让AI融入专业工作，全诊提出医疗AI全场景协同新路径

11月7日,2026南湖HIT论坛在浙江嘉兴举行。本届论坛由HIT专家网主办,以“AI重塑医疗信息化”为主题,聚焦大模型与智能体在医院业务中的应用。主论坛上,全诊创始人薛翀发表了《让AI融入专业工作,构建医院自进化主权AI》主题演讲,呈现了医疗AI融入临床诊疗、医院管理和患者服务的思考与实践。

2026年是“十五五”开局之年,大模型与智能体正加速进入医疗场景,但算法透明性、临床可解释性与智能体安全性仍是深入核心业务的关键挑战。现阶段, AI究竟可以在哪些业务场景真正发挥价值?医疗机构如何系统、可持续地推进AI应用?医院信息部门如何与时俱进实现自身能力转型?AI又将如何重塑医院信息系统?这些正成为行业密切关注的话题。

回应核心议题,全诊在本次大会上提出了医疗AI多任务全场景协同新路径,以全诊5.0系列产品以场景化应用为载体,融合医生共建的知识库与技能,联动服务医生的 ClinMate临床伙伴、支持院务管理的 WorkMate院务伙伴及面向患者的 HealthMate健康伙伴,推动 AI 贯穿问诊信息采集、病历生成与质控、诊疗决策辅助、患者随访、科研教学、院务管理等环节,为医疗机构落地覆盖诊前、诊中、诊后的全流程AI应用提供具体方案。众多参会专家前往全诊展位深度体验全诊5.0后给予了高度认可。

全诊薛翀:从功能调用走向多任务协同,让AI与医生互为增强

在主论坛演讲中,薛翀围绕“让AI融入专业工作,构建医院自进化主权AI”展开分享。他强调,医疗AI应从病历书写等繁重、重复的工作切入,以实际工作效果体现价值;医院引入AI,也需要建立相应的管理制度,让智能体在专业流程中有序协作。

全诊创始人薛翀在2026年南湖HIT论坛发表主题演讲。

当前医疗AI的交互方式可概括为Copilot与Workspace两种模式:前者以医院信息系统(HIS)为主界面,AI在既有系统中提供辅助;后者则以AI为主界面,由使用者表达工作目标,再由AI调用相关系统与工具。全诊5.0 的产品交互模式设计正更多地向Workspace演变,由“人找菜单,逐项操作”转向“人说目标,AI调用系统”,意味着产品设计需要围绕任务组织能力,让信息采集、资料整理和后续处理更连贯。

多任务协同的价值,体现在跨岗位的工作衔接中。全诊以ClinMate临床伙伴、WorkMate院务伙伴、HealthMate健康伙伴分别连接医生、医院管理者与患者。以临床教学为例:ClinMate将脱敏病例转化为虚拟患者,供医生和规培生开展模拟诊疗;WorkMate汇总训练成绩、定位薄弱环节并安排针对性补练,使临床训练与教学管理形成协同。患者服务同样遵循这一逻辑:诊前采集的信息传递给医生端,诊后再将经医生确认的随访计划交给患者端执行,让不同智能体围绕连续的服务流程分工。

全诊三类AI Agent 完成多方协同的复杂任务

从使用AI走向自主构建AI,需要贯通数据、模型与应用开发。围绕医院自进化主权AI建设,全诊提供数据合成与标注平台、模型训练与推理平台、智能体开发与运行平台、应用配置工作台四大平台,支持医院基于自身数据、知识与业务流程构建智能应用,并通过专精边缘模型兼顾特定任务效果与算力成本。其中,智能体开发与运行平台通过自然语言交互创建面向不同医疗任务的智能体,再经过编排、调试、评估与发布,帮助医院将专业需求转化为可复用的应用能力。

围绕“自进化”,全诊正在开展智能体RSI(Recursive Self-Improvement,递归自我改进)改进探索。全诊正与医疗专家开展进一步合作,完善模型和智能体的评测标准及数据集,将真实场景应用、数据回流与模型训练相衔接,运行反馈经审核后进入数据与模型优化。

在薛翀看来,AI与医生的理想合作模式是“互为增强”。AI为医生减轻文书和重复整理负担,最终是为了让医生有更多时间开展更高维度的思考,这也为全诊的产品路径明确了定位:让AI融入医疗专业工作,同时保留医生在临床判断中的主导地位。

全诊5.0全场景展示 连接临床诊疗与院内外服务

在会场内,全诊在展位上集中展示了全诊5.0的三端应用、专业模型与开发服务。展示内容从面向医生的病历书写和循证诊疗,延伸到院务管理、患者服务及医院自主开发应用,呈现各类能力在具体业务中的用途。

全诊在2026年南湖HIT论坛展示全诊5.0产品

面向医生,ClinMate临床伙伴将录音转写与病历生成、循证诊疗决策支持、内容来源定位以及科研写作辅助作为核心能力。系统可自动转写诊疗录音,辅助整理多达72种病历;通过内容来源定位,支持医生核对后将相关内容引用至医院信息系统(HIS)。循证诊疗功能整合医学依据,为临床判断提供辅助;科研支持则覆盖选题、研究设计与论文写作,将应用范围从诊疗记录延伸至学术工作。

面向医院管理,WorkMate院务伙伴覆盖质控整改、医保编码、规培教学、文档管理和数据整理等多类任务。同时,WorkMate健康伙伴支持各类医疗文书规范化处理,以及院务数据整理和运营分析,让AI参与日常管理中的具体工作。

面向患者,HealthMate健康伙伴以预问诊、数据传递和诊后陪伴为主要服务环节,提供Chatbot对话、音频和数字人三种交互模式,通过多种交互形式开展诊前预问诊与诊后随访服务。

适配医院实际需求 推动AI真正融入日常业务

三端应用背后,全诊Trizen LLM构建了分工协同的专业模型体系。Trizen-Omni作为医疗多任务协同基座,衔接医院全流程的专业任务;实时语音识别、医学文档识别与病历文书模型承担信息转写和整理,临床决策支持、病历质控与医疗编码模型分别提供研判、核查和编码辅助。模型体系还涵盖医学影像分析、患者服务,以及适配中医、精神等任务的专科模型,为不同业务提供相应的专业能力。

全诊以医学专精的高性能模型体系,支撑 AI 时代的医疗专业分工协同

在部署层面,全诊支持云服务、院内私有化、云端混合及一体机部署,可对接医院现有信息系统,并通过端侧专精模型与大小模型协同降低算力成本。这为不同信息化基础、算力条件和业务需求的医院提供了多种实施选择。

为支持医院团队实际使用和持续建设AI应用,全诊还提供专业咨询、实操培训与应用指导,面向医院管理、临床医技及信息化团队,覆盖大模型与智能体原理、平台搭建和调试、数据治理与模型评估,以及应用复盘等内容。服务从产品交付延伸至团队实操,帮助医院把开发能力用于日常业务。

走向更深:让AI扎根医疗日常 让优质医疗惠及更多人

医疗AI走向更深处,离不开对专业的尊重,也离不开对人的关切。一次更充分的医患交流、一段更连贯的诊后服务,都是技术进步应当回应的人文真实需要。

此次南湖HIT论坛上,全诊呈现了一条由具体任务切入、由专业人员参与共建、逐步延伸至多方协同的医疗AI应用路径。让一份病历更便于复核,让一次诊疗的信息能够衔接后续服务,让科室经验转化为可复用的方法,构成了全诊5.0走向日常医疗工作的具体着力点。

用技术支持医者,用服务连接患者,推动优质医疗服务向更多场景、更多人群延伸,是医疗AI探索的题中应有之义。