近日，首届医学人工智能大会（MAIC1st 2025）在山东省济南市拉开帷幕。本次大会以“AI赋能 • 共筑卫生健康新生态”为主题，汇聚了全球医疗健康领域顶尖专家、医疗机构代表及人工智能技术企业，共同探讨人工智能技术在医疗场景中的创新应用与治理路径。
大会设置了主论坛、专题分论坛、创新成果展及案例评选等环节，吸引了来自30余个国家和地区的5000余名参会者，成为全球医学人工智能领域规模最大、规格最高的学术盛会之一。
（图源公众号@中国卫生信息管理杂志）
100个典型案例发布
协和医院项目入选，群思参与主要执行
作为大会核心环节，组委会从全球征集的众多案例中评选出100个医学人工智能创新与实践典型案例，覆盖医院患者服务、临床决策支持、医院运营管理、基层医疗服务、公共卫生服务、健康产业等领域。这些案例集中展现了人工智能技术在服务患者、辅助诊疗、支撑管理、保障科研等场景中的深度应用，为全球医疗人工智能发展提供了可复制的实践范本。
（图源公众号@中国卫生信息管理杂志）
其中，由华中科技大学同济医学院附属协和医院牵头，群思科技（武汉）有限公司参与主要执行的《基于检索增强生成与多智能体协作的知识驱动型流程处理系统》成功入选。该项目以“大模型+垂直知识库”为核心架构，通过多智能体技术重构医院运维流程，实现了从被动响应到主动运维的跨越式升级，成为医院运营管理领域的标杆案例。
（案例入选）
（协会分享案例）
协和医院案例深度解析
群思技术赋能，打造智能运维新范式
PART.01
项目背景与顶层设计
华中科技大学同济医学院附属协和医院作为国家区域医疗中心，运维系统处理报修工单量巨大，而传统运维模式存在响应延迟、知识碎片化、决策依赖经验等问题。为此，医院信息与数据中心联合群思，以“人工智能+垂直知识库”为技术路径，构建了覆盖全生命周期的智能运维系统。
PART.02
群思核心技术突破
• 模型优化：群思承担Transformer模型的创新和优化，采用SwiGLU激活函数、注意力QKV偏置、分组查询注意力等先进技术，提高模型训练速度和推理效率，增强模型对复杂特征的学习能力，在保持性能的同时减少模型的参数数量和计算资源需求。
• 多智能体架构：研发医院自主可控的“信服小助理”管理中枢，通过“大模型感知（多模态输入）→知识库决策（垂直场景规则）→多模态执行（调度/报告/资产联动）”的技术链，实现运维模式从15分钟响应到3分钟自愈的质变。
• 知识驱动系统：构建检索增强生成（RAG）框架，将医院运维手册、历史工单、设备参数等专业知识嵌入大模型，使系统在复杂场景下的决策准确率大幅提升。
（系统架构图）
PART.03
五大创新亮点
• 多模态报修中枢：语音报修内容10秒内自动解析为结构化电子工单，支持微信、触控屏等多渠道报修的智能去重，报修处理效率大幅提升。
• 智能调度引擎：基于大模型与知识库的协同决策，动态分配维修资源，使故障处理时效提升了70%，任务分配精准率达到100%。
• 自进化知识图谱：通过持续学习工单数据，自动更新设备故障知识库，知识图谱覆盖医院98%的临床专科，解决方案匹配率超过95%，形成了“使用即训练、交互即迭代”的持续进化能力。
• 预测性运维网络：利用AI分析设备运行数据，提前预测潜在故障，生成四维决策报告。当监测到异常告警时，系统自动联动知识图谱推送处置方案，实现90%的潜在故障能够提前4-6小时被拦截。
• 资产智控中枢：整合医院设备资产信息，实现从采购到报废的全生命周期管理，对话式查询秒级响应，设备故障率下降了35%。
PART.04
应用成效与社会价值
该项目通过多模型融合策略，成功克服了传统大模型在接入插件和工具方面的局限，构建了“安全零宕机、响应分钟级、知识自生长”的智慧运维新范式，实现了以技术普惠打破资源壁垒、以效能跃升守护患者安全、以知识共享重塑行业生态的目标，全面助力“健康中国2030”战略。
首届医学人工智能大会的召开，标志着医疗AI从技术探索迈向规模化应用的新阶段。协和医院与群思的创新实践，不仅为医疗人工智能发展提供了参考，更彰显了“技术赋能医疗、创新服务民生”的初心。未来，群思将持续深耕医疗AI领域，研发医疗大模型，拓展应用场景，助力医院智能化升级。
（本文来源：日照新闻网。本网转发此文章，旨在为读者提供更多信息资讯，所涉内容不构成投资、消费建议。对文章事实有疑问，请与有关方核实或与本网联系。文章观点非本网观点，仅供读者参考。）
近日，首届医学人工智能大会（MAIC1st 2025）在山东省济南市拉开帷幕。本次大会以“AI赋能 • 共筑卫生健康新生态”为主题，汇聚了全球医疗健康领域顶尖专家、医疗机构代表及人工智能技术企业，共同探讨人工智能技术在医疗场景中的创新应用与治理路径。
大会设置了主论坛、专题分论坛、创新成果展及案例评选等环节，吸引了来自30余个国家和地区的5000余名参会者，成为全球医学人工智能领域规模最大、规格最高的学术盛会之一。
（图源公众号@中国卫生信息管理杂志）
100个典型案例发布
协和医院项目入选，群思参与主要执行
作为大会核心环节，组委会从全球征集的众多案例中评选出100个医学人工智能创新与实践典型案例，覆盖医院患者服务、临床决策支持、医院运营管理、基层医疗服务、公共卫生服务、健康产业等领域。这些案例集中展现了人工智能技术在服务患者、辅助诊疗、支撑管理、保障科研等场景中的深度应用，为全球医疗人工智能发展提供了可复制的实践范本。
（图源公众号@中国卫生信息管理杂志）
其中，由华中科技大学同济医学院附属协和医院牵头，群思科技（武汉）有限公司参与主要执行的《基于检索增强生成与多智能体协作的知识驱动型流程处理系统》成功入选。该项目以“大模型+垂直知识库”为核心架构，通过多智能体技术重构医院运维流程，实现了从被动响应到主动运维的跨越式升级，成为医院运营管理领域的标杆案例。
（案例入选）
（协会分享案例）
协和医院案例深度解析
群思技术赋能，打造智能运维新范式
PART.01
项目背景与顶层设计
华中科技大学同济医学院附属协和医院作为国家区域医疗中心，运维系统处理报修工单量巨大，而传统运维模式存在响应延迟、知识碎片化、决策依赖经验等问题。为此，医院信息与数据中心联合群思，以“人工智能+垂直知识库”为技术路径，构建了覆盖全生命周期的智能运维系统。
PART.02
群思核心技术突破
• 模型优化：群思承担Transformer模型的创新和优化，采用SwiGLU激活函数、注意力QKV偏置、分组查询注意力等先进技术，提高模型训练速度和推理效率，增强模型对复杂特征的学习能力，在保持性能的同时减少模型的参数数量和计算资源需求。
• 多智能体架构：研发医院自主可控的“信服小助理”管理中枢，通过“大模型感知（多模态输入）→知识库决策（垂直场景规则）→多模态执行（调度/报告/资产联动）”的技术链，实现运维模式从15分钟响应到3分钟自愈的质变。
• 知识驱动系统：构建检索增强生成（RAG）框架，将医院运维手册、历史工单、设备参数等专业知识嵌入大模型，使系统在复杂场景下的决策准确率大幅提升。
（系统架构图）
PART.03
五大创新亮点
• 多模态报修中枢：语音报修内容10秒内自动解析为结构化电子工单，支持微信、触控屏等多渠道报修的智能去重，报修处理效率大幅提升。
• 智能调度引擎：基于大模型与知识库的协同决策，动态分配维修资源，使故障处理时效提升了70%，任务分配精准率达到100%。
• 自进化知识图谱：通过持续学习工单数据，自动更新设备故障知识库，知识图谱覆盖医院98%的临床专科，解决方案匹配率超过95%，形成了“使用即训练、交互即迭代”的持续进化能力。
• 预测性运维网络：利用AI分析设备运行数据，提前预测潜在故障，生成四维决策报告。当监测到异常告警时，系统自动联动知识图谱推送处置方案，实现90%的潜在故障能够提前4-6小时被拦截。
• 资产智控中枢：整合医院设备资产信息，实现从采购到报废的全生命周期管理，对话式查询秒级响应，设备故障率下降了35%。
PART.04
应用成效与社会价值
该项目通过多模型融合策略，成功克服了传统大模型在接入插件和工具方面的局限，构建了“安全零宕机、响应分钟级、知识自生长”的智慧运维新范式，实现了以技术普惠打破资源壁垒、以效能跃升守护患者安全、以知识共享重塑行业生态的目标，全面助力“健康中国2030”战略。
首届医学人工智能大会的召开，标志着医疗AI从技术探索迈向规模化应用的新阶段。协和医院与群思的创新实践，不仅为医疗人工智能发展提供了参考，更彰显了“技术赋能医疗、创新服务民生”的初心。未来，群思将持续深耕医疗AI领域，研发医疗大模型，拓展应用场景，助力医院智能化升级。
（本文来源：日照新闻网。本网转发此文章，旨在为读者提供更多信息资讯，所涉内容不构成投资、消费建议。对文章事实有疑问，请与有关方核实或与本网联系。文章观点非本网观点，仅供读者参考。）
