夜雨聆风
本期《2026·听见数智时代》高端系列访谈，专访北京朝阳医院信息中心副主任赵前前，依托医院真实数字化落地场景与实战经验，系统性拆解多院区医院数智化建设的演进脉络、落地难点与破局思路，为全国医疗机构信息化建设输出可复制、可落地、可复用的实战框架与实践经验。
一院三址统筹布局，筑牢多院区数智底座
作为北京市属大型三级甲等综合医院，北京朝阳医院已形成成熟的“一院三址”发展格局，信息化建设自起步阶段便立足多院区协同发展需求，构建一体化数字支撑体系。目前医院三大院区布局清晰、功能互补：东大桥本院区，核定床位1000张；常营院区（东五环），规划床位1000张；石景山院区（西五环），核定床位500张，全院总编制床位达2500张。日常工作日门急诊接诊量接近2万人次，业务体量与服务规模稳居北京市属医院第一梯队。
不同于专科医院聚焦单一专科深耕的发展模式，朝阳医院以“大综合、强特色”为核心发展定位，在搭建全覆盖、全品类医疗服务体系的基础上，培育出呼吸、急诊等一批国家级、市级优势重点学科。多院区空间布局的拓展，在扩大医院服务半径、提升区域医疗承载力的同时，也对信息化建设提出了核心命题——如何打破院区空间壁垒，实现业务、数据、服务的全域协同统一。
当前行业多院区信息化建设主要形成两大主流路径，无绝对优劣之分，核心适配医院发展定位与服务诉求。第一种为数据层面一体化，各院区业务系统独立运行，通过全域数据汇聚平台实现数据集中共享、统一应用；第二种为业务深度一体化，全院各院区共用一套底层技术架构、统一核心数据库，实现业务流程、数据资源、服务标准的全域打通。
朝阳医院的多院区信息化建设目标精准聚焦患者体验同质化：打破院区物理边界，让患者在任意院区享受标准统一、流程一致、体验相同的诊疗服务。“目前我院已实现跨院区检查业务联动，患者在石景山院区开具检查单、完成缴费后，可直接前往东大桥院区完成检查，无需额外办理转接、报备手续，其余检验、检查类跨院区协同业务也在持续迭代推进。”赵前前介绍道。该服务的落地，核心依托全院统一的业务系统架构与底层数据库，彻底破除各院区之间的数据孤岛与业务壁垒。
现阶段，朝阳医院全院核心业务系统已完成多院区深度一体化改造。网络层面，三大院区搭建环形裸光纤网络架构，具备多重链路冗余备份能力，即便单段光纤链路出现故障，其余链路可无缝承接数据传输任务，从基础设施层面杜绝单线故障引发的全院系统停运、业务中断问题，筑牢多院区业务稳定运行的数字底座。
随着多院区统一数据库架构全面落地，医院信息化建设已突破“保稳定、保运行”的基础底线，行业数字化建设重心正式转向数据价值深度释放。医疗数据价值落地并非单点技术突破，需同步推进患者服务、医院管理、临床业务、科研教学四大核心维度的全域深耕，构建全方位、体系化的数据应用格局。
一是聚焦患者服务，以数据优化就医体验。立足患者全诊疗流程视角，围绕入院咨询、挂号就诊、检查检验、诊疗结算、出院随访全链条，依托数字化工具精简办事流程、压缩诊疗时长、优化服务体验。目前医院已落地系列移动端智慧服务应用，将数据服务能力延伸至患者指尖，实现就医服务便捷化、智能化。
二是聚焦医院管理，以数据赋能精益运营。彻底摒弃传统经验化、主观化管理模式，构建全流程数据化管理体系，实现管理决策、过程管控、效果评估的全维度数据支撑。依托北京市电子病历共享工程建设契机，规范门急诊、住院、体检等全域医疗数据标准，高质量完成数据归集、上传与跨院共享调阅，以标准化数据治理夯实医院精细化运营与行业协同基础。
三是聚焦临床业务，以数据助力诊疗提质减负。依托数据能力优化临床诊疗全流程，将智能决策支持能力嵌入问诊、检查、诊断、治疗、护理等各个诊疗环节，简化医护人员重复性操作，降低临床工作负荷，以数据赋能诊疗精准化、高效化升级。
四是聚焦科研教学，以数据支撑学科发展。立足教学科研型医院定位，将信息化建设延伸至科研、教学全场景，通过合规、高质量的医疗数据归集与治理，为医护人员开展临床科研、教学实践、学科创新提供坚实的数据支撑。
“当下行业普遍聚焦AI等前沿新技术，但新技术只是数据价值落地的工具与手段，医疗数字化的核心根基，始终是患者服务、医院管理、临床支撑、科研教学四大场景的体系化深耕。”赵前前强调。
规避技术误区，坚守医疗AI务实落地逻辑
医疗人工智能的探索应用并非短期行业热点，而是历经多轮技术迭代的长期工程。在大模型技术普及之前，行业已依托自然语言处理、机器视觉等AI技术，实现多场景落地应用；大模型的迭代升级，进一步拓宽了医疗AI的应用边界，但医疗AI的落地始终遵循循序渐进、迭代优化的客观规律，无法一蹴而就。
朝阳医院的AI应用落地坚持“由浅入深、场景聚焦、务实迭代”的原则，形成了成熟的常态化应用体系。早期以放射影像场景为突破口，依托AI视觉技术辅助影像分析、智能生成影像报告；随后拓展至病历质控领域，通过NLP技术提取病历核心信息，规范病历书写标准、把控诊疗文书质量；在患者服务端，落地AI预问诊系统，实现科室智能分诊、主诉与现病史自动生成，直接对接医生工作站，大幅减少医护重复录入工作；同时完成出院小结智能生成、病历文书智能检索等功能落地，全面覆盖临床、服务、质控多场景。
在大模型规模化应用过程中，朝阳医院直面行业核心痛点——AI“幻觉”问题。医疗行业具备区别于其他行业的两大核心特质：一是对数据与诊疗结果的绝对准确性要求，二是所有诊疗行为与数据结果的全程可溯源性，而大模型的黑箱运算特性，恰好与医疗行业的核心要求存在天然冲突。
对此，医院秉持“不否定、不盲从、探边界、稳落地”的务实思路，精准把控AI应用尺度，杜绝技术滥用。在病历智能生成场景，医院建立严格的人机协同机制：由大模型自动生成病历初稿并以标准化模板呈现，最终内容审核、内容采纳、定稿录入的权限完全归属临床医生，AI仅承担辅助工具角色，从源头规避AI幻觉引发的诊疗错误，保障临床诊疗安全。
病历质控场景的迭代升级，更直观体现了医院的审慎落地思维。早期医院依托传统NLP规则库开展病历质控，通过预设规则匹配病历文本内容，实现问题实时预警。大模型落地后，其细节捕捉、全域覆盖能力优于传统模式，但医院并未盲目替代原有体系，核心源于两大临床实战考量：其一，大模型偶发质控提示偏差，而病历质控结果直接关联医护绩效，错误提示易引发临床抵触、影响医护权益；其二，大模型响应时长普遍达数十秒，无法匹配医生提交病历即时校验的临床操作习惯，实用性不足。
“医疗AI落地的唯一核心标准，不是技术是否先进，而是能否解决临床真实问题、适配医院实际场景。”赵前前表示。当前，医院正推进垂类医疗大模型与院内私有知识库的深度融合，试点全新大模型病历质控体系，通过技术互补、场景适配，打造更贴合临床需求的智能质控方案。
在AI算力投入与成本管控层面，朝阳医院形成了一套适配中型三甲医院的轻量化落地模式。目前仅头部顶级医院可实现全自研AI应用、自建全套算力集群，多数医院受资金、机房、电力等多重约束，难以规模化布局重资产算力项目。不同于传统信息化项目投入即见效的特性，AI技术处于持续探索迭代阶段，投入产出难以即时对等，这也是多数医院AI布局趋于谨慎的核心原因。
除资金成本外，机房电力承载力是AI落地的关键现实制约。当前AI算力设备能耗极高，医院现有机房供电、空间资源无法支撑大规模算力集群部署。基于多重现实约束，朝阳医院构建了“轻资产、高弹性、重实效”的算力应用体系：一是采用算力租用模式，规避大额硬件采购成本与机房电力消耗压力；二是建立算力统一调度机制，打破单应用固定GPU分配模式，动态监测算力使用率，盘活闲置算力资源，提升资源利用效率；三是坚持小步快跑、场景聚焦，优先落地验证有效、价值突出的AI应用，杜绝全场景盲目铺开。
结合多年实战经验，赵前前总结出当前医疗AI落地普遍存在的三大认知误区，为行业避坑提供参考。
误区一：重亮点、轻根基，本末倒置。部分医院急于追逐技术热点、打造宣传亮点，仓促上线各类AI应用，却忽视数据治理这一核心底座。AI输出效果高度依赖原始数据质量，未经标准化治理的杂乱数据，会持续放大大模型幻觉问题，导致智能应用失效。高质量数据治理、标准化数据集搭建，是所有AI应用落地的前置基础。
误区二：重上线、轻复盘，缺乏效果评估。大量AI项目完成上线后，缺乏常态化跟踪评估机制，未持续监测服务覆盖范围、临床减负效果、患者体验提升、系统运行稳定性等核心指标，导致诸多应用沦为“展示型项目”，无法真正赋能临床与服务。
误区三：重框架、轻细节，安全管控泛化。当前医疗AI行业规范多为方向性、框架性指引，患者隐私保护、核心诊疗数据防泄露、数据流转安全管控等精细化落地细则，均需医院自主落地兜底。泛化的安全要求无法适配临床真实场景，精细化、全流程的安全管控是医疗AI长期落地的核心保障。
锚定十五五新周期，绘制务实化数智新蓝图
不同于行业部分认知，朝阳医院现有机房体系的建设初衷并非适配AI算力，而是聚焦核心业务底线需求，以保障全院系统稳定运行、搭建多院区容灾备份体系为核心目标。医院三大院区均配套专属机房，形成互为备份、相互兜底的容灾格局。其中，东大桥院区机房投用超二十年，空间、容量、电力均已饱和；常营院区核心主机房承载全院主要业务算力，随业务高速发展，资源已趋近瓶颈；石景山院区机房主要承担容灾备份功能。为补齐算力短板、强化容灾能力，医院规划在常营院区新建机房，依托预留空间完善全院算力布局与容灾体系。
在算力布局上，医院始终秉持开放、务实、性价比优先的原则，已常态化推进算力租用模式。即便新机房建成投用，也不会单一依赖自有算力，而是构建“自建+租用”双轨并行的算力体系：结合北京市卫健委公共算力资源，根据不同AI应用的算力需求、响应要求、成本标准，灵活选择部署模式，兼顾实用性与经济性。
立足“十五五”全新发展周期，朝阳医院已完成全院信息化中长期发展规划编制，全程摒弃技术炫技，坚守“信息化服务医院核心发展”的主线，从底座筑牢、数据深耕、技术迭代三大维度稳步推进。
第一，夯实信息化基础底座，补齐体系短板。坚持根基优先、稳中求进，全面梳理现有信息系统安全漏洞与运行隐患，迭代升级全域网络与数据安全防护体系；统筹整合全院零散业务模块，将部门级独立检查、检验等游离业务统一纳入全院数字化架构，实现基础业务数字化全覆盖，筑牢转型根基。
第二，深耕全域数据应用，推进长效治理。数据治理是贯穿医院信息化发展全周期的持续性工程，无终点、无捷径。医院将在现有数据中心、数据中台架构基础上，持续优化数据标准、提升数据质量，围绕患者服务、临床诊疗、医院管理、科研教学四大场景，持续落地全维度、体系化数据应用，实现数据价值深度释放。
第三，有序推进新技术探索，贴合实战需求。充分激活信息中心团队创新活力，依托年轻技术团队的探索优势，稳步推进AI、大数据等新技术落地应用。同时坚守核心原则：所有新技术探索均以医院临床服务、运营管理、学科发展的真实需求为导向，不堆砌技术、不盲目迭代，让新技术真正成为医疗主业的辅助支撑。
二十余年行业深耕，解码业务与技术共生逻辑
深耕医疗信息化行业二十余年，赵前前完整见证了行业从传统信息化、数字化到智能化的全链条迭代。针对行业长期探讨的“业务先行还是技术先行”核心命题，她结合医院实战经历，总结出辩证统一的落地逻辑。
2012年北京市首轮医改启动后，朝阳医院率先布局临床管理数据中心，提前搭建精细化管理数字化平台，预设多维度管理数据指标，助力医院数字化转型。但平台上线初期落地效果不及预期，核心症结在于彼时全院业务端仍依赖传统经验管理，缺乏数字化、精细化运营的内生需求，技术提前布局但无业务场景承接，导致功能闲置、价值空转。
医院团队持续打磨平台、优化功能，伴随医改深化与行业数字化标准升级，医院管理层、各职能部门的数字化需求集中爆发，精细化数据管理成为科学决策、高效运营的核心支撑。此时全院发现，前期沉淀的技术底座已完全匹配业务需求，仅需微调数据源、校准统计口径，即可快速响应各类数字化应用需求，实现技术储备与业务发展的无缝衔接。
“业务引领与技术引领并非对立关系，而是相辅相成、双向赋能的共生关系。”赵前前表示，当下AI技术的落地同样印证这一逻辑：诸多业务端未曾预判的工作痛点，在AI技术落地后得到高效解决，技术创新倒逼业务模式升级、激发全新业务需求；反之，若仅有技术迭代、无业务需求支撑，数字化项目终将流于形式、难以落地；若业务需求集中爆发、技术底座滞后缺位，将直接影响临床服务与医院运营效率。唯有业务与技术同频发力、双向奔赴，才能最大化释放数据与技术价值。
针对医疗信息化领域女性管理者的行业特质，赵前前也分享了独到观察。医疗信息化建设对细节精度、逻辑严谨度、场景适配度要求极高，需要深入吃透每一项临床业务流程、精准捕捉表层需求背后的核心诉求，规避系统落地与临床实操脱节的问题。女性从业者与生俱来的精细化思维、极致的细节把控能力与耐心的统筹能力，高度适配行业发展需求，因此女性管理者在该领域占比颇高，成为行业高质量发展的重要力量。
结合二十余年从业经验，赵前前为新一代医院CIO与信息化管理者给出两大核心从业忠告。
一是坚守信息安全底线，筑牢发展红线。数字化创新、智能化升级、服务体验优化都是加分项，而信息安全、系统稳定、数据合规是底线工程。无论信息化建设成果如何亮眼，一旦出现系统宕机、数据泄露、隐私安全问题，所有成效都会归零，这是信息化管理者必须终身坚守的核心准则。
二是树立全局架构思维，规避碎片化建设。临床科室、职能部门的需求多为单点、碎片化诉求，CIO若被动跟进零散需求，盲目叠加功能、增补模块，会导致全院信息系统架构混乱、数据割裂、难以协同。作为信息化核心管理者，必须熟知全院整体信息架构，精准判断每一项单点需求的适配位置、关联系统与全局影响，以全局视角统筹规划、系统建设，保障医院数字化体系的完整性、统一性、延展性。
医疗数字化、智能化转型的核心归宿，是赋能医疗主业、服务民生就医。所有技术迭代、算力扩容、数据治理工作，都需围绕患者就医体验升级、临床诊疗提质增效、医院运营精益高效、医学科研创新突破四大核心目标稳步推进。摒弃技术炒作、坚守务实深耕、立足长期价值，才是医疗机构数智化转型的可持续发展之路。
（素材：CIO时代）
