近日，卫宁健康（300253）入选国际权威咨询机构IDC Vendor Profile（厂商概况）报告。在《卫宁健康：AI增强WiNEX效能再提升》报告中，IDC秉持一贯客观公正的第三方视角，论述了医疗人工智能技术的发展情况，分析了人工智能技术与医院核心系统有机集成的方法和实现系统效能提升的领域，并介绍了卫宁健康的医疗人工智能技术开发情况，重点包括医疗垂直大模型WiNGPT与医院核心系统WiNEX一体化融合的产品设计研发理念，结合案例呈现AI增强的WiNEX的效能提升。报告也论述了卫宁健康的整体战略发展方向、产品技术等情况，便于医疗机构了解公司的产品和策略，也期望能够对医院认识医疗AI技术应用和作用发挥予以启发。

　　图1 IDC Vendor Profile 报告

　　《卫宁健康：AI增强WiNEX效能再提升》

　　Part.1

　　IDC观点

　　IDC在报告中表示，人工智能技术，尤其是生成式 AI 技术在过去三年中取得了突破性发展。人工智能技术在医疗卫生领域的应用在经历多年探索之后，逐步找到适合的应用模式而实现落地并快速发展，其通过集成嵌入医疗信息系统，不仅发挥了人工智能技术的功能，而且显著提升了医疗信息系统的效能。人工智能技术与医疗信息系统的集成融合一体化，正在形成医疗数字化转型的新质生产力，在智慧医院建设和公立医院高质量发展中释放价值。

　　人工智能与医疗信息系统的融合总体呈现出以下特点和趋势：

　　传统人工智能 AI 价值的发挥具有一定的局限性。

　　生成式 AI 驱动传统医疗信息系统向全面化人工智能系统升级。

　　人工智能技术应能和医疗信息系统无缝集成与嵌入。

　　AI 增强的医疗信息系统有助于推动医院无边界的服务。

　　中台架构和云原生是对 AI 技术集成的重要保障。

　　Part.2

　　卫宁健康新构想

　　新一代医院核心诊疗系统是智慧医院建设的基础性系统，集成 AI 的医院核心系统或 AI 增强的医院核心系统则正发展成为智慧医院建设和重塑医疗卫生服务的新质生产力。

　　在这一发展趋势下，IDC在报告中全面介绍了医院信息系统代表厂商卫宁健康，深入解析了新一代产品WiNEX 的“AI增强”以及WiNEX落地应用案例，详细总结了卫宁健康对于数字、云和人工智能的重新构想。

　　随着 WiNEX 的进一步发展与能力提升，卫宁健康提出 DigitalFirst、Cloud Ready 和 AI Augmented 的发展方向。该构想将通过更明智和更具战略性的实施来适应新的市场动态和医疗健康发展目标，利用数字技术增强现有产品的价值链，降低数字化转型带来的潜在风险，甚至是某些局部颠覆（disruption）带来的风险。

　　Digital First 数字为先

　　1.数字基座：将以业务解耦、领域模型构建等为特征的数字基座标识为医疗健康数字化转型的基座，重新定义医院在数字化空间的潜在价值。

　　2. 泛在服务：实现医院业务向数字空间的完全映射，在数字空间中实现更具能级的业务革新，提供泛在的联接、交互与服务。

　　3. 高维发展：在高维空间中实现医疗产业互联网的可持续发展，利用数字空间的高维能力解决真实世界中的瓶颈问题，推进实现新模式、新流程和新机理。

　　Cloud Ready 云就绪

　　1. 全云原生：基于云原生架构，在公有云、私有云和混合云等新型动态环境中，构建和运行可弹性扩展的应用，实现多种云模式的验证。产品经过深度优化，能够根据负载自动伸缩，优化资源使用和成本，具有极高的性能和成本效益。

　　2. 开箱即用：云原生核心功能开箱即用，包括从提交代码、构建应用、应用发布到测试环境、测试通过发布到准生态环境及生产环境，现场只需要解决业务定制与创新，更快更便捷地把业务跑起来，而不必了解底层的技术细节。在云原生核心功能之外，在多租户、运维友好和安全性方面不断加强，满足高可用性、可扩展性、敏捷性、应急灾备和容错能力等需求。

　　3. 研发运维一体化：打造面向研发、测试、部署和运维高效的价值交付管理模式。实现研发效率与质量双提升，产品的部署和运维实现自动化，进行持续集成和交付，保障应用交付的安全与稳定，高效支撑医疗健康数字化转型交付的全生命周期。

　　AI Augmented 即 AI 增强

　　认知医疗

　　1. 贯穿患者全病程：包括预防、保健、诊断、治疗、处置、护理、康复、评估、随访等全病程。

　　2. 覆盖医疗行为与医疗质量全场景：以透明、公平、尊重隐私的方式协助医疗工作，包括患者管理、流程自动化、资源优化、文档生成、多方协调、实时沟通、绩效分析、法规遵从、医疗质量控制、科研分析等。

　　3. 实时临床决策支持：满足不同医疗任务需求，进行实时数据分析、动态诊断、个性化治疗、预测、风险评估、治疗建议、推荐、即时警报、智能提醒等。

　　人机共智：

　　1. 对齐技术：使人工智能以人类的各种能力和规则为边界，保持充分的“控制”，实现人与机器的边界融合。

　　2. 持续优化：提升训练数据质量，增强系统精度，通过数据分析和医生反馈，优化提升 AI 性能与准确性。

　　3. 透明决策过程：让系统更加透明和可解释，提供清晰的决策路径和依据，使结果符合医疗实践的临床思维和医疗标准，便于医生理解和信任。

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