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AI、集成
在刚结束的2025DMHC大会上，AI 几乎成为医疗行业最热的关键词。无论是专家发言，还是各企业发布的新技术新产品，AI 都在被不断热议。8月底，国务院印发了《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（国发〔2025〕11号），明确提出“到2027年，率先实现人工智能与6大重点领域广泛深度融合，新一代智能终端、智能体等应用普及率超70%......”。这对医疗行业而言，既是机遇，也是深刻的挑战。
热闹背后也暴露出现实困境：传统HIT企业在转型路口徘徊，新兴的创新型厂商难以跨越AI落地的“最后一公里”，而医疗机构则迫切期待 AI 带来切实效能。我们在与行业伙伴交流中愈发清晰地感受到：AI 的真正挑战，并不是算法本身，而是如何与复杂的医疗信息化体系深度结合。
传统HIT企业：在转型路口徘徊
长期以来，HIT企业是医疗信息化的“地基”角色，为医疗机构提供最基本的业务赋能，信息化建设、流程构建、数据交换与系统集成等，拥有丰富的项目经验与技术积累。但随着 AI 成为行业焦点，他们普遍面临转型压力：
- 如何适应医疗机构对数智化建设的转型需求？
- 已有的集成资产能否延续价值，而不是被时代淘汰？
- 从“系统连接”走向“智能赋能”，如何跨越这道门槛？
与会期间，有资深行业人士直言：“过去多年积累的成果，若不能与新技术衔接，反而可能成为包袱。”这意味着转型不只是技术升级，而是一场如何将传统优势转化为未来竞争力的战略重构。
新兴创新型厂商：“最后一公里”的AI应用落地难题
新兴的创新型厂商展示了令人惊叹的技术实力：从影像识别到病历质控，各类演示都让人眼前一亮。然而，一旦进入实际落地环节，他们常常遭遇“最后一公里”的瓶颈：
- 数据难以稳定、合规地获取；
- 复杂的系统对接带来高昂成本；
- 系统升级或接口变动可能让前期工作前功尽弃。
正如一家国内知名医疗 AI 企业负责人感慨的那样: “我们研发了上百个AI智能体，但根本没有资源去逐一对接各家医院系统、打通数据。”这进一步说明，AI 厂商的落地困境并非技术本身，而是如何与复杂的医疗信息环境真正结合。
医疗机构：AI 必须真正带来效能
相比之下，医疗机构的关注点更为现实。他们希望 AI 能够真正带来效能提升，而不是停留在演示阶段。最迫切的诉求主要集中在三点：
- 盘活数据资产：打破系统壁垒，让数据真正在各个智能体中流动起来；
- 嵌入业务流程：AI 结果应直接进入 EMR、PACS 等核心系统，而非独立于核心系统的外部模块；
- 保障投资回报：在有限预算下，确保 AI 投入能够带来效率与质量的提升。
在与多位医院信息部门负责人交流中，我们也反复听到类似的话：“医院不是缺 AI，而是缺一个能够让 AI 真正‘干活’的环境。”
三方的共同命题
虽然立场不同，但HIT公司、新型创新类厂商和医疗机构的核心命题殊途同归：如何让 AI 真正落地，成为生产力？
如果没有数据互联互通，AI将会成为新的“信息孤岛”；如果没有深度流程嵌入，AI也难以转化为真正的临床和管理效能。
换句话说，AI 的未来不只是算法，而是与医疗信息化底层的深度融合。看得见的AI应用只是冰山一角，而那 90% 藏在水下的工程构建，才是支撑其得以落地的关键。
Odin引擎AI智能版的破局之道
在这样的背景下，Odin 引擎 AI 智能版应运而生，提供了一个切实可行的解决方案。
1. MCP中台
内嵌模型上下文协议（MCP），能将传统 API 与集成流程自动转化为 AI 可理解的语义描述。这意味着医院的信息化环境不必推倒重建，AI 智能体可以直接调用现有接口资源。
2. 存量复用
既有的集成资产无需浪费，而是焕发新价值。医院的投资得到最大化利用，集成商的经验与成果也能顺利延续到 AI 时代。
3. 集中安全治理
所有智能体的访问均在统一的安全框架下进行：认证、授权、可追溯。既满足合规要求，又让医院安心。
结语
在政策东风与行业需求的双重驱动下，医疗 AI 正从热议走向实质落地。但要让 AI 从热词，真正融入医院的日常运转，信息化“地基”的支撑作用不容忽视。当集成平台具备智能体对接能力，数据实现互联互通，流程深度嵌入业务，AI才能转化为推动医院效率与质量提升的“新质生产力”。
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