窗口时游戏偶尔崩溃的错误。

四、微调英雄技能伤害

五、增加活动提醒订阅功能

六、改进语音/对白静音切换响应