让AI成为临床“第二大脑”:医渡科技AI中台落地40余家三甲医院

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下午4点，中山大学肿瘤防治中心的李医生刚刚送走第50位门诊患者。面对一位肺癌术后复发、伴有多种合并症的复杂病例，她打开手机上的一个APP，把患者的关键信息和手头的临床疑问输入进去。十几秒后，一份聚焦国内外最新指南的诊疗建议和证据溯源报告便呈现在眼前——这不是科幻电影，而是医疗AI大模型正在中国顶尖医院落地生根的真实场景。

2025年以来，全国数百家三甲医院纷纷宣布“接入大模型”。但热闹的官宣背后，真正落地到临床一线、被医生常态化使用的产品寥寥无几。而在这一背景下，医渡科技交出了一份硬核的成绩单：其临床循证智能体“医渡智循”已落地40余家三甲医院，深度参与超50万次诊疗决策。

🏥 全天候AI助理：为医生“减负”更“赋能”

“半天接诊30+患者，而查阅最新循证指南仅有几分钟时间”——这是中国超千万临床医生的日常两难。

循证医学已被公认为现代医学的“金标准”，但在实际临床中落地却困难重重。每年医学论文数以百万计，临床指南更新频繁，医生们很难在繁忙的诊疗工作中及时跟进最新知识。正是在这一背景下，2026年3月25日，中关村论坛上，中国临床循证智能能力建设计划正式启动，医渡科技作为核心技术支撑方，推出了临床循证智能体“医渡智循”APP。

打开“医渡智循”，可以发现它内置了超3万份权威临床指南、超500万篇高质量医学文献，并实时追踪《新英格兰医学杂志》《柳叶刀》等全球顶级期刊动态，秒级响应医生的临床决策与科研检索需求。“医渡智循”正在从“帮你查资料”进化为“帮你思考”的临床工作流助手。

凭借这一能力，在中山大学肿瘤防治中心，基于AI中台构建的医生Copilot日均调用近1000次，覆盖约70%医护人员，充分验证了AI工具高频、刚需的临床属性。

🧠 “双模型协同”：当医疗垂域大模型与DeepSeek联手

通用大模型在严肃医疗场景中要想“上岗”，必须同时解决数据治理、知识结构化和场景工程化三重大山。医渡科技的答案是一套“双模型协同”的技术架构。

2026年4月24日，就在DeepSeek-V4正式发布当天，医渡科技宣布“医渡智循”完成DeepSeek-V4与医渡大模型双基座架构的医学场景适配。这一架构的背后是医渡科技十余年的积累：其核心算法引擎YiduCore目前已累计处理近70亿份经授权的医疗记录，服务全国超过10000家医院，疾病知识图谱基本覆盖所有已知疾病。

在双模型架构下，系统可根据问题难度灵活调用不同模型能力——百万Token超长上下文让AI可以一次性读完一份完整住院病历甚至一整本临床指南；更强的推理能力使AI能够同时读入多篇临床指南和病例报告，自动整合分散证据，生成一条完整的循证路径，每一步结论都标注出处。病历分析从“拆开输入、片段回答”变为“完整输入、全局回答”，循证检索从“找到文献片段、医生自己综合”变为“跨文献综合、直接给循证路径”。

🩺 肿瘤专科AI：拿下北京大学肿瘤医院“标杆案例”

在医疗AI从“通用炫技”走向“垂直深耕”的当下，肿瘤领域成为最具挑战性、也最有价值的赛道。

2026年4月8日，医渡科技公告中标北京肿瘤医院人工智能建设银医合作项目，总金额约488万元。肿瘤医院的诊疗场景极度复杂，一位晚期肿瘤患者往往需要多学科共同制定治疗方案。正如医渡科技联合创始人、首席执行官徐济铭所强调的，医疗AI若想真正扎根肿瘤专科，不能盲目追求“大模型”，而是需要构建针对不同疾病、不同诊疗场景的“多学科智能体集群”，其思路与临床多学科会诊逻辑高度一致。

这一项目被视为医疗AI大模型在肿瘤专科落地的关键里程碑。北京肿瘤医院拥有扎实的信息化基础和数据治理能力，这笔488万元的订单能否跑通“部署+应用+价值验证”的完整链条，对行业具有重要的风向标意义。

🔭 从AI中台到智能体生态：医渡科技的战略全景

“医渡智循”只是医渡科技AI产品矩阵中的一员。在2026年中国医院信息网络大会上，医渡科技发布了“医疗智能体开发与协同应用方案”，以AI中台3.0为全院提供标准化的AI生产与运营底座，以临床助手Copilot 2.0为医生的第一入口，以“医渡智循”为循证知识引擎，三者分层定位、深度协同。

截至目前，医渡科技AI中台已部署超过30家顶级三甲医院，覆盖湘雅医院、中山大学肿瘤防治中心、北京大学肿瘤医院、北京协和医院等国内顶尖机构，超110家医院已落地其AI解决方案。与此同时，公司还中标了海南省智慧健康岛等省级重大公卫项目，形成了To B（医院）与To G（政府）双轮驱动的业务格局。

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