北大第一医院手术病房用WPS365搭建24小时智询服务站
6月2日,国家卫健委正式发文,要求在各地城市社区卫生服务体系中,积极推广医学人工智能辅助诊断、处方前置审核、语音病历信息自动采集与辅助书写等前沿技术,核心目标十分清晰——切实提升医务人员的诊疗工作效率。紧接着,国家医保局将12项人工智能辅助诊断项目统一纳入医保乙类目录,报销比例达到70%至85%,全
6月2日,国家卫健委正式发文,要求在各地城市社区卫生服务体系中,积极推广医学人工智能辅助诊断、处方前置审核、语音病历信息自动采集与辅助书写等前沿技术,核心目标十分清晰——切实提升医务人员的诊疗工作效率。紧接着,国家医保局将12项人工智能辅助诊断项目统一纳入医保乙类目录,报销比例达到70%至85%,全国837家三甲医院同步实现落地应用。

政策红利正加速推动人工智能应用走向“规模化落地”,与此同时,行业认知也在快速迭代。在刚刚闭幕的2026年CHIMA大会上,一个显著变化已经清晰显现:医疗行业的讨论重心正从大模型迅速转向智能体。IDC指出,医疗人工智能面临的最大鸿沟并非技术本身,而是医院现有体系难以“承接”智能体。换言之,行业竞争已从单纯的技术比拼,演变为流程优化、组织协同与承接能力的落地较量。
让我们直面一个非常现实的问题:临床一线的医生,科研时间究竟去了哪里?护士每天需要重复回答多少次“术后该怎么吃”?患者出院后遇到问题,是打电话咨询医院,还是打开百度自行搜索?
某三甲医院主治医师张医生的科研时间,只有深夜11点到凌晨1点。过去这两个小时,他只能在海量文献和实验数据中反复翻找。另一位科室主任林主任每天早上七点半到单位,复盘前一天参加的全院晨会、科室讨论、多部门协调会的会议录音,仅此一项就要耗费大半天。人工智能可以检索文献、自动转写会议纪要,但前提是医院系统能够将数据“喂”给AI。
医院内部普遍存在的数据孤岛、接口割裂、标准不统一等问题,使得最先进的人工智能大模型也无法在一个缺乏数据流通能力的组织里真正运转,这正在导致巨大的隐性成本。医疗AI落地的真正难点,在于谁能为医院搭建好“接住AI”的那个底层底座。
从这个角度看,WPS 365的角色已从“办公工具”升级为“智慧中枢”,它正在成为医院运营、诊疗、管理和决策的智能大脑。它并非仅仅给医生提供一个孤立的AI写作工具,而是一套打通文档、知识、即时通讯、会议的高效协同平台,是让医院具备Agent-Ready能力的基础设施。
PDF、Word英文文献实时翻译
科室接入WPS 365后,过往文献、实验记录、临床数据汇聚在一个知识库平台上,人工智能能快速检索关联资料、归纳研究进展。张医生发现,同样的两小时,他不再忙于“翻找资料”,而是能够“深度思考”。“科研效率提升了大约3倍。”他说道。医院各类会议结束后,林主任利用人工智能自动转写文字、提炼要点、生成纪要。“我只需要花10分钟核对修改,而不必从头开始写。”那些曾经被填表、写报告、整理文献挤占的“专业时间”,正在被AI一点一点归还回来。
如果说医生的痛点在于科研时间被挤压,那么护士和患者的痛点则更为高频——重复咨询。
在北京大学第一医院,WPS 365知识库化身“24小时咨询服务站”。以日间手术病房为例,患者在入院期间伴随大量流程咨询与术后宣教需求,患者家属用手机扫码进入“智询服务站”,提问“出院后如何管理肢体?”,AI基于医院权威知识库,给出弹力袜穿戴、居家体位等专业指导。过去护士每天要反复回答“术后怎么吃”“怎么上厕所”等相同问题,现在这类咨询由AI承接;对患者而言,回家后遇到问题也不必再“百度看病”,随时能获得专业指导。
“对患者来说,回家后遇到问题不用再‘百度看病’,随时能获得专业指导。”医院相关负责人表示。而对护士而言,那些每日重复上百遍的回答,终于可以交给AI来完成。WPS 365的AI知识库熟悉医院流程、科室规范以及患者痛点,并且能够24小时在线服务。
这不仅仅是效率层面的优化。聚焦符合ICH规范的医药临床研究报告撰写场景,金山办公还在今年2月发布了行业首个AI医药报告写作助手。该产品依托医学AI知识库,能够帮助医护人员零代码搭建临床、护理、运营、后勤等各类应用,实现从临床疾病分析到医疗质控核算的科学决策。
根据长江证券预测,2026年国内医疗人工智能产业规模将超过400亿元。市场足够广阔,但真正的赢家或许不是模型最聪明的公司,而是最理解医院“系统”的团队。这或许也正是WPS 365能够入选上海交通大学《2026“人工智能+”行业发展蓝皮书》的原因。蓝皮的遴选标准中,权重最高的并非技术参数,而是“技术对产业逻辑的切实重构能力”。
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