Odin资讯

所谓“真集成”，不仅仅是某个接口打通或几个核心系统间的数据传输，更不是临时拼接的系统协同。真正的集成，意味着医院内所有信息系统之间实现标准化、结构化、高可靠的数据共享与服务协同。

AI项目“上线”看似容易，“落地”并融入临床实际工作流却异常艰难。技术验证的成功，并不能直接转化为临床工作中的生产力。如何真正打通AI与医疗业务之间的“最后一公里”，已成为制约医疗智能化向纵深发展的核心挑战。医疗AI真正落地的关键，已不再是简单的算法本身优劣之争，而是它能否在医院复杂的业务场景中实现AI同各系统的无缝集成。

医院信息化已步入AI发展的新阶段。通过引入Odin引擎AI智能版，医院不仅能够消除传统的信息孤岛，还能为AI等前沿技术的持续演进奠定坚实基础，实现医疗服务与现代医院治理的高质量发展。

2024年度医院智慧服务分级评估3级及以上医院公示名单 

本书系统地介绍了FHIR的基本规则、核心定义、应用设计方法、接口实施方式等内容，旨在让开发人员能够较好地了解FHIR的核心内容与应用方法，从而助力建设适合国内大环境的医疗健康信息交换标准体系。

附HL7 FHIR 官网：https://hl7.org/fhir/

面对多机构、多系统、多标准并存的现实挑战，适配多元场景、具备AI能力、运维稳定可靠的集成平台，将成为支撑医共体高效协同与持续演进的关键“地基”，助力县域医疗走向智能化、规范化与高质量发展的新阶段。

MCP 并非取代传统集成平台的“新宠”，而是为AI时代的集成场景注入全新动能的“共生者”。目前，Odin引擎AI智能版已率先完成对 MCP 协议的深度融合，为医疗机构带来真正的 AI 生产力革命，重塑医疗集成体验。

2024年度电子病历高级别医院通过名单

近年来随着AI智能体在医疗场景应用的爆发式增长，Odin结合其作为集成平台核心组件在数据互操作层面的先天优势，率先完成了对MCP协议的深度融合。新一代的Odin引擎已经具备了“双向MCP”的能力，让AI能够基于平台实时、高效地感知医院系统内的数据资源，打通AI应用落地的“最后一公里”。

作为Anthropic公司推出的标准化协议，模型上下文协议（MCP）通过定义客户端与服务器的交互规范，实现了AI应用与外部工具的无缝集成。文章详细解析了MCP的四层架构（宿主、客户端、服务器和基础协议），并重点介绍了其基于JSON-RPC的消息机制和多种传输方式。

同时文章客观评价了MCP的优势与局限：既肯定了其在统一开发标准、提升互操作性方面的价值，也指出其在身份验证和生态系统成熟度方面的不足。通过Cursor IDE集成Linear和Slack的实例，文章生动展示了MCP在实际开发中的应用场景，为读者理解这一新兴技术提供了全面的参考。