從 Hi醫(yī)生、Hi護士、Hi小助，再往前走一步。

過去幾年，和仁圍繞臨床、護理、患者服務(wù)和智能輔助，持續(xù)推進 Hi 系列產(chǎn)品。Hi醫(yī)生、Hi護士、Hi小助已經(jīng)在百余家醫(yī)院上線應(yīng)用，跑過了真實的業(yè)務(wù)流程，也接住了很多一線場景里的復(fù)雜問題。

但當(dāng)大模型開始具備邏輯推理、跨模塊協(xié)同和持續(xù)調(diào)用的能力之后，我們認(rèn)為，現(xiàn)有的演進路線需要發(fā)生根本性的重構(gòu)。醫(yī)院信息系統(tǒng)面對的不再是如何增加一個好用的 AI 工具，而是如何讓系統(tǒng)本身具備思考能力。

這就是和仁正在預(yù)研的下一代方向：AI 原生 HIS。

基于最新的Agent 智能底座，我們完成了與和仁 HIS 的深度接入預(yù)覽。它不再是一個掛在系統(tǒng)邊上的聊天框，而是一套重構(gòu)醫(yī)療信息樞紐的全新架構(gòu)。它更接近一種底層能力：在理解當(dāng)前任務(wù)和當(dāng)前場景之后，調(diào)用系統(tǒng)中已經(jīng)存在的能力，去完成查詢、整理、生成、引用回填和協(xié)同執(zhí)行，真正成為醫(yī)療信息樞紐。

01  AI原生HIS：HIS 變成智能醫(yī)療操作系統(tǒng)

長期來看，HIS 不應(yīng)該只是一個用于記錄和流轉(zhuǎn)的軟件系統(tǒng)，而應(yīng)該成為一個擁有自主推理、決策能力的智能醫(yī)療操作系統(tǒng)。

在 AI 原生 HIS 的架構(gòu)下，最核心的特征是：AI 由 HIS 的“外掛插件”變?yōu)榱?HIS 的“能力本身”。

對最終用戶來說，入口仍然可以是你們熟悉的工作界面，比如醫(yī)生工作站、病歷頁面，或者是 Hi小助、Hi醫(yī)生這樣的上層交互入口。

但在這些入口背后，全新的智能底座正在解決更底層、更硬核的架構(gòu)重構(gòu)——構(gòu)建大模型（LLM）與真實業(yè)務(wù)環(huán)境（Environment）的執(zhí)行閉環(huán)：

當(dāng)前是誰在操作？當(dāng)前是哪位患者？屬于哪次門診或住院？就診過程中的哪些信息與當(dāng)下的任務(wù)相關(guān)？系統(tǒng)里有哪些能力可以調(diào)用？生成的結(jié)果應(yīng)該回到哪里？

只有這條底層鏈路被真正打通，醫(yī)療 AI 才能真正從“輔助問答”走向“進入流程”。

02   現(xiàn)在已經(jīng)打通了哪些能力？

為了實現(xiàn)從輔助到本體的跨越，系統(tǒng)必須具備全局醫(yī)療數(shù)據(jù)理解與推理的能力，以及在真實環(huán)境中執(zhí)行動作的能力。目前重點打通的能力包括：

• 患者信息與當(dāng)前就診上下文的精準(zhǔn)查詢

• 病歷文書的跨節(jié)點讀取、整理、生成與引用

• 檢驗檢查結(jié)果的智能抽取與關(guān)鍵摘要

• 知識庫、臨床指南、專家共識的伴隨式檢索與問答

• 病歷質(zhì)控與缺陷的實時提示

• 結(jié)構(gòu)化結(jié)果的生成與自動回填

• 跨模塊、多任務(wù)的串聯(lián)執(zhí)行

這意味著，醫(yī)護人員不必再把操作步驟拆得極碎。只要任務(wù)目標(biāo)明確，系統(tǒng)就可以圍繞目標(biāo)自動組織動作。

例如，醫(yī)生只需下達指令：

“生成557床患者的出院記錄初稿。”

這背后絕不僅僅是生成病歷那么簡單，而是一串復(fù)雜的系統(tǒng)級動作：識別當(dāng)前患者 ? 獲取病歷與生命體征數(shù)據(jù) ? 讀取相關(guān)檢驗檢查結(jié)果 ? 篩選關(guān)鍵指標(biāo) ? 關(guān)聯(lián)病程與醫(yī)囑執(zhí)行情況 ? 組織輸出結(jié)構(gòu) ? 并在醫(yī)生確認(rèn)后決定是否引用或回填至相關(guān)病歷中。

再比如：

“我接下來要查房匯報，概括557床入院至今的病情并整理病情變化。”

系統(tǒng)會先定位相關(guān)患者，提取患者關(guān)鍵信息，再結(jié)合臨床指南、專家共識等知識庫生成病情概要并整理病情變化展示給醫(yī)生參考。

03   真正難的，不是生成，而是讀懂“當(dāng)前場景”。

醫(yī)療場景與通用的消費級場景截然不同，輸入框里的那句話，往往只是任務(wù)的冰山一角。

醫(yī)生的一句“幫我整理一下”，AI 真正需要理解的是：

• 當(dāng)前是誰在操作？（主治醫(yī)師還是規(guī)培生？）

• 當(dāng)前打開的是哪位患者？（系統(tǒng)焦點在哪？）

• 屬于哪次門診或住院？

• 當(dāng)前停留在哪個頁面？（是在寫首程還是出院小結(jié)？）

• 哪些數(shù)據(jù)與這次任務(wù)真正相關(guān)？

• 最終結(jié)果應(yīng)該給誰看、放到哪里？

所以，破局重點并不是單純強化大模型的生成能力，而是先把臨床上下文真正組織起來。

它會在授權(quán)前提下，把“當(dāng)前用戶 + 當(dāng)前患者 + 當(dāng)前任務(wù) + 當(dāng)前系統(tǒng)界面”組合成一個立體的任務(wù)上下文，再在這個上下文里完成理解與執(zhí)行。這一步看起來不顯眼，卻直接決定了智能體能力能不能真正落地。上下文沒有讀對，后面的模型能力越強，偏差反而可能越大。

從更長期的視角看，我們判斷，HIS 不會一直停留在“記錄和響應(yīng)”的階段，而會逐步演進為一套具備理解、組織、調(diào)度和執(zhí)行能力的智能系統(tǒng)。AI 也不會只是掛在 HIS 外部的一項附加功能，而會逐步成為系統(tǒng)內(nèi)部的一層原生能力。

它會先從信息整理、任務(wù)協(xié)同、結(jié)果生成和流程銜接開始，再逐步進入更復(fù)雜的業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)。這并不意味著讓 AI 替代醫(yī)生決策，更現(xiàn)實的路徑是：AI 先生成建議、組織依據(jù)、推動流程，最終由醫(yī)生審核確認(rèn)并完成最終決策。

04   為什么我們把它定義為“技術(shù)預(yù)覽”？

目前，基于智能體架構(gòu)的 AI 原生 HIS 已經(jīng)打通了核心鏈路，但作為下一代形態(tài)，它極具顛覆性。在醫(yī)療這一嚴(yán)謹(jǐn)領(lǐng)域，我們必須穩(wěn)妥推進。因此，該預(yù)研項目嚴(yán)格堅守以下底線：

• 私有化優(yōu)先：捍衛(wèi)醫(yī)院數(shù)據(jù)主權(quán)。

• 最小權(quán)限調(diào)用：嚴(yán)格控制 AI 的動作邊界。

• 關(guān)鍵操作確認(rèn)：重大流程必須有人介入。

• 全程日志留痕：AI 的每一步動作皆可追溯。

• Human in the loop：所有建議類輸出，必須由醫(yī)護人員審核確認(rèn)后方可使用。

05   場景演示

注：以下為技術(shù)預(yù)覽階段的場景示意，畫面中數(shù)據(jù)均為演示數(shù)據(jù)，非醫(yī)院真實診療數(shù)據(jù)，實際效果以醫(yī)院現(xiàn)場環(huán)境、權(quán)限范圍和接入模塊為準(zhǔn)。

查房準(zhǔn)備

指令：概括患者入院至今的病情并整理病情變化。

出院小結(jié)初稿

指令：生成患者的出院記錄初稿。

相似病例經(jīng)驗檢索

指令：查找"冠心病+急性前壁心肌梗死"相似診斷，查詢數(shù)據(jù)庫尋找類似病人。

指令：把患者病歷整理一下，生成一份病歷論文初稿，至少10個參考文獻。

醫(yī)院管理統(tǒng)計與分析

指令：統(tǒng)計醫(yī)院近期的門診量及手術(shù)量，并給出建議。

06   寫在最后

醫(yī)療大模型的下半場，不僅是參數(shù)層面的“百模大戰(zhàn)”，更是“場景與執(zhí)行力”的深耕。我們深知，任何真正改變行業(yè)的醫(yī)療信息系統(tǒng)，都不是在實驗室里閉門造車寫出來的，而是在醫(yī)院真實、嘈雜、高壓的一線業(yè)務(wù)流中淬煉出來的。

這也是為什么我們將這次嘗試定義為“技術(shù)預(yù)覽”。它代表了和仁對下一代 HIS 形態(tài)的思考：系統(tǒng)不應(yīng)只是一個靜態(tài)的記錄工具，而該成為會思考、能執(zhí)行的智能體。

從“輔助問答”到“進入流程”，這不僅是技術(shù)的跨越，更是對臨床嚴(yán)謹(jǐn)性、數(shù)據(jù)安全性的一次大考。未來，我們將繼續(xù)在確保醫(yī)療安全與合規(guī)的底線之上，持續(xù)打磨AI原生HIS系統(tǒng)形態(tài)，讓它在更多的真實業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)中，穩(wěn)穩(wěn)地接住臨床的復(fù)雜需求。

醫(yī)療 AI 走向深水區(qū)，我們穩(wěn)步前行。

敬請期待HIS系統(tǒng)的更多進化。