4月24日午间，2026年中国医院信息网络大会（CHIMA）路演区，人头攒动，座无虚席，连过道都站满观众。不少人全程高举手机，生怕错过一个重要画面……
这是医渡科技“医疗智能体开发与协同应用方案”发布现场。在医疗大模型赛道经历了两年“参数竞赛”的喧嚣之后，行业终于等来了一次真正让医院和医生感到“解渴”的发布。
这一天，医渡科技用一套“组拳”宣告了产品战略的全面升维：从为医院“提供智能工具”，到为医院“构建开放、可生长的智能体开发与协同应用”。
现场的火爆程度，折射出医疗从业者与管理者们对"能落地、敢使用”AI方案的迫切渴望。
痛点直击
医疗AI“泛滥”，医院却“用不上”
过去两年，大模型以摧枯拉朽之势冲击各行各业，医疗赛道更是成为“兵家必争之地”。
然而在密集的发布声浪背后，一个尴尬的现实浮出水面：大模型在医院里普遍“水土不服”——数据标准不统一、临床应用不敢用、复杂病情解决不了。目前行业面临着“不仅要能用，更要可靠、好用、离不开”的根本性转变，医疗AI的应用标准，必须从早期的“技术可用”，全面升级为“临床必用”。
事实上，行业的真实痛点远不止于此。今年两会期间，全国政协委员霍勇直指三大短板：“数据孤岛”制约模型迭代；行业存在“不敢用、不会用”的顾虑；院外健康服务覆盖不足。
医疗数据本身多模态、高复杂、强专业，叠加合规安全的严苛要求，使得通用大模型很难直接在严肃医疗场景下“上岗”。换而言之，想在医疗AI领域建立壁垒，光有算法远远不够，必须同时解决数据治理、知识结构化和场景工程化三重大山。
“医疗的数智化升级，本质是复杂系统建模和优化问题。”一位行业专家在路演现场点评道，“既要有系统性框架，也需要分而治之、解构而重构。必须和最顶级的医院、专家团队一起打造未来AI医院——这不是一次性工程，而是持续的融合进化。”
解题路径：让AI在医院自然生长
医渡科技此次发布的核心，正是对这一本质的回应。
方案以AI中台3.0为全院AI能力的“总源头”，面向信息科与技术团队提供标准化、可管控的AI生产与运营底座；以临床助手Copilot 2.0为医生触达AI的“第一入口”，深度嵌入日常诊疗工作流；并推出“医渡智循”临床版。三者分层定位、深度协同：中台供给能力，Copilot承载场景，医渡智循输送循证知识，形成“知识赋能场景、场景激活知识”的完整智能体系。（感兴趣的朋友，可点击阅读原文，亲身感受医渡智循）。
AI中台3.0全面兼容MCP（模型上下文协议）与Skill（技能组件）框架，引入AI辅助工作流编排，支持用自然语言定义智能体、调用工具与知识库，大幅降低开发门槛。医院不再只是AI应用的使用者，而能自主开发临床所需智能体，沉淀院内专科资产。
临床助手Copilot 2.0内置智能调度引擎，可根据医生自然语言指令自动匹配并调用数百个专病智能体，实现从“医生找工具”到“AI主动服务”的跨越。同时，Copilot 2.0上线“随手记”功能，通过OCR自动提取院外资料，一键生成完整患者画像；医渡智循临床版深度嵌入其中，自动读取患者数据，生成个性化、可溯源的诊疗建议。
这一切的背后，是医渡科技多年积累的核心算法引擎YiduCore。截至2025年9月30日，YiduCore已累计处理分析近70亿份经授权的医疗记录，服务全国超过10,000家医院，疾病知识图谱基本覆盖所有已知疾病。正是这一基础，让智能体生态的“可靠落地”成为可能。
在临床级应用层面，医渡科技已与北京协和医院、中山大学肿瘤防治中心、北京大学肿瘤医院、清华大学长庚医院等顶级医疗机构临床专家共同打造了280余个专科专病智能体，覆盖心血管、肿瘤、血液等多个专科领域，涉及辅助诊断、风险评估、智慧护理、病历生成等多场景。
其中最引人注目的，是L3级可溯源病历生成智能体——采用“知识+事实”双约束的混合智能架构，使病历生成实现精准可控并支持一键回填电子病历。在北京大学肿瘤医院落地的《可溯源AI病历辅助生成系统》，更是在本次CHIMA大会上荣获“医院新兴技术创新应用典型案例”荣誉。
市场验证
示范尝试到标杆深化，商业化破冰前行
任何一项新技术的生命力，都不在于技术参数本身，而在于它能否在真实的土壤里扎根。
翻看过去一年医渡科技的成绩单或许更有说服力：截至2026年4月，医渡科技AI中台已在全国40余家三甲医院落地。临床循证智能体“医渡智循”APP已正式面向医生群体开放使用，其临床版本支持与现有HIS系统深度对接，将智能决策融入日常工作流。
这种密集的落地节奏，标志着医疗大模型的价值正在跨越“实验室论证”阶段，进入真实临床环境的集成运转。
尤为关键的是，医渡科技于4月20日发布了公司成立11年来首次全年盈利预告——预计2026财年净利润达5500万至7000万元人民币。花旗银行迅速据此上调公司目标价至11港元，明确指出“医渡智循”的推出有望加深公司与医生群体的连接，开辟基于token的全新付费模式。
可以说，从前期深耕医院、到标杆项目批量落地、再到首次全年盈利，医渡科技的商业化路径已经逐步跑通。
未来趋势：AI成为医院的“数字生产力”
当宏观政策与医保支撑“双击”加码、医院端智能化转型刚需突出、AI技术的规模化溢出效应充分显现的多个前提叠加下，医疗AI正在打开一个充满成长性的市场空间。
放眼海外，据MarketsandMarkets预测，全球医疗领域AI智能体的市场规模将以44.1%的年复合增长率，至2030年达到69.2亿美元。而在中国这个“世界最大单一支付医保系统”的庞大市场中，无论是大模型驱动的智能决策辅助，还是专病库、全流程智能运营，都有着广阔的落地和商业演进空间。
可以预见，未来医院的竞争力不仅取决于床位多少，更取决于数字生产力的强弱。医渡科技构建的这一“可进化”的智能体开发与协同应用，正在为医院提供资产化的基础设施——它既能降低新技术应用的“门槛”，又能沉淀科室的“私有专病智慧资产”，最终提升大数据时代的诊疗质量与运营效能。
当然，愿景虽好，还须看清脚下。医渡科技在持续扩张落地的同时，仍需直面两大挑战：一是如何帮助医院克服对智能医疗安全与数据责任的“不敢用、不愿用”心理；二是如何与友商乃至未来层出不穷的场景供应商实现充分对等兼容，构建更强大的行业通用接口体系。
此外，尽管AI中台3.0已大幅降低开发门槛，但医院从“被动采购”转向“主动创造”，依然需要一个用户心智培育和知识体系建设的过程。
结语
医疗AI正从一场关于“有无”的技术赛跑，转入一场关于“可靠”的价值深耕。在这场宏观叙事向下穿透的产业穿行中，医渡科技没有高高抛掷科幻般的“星辰大海”，而是选择埋头深耕数据能力、夯实知识图谱，从土壤层开始构建价值体系。
这条在2026 CHIMA大会上发布的“智能体开发及协同应用”路径，不仅是面向AI医院未来交出的一份系统、落地的答卷，更标志着医疗AI的生产与消费关系正在发生深刻转型。
未来的医院管理者，将不再满足于订购几个AI工具，而是渴望利用标准平台，在院内自我生长出符合自身临床生态和专科病患特征、持续协同进化的“智能体”体系。
正如医渡科技在其AI中台3.0中所实践的那句核心理念：“我们不是要做更强的模型，而是构建一套让智能体可开发、可评测、可协同的工程化体系。”——这或许正是这场席卷全国的医疗数智化革命最确切的发展路径。
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