医渡科技发布“医生临床Copilot”，深度打磨25个智能体激活临床智慧

当AI医疗驶入“落地深水区”，如何让大模型真正懂临床、融流程、助决策？

在首届医学人工智能大会上，医渡科技(2158.HK)技术创新副总裁、AI架构师李林峰发表主题演讲，系统介绍了公司基于“数据中台+AI中台”双引擎架构推出的“医生临床Copilot”。该产品体系致力于将大模型技术与临床工作流深度结合，实现AI在诊疗全场景中的“丝滑”应用，全面赋能医生提质增效，助力医院高效完成数智化转型。

双中台破局AI医疗落地痛点，30余家医院落地

李林峰指出，在大模型应用过程中，医院各方的需求明确且迫切:医院管理者关注如何做好顶层设计，以AI驱动医院高质量发展；临床医生期望AI成为提升效率、拓展专业知识和融合个人诊疗思维的助手；信息中心则迫切需要确保大模型能快速、安全、统一地部署与管理，以高效响应各科室需求。

直面医院AI落地“数据难整合、模型难管理、场景难适配”三大痛点，医渡科技打造了“数据中台+AI中台”双中台解决方案:

数据中台:依托医渡科技十余年数据治理经验，帮助医院整合多源异构数据，构建面向临床、科研、运营的专属数据仓库，成为医院转型的“数据血液系统”；

AI中台:作为核心创新模块，以“知识+工具”双引擎支撑。一方面支持多种大模型的统一管理、训练及评测，并提供“零代码智能体构建”能力——临床医生只需“选模型、传知识库、配工作流”三步，即可搭建专属AI工具，无需代码基础。另一方面，中台内置权威医学内容，覆盖1000+诊疗指南、10万+医学实体知识图谱及40+医疗AI算子，并针对临床指南中的图表、公式做了专项优化，解决“知识解析难”痛点。

目前，该双中台已在全国30余家知名三甲医院落地。重庆医科大学附属第一医院基于指南文献与院内沉淀规范构建全科医学智能助手，显著提升附属基层医院的跨专科诊疗能力；首都医科大学附属儿童医学中心则通过AI中台快速集成知识库，打造接诉即办AI客服，实现7×24小时全流程患者咨询与科普服务。

医生临床Copilot :25个场景智能体深度打磨

如果说AI中台是医院AI应用的“工具箱”，那么“医生临床Copilot”则是医生“电脑里的智能助手”。

李林峰介绍，“医生临床Copilot”的设计以“无缝融入、智能支撑、全面覆盖”为核心。它通过轻量级Web插件无缝嵌入医生工作站，实现患者数据的自动接入与按场景灵活筛选，使AI助手触手可及。其背后由多引擎协同驱动:例如DeepSeek思考模型适用于复杂临床推理，医渡科技自研的垂域大模型精准度及专业性更强，擅长病历理解与总结，并可灵活接入各类知识库与工具。

目前，医渡科技已经完成了25个场景智能体的深度打磨，实现了从病历智能生成、AI预问诊、循证辅助决策到患者教育、智慧护理的全流程赋能，并能支持医生定制个性化助手，实现“All in One”的一站式智能辅助。

病历生成智能体:融合语音问诊、本院历史与预问诊数据，通过“知识+事实”双约束，解决模型幻觉与格式不规范问题。

TNM分期智能体:通过“瘤种判定+RAG技术+链式推理+智能反思”工作流，将T分期准确率从58%提升至90%，N分期从62%提升到80%(达到主任医师水平)，提高TNM分期评估的专业性和可解释性，减少误判。

患者教育闭环:入院时AI根据患者病情自动生成治疗方案解读，出院前自动生成出院注意事项，医生确认后一键发送患者，为患者提供即时、清晰、可追溯的全程健康指导；

自定义智能助手:将AI的设计权交给医生，可以在统一大模型底座上，按照个人诊疗经验习惯，选择患者诊疗数据，配置业务流程逻辑，零代码搭建专属智能体，解决标准化工具和应用难以满足医生千差万别需求的痛点。

肿瘤诊疗实践:从“工具赋能”到“业务内生”

“肿瘤是比较复杂的疾病，在肿瘤的诊疗过程中，需要回顾患者过往所有治疗情况，从最初的情况到肿瘤演化过程，还要看影像、检验指标、生化指标等。医生需要在很短的时间内去全面了解患者，存在一定的困难。同时，肿瘤诊疗需要依据诊疗规范并严格质控。中山大学附属肿瘤医院信息中心主任李超峰此前接受媒体采访时，精准点出肿瘤诊疗的核心挑战，也指出了应用AI技术的现实必要性，“在提升诊疗效率和规范方面，AI大有可为。”

本次MAIC 2025大会上，中山大学附属肿瘤医院信息中心主任李超峰发表《大模型促进医院高质量发展实践》主题演讲，分享了与医渡科技合作的深度成果。他指出，基于与医渡科技近十年的数据平台合作基础，双方进一步携手，率先打通医院“数据中台”与“AI中台”，实现对数据、算法与算力的统一管理与调度，为医院智能化演进构筑了坚实底座。

李超峰主任提到了实践中的两条关键路径:一是赋能个体，创建“千面智能体”:目前医院医护人员已自主创建了超过140个个性化智能助手，应用于病情总结、术前风险评估、术后医嘱校验等多样场景，极大地满足了不同岗位的个性化需求。二是深度融入流程，打造“流程内智能体”:通过将AI能力深度嵌入核心诊疗环节，有效避免了AI工具与临床工作流“两张皮”的问题，真正提升医生工作效率。

医渡数智双中台在中肿的落地实践已结出系统性硕果，不仅在临床诊疗、科研、信息化建设效能三大核心维度释放突破性价值，医生临床Copilot也实现快速落地见效——2025年2月至6月短短4个月内，便已辅助医生累计服务患者超2.6万人次。

李林峰表示，医渡科技通过双中台与医生临床Copilot产品体系，实现数据与AI要素的统一管理，最终为医院带来“数据流通加速、科研转化提速、医护负担降低、管理精细化、服务智能化”等价值。他表示:“我们希望AI不再是外挂工具，而是成为医院高质量发展的内生力量，最终使精准医疗惠及每一个人。”

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