2024年度医院信息系统招投标市场中的AI应用
- 2025-09-05
项目名称: 2024年度医院信息系统招投标市场中的AI应用
采购标的物: AI应用、病历质控引擎、冠脉CT血管狭窄辅助分诊系统
项目地区：北京 北京
一、 AI 应用市场分布
在 2024 年医院信息系统招投标市场中，本文收集到的 AI 应用项目有 78 个，中标金额合计为 8305.63 万元，占 2024 年医院信息系统总中标金额的 0.72% 。针对这些项目，经过汇总整理，根据业务应用领域的不同，归纳为以下类型： AI 医学影像分析、 AI 辅助决策、 AI 电子病历质控、 AI 智能感知、 AI 患者健康服务、 AI 基础架构，具体市场占比参见图 1 。
图 1.AI 应用市场分布
1 、 AI 医学影像分析
AI 医学影像分析是指利用 AI 技术，特别是深度学习和计算机视觉，来自动或半自动地分析、解释和量化医学影像数据的过程。其核心目标是辅助医生提高诊断的准确性、一致性和效率。
AI 医学影像分析是 2024 年度 AI 应用最重要的领域，市场中标项目金额占比 AI 项目总金额的 52% 。
具体的应用实例包括：宫颈细胞学 AI 诊断系统、放射科 AI 分析系统、消化道 AI 辅助监测系统、染色体核型 AI 分析系统、 CT 肺结节 AI 辅助诊断系统、骨髓细胞形态 AI 分析系统、 AI 病理辅助诊断系统等等。
2 、 AI 辅助决策
AI 辅助决策是指利用 AI 技术，分析和整合多源、多模态数据，为临床医生提供个性化的建议或方案，以支持其做出更优的决策。
AI 辅助决策在 2024 年度 AI 应用市场中占比 20% 。具体的应用实例包括： AI 医疗质控管理系统、 AI 辅助诊断系统、基层医生智能助理信息系统、血药智能判读系统、基于 AI 的认知障碍疾病管理系统、基于 AI 的代谢性肝病预警管理平台。
3 、 AI 电子病历质控
AI 电子病历质控是指利用 AI 技术，对电子病历数据进行自动化、实时或事后的检查、分析和评估，以确保病历内容符合行业制度要求。
AI 电子病历质控在 2024 年 AI 应用市场占比为 11% 。具体的应用实例包括：电子病历 AI 质控系统、 AI 病历内涵质控系统。
4 、 AI 基础架构
AI 基础架构，是指用于支持 AI 技术应用，尤其是机器学习和深度学习的项目，包括网络、软件工具和技术底座等。
AI 基础架构在 2024 年 AI 应用市场占比为 10% ，具体的应用实例包括： AI 底座支撑系统、 AI 智慧医疗系统等。
5 、 AI 智能感知
AI 智能感知，是指利用 AI 技术，通过传感器，从外部世界获取、处理和解析信息，并从中提取有意义的模式和规则。其核心价值不仅在于获取原始数据，更重要的是理解这些数据的意义和其中的模式。
AI 智能感知在 2024 年 AI 应用市场占比为 4% ，具体的应用实例包括： AI 融合感知系统、业务系统 AI 运维态势感知系统等。
6 、 AI 患者健康服务
AI 患者健康服务，是指利用 AI 技术，通过互联网医院或者医疗智能体，为患者提供更主动、更准确、更个性化的健康管理、疾病预防、医疗咨询等的服务模式。
AI 患者健康服务在 2024 年 AI 应用市场占比为 3% ，具体的应用实例包括： AI 云客服系统、互联网医院 AI 服务等。
二、典型应用
（一）基于 AI 的口腔智慧诊断系统
传统口腔健康防治体系，缺乏居民自我检测的流程和手段，口腔疾病难以早期发现、早期预防。同时，由于各级医疗机构、诊所口腔专业医师水平参差不齐，缺乏规范化、可视化诊断报告系统，部分患者口腔病历记录存在不规范、不全面、不客观、无法追溯等问题。
基于 AI 的口腔智慧诊断系统，能够为医师提供 AI 辅助的规范化、可视化口腔专科诊断报告工具，为居民群众提供 AI 辅助的口腔健康自检智能终端，以科技创新结合临床，形成新一代智慧口腔防治体系。该系统将有效解决传统口腔健康防治体系在早期发现、预防、规范化诊断方面存在的短板问题。
该系统的 AI 技术应用主要体现在以下方面：
1 、智能牙位识别功能
该系统能够根据口腔影像数据自动识别对应的牙位。之后，该系统可根据牙位识别结果进行牙位标注，便于医师定位病灶。
2 、口腔疾病智能识别
该系统基于口腔影像数据，进行龋齿、楔状缺损、牙龈炎、牙周炎、智齿、磨耗、牙列缺损、乳牙滞留等口腔问题的识别。在识别问题、发现疑似病灶的情况下，该系统支持自动提醒功能。
3 、口腔大模型知识问答
该系统能够基于口腔大模型，根据患者提供的图文资料给予问题提醒，同时向患者提供口腔知识的专业问答服务。
（二）卒中再灌注 AI 辅助决策系统
急性缺血性卒中是一种发病率高、发病急、变化快、危险性极高的疾病。利用 AI 技术，能够提升该疾病的救治水平、改善患者预后，降低致残率。
该系统还适用于出血性卒中疾病的辅助诊断与风险评估，利用 CT 图像判断并给出出血扩大的风险，具体方式如下：
（ 1 ）通过扩散加权成像 (DWI) 序列，识别、分割急性脑梗死，给出病变的总体体积。
（ 2 ）利用头颅 CT 平扫图像，帮助用户完成颅内出血性疾病病灶识别、分割，分析自发性脑实质出血患者血肿扩大的风险。
（ 3 ）对于颅内缺血性疾病，提示是否存在大脑中动脉高密度征。
（ 4 ）利用动脉 CT 血管造影图像，帮助用户进行颅内、头颈血管三维重建，血管狭窄及闭塞识别，狭窄度评估，并对 18-80 岁颅内 CTA 实现 3mm 及以上囊状动脉瘤检测。
（ 5 ）利用脑部 CT/MR 灌注影像数据，基于深度学习和传统影像处理技术对 CT 灌注影像数据进行自动分析，识别缺血性卒中患者的梗死核心区和低灌注区，输出辅助临床决策的核心参数指标；对急性期缺血性卒中患者进行半暗带评估，指导进一步治疗策略。
（三） AI 电子病历质控
医疗质量管理是规范医疗服务行为、保障患者安全的最主要的管理手段。而病历质量控制是医疗质量管理最重要的工作之一，病历数据的质量，不仅关系到医院整体医疗水平的发展，还会直接影响病历数据的二次利用。
随着 AI 技术的发展，特别是自然语言处理技术的发展，对自由文本进行结构化处理变得更高效、更准确。同时，利用机器学习、深度学习等技术，能够更准确地从病历数据中提取有效信息。
因此，在病历质控工作中使用 AI 技术能够提高病历质控工作的自动化，还能解决目前病历质控工作费时、费力、工作滞后、效率低下的问题。基于 AI 技术进行病历质控的工作流程参见图 2 ，其中主要的工作包括：质控规则管理、后结构化引擎以及病历质控引擎。
图 2. 病历质控工作流程
1 、质控规则管理
病历质控规则来源于行业规章制度，诸如：《病历书写基本规范》、《病案管理质量控制指标（ 2021 年版）》、《住院病案首页数据质量管理与控制指标》等。
病历质控规则包括：① 首页规则，包括首页基础质控、首页一致质控、首页诊断质控、首页手术质控规则；② 内涵规则，包括文书一致质控、多源一致质控、多次就诊一致质控、病历诊断质控、专病逻辑质控、真实病情质控、诊治分析质控规则；③ 基础规则，包括文书缺陷质控、文书超时质控、文书完整质控、数据合理质控、文书重复质控规则；④ 预警规则，包括书写预警质控规则。
2 、后结构化引擎
基于 AI 的自然语言处理技术，从病历文书中抽取结构化信息，为构建病历质控引擎奠定数据基础。具体处理包括：
（ 1 ）基于文书类型，利用分词、实体识别、句法分析等技术对病历文书内容进行结构化处理，并通过实体链接技术将识别出的实体建立联系，构建疾病知识图谱。
（ 2 ）基于自动构建的疾病知识图谱，邀请医学专家进行专家评审，确立形成本地医学知识库。
3 、病历质控引擎
病历质控引擎，是病历质控系统的核心模块，基于已构建的医学知识库，针对已结构化的病历信息进行质量评估。同时，通过 AI 技术挖掘病历文书中存在的完整性、时限性、逻辑性、合规性问题。病历质控引擎包括浅层质量规则引擎和深层质量问题挖掘两部分。
三、主要厂商
（一）数坤科技
数坤科技股份有限公司，简称数坤科技，是行业领先的智慧医疗健康科技厂商，代表了以科技创新推动医疗健康产业发展的新质生产力。
自 2017 年成立以来，数坤科技就以“打造人工智能数字医生、使其协助人类医生，为患者提供更高效、更精准、更一致、更可及的医疗健康服务”为使命，陆续推出了 40 多款数字医生产品组合。
树坤科技 100% 持股的子公司：语坤（北京）网络科技有限公司，也成立于 2017 年，专注于人工智能软件开发、医疗影像辅助诊断系统研发，其自主研发产品包括冠脉 CT 血管狭窄辅助分诊系统。
树坤科技最重要的产品系列是数字医生，包括以下产品组合：
1 、数字心 该产品组合是指基于心血管疾病，辅助医生进行风险筛查、精准诊断、治疗随访的医疗 AI 软件产品组合。
2 、数字脑 该产品组合是指覆盖出血性和缺血性两大脑卒中场景的，辅助医生进行脑卒中临床诊断和辅助治疗的医疗 AI 软件产品组合。
3 、数字胸 该产品组合涵盖全胸诊疗场景，辅助医生进行影像检查和临床诊断。全胸医疗场景包括肺结节、肺炎、肺气肿、肺功能评估、肋骨骨折、骨密度以及钙化积分等疾病场景。
4 、数字腹 该产品组合是基于肝脏局灶性病变，辅助医生进行影像检查、诊断治疗、术前规划的医疗 AI 软件组合。
5 、数字甲乳 该产品组合是指辅助医生进行甲状腺、乳腺良性病变以及恶性肿瘤等疾病的影像检查与临床诊断的一系列医疗 AI 软件产品。
6 、数字肌骨 该产品组合全面支持儿童骨龄主流评测标准，还支持对成人进行骨密度筛查以及对肋骨、胸骨、锁骨、肩胛骨等多部位进行检查；能够支持急诊、创伤等多种业务场景。
（二）联影智能
上海联影智能医疗科技有限公司，简称联影智能，是联影集团旗下的人工智能公司。联影智能能够提供多场景、多疾病、全流程、一体化智能解决方案，以 AI 赋能临床、科研及设备，覆盖医院管理、医疗创新生态、工作流优化、精准诊疗、个人健康管理等多个 AI 应用场景。
1 、主要技术方向
联影智能的业务覆盖“筛查、诊断、治疗、管控、科研”全流程，主要技术方向包括：
（ 1 ） AI 医学影像辅助诊断 开发 AI 算法，用于对 CT 、 MRI 等医学影像进行自动病灶检测、分割、定量分析和良恶性鉴别，覆盖脑卒中、肺癌、乳腺癌、冠心病、骨折等众多高发疾病。
（ 2 ） AI 放疗规划 利用 AI 技术自动勾画肿瘤靶区和相关器官，大幅提升放疗计划的制定效率和精度，减轻医生繁重的手工劳动。
（ 3 ） AI 科研支持 基于 AI 技术，进行医学数据管理、处理和分析，助力医院和科研机构的临床科研工作。
2 、主要产品
联影智能的主要产品包括：
（ 1 ） AI 可视化平台 集成多种 AI 应用的软件平台，医生可在工作站一键调用各种 AI 辅助诊断工具。
（ 2 ） AI 科研平台 提供从数据脱敏、标注、模型训练到部署的全链条 AI 科研工具，降低临床科研门槛。
（ 3 ） AI 专科应用 针对特定疾病或医疗场景的 AI 应用，诸如肺结节 AI 筛查、脑卒中 AI 评估、心血管 AI 影像分析、放疗规划 AI 等。
图 3. 联影智能 CT 肺结节筛查系统功能示意图
（三）推想医疗
推想医疗科技股份有限公司，简称推想医疗，成立于 2016 年，专注于 AI 医疗领域。推想医疗的产品线横向全面覆盖癌症、感染性疾病、心血管疾病、脑血管疾病及创伤等多个疾病领域；纵向涵盖患者疾病筛查和诊断、疾病干预和治疗、健康管理及医学研究等过程。
推想医疗的核心产品是利用 AI 技术，开发用于分析各类医学影像文件的软件系统，帮助医生进行疾病的早期筛查、诊断、治疗决策和随访评估。其主要产品线包括：
1 、 DR 胸肺疾病智能诊断
该产品线用于筛查和诊断肺结节、肺结核、气胸、肋骨骨折等胸部疾病。该产品线能够大幅度提升医生阅读胸片的效率和准确性，尤其在肺结节的检出方面表现突出。
2 、 CT 肺部疾病智能诊断
该产品线专注于胸部 CT 影像数据的分析，能够对肺结节进行自动检测、定位、定量分析，并生成结构化报告，辅助医生进行肺癌的早期筛查和随访管理。
3 、 CT 卒中智能诊断
该产品线针对急症脑卒中，能够快速检测脑出血灶，并定量分析其体积和位置。该产品线还能自动评估 ASPECTS 评分，为临床医生争取宝贵的抢救时间，协助制定治疗方案。
三、结语
在 2024 年医院信息系统招投标市场中， AI 应用的市场规模只占 0.71% ，市场的规模和影响力还有不足， AI 技术的推广和应用还有待加强。
在 2024 年度 AI 市场应用中，本文归纳为六个方向，分别为： AI 医学影像分析、 AI 辅助决策、 AI 电子病历质控、 AI 智能感知、 AI 患者健康服务、 AI 基础架构。在这些方向中，最为突出的是 AI 医学影像分析、 AI 辅助决策和 AI 电子病历质控。
最后，本文针对 2024 年的 AI 应用，整理介绍了三个主要厂商，具有一定的产品创新能力和市场影响力。强调说明一下，本文所介绍的内容都来自这些厂商的官网介绍，仅供读者了解。
