大型公立医院的人工智能（AI）建设，正陷入一个怪圈。
一方面，技术的热浪扑面而来。AI影像诊断、自然语言处理驱动的病历质控、辅助临床决策（CDSS）……几乎每个科室都能找到AI的切入点。另一方面，真实的体感却是“雷声大，雨点小”。院长们斥巨资购入系统，却发现它们像一座座信息孤岛，互不联通；临床医生则抱怨，这些“智能工具”往往需要打开独立的屏幕，割裂了原有的工作流，最终成为昂贵的“摆设”。
我们投入巨大，却收效甚微。
问题出在哪里？问题出在战略的起点。在AI建设的岔路口上，大多数医院选择了一条看似最短的捷径，却最终走向了死胡同。这条路，我称之为 “烟囱式”建设。
“烟囱”的诱惑与陷阱
“烟囱式”建设，即“以应用为中心”的建设模式。
它的逻辑非常诱人：放射科需要肺结节筛查，就采购一套“AI影像系统”；医务科需要病历质控，就上线一套“病历质控AI”；药学部需要合理用药审查，再装一套“CDSS系统”。
这种模式在初期见效极快。它满足了特定科室的迫切需求，也为医院评级和对外宣传提供了漂亮的“亮点”。这是典型的“以点带面”思维。
但这套逻辑的失败几乎是必然的。
因为它忽视了一个最基本的事实：人工智能的“智能”，不是源于算法，而是源于高质量、可流通的数据。
“烟囱式”建设的直接后果，就是数据的二次割裂。每一套AI系统都自带一套私有的数据标准和存储逻辑。A系统的AI无法调用B系统的分析结果；临床数据与影像数据被牢牢锁死在各自的“烟囱”里。
当医院试图构建一个更高级的、跨科室的“全院智能大脑”时（比如，结合影像、检验、病史进行败血症的早期预测），才发现自己面对的是一堆无法对话的“黑盒”。集成的成本高到无法估量，最终导致整个智慧医院的蓝图在底层即告瘫痪。
“烟囱”竖得越多，未来的“地基”就越难搭建。
真正的路径：“平台优先，应用在后”
唯一能走通的路径，是逆转当前的顺序，执行 “平台优先，应用在后” 的战略。
这不是一个技术问题，这是一个治理问题。
这条路径的核心，不是先去购买那些闪亮的“AI应用”，而是先退一步，构建全院统一的 “数据与智能中台”。
这个“中台”是什么？
它不是又一套软件，而是一套规则、标准和能力的集合。它像医院内部的“数据高速公路”和“翻译枢纽”。它的任务只有一个：将医院所有系统（HIS, LIS, PACS, EMR...）中那些杂乱、异构的数据，按照统一的标准（比如国家卫健委的互联互通标准，或国际的FHIR标准）进行“清洗、翻译、聚合”。
当这个平台建成后，数据不再属于某个科室或某个厂商的“私产”，而是成为全院可复用的“核心资产”。
只有在这样的“地基”之上，AI建设才能从“购买”转向“生长”。
当数据统一后，医院可以快速接入任何厂家的AI算法，进行“即插即用”的公平对比，择优录用。算法厂商变成了“服务商”，而不是“绑架者”。
当数据统一后，AI的能力可以被轻松 嵌入工作流。医生不需要打开第二个屏幕，AI的提醒会像“拼写检查”一样，自动出现在他的电子病历界面上。这才是AI真正能被接受并产生价值的形态。
当数据统一后，医院可以利用自有数据，训练真正属于自己的、最适合本院临床路径的“专有模型”，实现从“AI应用者”到“AI定义者”的跨越。
建设路径图：从“治理”到“智能”
这条“平台优先”的路径，其执行顺序是反直觉的，它要求领导者具备极大的战略定力。
第一步：数据治理（Governance）—— 核心是权力 这甚至不是信息科的工作，这是“院长工程”。必须成立一个跨科室的权威机构，来定义和强制执行全院的数据标准。比如，一个“心肌梗死”在急诊科、心内科、检验科的术语和编码必须是统一的。没有这个共识，数据在源头就是污染的。
第二步：标准落地（Standardization）—— 核心是翻译 以国家“互联互通标准化成熟度测评”为抓手，强制推动所有老旧系统进行标准化改造。这是一个痛苦但必须的过程，是为未来的智能打通“数据血管”。
第三步：中台建设（Platform）—— 核心是枢纽 在标准化的基础上，构建技术层面的“数据中台”。这个平台负责所有数据的汇聚、存储、治理和AI模型的统一部署与管理。
第四步：应用生长（Application）—— 核心是赋能 当地基稳固后，再回过头来看业务。此时，无论是采购第三方的AI应用，还是自主研发，都将变得高效且低成本。AI不再是“烟囱”，而是平台之上“即插即用”的“组件”。
结论
大型公立医院的AI建设，本质上不是一场关于算法的“军备竞赛”，而是一场关于数据的“治理革命”。
选择“烟囱式”建设，医院将收获一堆昂贵、短视且在未来会扼杀创新的“数字枷锁”。
选择 “平台优先” 的道路，医院构建的将不仅仅是某个AI功能，而是整个医院的“智能操作系统”。这是一个更慢、更艰难的开始，但它是唯一能让医院在未来十年真正实现智能化转型的正确路径。
战略的价值，不在于选择做正确的事，而在于选择放弃短期诱人的事。
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