会上，福鑫数科CEO吴笛受邀进行分享，以《GenAI医疗场景化实践》为题，结合福鑫数科在GenAI领域的深厚积累与实战案例，从技术底层逻辑、核心场景应用、数据治理体系及未来生态构建四大维度，深度剖析了生成式人工智能如何重塑医疗交互范式，为医疗行业的智能化转型提供了极具前瞻性的落地蓝图，引发与会嘉宾的强烈共鸣。

生成式人工智能（GenAI）的崛起，被视为继互联网和移动互联网之后的又一次革命性浪潮，正在深刻重塑各行各业的底层逻辑。吴笛在演讲中指出，医疗健康领域因其独特的属性，正成为GenAI技术落地和价值释放的核心战场。他提出一个核心洞察：GenAI的核心优势在于对“交互（Interaction）”场景的卓越适应性，而非传统的“交易（Transaction）”型任务。

传统的IT技术擅长处理确定性的“交易”型任务，而医疗问诊、心理咨询、教育辅导等场景，高度依赖语言理解、情境感知和开放式对话，这与GenAI具备的准实时性、开放性输入输出以及对人类语言的深度理解能力高度契合。这种天然的契合度，使得医疗领域成为GenAI实现规模化应用的最佳切入点。基于场景价值与实现难度的双重考量，吴笛分享了几大最具代表性的核心应用场景。

作为临床诊疗的核心环节，AI生成式电子病历被视为医疗AI落地的绝佳场景。吴笛强调，这不仅是记录方式的变革，更是诊疗效率的质变。福鑫数科AI生成式电子病历系统凭借简洁直观的操作体验及强大的工程化模版库能力，实现了与医院现有系统的无缝集成，在确保医生掌握控制权及数据隐私安全的前提下，大幅减轻临床医生的非诊疗负担。

在实际操作层面，该应用已实现对门诊病历、住院病历（含入院记录、首次病程、手术记录、出院小结等）的全流程覆盖。系统通过动态集成医院专科模板和历史数据，不仅能根据对应疾病专科精准生成病历，更能针对复诊患者自动分析历史数据，生成高价值的病情发展综述。

以武汉协和医院的实践为例，AI生成式电子病历已在多个科室应用，累计生成病历数量突破10万份，生成准确率达到98%，医生使用率高达85%。系统通过医生的行为反馈进行自我强化学习，真正让医生将精力重新聚焦于患者与临床决策。

医疗数据普遍存在多源异构的“数据孤岛”难题，严重制约了数据的二次利用。吴笛指出，GenAI强大的语义理解和结构化能力，是解决这一难题的核心驱动力。福鑫数科构建了AI智能体驱动的数据治理体系，利用大模型能力将来自不同系统、不同结构的医疗数据统一为标准结构。

这种统一的数据治理体系为数据的深度挖掘奠定了基础，通过构建“医疗数据挖掘智能体（Agent）”，医院管理者和科研人员可以打破技术壁垒，通过自然语言随时从任意维度分析数据，系统自动发现对医院运营、科研和患者管理有价值的洞察，实现了从“人找数据”到“数据找人”的转变。

在医院运营与服务场景下，吴笛详细介绍了HealthReach全自动主动健康管理系统

该系统是利用AI智能体在医院运营方面的创新实践。旨在通过全自动、个性化的健康管理，驱动医院患者流量和收入的增长。智能体能够根据运营需求自动设计任务、识别对象，并针对每一个潜在患者制定运营分析和治疗策略。在执行层面，系统利用TTS/ASR（语音合成/识别）技术，驱动自动呼叫服务，实现了运营步骤的自动化闭环，极大提高了运营效率和覆盖率。

在智慧服务环节，AI的应用聚焦于提升体验与降低成本：

● AI智能导诊：通过多模态（文字、语音、图片）交互，提供接近真实世界的开放式对话，精准匹配科室与医生。

● AI智能预问诊：模拟医生流程，在就诊前采集病情生成结构化病历，实现“未见医生，先有病历”，优化门诊流程。

● AI智能客服/陪诊：提供一对一VIP服务体验，有效分担医院人力压力，提升患者满意度。

除上述核心场景外，还简要展示了AI在医学科研与教育领域的应用潜力。吴笛总结道，GenAI正以其独特的交互重塑力与数据洞察力，构建起一个涵盖智慧医疗、智慧服务、智慧运营、智慧医保及智慧管理的闭环生态系统。展望未来，GenAI不仅是医疗行业提质增效的工具，更是推动行业实现范式重构、迈向更高质量与更个性化服务的核心驱动力。