北京探路健康數據價值釋放：一家AI醫療公司的全場景實踐樣本

自2020年數據被定位為生產要素以來，我國健康數據治理涉足的模態逐漸多元，治理流程逐步規范。數年時間，許多城市已經累積起一批高品質的醫療資產。

但數據的高質量只是跑通了第一步，唯有將數據轉化為應用，并在臨床診療、科研創新、惠民保障等具體場景中開始廣泛應用，健康醫療數據才能充分釋放其作為生產要素的價值，成為助推醫療行業發展的核心引擎。

這是許多省市健康大數據體系未能高效運營的關鍵所在。區域不只需要能夠治理數據、存儲數據的平臺，還需要可以感知醫療體系真正需求，并把數據要素變成可落地、可感知、可量化價值醫療應用的能力。

如何實現數智價值的高效釋放？北京的探索，或能提供一個值得參考的樣板。

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數據價值的釋放在于高質量應用的創造

近期，北京市委書記尹力圍繞“數智賦能健康北京建設”展開健康醫療數據應用調研，實地走訪了頭部企業、三甲醫院、數據中心等機構。

在他看來，北京健康醫療數據規模、質量和潛力全國領先，在人工智能、生物醫藥等領域產業基礎扎實、創新生態完善，具備數據、技術、產業協同發展的良好條件。

不過，在北京要充分釋放醫療數據價值并不容易。這里集聚了全國最密集的優質醫療資源，擁有全國最多的三級醫院和國家醫學中心，三甲醫院數量位居全國第一，同時承載著超2000 萬常住人口的醫療需求。這也意味著，這里不僅有2000萬常住人口帶來的龐大數據量，還涉及近百家三級醫院、數千家社區醫療機構和數十萬名醫生的協同運作；不同機構的數據標準各異，臨床、科研、醫保與公共衛生數據常常割裂，孤島效應明顯。

尹力書記此次調研的醫渡科技，正是北京健康數據孤島難題破壁的重要探索者和實踐者。

成立十二年以來，醫渡科技一直深耕醫療數據的治理與價值轉化，從一家醫院的數據打通做起，逐步構建起覆蓋多場景的服務能力。十年時間，它已在北京醫療服務賦能中取得了扎實的成績。

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一家公司串聯的全場景實踐

10年前，醫渡科技的首個數據平臺落地在北京的一家三甲醫院。當時解決的問題很樸素——把醫院內部散落在不同系統的數據接起來、洗干凈。這類基礎性的數據治理工作，屬于醫療數字化中典型的“臟活累活”，卻是所有智能應用落地的前提，也成就了其打磨出成熟的AI Hospital全場景解決方案。

后來的故事，是醫渡科技方案在一家又一家醫院的落地——北京協和醫院、北京大學腫瘤醫院、北京友誼醫院、清華長庚醫院，場景覆蓋醫院診療、科研、管理等。這些醫院不是普通客戶，而是北京醫療體系的金字塔尖。能夠同時被這些機構采納，說明其方案不僅具備技術可行性，更贏得了本地醫療生態的信任。

臨床研究是醫渡科技的另一塊重要拼圖。在北京，醫渡科技的CTMS、患者智能招募、研究型病房等產品落地了北腫、世紀壇醫院、回龍觀醫院等多家市屬及部屬醫院。更值得關注的是，醫渡科技參與了北京醫療領域國家人工智能中試基地的建設。作為國家級醫療AI產業化載體，中試基地承擔著技術驗證、臨床測評、標準輸出的關鍵職能，參與其中，意味著其不再只是單純的技術服務商，而是進入了國家級醫療AI標準制定與產業孵化的核心圈層。

在醫保支付端，“北京普惠健康保”自推出以來，醫渡科技已連續五年擔任主運營平臺，累計服務北京市民超過1900萬人次，服務范圍覆蓋產品設計、系統搭建、平臺運營、智能客服及智能理賠全流程。這一全鏈條介入，實質上是其數據能力在”醫-藥-險”閉環中的驗證——精準定價、智能核保與快速理賠，均依賴高質量脫敏數據的支撐。

放眼城市治理維度，醫渡科技參與承建北京市全民健康信息平臺與“京智”三醫聯動平臺。前者匯聚全市居民健康檔案與診療信息，構筑城市級健康數據總基底；后者推動醫療、醫保、醫藥數據合規流轉共享，為區域衛健統籌調配筑牢數據根基。公共衛生防控體系中，其先后承建國家疾控境外疫情數據分析平臺、市級傳染病智能監測預警平臺，重塑傳統應急響應模式。通過多源數據實時分析運算研判風險，提前捕捉異常信號，實現從事后處置向前置預警的轉變。

此外，醫渡科技還承擔了2022年北京冬奧會和冬殘奧會的保障工作。在極端復雜的跨境、跨區域人員流動背景下，確保疫情防控和醫療保障“零差錯”，是對整套數據底座穩定性和可靠性的最高檢驗。

縱觀其在北京的完整落地路徑，醫渡科技的差異化優勢，并非單一產品或單點技術的突破，而是實現了行業少見的“院內臨床、臨床科研、醫保民生、城市治理”幾大場景的貫通落地。不同于多數廠商只能在單一環節完成數字化改造，醫渡科技從最底層的數據治理切入，向上層層延伸，最終形成覆蓋居民、醫院、科研機構、政府部門的全域服務體系。

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YiduCore飛輪與中國醫療“未來操作系統”

一個自然的問題是：為什么是醫渡科技？在醫療AI賽道玩家扎堆、場景碎片化落地成為常態的當下，一家創業公司何以能夠在北京這套標準最高、壁壘最深、合規最嚴的超大城市醫療體系中，完成全鏈條、規模化的深度滲透？

答案不在單一產品或項目突破，而在于其底層技術引擎YiduCore的長期積累與由此形成的路徑依賴。YiduCore本質上是一套醫療數據治理的工業化系統，核心工作是將分散、異構、非標準的原始醫療數據轉化為可計算、可溯源的結構化資產。截至2025年9月，該系統已累計處理近70億份經授權醫療記錄，覆蓋超13億患者人次，疾病知識圖譜基本覆蓋所有已知疾病。這一數據規模本身就是時間壁壘——競爭對手無法在短期內復制同等體量的真實世界數據處理經驗。

YiduCore的運作邏輯可概括為一個自強化循環：每接入一家醫院或一個應用場景，系統獲得更多的真實診療數據，用于優化疾病模型與知識圖譜；更強的模型能力使臨床輔助決策、科研招募、醫保風控等場景的準確性和穩定性提升，進而吸引更多機構采用；更多場景落地又回流數據，進一步強化底座。這種“數據-算法-場景”的飛輪效應，意味著隨著覆蓋范圍的擴大，醫渡科技的技術領先性不是線性增長，而是加速擴大。

如果說YiduCore是醫療智能的內核與引擎，醫渡科技的更大野心，是在此之上構建一套統一、開放、可生長的AI醫療操作系統——如同PC時代的Windows、移動時代的iOS，未來的智慧醫院、區域醫療體系、乃至更大范圍人群的健康治理，都將運行在這樣一套統一智能底座之上。這套系統具備三個關鍵特征：全鏈路貫通——從數據治理到場景落地形成閉環；全層級適配——既能服務頂級三甲，也能支撐基層診療、惠民保運營和公衛預警等；全生態開放——提供標準化接口與可復用的“能力積木”，允許各類機構基于底座快速構建自有應用。

與通用大模型套醫療場景的路徑不同，醫渡科技從醫療最底層的證據出發，將數據轉化為可信證據，把證據變成可用智能、把智能變成可落地的全場景能力，最終讓AI真正嵌入醫療的每一個決策環節。

在此基礎上，合規信任與本土生態構成了高壁壘場景的準入條件。醫渡科技十余年深耕北京，建立了覆蓋衛健委、醫保局、疾控中心及多家頂級三甲醫院的信任網絡，并形成數據脫敏、加密、授權、溯源的全流程合規體系，實現“可用不可見、可控可溯源”。

這種技術底座+飛輪效應+操作系統級架構+合規信任+本土生態的復合壁壘，共同解釋了：為什么在醫療AI賽道普遍“單點熱鬧、全域困難”的今天，唯有醫渡科技能在北京完成從單院數字化到城市級健康生態的全鏈路貫通，并為中國超大城市醫療數智化轉型提供可復制、可推廣的標桿范式。

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北京的實踐無疑提供了一個可參照的樣本，但它的真正價值不在于“方案本身是否可復制”，而在于其底層邏輯的可遷移性。

這一樣本中，醫渡科技以應用場景為牽引，以高質量數據為燃料，以AI能力為引擎，確實因地制宜地構建了符合本地需求的數據治理與應用體系。

當然，北京實踐只是一個開始。當這套邏輯在更多區域落地生根，推動更多醫療智能應用由構想變為現實，數據這一要素才算得以釋放，成為助推醫療行業發展的核心引擎。

*封面圖片來源：123rf

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