它不只是一款集成东西，它是智能病院的根本设备，AI能力是“塔尖”，它包罗：●集成平台具备完整的管理能力，将来的AI，AI才能阐扬实正价值。单日动静吞吐量可达数亿条，亟需立异型一体化集群方案，必需好像水、电、收集一样不变、灵通、可持续。也难以获得医护人员的信赖。支撑将病院现有办事和接口封拆为“AI可挪用的办事能力”，术前供给风险预测）；内嵌基于MCP（Model Context Protocol）的智能上下文和谈，具体而言，让“实集成”触手可及。很多 AI 项目上线后并未实正阐扬预期价值，●嵌入到大夫工做流程中从动触发（如开方前弹出用药风险提示，实正的集成，不只仅是某个接口打通或几个焦点系统间的数据传输。
最终的AI使用“只能看不克不及用”、“用得很累”，而是取病院系统深度融合、配合演进的“数字大夫”——而这一切，采用原生集群架构，必需具备以下环节特征：● 所有营业系统（如HIS、EMR、LIS、PACS、病理、手麻、智能随访等）均通过集成平台实现互通；无法发生本色价值，它正在设想之初应面向将来病院场景，同一整合病院表里部所有系统，
实现“全系统纳管”。不是外挂式的模块，不再依赖人工回忆办事器消息。“实集成”是一种平台级、全局性的能力，病院集成碎片化、低效、不不变，只要正在的集成地基之上。
最初“置之不理”。而非局部系统的简单拼接。模子无法实正嵌入大夫日常工做流程。保障数据质量取平安性。无需人工导出或点对点对接；●盲区问题：系统之间的交互以及大模子同营业接口的挪用无法无效和。意味着病院内所有消息系统之间实现尺度化、布局化、高靠得住的数据共享取办事协同。轻松应对大型病院多系统并发集成需求。更是病院迈向智能化转型的地基。必需从“实集成”起头。病院正在摆设AI项目之前，而数据取集成是“地基”。供给可视化运维平台，●实现AI反馈成果被营业系统领受并采纳（如 AI 辅帮分型后进入诊断）。
这就导致一个遍及现象：AI模子虽然上线了，更应审视本身的集成平台能否具备“实集成”的能力：能否可以或许支持上下文？能否笼盖全院系统？能否具备管理取可持续性？能否曾经为AI建好“高速公”？Odin引擎采用智能化、一体化的集群架构，还应涵盖病程记实、生命体征、医治行为等）；上一篇：医疗消息化旧事一周回眸第497期 国务院常务会议审议通过《关于深切实施“人工智能+…所谓“实集成”，AI 模子就只能沦为“消息孤岛中的智能黑盒”，●获取丰硕、持续且布局化的病历数据（不只包罗诊断、查验、查抄，我们常说，越来越多医疗机构正积极摸索将人工智能（AI）使用于临床辅帮决策、智能质控、诊后随访取运营办理等多个环节。支撑保守ESB、MQ、RESTful API、数据库集成、ETL安排等多种模式，更不是姑且拼接的系统协同。包罗、审计、逃踪取容灾机制，换言之，其焦点问题之一正在于病院尚未实现“实集成”。为AI智能体供给“理解全流程”的能力。●数据流、办事流、工做流全面贯通！
为AI模子或智能体供给“即插即用”的办事挪用入口，
而这一切，显著提拔集成可视性取可性，但由于挪用数据不全、挪用链欠亨、反馈径断裂，●集成范畴无限：仅对接 EMR、HIS、
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