中国医疗信创产业的发展演进

中国医疗行业的信息化建设正经历从“局部数字化”向“全面信创化”的深刻转型。在医疗信息化2.0时代，建设的核心目标是业务流程的线上化与初步的数据互联。然而，随着全球地缘政治环境的变化以及国家对信息技术应用创新（信创）战略的深化，医疗信息化已步入以“自主可控”为底层逻辑、以“智能化升级”为上层驱动的新阶段 。医疗信创不仅是实现信息系统安全可控的防线，更是推动新一代信息技术与卫生健康行业深度融合、促进医疗机构数字化转型和智慧建设的关键动能。

医疗信创正深入到各级医疗机构，成为行业信息化发展的必然选择。诸多医疗机构已不再将其视为简单的硬件替换，而是一项涉及办公系统、核心业务系统及底层算力的系统性工程。这种转型的本质是从过去以医疗服务信息化为中心，逐步过渡到医保、医药信息化的协同发展，最终实现整个生命健康产业链的集成化与智能化。

医疗信创市场整体情况

中国医疗信息化市场在过去十年中保持了极为稳健的增长，行业市场规模逐年递增，随着信创政策的密集落地以及大模型技术的介入，在核心系统架构升级、政府医保改革助推和分布式云原生架构渗透下，生成式AI (GenAI) 基础设施投入饱和式增长，实现生命健康产业链集成化，数字化转型平台价值链将进一步得到提升，预计这一增速在未来五年内将进一步释放。

从区域分布来看，医疗信息化产业链呈现出明显的集群效应。广东省作为电子信息产业高地，聚集了最多的相关企业，其次是安徽、陕西、山东、海南、江苏等省份。这种地理分布特征反映了医疗信创的发展与地方信息技术产业基础、政策支持力度以及顶级三甲医院的集中度密切相关。而在智算服务领域，头部客户（如基础大模型公司、顶级医疗科研机构）的算力规模已向 10 EFlops 进发，显示出算力需求正从“普算”向“智算”快速漂移。

产业链重构与分工

当前医疗信创市场形成了以国内自主品牌为主导的三大阵营，实现了从硬件底层到软件应用的全覆盖：

• 上游硬件阵营主要由国产芯片与电子设备供应商组成，核心任务是提供兼容性强、性能稳定的国产CPU和GPU，为医疗业务提供物理底座。

• 中游软件服务商阵营则是信创改造的实施主体，致力于将传统的医疗业务软件（如HIS、LIS、PACS）重构成基于信创架构的云原生应用。

• 下游应用阵营涵盖了公立医院、卫健委区域信息平台及民营医疗机构。在信创的推动下，这些机构正从行政办公类系统的信创替代逐步向数据平台及核心业务系统渗透。

国产化算力基础设施的建设路径与技术创新

“一云多芯”：解决底层硬件异构痛点

在医疗信创的演进过程中，医院面临的最现实挑战是底层硬件架构的多元化与软件系统的稳定性要求之间的矛盾。由于国产芯片架构（如x86、ARM、MIPS、RISC-V）长期并存，医院很难通过一次性停机来更换所有硬件。因此，各厂商提出“一云多芯”的信创云平台方案。

这种方案的技术核心在于利用云计算的抽象化能力，屏蔽底层硬件的稳定性差异。通过超融合技术，云平台可以统一纳管不同芯片架构的服务器，实现资源的统一管理、运维与监测。对于医疗机构而言，这意味着可以在不改变前端业务逻辑的情况下，实现从传统架构向国产化架构的平滑迁移。

核心业务系统的国产化迁移：从边缘到内核

医疗信创改造遵循“先易后难、逐步推进”的循序渐进策略。

第一阶段：行政办公类系统。以WPS 365、OA系统等为切入口，这些系统逻辑相对独立，适配难度低，且已有成熟的替代案例。

第二阶段：数据平台类系统。包括医保基金监管、区域卫生信息平台、医疗大数据治理平台等。这一阶段的重点在于数据的自主可控与安全治理。

第三阶段：核心业务系统。即HIS（医院信息系统）、LIS（实验室信息系统）、RIS（放射信息系统）及PACS（影像归档和通信系统）等关键诊疗业务。这一层级改造涉及复杂的数据库迁移与实时性保障，是信创攻坚的“深水区”。

为解决部分老旧业务系统因开发环境停滞而难以适配国产操作系统的困难，行业引入了“双模”信创桌面云技术。通过SBC（服务器计算）应用虚拟化，实现在信创终端上无缝访问非信创空间的老旧应用，从而规避了因软件改造滞后导致的信创推广僵局。

私有化部署与智算集成：数据主权的回归

针对政府、国企及医疗等对数据安全有极高要求的行业，AI模型的应用模式正向私有化部署回归。目前，医疗行业主流的AI部署方案包括本地裸金属部署、超融合私有云部署以及专属云模式。本地部署能最大限度规避数据跨境或出域带来的安全风险，同时也便于医院根据自身科研需求进行算力的深度调优。

在智算领域，智算集成服务（包括咨询、集成、开发、运维）已成为增长最快的细分市场。这表明医疗机构不再满足于购买单一的算力硬件，而是寻求构建一整套包含数据湖、算法训练及业务推理在内的全栈智算体系。

典型应用案例

医疗影像与病理诊断

病理诊断作为临床医学的“终极审判庭”，长期面临病理医生匮乏（中国缺口巨大）、工作负荷超载及诊断重复性差的痛点。通过打造医疗数据湖，不少医院已经实现了玻片的全面数字化，单日处理能力显著提升。AI模型不仅能一秒扫描千片，还能在数字切片上通过“标记红圈”等方式，辅助医生快速锁定疑似癌细胞。这种“数据革命”不仅将历史标本保留期延长至30年，还通过统一压缩算法节省了45%的存储空间，解决了医疗影像数据“存不下、找不着、看不仅”的难题。

骨科手术机器人

手术机器人是AI、感知技术与精密制造的深度融合。目前，中国手术机器人市场正处于爆发期，其中腔镜机器人占比最高（74.9%），骨科机器人紧随其后（10%）。

某厂商的神经外科手术机器人，已在天坛、协和、301等三甲医院成功开展了颅内活检、核团毁损、DBS等各类精细手术。这些设备通过感知（传感器系统）、分析（人工智能算法）和行动（驱动系统）三个步骤，实现了比肉眼更清晰的视野、比人手更稳定的操作，显著缩短了术后康复周期。

数字疗法（DTx）：全病程管理的数字化延伸

数字疗法是AI在医疗服务链条上的又一创新，不再局限于传统的诊疗环节，而是通过软件驱动的干预措施，为患者提供随访管理、依从性提醒及居家康复指导。目前，在慢性病管理、精神健康及认知障碍等领域，数字疗法已形成了覆盖疾病筛查、诊断、治疗、康复全流程的管理模式，极大提高了医疗服务的可及性。

AI技术解决医疗核心痛点

医疗资源分布不均与人力短缺

中国医疗行业面临的长期矛盾是优质医疗资源过度集中于三甲医院，而基层医疗机构服务能力不足。AI模型通过“虚拟助手”的形式，可以将顶级医学专家的知识沉淀为可复制的算法逻辑。

创新应用点：

• 虚拟医生助理：在电子病历书写、处方审核环节提供实时支持，让每一位基层医生身边都有一位“数字专家”。

• 远程智慧诊断：利用信创云平台与AI推理引擎，将三甲医院的影像诊断能力通过网络下沉至县级医院。

医疗安全与质量控制的滞后性

传统的医疗质量管理往往依赖于“事后抽查”，无法在诊疗过程中及时纠偏。国家卫健委在2025年版的三级医院评审标准中，已明确将医疗质量安全核心制度落实情况列为监测指标。

创新应用点：

• 实时质控：AI可以对医嘱执行、手术流程、病历合规性进行毫秒级的监控，从“事后追责”转向“实时拦截”。

• 智慧监管：结合大数据技术构建医保基金监管体系，通过智能稽核防止欺诈骗保行为。

海量医疗数据的存储与利用瓶颈

医疗数据的增长速度极快，尤其是高分辨影像和基因组学数据，给传统IT架构带来了沉重负担。

创新应用点：

• AI使能的数据湖：基于国产分布式存储技术，不仅实现海量数据的高效存储，更通过AI索引实现秒级的数据调阅，为临床科研提供支撑。

• 跨机构互联互通：信创化的区域卫生平台正在打破“信息孤岛”，通过标准化接口实现人口健康信息的全国统筹。

信创模盒（ModelHub XC）在AI信创落地中的战略价值

“算力—模型”二元割裂困境

尽管国产算力硬件在峰值性能上已不逊色于国际主流水平，但医疗机构在落地AI应用时，往往发现“有车无路”的困境：开源模型部署与底层芯片架构不兼容，软件生态适配耗时长且重复工作量大。这种由于硬件异构导致的“卡不对型”痛点，正成为制约AI在医疗信创中规模化落地的隐形天花板。

信创模盒（ModelHub XC）提供的核心服务

范式推出的信创模盒（ModelHub XC）平台，旨在通过构建一个面向信创算力生态的“高能社区”和“模型工厂”，弥合硬件与算法之间的鸿沟。

• EngineX AI引擎：这是平台的核心，通过底层算法架构的批量化适配，实现模型在国产芯片上的“即插即用”，极大缩短了部署周期。

• 透明化选型服务：平台通过“芯片标签”功能，清晰标注每个模型可适配的国产芯片品牌。

• 国产适配增值服务：针对自研的复杂垂直领域业务模型，可提供专业调优服务，完成“最后一公里”的落地工作。

赋能医疗行业AI信创信息化建设的具体路径

信创模盒为医疗行业带来的帮助可分为三个维度：

• 提升落地确定性：医疗行业对业务连续性要求严苛。信创模盒提供的已适配认证模型，意味着医院在构建智慧诊疗系统时，不再需要自行解决复杂的驱动与编译器问题，降低了项目失败的概率。

• 降低研发与适配成本：通过批量化的模型支持，信创模盒避免了针对每一种医疗芯片进行重复开发，使医疗机构能够将有限的预算集中在算法逻辑的创新而非底层的环境搭建上。

• 加速新技术的普及：对于当前热门的开源大模型，信创模盒能够快速提供适配国产算力的引擎框架，使医院能够同步使用全球顶级的生成式AI技术红利。

医疗信创与AI应用的发展前景

政策引领下的智慧医院建设新周期

2025年和2026年将成为医疗信创的两个关键里程碑。国家卫健委要求，2025年三级医院需在电子病历应用水平评价和互联互通成熟度测评上取得实质性突破。到2026年，医疗AI将从单纯的后台分析进一步深入到临床决策支持的核心。

趋势预判：

• 从部门级应用向院级应用转变：AI将不仅仅服务于影像科或检验科，而是形成跨部门的智能中台。

• 下沉市场成为新蓝海：随着国产手术机器人和AI诊疗系统成本的降低，县级医院的采购占比将持续提升，有望在2030年前实现全国性的智慧医疗普惠。

技术融合的三个维度

未来的医疗信创将呈现出“算力集约化、模型垂直化、应用实时化”的特征。智算中心正向大规模集群演进（万卡级规模），呈现出资金投入大、算力密度高、建设难度大的特点，专业化运维和商业化运营将成为关键。同时，医疗垂直领域大模型将取代通用模型，在医疗质量管理、疑难病例分析中发挥更大作用。

结论

中国医疗行业正站在从信息化2.0向信创化3.0跨越的门槛上。国产化算力的蓬勃发展为解决医疗资源瓶颈、提升诊疗精度提供前所未有的技术杠杆。虽然当前在软硬件适配、大模型落地效率及下沉市场覆盖上仍面临挑战，但通过信创云平台的解耦能力、手术机器人的临床突破以及信创适配生态工具的桥接，中国医疗的国产信息化建设已形成了一套行之有效的“中国方案”。未来十年，随着国产算力的主导地位确立与AI应用的全面临床化，中国已经逐步建立起全球领先、自主可控的智慧医疗体系，为增进人民健康福祉提供最坚实的信息化保障。

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ModelHub XC 信创模盒是一个众创共享的国产化算力和模型开源社区，致力于打造国产化算力开发者和生态厂商合作共赢的开放平台，成为“最新最全的国产算力模型社区”，让每一个优秀模型都能在国产化算力平台上生根发芽，推动 AI 国产化事业快速升级。
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