起步阶段：国内医院信息化起步晚，最初多采用手写病历保存病例信息，后逐步实现数字化替代。此阶段典型代表是早期的HIS系统，能实现业务流程电子化，保存医疗和财务等核心数据。

　　互联化阶段：主要特征是数据的相互连通，但目前很多偏远地区头部医院各系统间数据仍未实现互联互通。该阶段建设重点在于解决不同厂商系统间的数据使用和互通问题，大多数医院处于此阶段。

　　智能化阶段：以AI辅助、网络技术应用为代表，除服务患者外，还能为临床决策、科研和教学提供支持。

　　智慧化阶段：鼓励建设智慧化医院，主要特征是医院全要素的智能协同，深入挖掘医疗和运营数据，通过可视化系统为经营管理者提供参考建议。目前达到此阶段的医院较少。

　　智慧化医疗：是医院最关心的部分，主要系统包括HIS系统（涵盖门诊管理、药品管理、挂号收费、住院基础流程等）、电子病历系统（存储病人在院所有数据）、PACS系统（医学影像系统，如CT核磁、远程会诊影像）、LIS系统（实验室信息，包括检查样本信息）以及临床决策系统（如合理用药、AI辅助诊断）。

　　智慧化管理：与医保相关，关注DRG医保支付体系改革，引入绩效和成本管理系统以精细化管理成本、提升收入；还有医院经营分析与决策系统，对经营数据来进行同期、同比、环比分析，制定绩效管理目标；以及智慧化后勤管理系统，可自动报修、分析水电气暖耗用情况，减少固定成本。

　　智慧化服务：偏向客户端，即患者端。包括互联网医院系统，需与医院检查、预约系统打通，方便患者就诊；还有自助服务机等，旨在提升患者满意度和就诊效率。

　　模型特点：DeepSeek是通用模型，具有免费、开源、训练成本低的特点，医院部署成本也较低。它是自然语言通用型大模型，使用场景较宽，医生能用自然语言与其沟通，接受程度高。

　　应用场景：在医院主要使用在于临床诊疗辅助（如诊断支持、疑难病例讨论、患者随访）、患者沟通教育（帮助医生回复患者家属、进行疾病解释与科普）、科研教学（提高科研效率、生成教学病例和标准病例）和日常工作（如与Kimi制作PPT、流程图、甘特图等）。

　　应用效果：以该医院为例，前期使用显示其在临床诊疗辅助方面正确性较高。部署前经过论证和数据迭代，整体正确率尤其是医疗辅助诊断方面相比来说较高。目前全院推广后，医生、行政人员和护理人员反馈不错。

　　医院投入情况：该医院年医疗收入约30亿，DeepSeek独立部署投入几百万用于硬件升级，整体信息化建设投入上亿。随着医院发展，信息化投入会增加，每年有相对来说比较稳定预算。

　　行业预算情况：从行业来看，信息化预算相对来说比较稳定，会随医院收入预算提高而提高。若无政策或技术创新影响，差别不大。但如DRG改革、AI成熟等情况，可能会追加预算。目前因疫情、经济下行等影响，医院营收和运营困难，信息化建设投入优先级低于用人成本、医疗设施和空间改造等。

　　预算投入方向：该医院作为中上等医院，信息化投入主要在智慧化医疗和智慧化管理。全国头部医院在智慧医疗和管理系统完善后，才会考虑智慧化服务。智慧医疗能间接创造效益，优先投入；智慧管理为决策者提供服务，也较受重视；智慧化服务对患者有益，但目前很多医院因预算问题投入较少。

　　精细化与细分：目前通用型的DeepSeek模型应用较广，但未来AI在医疗领域会更加精细化、细分，也许会出现专科类的细致划分领域人工智能，如肿瘤类、神经外科类等，用于靶向药物研发、定向药物开发等。

　　政策促进分级诊疗：国家政策导向强调分级诊疗，人工智能辅助大模型可在其中发挥及其重要的作用。通过不断迭代优化模型，使其达到一定诊断水平，以较低成本部署到基层医疗机构，提高基层医生诊断能力，解决患者对基层医生不信任问题，实现医疗资源有效运用。

　　Q：医院的收入体量有多大？此次部署AI+医疗或Deep+医疗投入了多少资金，从何时开始，未来有无增加预算的规划，医生和患者的使用反馈如何？

　　A：医院年医疗收入大概在30亿左右。DeepStick大概一两个月之前刚部署完毕，因是独立部署，仅进行了一些硬件升级，投入大概几百万。整体的信息化建设从医院开业就开始重视并不断迭代，投入上亿规模。随着医院发展、床位扩张、AI系统更新迭代以及医生需求深入，医院信息化投入肯定会慢慢的高，每年有相对来说比较稳定预算投入且会逐年增多。目前DeepStick部署成功并全院推广、教育培训后，整体反馈不错。成本由医院吸收，对行政人员办公有帮助，能提高效率；医生端可自主选择使用，很多医生愿意尝试，且部署前有评估，准确度还可以。

　　A：有扩充并发支持量的规划，在部署之前实际上已经进行过扩充，但目前手头没有最大能支持多少并发量的具体数据，在正式部署前已对整体硬件进行了更新升级。

　　Q：从整个医院行业来讲，信息化预算每年有所波动，在人工智能deep learning出现后，行业是否会有新的信息化增量投入到智能化方面？

　　A：会有新的信息化增量投入到智能化方面，但整体比例的提高可能没有大家想象中那么高。因为deep learning的使用有一定争议性，且部署成本很大，若与第三方合作部署成本更高。受疫情和经济下行影响，医院营收和运营较困难，有限预算会优先用于用人成本、医疗设施和空间改造等紧急事项。信息化建设虽重要，但相比之下是锦上添花。运营相对来说比较稳定的医院每年信息化预算有特殊的比例，会随收入预算提高而提高。若没有革命性或颠覆性的政策、技术创新，一般差别不大，但如DRG改革、AI突然成熟等情况，可能会追加预算。

　　Q：中上等医院目前在医疗信息化系统哪部分的IT预算投入较多？从整体情况看，大多数医院在各系统的信息化投入市场空间如何？

　　A：中上等医院目前医疗信息化投入主要在智慧化医疗和智慧化管理。对于初创医疗机构，首要解决的信息化问题是智慧化医疗，如HIS系统、RIS系统、PACS系统、辅助诊断电子病历系统等，且要打破信息孤岛，最好有统一数据池。之后才会进入智慧化管理阶段。智慧化服务目前投入不高，因为医院发展阶段和预算问题还未达到较高投入水平。医院做信息化系统投资虽不直接创造效益，但希望间接创造效益。智慧化医疗能最间接创造效益，如引入智能诊断手段和读片系统可提高医生效率，从而间接提高医院效益，所以医院有钱会优先投入智慧医疗。智慧管理能为医院经营决策者提供服务，方便其做决策，还涉及数据深入挖掘用于教学和科研，也受医院管理者看重。智慧化服务对提高患者粘性、忠诚度、就医效率和满意度有益，但目前很多医院因预算问题投入不足，一些头部医院虽在探索如机器人送药、AI语音回复、AI分诊、AI互联网医院等，但投入也较少，且应在前两段做到一定规模和效果后再开展，否则只做智慧化服务毫无意义。整体而言，医院若有预算，投入是有顺序的。

　　Q：在人工智能方面，国家政策会有哪些新动作？对于电子病历改革（智慧医疗）政策未来如何落地有什么看法？

　　A：人工智能辅助的大模型推广从长远看是国家战略规划，尤其是在医疗领域。国家对医疗行业整体政策导向一直强调分级诊疗，包括医院医生薪酬制度改革、推广三明模式等都是在推进分级诊疗。分级诊疗是将医疗机构按能力、规模、级别分层，不同级别医院服务不同范围和病情的患者，以实现医疗资源有效运用。但目前分级诊疗推广多年，患者仍不信任基层医疗机构医生能力，导致很多医疗浪费。人工智能辅助大模型在其中可起到非常大作用，主要体现在能辅助医生进行诊断。未来若有通用型或专业性模型，如优化的消化内科模型，用各大医院数据不断迭代，使其诊断正确度达到较高水准（如达到北京市副主任医生水平），通过数据库或程序部署，其边际成本相比来说较低，可部署到偏远地区社区卫生服务中心。

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