穿越大模型入院熱潮，迭代后的AI能力在醫(yī)院如何落地？樹蘭醫(yī)療已經(jīng)交出第一張答卷。

日前，樹蘭醫(yī)療自主研發(fā)的AI健康智能體Dr.Shu（樹醫(yī)生）正式發(fā)布。不止于此，今年以來，樹蘭集團朝著AI方向進行了密集探索。至今，樹蘭醫(yī)療與每日互動等多家數(shù)據(jù)智能公司達成戰(zhàn)略合作，深化智慧醫(yī)療布局，推動AI未來醫(yī)療戰(zhàn)略落地。

以AI技術(shù)為破云劍，拓展醫(yī)療服務(wù)邊界，成為樹蘭集團的新使命，這背后有兩重內(nèi)在支撐，一是集團創(chuàng)立之初就確定的“雙輪驅(qū)動”科技基因底座，二是集團創(chuàng)始人兼總裁鄭杰。這位IT出身的“掌門人”是集團“All in 科技”戰(zhàn)略規(guī)劃的設(shè)計師，亦是AI應(yīng)用落地實施的執(zhí)行者。

在鄭杰為樹蘭集團繪制科技發(fā)展藍圖過程中，遵循的主脈絡(luò)是“計算醫(yī)學(xué)”（Computational Medicine）這門學(xué)科。計算醫(yī)學(xué)不僅僅是傳統(tǒng)意義上AI醫(yī)療工具的簡單組合，更是一種系統(tǒng)性、機制驅(qū)動的精準醫(yī)療范式。它囊括了多尺度生命機理建模、統(tǒng)計學(xué)習(xí)、超級計算及醫(yī)學(xué)知識工程。

放眼全球，計算醫(yī)學(xué)正呈現(xiàn)嶄新的發(fā)展態(tài)勢。歐盟推出2023年計劃，致力于打造聯(lián)邦化的“虛擬人體孿生”數(shù)據(jù)庫；美國國立衛(wèi)生研究院（NIH）的Bridge2AI項目則聚焦于多模態(tài)數(shù)據(jù)構(gòu)建，以支持精準醫(yī)療。美國FDA在2024年大幅加快AI醫(yī)療器械審批速度，2025年6月初甚至將AI輔助工具覆蓋到全體機構(gòu)員工。樹蘭集團在國內(nèi)對計算醫(yī)學(xué)的布局，則清晰呈現(xiàn)了從數(shù)據(jù)標準化到生命建模逐步推進的路線圖。

在鄭杰看來，目前的醫(yī)療AI是計算醫(yī)學(xué)的一個“子集”，是基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)和認知訓(xùn)練出知識大腦，以優(yōu)化決策體系；而計算醫(yī)學(xué)的最終目標是實現(xiàn)“生命仿真”，前提之一是為醫(yī)療數(shù)據(jù)流通鋪路搭橋。

計算醫(yī)學(xué)導(dǎo)航，十年鋪路數(shù)據(jù)共享

幾年前，加州大學(xué)洛杉磯分校（UCLA）將擁有40年歷史的生物數(shù)學(xué)系更名為計算醫(yī)學(xué)系，這是一門橫跨數(shù)學(xué)、計算機、生物學(xué)、醫(yī)學(xué)等多個領(lǐng)域的交叉學(xué)科。國際主流共識中，“計算醫(yī)學(xué)”被定義為以生命系統(tǒng)多尺度機理建模為核心，融合統(tǒng)計學(xué)習(xí)、知識工程與人工智能技術(shù)的前沿交叉學(xué)科。其核心目標，是構(gòu)建以患者為中心、可解釋且可交互的數(shù)字孿生（Patient-Specific Digital Twin），最終實現(xiàn)醫(yī)療決策的精準化與個性化。

“計算醫(yī)學(xué)不是新事物，軸心是形成對生命系統(tǒng)的動態(tài)建模能力，這為臨床決策提供更加精準的意見。”鄭杰認為，計算醫(yī)學(xué)發(fā)展的不同階段背后是數(shù)據(jù)能力的分層迭代。

在醫(yī)院，EMR系統(tǒng)（Electronic Medical Record）以電子化方式記錄了患者的就診信息，更為熟知的說法是“電子病歷”，EHR（Electronic Health Record）作為下一步的數(shù)據(jù)記錄，是一種跨機構(gòu)的醫(yī)療數(shù)據(jù)匯總，緊隨其后的是PHR（Personal Health Records），即：納入各院內(nèi)個人醫(yī)療記錄之外，還要將個人記錄的健康信息也一同錄入，包括智能穿戴設(shè)備數(shù)據(jù)、第三方體檢數(shù)據(jù)等等。

從EMR、EHR再到PHR，計算醫(yī)學(xué)發(fā)展的數(shù)據(jù)底座漸次搭建，持續(xù)推進，鄭杰認為會進入兩大遞進的新階段，一是數(shù)據(jù)量再擴容后的個人生命云（PLC，Personal Life Cloud），二是最終建立個人數(shù)字孿生（PDT，Personal Digital Twin）。

“不同于數(shù)據(jù)有限的紙質(zhì)病歷時期，現(xiàn)在每人每年產(chǎn)生的醫(yī)療健康數(shù)據(jù)在爆炸式增長，數(shù)據(jù)更加碎片化，而提供精準醫(yī)療健康服務(wù)的前提是數(shù)據(jù)完整。雖然目前個人電子醫(yī)保記錄已開始普及，但完整可及的個人醫(yī)療健康數(shù)據(jù)還需全行業(yè)共同努力。”鄭杰表示，PLC的核心正是形成以個人為中心的云端醫(yī)療健康數(shù)據(jù)庫。

一個可以探索的方向是，讓個人能有更多地對本人數(shù)據(jù)的獲得權(quán)和使用權(quán)，即：能在線瀏覽，也能下載保存，還能一鍵授權(quán)發(fā)送。完整醫(yī)療健康數(shù)據(jù)的共享，是行業(yè)發(fā)展的共性基礎(chǔ)。而無論是集成完整數(shù)據(jù)，還是促成數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)，越不過的一道門檻是數(shù)據(jù)標準化重構(gòu)，在這條路上，鄭杰有另一重身份。

2015年，作為發(fā)起人，鄭杰成立了非營利性組織開放醫(yī)療與健康聯(lián)盟（OMAHA，Open Medical and Healthcare Alliance）。OMAHA專注于推動醫(yī)療健康數(shù)據(jù)的機器可讀標準發(fā)展，以及標準的開源開放，其中，為了實現(xiàn)醫(yī)學(xué)知識的數(shù)字化和可計算，OMAHA構(gòu)建了“七巧板”醫(yī)學(xué)術(shù)語集，集納了總量達百萬級的醫(yī)學(xué)概念、術(shù)語、關(guān)系和不同版本的行業(yè)資源庫，打破了對國外醫(yī)學(xué)術(shù)語集的依賴，降低了國內(nèi)很多醫(yī)療大數(shù)據(jù)行業(yè)機構(gòu)的開發(fā)成本。

具體而言，OMAHA推出了名為“HiTA技術(shù)棧”的標準化解決方案體系，包含標準服務(wù)平臺、知識服務(wù)平臺，以及計劃于2025年正式上線的數(shù)據(jù)服務(wù)平臺。其中標準服務(wù)平臺已實現(xiàn)與國際主流醫(yī)學(xué)術(shù)語（如SNOMED-CT、LOINC）及醫(yī)療數(shù)據(jù)交換標準（如HL7 FHIR）的映射融合，知識服務(wù)平臺則以醫(yī)學(xué)知識圖譜“七巧板”為基礎(chǔ)。2025-01 HiTA平臺新增收錄93項國家/地方健康信息標準，累計收錄924項文檔。這一技術(shù)體系不僅大幅提升了醫(yī)療數(shù)據(jù)互操作性，更為構(gòu)建動態(tài)、全面的個人健康數(shù)據(jù)庫——如PLC和PDT提供了高質(zhì)量的標準化數(shù)據(jù)與知識基底。

從PLC到PDT，是靜態(tài)數(shù)據(jù)到動態(tài)數(shù)據(jù)的過程。鄭杰指出，PDT類似于“數(shù)字人”，不同之處是當前的數(shù)字人更多是形象、聲音等外在表征的復(fù)刻，而PDT是計算醫(yī)學(xué)發(fā)展的遠期目標，會通過“全人動態(tài)信息建模”無限接近“硅基生命”。

2019年5月，浙江樹人學(xué)院與樹蘭醫(yī)療聯(lián)合創(chuàng)辦了浙江樹人學(xué)院樹蘭國際醫(yī)學(xué)院，2024年，學(xué)院參與的浙江省“人工器官與計算醫(yī)學(xué)重點實驗室”正式獲批，實驗室基于AI模型和計算醫(yī)學(xué)研究，專研人工器官精準替代與修復(fù)新技術(shù)。學(xué)院還設(shè)有計算醫(yī)學(xué)課程，鄭杰擔(dān)任講師。

培養(yǎng)更多交叉學(xué)科人才，鄭杰認為是推動計算醫(yī)學(xué)發(fā)展的另一前提，而AI技術(shù)的快速迭代與落地應(yīng)用，已經(jīng)在為計算醫(yī)學(xué)增添新內(nèi)容。

醫(yī)療AI應(yīng)用落地與待開發(fā)區(qū)

去年以來，醫(yī)療AI發(fā)展如火如荼。

一方面，醫(yī)療垂直大模型遍地開花，并快速向醫(yī)療行業(yè)最核心的醫(yī)院場景落地，另一方面，相關(guān)政策不僅列出了84個AI在醫(yī)療領(lǐng)域創(chuàng)新應(yīng)用的場景，今年初，政府工作報告還明確提出“持續(xù)推進‘人工智能+’行動”，加速大模型在醫(yī)療與藥物研發(fā)場景的規(guī)模化應(yīng)用。

“醫(yī)療AI屬于計算醫(yī)學(xué)范疇”，鄭杰重申，計算醫(yī)學(xué)的核心是實現(xiàn)生命信息建模，現(xiàn)在的醫(yī)療AI偏向?qū)σ延兄R的提煉和挖掘，醫(yī)療大模型是對醫(yī)學(xué)知識與臨床數(shù)據(jù)的深度訓(xùn)練，這一能力持續(xù)進化，未來會在計算醫(yī)學(xué)的生命建模中發(fā)揮作用。

與此同時，投資界對醫(yī)療?AI?的評估標準也在升級，醫(yī)療AI的價值不再來自工具本身，而是來自其交付的可量化成果。醫(yī)療AI要先從簡單的“醫(yī)生助手”開始，不斷升級并形成高質(zhì)量數(shù)據(jù)與醫(yī)生反饋的閉環(huán)。這一趨勢與鄭杰強調(diào)的“計算醫(yī)學(xué)最終必須通過持續(xù)的數(shù)據(jù)積累、標準化和生命建模，推動AI真正融入診療流程，以實現(xiàn)臨床決策的精準化與個性化”的觀點高度一致。

從預(yù)判與暢想回歸當下客觀環(huán)境，鄭杰總結(jié)了醫(yī)療AI落地的四大方向——智慧管理、智慧服務(wù)、智慧醫(yī)療、智慧科研。

智慧管理用以提升醫(yī)院運營效率，正被普遍應(yīng)用。智慧管理已成為全球醫(yī)療AI落地的首要場景，比如美國梅奧診所與谷歌云的合作，通過Vertex AI實現(xiàn)了病歷數(shù)據(jù)智能檢索。這一趨勢在樹蘭集團自主研發(fā)的HIS系統(tǒng)（醫(yī)院信息系統(tǒng)）演進中也已體現(xiàn)。

智慧服務(wù)領(lǐng)域國際實踐豐富，如克利夫蘭診所在美國NIH資助下，利用去標識化EHR、社會經(jīng)濟與地理數(shù)據(jù)，做城市社區(qū)級數(shù)字孿生，用于研究健康差異與制定干預(yù)策略。

智慧科研方向，AI是否能成為一個研究者，主動去發(fā)現(xiàn)新規(guī)律、新理論，仍處于早期探索階段。國際上，如美國NIH的Bridge2AI項目正基于語音和影像數(shù)據(jù)，開展多學(xué)科交叉研究探索疾病生物標志物。樹蘭國際醫(yī)學(xué)院的計算醫(yī)學(xué)研究同樣以多學(xué)科交叉為特色，推動人工器官精準建模技術(shù)的突破。

智慧醫(yī)療方面，AI目前的應(yīng)用同樣有限，但一些互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療平臺，已經(jīng)在特定或多個專科領(lǐng)域，開始了為醫(yī)學(xué)專家打造數(shù)字分身的嘗試。

具體而言，這種數(shù)字分身模式是以遠程醫(yī)療方式賦能基層醫(yī)療。鄭杰指出，曾經(jīng)基于專家的遠程指導(dǎo)存在服務(wù)半徑制約，但數(shù)字分身能夠提供無邊界服務(wù)。同時，他也強調(diào)了數(shù)字分身不可忽視的局限性，“名醫(yī)數(shù)字分身大勢所趨，背后是單病種或者專科智慧化能力，現(xiàn)有部分學(xué)科已經(jīng)開始有應(yīng)用，尤其在精神科、內(nèi)科、中醫(yī)科等領(lǐng)域，十分適配。”

作為科技型醫(yī)療集團的管理者，鄭杰的切身體會是智慧服務(wù)當前的落地速度最快，因為AI率先提升了用戶體驗。

他說：“醫(yī)院線上入口可以直接與用戶進行語音溝通，隨著交互的深入，后端‘AI大腦’接收的信息越多，服務(wù)會更偏個性化，更接近于服務(wù)智能體，可以快速精準提供咨詢、分診、導(dǎo)診和陪診等服務(wù)。”

洞察與執(zhí)行一致，聚焦這一智慧服務(wù)場景，樹蘭醫(yī)療在2025年3月推出了AI健康智能體Dr.Shu（樹醫(yī)生），其中內(nèi)嵌了覆蓋診前、診中、診后的一系列醫(yī)療服務(wù)能力。

診前，患者可以通過文字或語音描述癥狀，Dr.Shu會快速識別并匹配相應(yīng)科室，引導(dǎo)患者準確掛號；診中，Dr.Shu能協(xié)助醫(yī)生進行病史采集并自動生成病歷文檔，提高診療效率，為醫(yī)生提供建議；診后，Dr.Shu會為患者整理健康檔案，并有隨訪任務(wù)智能提醒等功能。

此外，Dr.Shu還創(chuàng)新性地引入了“健康管家”模塊，通過持續(xù)跟蹤用戶的健康數(shù)據(jù)，如血壓、血糖、運動量等，生成個性化健康管理方案。

這與鄭杰推崇的計算醫(yī)學(xué)發(fā)展推進形成協(xié)同，更是樹蘭集團“雙輪驅(qū)動”戰(zhàn)略的不斷落地。

數(shù)字驅(qū)動深植基因，“All in 科技”謀定未來

國際主流學(xué)術(shù)機構(gòu)，如約翰·霍普金斯大學(xué)和加州大學(xué)洛杉磯分校（UCLA），也明確將人工智能列為計算醫(yī)學(xué)四大支柱之一（系統(tǒng)生物學(xué)、密集數(shù)據(jù)、人工智能、高性能計算），因此，醫(yī)療AI只是計算醫(yī)學(xué)方法體系中的重要工具之一，而非獨立范疇。未來計算醫(yī)學(xué)的終極目標在于打通從基礎(chǔ)機理模型到臨床決策優(yōu)化的完整鏈路，AI則成為其中實現(xiàn)數(shù)據(jù)與模型交互的關(guān)鍵橋梁。信息與智能技術(shù)是計算醫(yī)學(xué)發(fā)展的基礎(chǔ)。

樹蘭集團創(chuàng)辦之初確立了“雙輪驅(qū)動”發(fā)展戰(zhàn)略，一手是治病救人的傳統(tǒng)醫(yī)療健康普惠服務(wù)，一手是聚焦生命科學(xué)領(lǐng)域，打造科技研究型醫(yī)療集團。

用鄭杰的話來說，“既要呵護人類健康，又要探索生命本質(zhì)。”

集團基因使然，樹蘭醫(yī)療引入了自研的醫(yī)院信息系統(tǒng)（HIS，Hospital Information System），這套系統(tǒng)讓樹蘭醫(yī)療自主實現(xiàn)了病歷存儲、配藥、訂餐等流程的數(shù)字化。

追溯起來，彼時正值HIS系統(tǒng)從單一的“工作流”功能向門診、藥房等多元場景升級迭代的階段，一批醫(yī)療IT企業(yè)乘勢壯大，市場上可供選擇的信息化解決方案不在少數(shù)。

鄭杰回顧稱，“HIS是最基層的操作系統(tǒng)，當時考慮到未來需要快速迭代能力，沒有買現(xiàn)成系統(tǒng)，選擇了自研。”2016年，基于這一自研系統(tǒng)，樹蘭醫(yī)療還推出了國際多學(xué)科協(xié)作診療數(shù)字化平臺iMDT，實現(xiàn)了不同學(xué)科頂級醫(yī)療人員的跨國、遠程協(xié)作。

樹蘭醫(yī)療數(shù)據(jù)基建完成后的十年中，大數(shù)據(jù)接入、影像科等各細分場景與AI技術(shù)的嵌套組合都以這一自研系統(tǒng)為基石。

進入2025年，樹蘭集團的AI布局更進一步。

近期，樹蘭集團宣布了“All in 科技”戰(zhàn)略升級，鄭杰提出，以“計算醫(yī)學(xué)”重構(gòu)未來醫(yī)療模式，在落實AI未來醫(yī)療戰(zhàn)略方面，樹蘭醫(yī)療良渚醫(yī)學(xué)中心將發(fā)展為AI未來醫(yī)院。

據(jù)了解，2024年7月，樹蘭醫(yī)療良渚新城樹蘭國際醫(yī)學(xué)中心項目舉行主體結(jié)構(gòu)封頂儀式，預(yù)計2026年完成建設(shè)并開始運營。

對于這座正在建設(shè)的AI未來健康醫(yī)學(xué)中心，鄭杰的構(gòu)想是將更多的醫(yī)健閉環(huán)結(jié)合最新的AI與穿戴設(shè)備等新技術(shù)，為用戶量身定制“無邊界、全場景”的全生命周期健康醫(yī)療服務(wù)。在智能化方面，不僅需要考慮全新的算力、網(wǎng)絡(luò)、終端的基礎(chǔ)設(shè)施，還需要重構(gòu)服務(wù)空間的流程設(shè)計，尤其與AI的匹配度，讓用戶的體驗更具智能化和隨身化，串聯(lián)起實體醫(yī)院場景、居家社區(qū)場景、虛擬線上場景。

為實現(xiàn)AI未來醫(yī)療戰(zhàn)略落地，樹蘭醫(yī)療正由內(nèi)至外有條不紊地推進工作。除了已經(jīng)上線的AI服務(wù)智能體Dr.Shu，后續(xù)還將為其疊加體重管理專科智能體、肝病醫(yī)生助手智能體等能力。同時，樹蘭集團積極與行業(yè)內(nèi)各領(lǐng)域的優(yōu)秀合作伙伴進行戰(zhàn)略共創(chuàng)，將嚴肅醫(yī)療的質(zhì)量嚴謹性，應(yīng)用于高質(zhì)量AI健康醫(yī)療的數(shù)據(jù)底座，實現(xiàn)AI醫(yī)療能力與真實世界數(shù)據(jù)之間的反饋閉環(huán)，提升AI醫(yī)療的準確率和普惠性。

綜合來看，樹蘭集團“All in 科技”的戰(zhàn)略本質(zhì)上正是圍繞計算醫(yī)學(xué)的系統(tǒng)布局，它不是簡單的醫(yī)療AI工具堆疊，而是多尺度、機制驅(qū)動的精準醫(yī)療范式，最終目標實現(xiàn)生命仿真，真正構(gòu)建未來的醫(yī)療生態(tài)。

IT出身的鄭杰驚喜于大模型應(yīng)用的高潮迭起，他本以為將終其一生為“AI醫(yī)生”的到來鋪路，不曾想技術(shù)發(fā)展提前進入實踐兌現(xiàn)階段，他也迅速從準備姿態(tài)轉(zhuǎn)為躬身入局。醫(yī)療AI高速發(fā)展，樹蘭集團正全力以赴。