人工智能正凭借强大的技术穿透力与创新驱动力，成为推动全球产业变革的核心引擎，吸引着各界目光。然而，AI产业的前行之路并非坦途，诸多挑战横亘在前。国产算力商业化落地难、场景应用落地难、数据价值释放难，已成为制约AI产业进一步发展的三大瓶颈。基于此背景，北电数智与中日友好医院的合作，为突破AI医疗领域的发展困局带来了全新思路，也为AI如何赋能传统产业转型升级提供了极具借鉴意义的成功范例。

近年来，国家对医疗与人工智能融合发展给予了高度重视，出台了一系列鼓励政策。《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》明确指出，要积极运用互联网、人工智能等技术，创新医疗服务模式，提高医疗服务效率和质量。《新一代人工智能发展规划》也强调，要加快人工智能在医疗领域的应用，推动智能医疗设备研发和应用示范，建立智能医疗服务体系。这些政策为医疗AI的发展指明了方向，提供了政策支持和保障。

但现实中，AI产业在医疗领域的落地面临重重挑战。国产算力商业化层面，国内算力技术虽有进展，但基础设施建设成本高、市场需求碎片化、商业模式不成熟，导致算力难以大规模商业化，医疗机构因高昂成本难以借助先进算力提升服务。场景应用落地方面，医疗行业的专业性、规范性使得AI技术需经大量复杂耗时的临床试验与验证，如辅助诊断AI产品常因无法满足严格监管标准，难以进入临床使用。数据价值释放也困难重重，医疗数据分散且格式、标准不统一，治理难度大，加之涉及患者隐私，数据安全与流通共享面临法律和技术难题，致使其潜在价值难以挖掘。

面对这些困境，北电数智打造的“星火・医疗底座”成为了破局的关键。“星火・医疗底座”是北电数智面向医疗行业智能化转型需求推出的垂类行业解决方案，为医疗机构提供了从底层技术到应用开发的一站式赋能体系。

北电数智面向医疗行业打造的“星火·医疗底座”已成功应用于中日友好医院，助力实现了樱智模型、DeepSeek满血版模型的接入以及中日樱智Agent开发平台的构建，并融入院内工作流程，为院内各科室临床医生提供医学知识问答和临床辅助等功能，提升临床诊疗效率、精进诊疗精度。

北电数智与中日友好医院借助“星火・医疗底座”开发工具链，共同构建了“中日樱智Agent开发平台”。该平台深度集成DeepSeek-R1，具备智能体构建、自主学习、自主行动等核心功能，同时支持多模型协调管理和多模态交互。这一平台的搭建，有效解决了场景应用落地难的问题。它能够根据医院的实际业务流程进行定制化开发，快速将AI技术融入到临床诊疗、医疗管理等各个环节。以合理用药场景为例，北电数智与中日友好医院将传统规则引擎与DeepSeek-R1大模型技术深度融合，构建了双引擎驱动的智能审方系统，提升了用药的安全性和合理性，成功实现了AI技术在医疗场景中的有效应用。

在数据价值释放方面，北电数智基于医疗可信数据服务，为中日友好医院构建数据可信应用平台。该平台通过创新的数据治理技术，统一了医院内部的数据标准和格式，实现了数据的整合与清洗。同时，利用加密和区块链等技术，保障了数据在流通和共享过程中的安全性和隐私性，为医疗数据的价值释放奠定了坚实基础。借助这一平台，双方推出的全科辅诊助手、医纠风控助手、病案智检助手等AI应用，充分挖掘了医疗数据的价值，为临床及医疗管理工作提供了有力支持。

北电数智打造的AI+医疗行业解决方案已在中日友好医院取得阶段性落地实践的成功经验，成为可以被行业复制的标杆案例。基于“樱智·a专病⼤模型”打造的智能体助⼿使诊疗时间缩短20%，降低误诊率约15%，提升病历书写效率75%，服务质量综合评估提升45%，大大减轻了医生的负担，显著提升诊疗规范性与服务质量，为智慧医疗建设提供新范本。

此外，2025年4月18日，即北电数智主办的酒仙桥论坛第四天议程中，人工智能深度融入医疗领域的议题引发广泛关注。作为医药研发智能化转型的核心驱动力，AI制药正重塑药物创新全链条。从分子结构预测、靶点发现，到临床试验方案优化，AI技术凭借强大的数据分析与模型构建能力，显著缩短研发周期、降低成本。行业预测显示，到2026年，全球AI制药市场规模将攀升至29.94亿美元，更向个性化医疗、罕见病药物研发等前沿领域不断拓展。

在疾病诊断领域，AI与外泌体液体活检技术的结合带来新突破。通过分析体液中携带疾病信息的外泌体，AI算法能够辅助筛查神经退行性疾病，实现帕金森病、阿尔茨海默病的早期识别；在癌症诊疗方面，AI可整合多组学数据，对肿瘤类型、分期进行精准研判，为临床决策提供有力支持。

具身智能技术催生出新型康复护理机器人，在医疗康养场景中大放异彩。这些机器人通过感知、决策与行动能力的协同，不仅能够完成日常护理、康复训练等工作，还能实时监测患者健康数据，极大提升医疗服务效率与质量。人工智能正以多维度、深层次的创新应用，推动医疗健康产业加速迈向智能化新时代。

未来，北电数智与中日友好医院将继续在“星火・医疗底座”的支持下，深入推进大模型技术与临床应用的融合。双方计划进一步拓展合作领域，在临床决策支持、患者服务、医保控费、医院资源管理等更多场景进行探索，挖掘更多智能应用场景，为医疗行业的智能化转型提供更多可复制的经验，助力AI产业突破发展瓶颈，推动医疗行业向更加高效、精准的方向迈进，打造出更多AI+医疗行业解决方案的落地实践成果，真正实现医疗普惠的伟大愿景。

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