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    華為云智慧醫(yī)療專區(qū)開放公測,加速 AI 普惠基層醫(yī)療

    本文作者: 周蕾   2026-02-02 14:59
    導語:未來即使在縣域或偏遠地區(qū),患者也能就近地完成專業(yè)級的病理診斷,無需再為一份診斷報告長途奔波。

    2 月 1 日,醫(yī)療人工智能協(xié)同創(chuàng)新論壇暨醫(yī)療人工智能聯(lián)盟(籌)2026年第一次學術會議在華為練秋湖上海研發(fā)中心舉辦。會中,華為云發(fā)布“行業(yè) AI 夢工廠”智慧醫(yī)療專區(qū),涵蓋發(fā)展“ AI +醫(yī)療”必備的技術與資源,如聯(lián)合瑞金醫(yī)院推出業(yè)界首個智慧病理端云協(xié)同解決方案,聯(lián)合愛康集團打造健康管理智能體,以及打造全國首個面向醫(yī)療行業(yè)的醫(yī)療 AI 社區(qū)等。

    從此次動作來看,華為云已著手重點切入“AI+醫(yī)療”領域,同時也體現(xiàn)出大模型技術爆發(fā)加速了人工智能向產(chǎn)業(yè)深水區(qū)落地的步伐。

    華為云智慧醫(yī)療專區(qū)開放公測,加速 AI 普惠基層醫(yī)療

    智慧醫(yī)療專區(qū)是華為云“行業(yè) AI 夢工廠”首個落地的垂直行業(yè)專區(qū),深度融合頂級醫(yī)療機構(gòu)的臨床實踐經(jīng)驗,以及華為在ICT、云、AI 領域的核心技術積淀,面向基層醫(yī)院、醫(yī)生、普通患者、產(chǎn)業(yè)伙伴及開發(fā)者等多類群體,構(gòu)建“場景-模型-平臺-社區(qū)”端到端醫(yī)療 AI 支撐體系。

    據(jù)雷峰網(wǎng)(公眾號:雷峰網(wǎng))了解,此次面向基層醫(yī)院和醫(yī)生,華為云發(fā)布業(yè)界首個智慧病理云邊端解決方案:通過云邊端協(xié)同,將瑞金醫(yī)院與華為聯(lián)合研發(fā)的 RuiPath 病理大模型能力,以云或智慧病理一體機為載體下沉至基層,將頭部醫(yī)院的前沿能力轉(zhuǎn)化為基層醫(yī)院“用得上、用得起”的普惠工具。例如,方案的“少樣本訓練、消費級PC推理”能力,降低基層醫(yī)院應用智慧病理的門檻,加速醫(yī)療 AI 規(guī)模化落地與普惠應用。

    面向個人健康管理,華為云也聯(lián)合愛康集團打造健康管理智能體:基于“愛康iKKie”AI健 康管家的健康咨詢、報告解讀、個性化體檢套餐定制、慢病管理等專業(yè)服務,通過健康管理大模型深度賦能智慧問診、AI 測膚、拍藥搜藥等核心能力,全面智能升級健康服務。雙方合作旨在通過 AI 技術,讓健康管理更精準、高效、便捷,普惠每一個人。

    面向醫(yī)院和醫(yī)生、產(chǎn)業(yè)伙伴和開發(fā)者,華為云打造全國首個面向醫(yī)療行業(yè)的醫(yī)療 AI 社區(qū):匯聚經(jīng)過臨床驗證的醫(yī)療行業(yè)領先模型、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集、以及場景化智能體應用,提供全流程的云上工具鏈,打通AI落地的“最后一公里”。

    華為高級副總裁、華為云 CEO 周躍峰在論壇指出,AI 的廣泛應用,將有望帶來傳統(tǒng)醫(yī)療服務模式的根本變革,讓中國稀缺的優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源更高效率地使用。作為醫(yī)院數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型的同路人,華為將扎根數(shù)智醫(yī)療,構(gòu)筑數(shù)字底座;以場景為載體,以技術為依托,加速醫(yī)療 AI 的普惠;同時聚產(chǎn)業(yè)之力,共建共享,讓醫(yī)療 AI 創(chuàng)新更簡單。

    華為云智慧醫(yī)療專區(qū)開放公測,加速 AI 普惠基層醫(yī)療

    華為高級副總裁、華為云 CEO 周躍峰

    他表示,期待攜手各方,共建共享領先行業(yè)模型、高質(zhì)量數(shù)據(jù)集、場景化應用與 AI 工具鏈,降低醫(yī)療 AI 創(chuàng)新的門檻,加速醫(yī)療 AI 規(guī)模化落地與普惠應用。

    2025年大模型等技術持續(xù)突破,千行萬業(yè)正在加速“上車”進行智能化轉(zhuǎn)型,但多個領域仍然面臨著技術門檻高、資源匱乏、落地場景不清晰等痛點。華為云提出“行業(yè) AI 夢工廠”戰(zhàn)略,通過平臺化模式匯聚資源、打破壁壘、共建生態(tài),有望切實推動制造、醫(yī)療、具身智能、金融等高價值領域的 AI 規(guī)模化落地。此舉有望打破醫(yī)療行業(yè)“數(shù)字化進展緩慢”“數(shù)據(jù)孤島”“重復開發(fā)”“AI應用成本高”等困局,推動優(yōu)質(zhì)醫(yī)療AI能力普惠化。


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