2026年医院集团数智化：云原生双中台架构下智慧医院的创新实践与价值赋能 —— AI医疗 “未来医院” 研究

2026年医院集团数智化：云原生双中台架构下智慧医院的创新实践与价值赋能浙江省提出的AI医疗 “未来医院” 研究

健澜科技：AI医疗创新研究院

一、研究背景与问题提出

（一）行业发展背景

我国智慧医疗建设已进入 “体系化协同”新阶段，2024 年智慧医疗市场规模已突破 8000 亿元，年复合增长率保持在

18% 以上，预计 2030 年将突破 2.2 万亿元。其中，医院数字化转型贡献率超过 60%，成为智慧医疗发展的核心引擎。然而，大型集团化医院普遍面临历史性难题：多数医院信息化建设始于上世纪 90年代，形成 “烟囱式” 系统格局，不同院区、不同科室间数据标准不一、接口繁杂，信息孤岛问题突出；传统 HIS 系统架

构单一，扩展性不足，难以支撑多院区业

务协同与新兴医疗场景创新；医疗资源调度依赖经验判断，患者跨院区就诊需重复提供诊疗资料，就医体验与服务效率亟待提升。

（二）医院发展需求

XX院作为首批委省共建国家医学中心、国家区域医疗中心，拥有 2 个临床院区、

4000 张床位，服务规模相当于 “3个大中型医院” 的集合体。随着医院向新院区拓展，亟需解决三大核心需求：一是打破多院区信息壁垒，实现患者诊疗数据跨院区无缝流转，破解 “异地复查需携带纸质资料” 的行业痛点；二是重构医疗服务流程，通过数字化手段优化预约、床位调度等关键环节，缓解 “一床难求”“检查排队久” 等民生问题；三是激活医疗数据价值，构建标准化数据资产库，支撑临床精准诊疗与医学科研创新，契合 “未来医院”建设中 “新医疗、新科研、新服务” 的创新方向。

（三）研究意义

本案例作为云原生 + 双中台架构的智慧医院实践，其研究价值体现在三方面：技术层面，首次将互联网行业成熟的双中台架构适配医疗场景，为传统医院信息系统重构提供了技术范式；应用层面，形成了 “诊疗 - 急救 - 科研 - 管理” 全流程数字化解决方案，为提升医疗服务质量与效率提供了可操作路径；行业层面，呼应了国家卫健委 “智慧医院评价标准 3.0” 对数据安全、服务可及性的要求，为大型集团化医院智慧化转型提供了可量化、可复制的参考模板。

二、“未来医院” 的核心架构与技术

xx院 “ 未来医院” 摒弃传统 “ 功能导向型” 系统建设模式，采用 “技术架构与业务需求深度融合” 的设计思路，构建 “一朵云 + 双中台 + N 场景” 的一体化体系，其核心创新在于通过架构重构实现医

疗服务的系统性变革。

（一）云原生底座：多院区一体化

xx院以xx云操作系统为技术底座，将四大临床院区的核心信息系统（ HIS 、 LIS、PACS、电子病历等）全部迁移至云端，构建 “一朵云、一张网、一系统” 的

数字基座。该底座具备三大核心特性：一是高兼容性，通过统一数据传输协议与接口标准，实现不同时期、不同厂商系统的无缝对接，从技术层面打破信息孤岛；二是弹性扩展，支持业务量动态增减与新院区快速接入，可灵活适配互联网医疗、远程会诊等新兴场景；三是安全可靠，采用分布式部署与数据脱敏技术，在保障系统 7×24 小时稳定运行的同时，符合《个人信息保护法》《数据安全法》对医疗数据的合规要求。

1. 业务中台：医疗流程的标准化与协同

业务中台以 “患者为中心”，将挂号、缴费、预约、诊疗、住院等核心业务拆解为标准化、可复用的组件模块，构建统一的业务能力中心。其创新价值体现在：一是流程并联化，将传统 “串联式” 就医流程转变为 “并联协同”，患者预约检查时同步完成科室调度、设备预约、报告流转等环节，实现智慧化预约率 100%；二是资源动态化，基于实时数据监控各院区床位使用率、设备空闲状态，实现 4000 张床位

跨院区按需调度，床位使用率从 85% 提升至 92%；三是服务场景化，结合门诊 BLOCK 单元模式与 “医疗街” 空间设计，将相邻学科集中布局，配套自助服务与采血窗口，减少患者跨楼层流动。

2. 数据中台：医疗数据的资产化与价值

数据中台通过 “汇聚 - 治理 - 服务” 全链条能力，实现医疗数据的价值释放。首先，多源数据汇聚，整合不同院区、不同科室的结构化数据（医嘱、检验结果）与非结构化数据（CT 影像、病历文本），形成超 800 万份患者的标准化数据集；其次，精细化数据治理，建立符合 HL7、

FHIR 标准的数据编码体系，完成数据清

洗、脱敏与标准化处理，确保数据质量；最后，场景化数据服务，构建共享数据资源池，为临床诊疗、资源调度、科研创新等提供标准化数据接口，支撑 AI 辅助诊断、疾病预警等智能应用开发。

在核心架构基础上，“未来医院” 深度融合 5G、AI、物联网等新技术，形成三大特色应用场景：一是 5G + 院前急救，通过 5G 网络实现救护车与医院的实时数据

传输（心电图、超声图、生命体征等），急诊科专家在线指导抢救，将 “院前急救

- 院内接诊 - 手术准备” 流程并联化；二是 AI + 临床诊疗，开发人工智能具体机器人机交互 AI 病理助手， 1-3 秒即可定位微小病灶，准确率超 95%，骨科团队借助机器人导航与 3D 打印技术完成复杂假体翻修术；三是物联网 + 智慧管理，部署轨道小车物流系统、AGV 导航机器人等设备，实现药品、耗材的自动化配送，构建 “飞天遁地” 的智慧物流网络。

三、实践成效与量化评估

xx院 “未来医院” 上线后，在医疗服务效率、患者就医体验、临床科研支撑等方面取得显著成效，核心量化指标与质性成果如下：

评估维

度

转型

前状态

转型后成效

改善幅度 / 价值体现

预约服务效

率

流程繁

琐，

等待

时间长

智慧化预约率 10

0%

平均等待时间减少 9

0%

床位资源调

度

术前

等待

平均 3.8

天

术前等待平均 2.8

天

缩短 1天（约 26.

3%）

院前急救协

同

信息脱

节，

流程串联

急救至手术全程 1

9 分

钟

大幅压缩救治时间成本

多院区信息访

问

跨系

统查

询，

数据

不完整

统一系统调取历年完整数据

信息查询效率提升 8

0% 以上

科研数据支

撑

人工整

理，

标准不一

标准化数据池一键调取

科研准备时间缩短 7

0%

患者满意

度

92%

97.

5%

提升 5.

5 个百分点

（一）医疗服务效率系统性提升

通过业务中台的流程重构与资源协同，医院运营效率实现质的飞跃。门诊平均停留时间减少 30% 以上， 4000 张床位跨院区动态调配，床位使用率提升至 92%；智能物流系统覆盖药品、耗材等物资运输，减少人工干预，物流配送效率提升 40%；手术中心首台开台及时率显著提高，医疗资源利用效率达到行业领先水平。

（二）患者就医体验全方位改善

信息互通破解了 “跨院区就诊多跑腿” 的痛点，患者无需携带纸质病历与影像资料，医生通过身份证即可调取历年高清影像与诊疗记录；智慧预约系统实现检查项目与时间的精准匹配，线上预约率达 95% 以上，减少现场排队等待；“医疗街”空间设计与学科单元化布局，让就医流程更便捷舒适，患者满意度从 92% 提升至 97.5%。

（三）临床科研协同能力显著增强

数据中台整合超过 800 万份患者诊疗数据，形成覆盖肿瘤、心血管等优势学科的标准化数据集。基于该数据池，医院与公司合作开发多项 AI 辅助诊断工具，临床医生诊断效率提升 20%；构建 “专属知识库”，深度训练 AI 与院内信息匹配整合，为科研项目提供可溯源的数据支撑，系统上线后临床科研项目申报数量增长 40%。

（四）急救救治水平跨越式提升

5G + 数字化协同急救模式成效显著，通过救护车与医院的实时数据传输与远程指导，将 “院前 - 院内” 救治流程从 “串联”变为 “并联”。某车祸患者从救护车抵达医

院到进入手术室仅耗时 19 分钟，严重创伤患者抢救成功率提升 15%，充分体现了数字化手段对 “黄金救治时间” 的保障作用。

、

四案例启示与挑战

（一）核心启示

1. 架构重构是大型医院转型的关键前提。xx院摒弃 “补丁式” 系统升级，采用云原生 + 双中台架构，从根本上解决了多院区信息孤岛问题，验证了 “统一底座 + 模块化组件” 模式在大型医院的适配性，为行业提供了可复制的技术路径。

2. 业务与技术深度融合是成功核心。“未来医院” 建设并非单纯技术堆砌，而是以患者需求为导向，将双中台架构与门诊布局、物流系统、急救流程等业务场景深度融合，确保技术真正服务于医疗质量提升。

3. 数据资产化是高质量发展的核心动力。通过数据中台的治理与激活，医疗数据从 “ 分散闲置” 变为 “ 核心资产”，既支撑了临床诊疗的精准化，又赋能了科研创新的高效化，凸显了数据作为医疗行业生产要素的价值。

4. 政策引领与政企合作是重要保障。案

例实践契合《“健康中国 2030” 规划纲要》与浙江省 “未来医院” 建设白皮书要求，通过 “医院 + 科技企业” 合作模式，整合医疗资源与技术优势，形成可持续的实施机制。

（二）面临的挑战

2. 数据安全与隐私保护。医疗数据包含大量敏感信息，在开放共享与科研应用中，需平衡数据价值与隐私保护，应对合规风险。

3. 医护人员适应成本。新技术与新流程需要医护人员调整工作习惯，存在一定的学习适应周期，需建立持续的培训与激励机制。

4. 持续投入与效益平衡。智慧医院建设是长期工程，硬件升级、软件维护、人员培训等需持续投入，如何实现投入与效益的长期平衡是重要课题。

“未来医院” 的建设将持续深化，聚焦三大发展方向：

一是:技术融合升级，在双中台架构基础

上融入医疗 AI 大模型，实现病历自动生成、影像智能诊断等高级应用，扩展物联网设备接入，实现患者生命体征实时监测与智能预警；

二是:服务范围拓展，依托云原生架构的

扩展性，推动与区域医疗中心的数据共享与业务协同，助力分级诊疗政策落地；

三是:标准体系建设，基于实践经验参与

制定智慧医院建设的技术标准与数据标准，牵头构建行业规范；

四是:科研转化提速，深化与高校、科

研机构的合作，推动 AI 辅助诊断工具的临床转化与产业化，实现 “医疗 - 科研 -产业” 的良性循环。

六结论

、

浙江省提出的“未来医院” 通过云原生双中台架构的创新应用，成功破解了大型集团化医院多院区协同、医疗流程优化、数据价值释放等核心难题，实现了医疗服务、资源调度、临床科研的全流程数字化赋能。其量化的成效数据与 “架构重构 -场景落地 - 价值转化” 的完整实践，为国内同类医院智慧化转型提供了宝贵经验。在健康中国战略深入推进的背景下，这种以患者为中心、以技术为支撑、以数据为驱动的智慧医院建设模式，将成为公立医院高质量发展的主流方向，为提升医疗服务质量、优化资源配置、推动医学科技进步提供强大动力。

参考文献

[1] 国家卫生健康委员会。公立医院高质量发展评价指标 [Z].

2021.[2] 浙江省卫生健康委员会。浙江

未来医院建设白皮书 2.0 [Z]. 2024.[3]中国医院协会。中国智慧医院建设指南