Odin资讯

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。

当医疗AI从技术热潮走向临床落地，构建业务可理解、系统可协同的AI与HIT数据资产融合对接机制，将成为医疗行业AI的“投入-产出”达到或超过预期价值的关键一环。本文尝试从技术演进视角出发，探讨MCP（Model Context Protocol）加持下的集成平台，如何能让AI在医院本地化应用构建更加简单高效且更具可及性。

2025年度ODIN“初级”认证考试 (第一轮) 已正式开放