2026-02-10 17:40:09 中华网
人工智能发展迈入深耕产业、赋能实体的“下半场”，行业重心从技术参数比拼，转向深入真实场景解决问题、实现价值转化的新阶段。日前，在2025“新质生产力产业实践示范案例”评选中，复旦大学附属中山医院凭借“观心”多智能体系统在心血管临床的深度融合应用，成功入围生物医药赛道示范案例。“观心”多智能体系统负责人梁义秀接受采访时表示，医疗大模型成功的根本标志，在于其能否真正融入临床场景、被医生信赖，并转化为切实的患者获益，这也是“观心”多智能体系统自研发之初便锚定的方向。
从“串联”走向“并联”，AI破解心血管诊疗三大难题
在心血管临床领域，传统医疗模式长期面临三大结构性瓶颈，制约着行业提质增效与优质服务的可及性。首先，“信息过载”与“知识孤岛”并存。心血管诊疗需综合电子病历、心电图、超声影像等多模态数据，其复杂的关联与规律远超人脑实时处理能力，顶尖专家的诊疗逻辑与临床思维也难以被系统化记录和传承;其次，诊断效率与一致性受限。高强度重复工作消耗医生精力，而疑难病诊断又高度依赖个人经验，导致不同层级医院、不同年资医生之间诊疗水平存在差异;最后，个性化治疗决策困境。心血管疾病复杂，治疗方案如同解多维方程，缺乏高效工具进行量化模拟与预后预测。
这也是医疗行业迈入数字化转型深水区遭遇的共性难题。为系统应对挑战，中山医院打造的与临床思维深度耦合的“观心”多智能体系统，通过将AI深度融入诊疗全流程，实现医疗服务从“提效”到“提质”“赋能”的升级。该模型融合了中山医院数十年积累的真实病历与顶尖专家诊疗逻辑，构建起一个能够整合多模态数据、进行深度推理的“超级大脑”，将专家经验转化为可规模化、可复制的“数字诊疗力”，辅助医生突破个人认知局限，推动医疗AI从处理单点任务迈向重构诊疗认知流程的新阶段。
目前，“观心”多智能体系统已应用于心血管临床场景，赋能诊疗流程由传统线性“串联”走向高效“并联”的协同模式，实现了效率与质量双重跃升。在效率层面，模型能够通过自然对话自动生成结构化病历，将医生从文书工作中解放;在质量层面，一方面，模型可以基于患者具体检查数据进行辅助诊断推理，成为医生决策时“永不疲倦的资深助手”，有效规避因疲劳或信息遗漏导致的误判。另一方面，内置的顶尖专家诊疗逻辑，能为基层医院和年轻医生提供符合最高标准的诊疗参考，助力优质医疗资源下沉与诊疗同质化水平提升。
跨越临床决策“信任鸿沟”，AI激活医疗行业新质生产力
AI深度嵌入临床决策的核心环节，需要实现从“技术可用”到“临床可信可靠”的关键跨越，这也是医疗AI规模化落地过程中的核心突破点。
中山医院“观心”多智能体系统的实践显示，心血管临床中多模态数据的实时融合与动态决策、复杂慢性病的长期管理与预后干预，以及侵入性操作与手术的规划与导航等三大场景挑战尤为突出，这些场景的共性在于要求AI嵌入核心决策环路，其落地难点已超越算法优化，延伸至数据治理、人机协同模式构建、医疗责任界定等多个维度。
基于此，中山医院提出了判断医疗大模型是否真正“落地成功”的核心标尺，即医疗大模型是否已成为临床工作中“不可逆”的组成部分，具体可拆解为三个维度：一是临床依赖度，体现在模型是否成为医生日常诊疗中主动、反复使用的工具，而非单纯的技术展示品;二是价值证实度，要求模型超越单纯的技术参数，以实际临床结局为评判依据，切实改善核心医疗质量指标;三是系统融合度，强调模型需深度融入医院信息系统，实现诊疗流程的无缝嵌合，而非增加医生的额外操作成本。这一标准为医疗AI领域提供了可量化的价值标尺，也为AI从临床诊疗的“参谋”，真正转变为医生的“联合作战单元”提供了重要保障。
AI解难题已成行业共识与时代趋势，正深度融入千行万业、释放实战价值，加速各领域规模化落地。这一进程离不开产业链上下游协同发力，既需要中山医院等行业实践主体的实战探索，也需要华为云这类深耕根技术的AI云服务提供商的强力赋能。本次中山医院的成功入围，既是行业对其AI落地实践成果的高度认可，也为医疗领域的AI应用探索指明了方向。未来，中山医院将继续探索，攻克医疗AI落地中的各类难题，深化人机协同的诊疗模式，推动优质医疗资源下沉。相信这一实践也将为AI在更广泛医疗场景中的应用提供可借鉴路径，推动技术从“试点示范”迈向“规模化应用”，激活医疗行业创新活力。
