北京朝阳医院的信息化建设具有明确的多院区属性。
 

作为北京市属大型三甲综合医院，北京朝阳医院如今形成了"一院三址"的格局：东大桥院区（本院，核定床位1000张）、常营院区（东五环，规划床位1000张，）、石景山院区（西五环，核定床位500张），全院总编制床位2500张。常规工作日门急诊量接近两万人次，业务体量在北京市医院中稳居前列。
 

朝阳医院的核心特点是"大综合"——不在单一专科极致深耕，而是构建覆盖全面的综合服务能力，同时拥有呼吸、急诊等一批优势学科。"一院三址"的布局，让信息化建设从一开始就面对多院区协同的命题。
 

行业内对多院区信息化的建设路径已有普遍共识，核心目标是多院区信息一体化，落地模式主要分两类：一是"数据层面的一体化"，各院区业务系统保持相对独立，将全量数据汇聚到统一平台共享应用；二是"业务层面的深度一体化"，所有院区共用同一套底层架构，共享同一个数据库。
 

两种模式本身没有绝对优劣，选择哪条路径取决于医院的核心诉求。朝阳医院的目标非常清晰——要让患者感受到，除了地理位置不同，在三个院区获得的就医体验一致。
 

"举个例子，对于部分检查项目，患者在石景山院区开具的检查单，缴费后就可以到东大桥院区完成检查，不需要任何额外的转接流程。其它的检验、检查项目也在推进中"北京朝阳医院信息中心副主任赵前前介绍道。要实现这类跨院区业务联动，业务系统和底层数据库必须完全打通，没有任何数据壁垒。
 

目前朝阳医院绝大多数核心业务系统已完成深度一体化建设。三个院区通过裸光纤搭建起环形网络架构——即便某一段光纤故障中断，剩余两条链路依然保障数据传输通畅，从底层架构上避免单线路故障导致全院系统瘫痪。
 

当多院区统一数据库架构稳稳落地，数字化的重心就越过了"系统不瘫痪、业务不停摆"的基础门槛。 如今全行业共同面对的核心命题，是如何把沉淀下来的数据真正用起来。数据应用从来不是单点突破的事，需要在四个维度同步发力：
 

面向患者服务。 站在患者全流程就医视角，从踏入医院到完成诊疗离开，每个节点都要思考信息化如何介入，把流程做简、把体验做顺。朝阳医院已落地一系列移动端服务应用，把数据能力延伸到患者指尖。
 

面向医院管理。 医院管理已告别靠经验、靠主观判断的模式，全面转向精细化、精益化。从管理决策制定到效果评估，全流程用数据说话。北京市正在推进的电子病历共享工程，要求医院把门急诊、住院、体检等全维度数据按统一标准上传并实现在各医院间的共享调阅——数据上传的质量和合规性，本质上是对医院数据治理能力的实打实检验。
 

面向临床业务。 通过数据能力持续优化临床全流程，让医生日常操作更顺畅，把决策支持能力嵌入诊疗的每一个环节，用数据帮临床减负、为诊疗赋能。
 

面向科研教学。 作为教学科研型医院，信息化建设同样要覆盖科研教学场景，为临床工作者的科研探索、教学实践提供适配的数据支撑。
 

"现在行业里大家都在讨论AI这类新技术，但在我看来，这些都只是实现数据应用的手段。真正的核心底座，永远是患者服务、医院管理、临床支撑、科研教学这四大方向的同步深耕。"
 

医疗领域的AI探索并非近两年的新鲜事。大模型普及之前，行业已依托自然语言处理等AI技术完成多轮落地尝试。大模型的出现只是打开了新的探索维度，AI落地始终是一个循序渐进、持续迭代的过程。
 

朝阳医院的AI应用从放射影像场景起步——AI分析影像图像，辅助生成影像报告；随后延伸到病历内涵质控，用NLP提取病历核心内容，监控书写规范；在患者服务端，落地AI预问诊功能，智能推荐就诊科室，自动生成主诉、现病史等门诊病历基础字段，直接对接医生工作站减少重复录入；又进行了出院小结等病历文书智能生成的探索，并在医生工作站搭建智能检索功能。这些都是已常态化运行的AI落地成果。
 

大模型实际应用中，朝阳医院从起步阶段就直面了行业普遍关注的"幻觉"问题。医疗行业有两个核心属性与其它领域不同：第一是对准确性有极致要求，第二是所有结果必须可溯源。 大模型的黑箱属性，恰恰在这两点上存在天然短板。
 

但这不意味着大模型在医疗场景完全不可用。"我们的落地思路始终是在尝试中摸索边界，而非直接全盘否定。"
 

以病历智能生成为例，朝阳医院从一开始就没有把最终权限交给AI：大模型先生成病历初稿，在医生端以模板形式呈现，由医生自主判断是否采纳，确认后才能正式写入病历。全程AI只承担辅助角色，决策权完全掌握在医生手中，从根源上规避幻觉带来的错误进入正式诊疗流程。
 

病历质控场景则走过弯路。早期完全依托传统NLP规则库模式，系统根据预设规则从病历文本中匹配内容，触发规则即实时提示。大模型出现后，尝试用它提取质控规则，发现能覆盖传统规则库之外的更多细节。但最终没有直接用大模型替代原有质控体系，核心原因有：
 

第一，大模型生成的质控提示偶尔出现不符合规范的错误内容，而病历质控与医生绩效直接挂钩，错误提示会影响医生实际权益，极易引发临床端抵触。
 

第二，大模型运行响应速度普遍需要数十秒，而医生提交病历时要求系统立刻反馈问题，数十秒等待完全不符合临床使用习惯。
 

"医疗AI落地的核心判断标准，从来不是'必须用某一种先进技术'，而是看它能不能真正解决实际问题。"随着垂类医疗大模型成熟，朝阳医院正在探索大模型与医院私有知识库的深度结合，新的大模型病历质控试点正在推进。
 

AI投入的算账法同样务实。 当下能自主搭建全套算力硬件、完全自研AI应用的医院并不多，这类模式大多集中在头部大型医院，核心门槛首先是充足的资金支撑。和传统信息化项目"投入落地即可直接使用、快速实现流程优化"的确定性不同，AI领域的早期投入大多处于探索阶段，投入和产出很难直接对等——这是很多医院在AI布局上保持谨慎的核心原因。
 

成本考量不止停留在资金层面。"我们没有贸然大规模采购算力设备，一个非常现实的核心制约，就是现有机房的电力供给跟不上。"当下AI算力设备电力消耗极高，现有机房供电容量无法支撑大规模算力集群部署。
 

针对这些约束，朝阳医院摸索出一套适配自身的落地路径：

一是租用算力，不一次性投入大量资金采购硬件，也不额外占用机房电力；

二是统一调度管理，打破"单个应用分配固定GPU资源"的粗放模式，动态监测算力使用率，整合闲置算力统一分配；

三是小步探索，不盲目追求全场景铺开，把资源集中在已验证有效的场景。
 

赵前前还拆解了当下医疗AI落地最容易走入的三个认知偏差——
 

误区一：急于"出亮点"。 很多医院从起步就抱着"先出亮点"的心态，急于追逐最新技术概念，快速上线AI应用打造宣传案例，却忽略了最核心的底层支撑。AI应用的核心根基永远是数据，数据的核心前提是高质量数据治理。如果原始数据质量参差不齐，即便用最先进的大模型跑，输出结果只会让幻觉问题愈发严重。"在启动AI应用探索之前，先沉下心把院内的数据治理做到位，打磨出符合要求的高质量数据集，才是所有工作的起点。"
 

误区二：缺乏效果评估体系。 很多项目上线后不再跟进实际运行情况，没有持续追踪核心维度：实际覆盖人群有多少？到底在哪些环节给医护、患者带来便利？运行稳定性能否保障？脱离实际使用场景的AI应用，最终只会变成"展示型项目"。

误区三：AI安全停留在泛化要求。 目前相关部门已出台一系列针对医疗AI的规范指引，但这些都是方向性框架。真正落地到每个医院的具体场景——怎么保障患者隐私不泄露、核心诊疗数据不外流、所有数据流转完全在预设安全路径里运行——这些细节的安全管控，最终都要由医院自己来兜底。
 

很多人误以为朝阳医院此前的机房布局是为AI算力而生，其实最初的建设初衷完全围绕最核心的底线需求：保障业务系统持续稳定运行，搭建跨院区容灾备份体系。
 

三个院区各有配套机房，彼此互为备份。东大桥院区机房已投用二十余年，空间和容量都已饱和；常营院区作为新建院区承载了全院核心主机房，如今也随业务快速发展，空间、电力资源将耗尽；石景山院区的小机房完全服务于备份容灾需求。计划新建的机房选址在常营院区，依托预留空间补充全院算力与容灾短板。
 

在算力布局上，朝阳医院始终保持开放务实的态度，已启动算力租用相关实践。即便新自建机房落地，也不会完全依赖自有算力，而是始终把性价比作为核心判断标准：结合北京市卫健委提供的公共算力资源，根据不同AI应用属性，灵活选择自建部署或外部租用，两种路径并行推进，不做非此即彼的排它选择。
 

锚定"十五五"新周期，朝阳医院已完成全院信息化发展规划制定，整体布局始终围绕"服务医院核心发展"的主线推进，没有追求脱离实际的技术炫技。规划分三大块：
 

筑牢信息化基础底座。 不为追逐前沿技术忽略根基——首先补全安全短板，全面梳理现有体系的潜在漏洞，迭代升级全流程安全防护体系；同时逐一排查全院信息化的缺项漏项，把仍游离于整体体系之外的零散业务（如部分部门级检查检验）全部纳入统一数字化框架，把基础业务覆盖度做扎实。
 

持续深耕数据应用。 数据治理从来不是一劳永逸的一次性工程，它伴随医院信息化发展的全周期，永远没有"完成时"。从早期的数据中心建设，逐步迭代到如今的数据中台搭建，只是搭好了数据应用的基础框架，后续还要长期推进数据治理工作，在数据质量达标的底座之上，逐步落地覆盖患者服务、医院管理、临床支撑、科研教学的全维度数据应用。
 

有序推进新技术探索。 AI技术的魅力让信息中心的年轻技术人员充满探索热情。过去以运维为主的团队，一旦激发起自主探索的兴趣，能释放出远超预期的创造力。但所有新技术探索的核心标尺，永远是紧紧贴合医院的实际需求——"信息化的终极目标从来不是堆砌多少先进工具、落地多少前沿技术，而是真正成为医院医疗服务、运营管理、患者体验、科研教学的坚实辅助。"