北京探路健康数据价值释放：一家AI医疗公司的全场景实践样本

  自2020年数据被定位为生产要素以来，我国健康数据治理涉足的模态逐渐多元，治理流程逐步规范。数年时间，许多城市已经累积起一批高品质的医疗资产。

  但数据的高质量只是跑通了第一步，唯有将数据转化为应用，并在临床诊疗、科研创新、惠民保障等具体场景中开始广泛应用，健康医疗数据才能充分释放其作为生产要素的价值，成为助推医疗行业发展的核心引擎。

  这是许多省市健康大数据体系未能高效运营的关键所在。区域不只需要能够治理数据、存储数据的平台，还需要可以感知医疗体系真正需求，并把数据要素变成可落地、可感知、可量化价值医疗应用的能力。

  如何实现数智价值的高效释放？北京的探索，或能提供一个值得参考的样板。

  01、数据价值的释放在于高质量应用的创造

  近期，北京市委书记尹力围绕“数智赋能健康北京建设”展开健康医疗数据应用调研，实地走访了头部企业、三甲医院、数据中心等机构。

  在他看来，北京健康医疗数据规模、质量和潜力全国领先，在人工智能、生物医药等领域产业基础扎实、创新生态完善，具备数据、技术、产业协同发展的良好条件。

  不过，在北京要充分释放医疗数据价值并不容易。这里集聚了全国最密集的优质医疗资源，拥有全国最多的三级医院和国家医学中心，三甲医院数量位居全国第一，同时承载着超2000 万常住人口的医疗需求。这也意味着，这里不仅有2000万常住人口带来的庞大数据量，还涉及近百家三级医院、数千家社区医疗机构和数十万名医生的协同运作；不同机构的数据标准各异，临床、科研、医保与公共卫生数据常常割裂，孤岛效应明显。

  尹力书记此次调研的医渡科技，正是北京健康数据孤岛难题破壁的重要探索者和实践者。

  成立十二年以来，医渡科技一直深耕医疗数据的治理与价值转化，从一家医院的数据打通做起，逐步构建起覆盖多场景的服务能力。十年时间，它已在北京医疗服务赋能中取得了扎实的成绩。

  02、一家公司串联的全场景实践

  10年前，医渡科技的首个数据平台落地在北京的一家三甲医院。当时解决的问题很朴素——把医院内部散落在不同系统的数据接起来、洗干净。这类基础性的数据治理工作，属于医疗数字化中典型的“脏活累活”，却是所有智能应用落地的前提，也成就了其打磨出成熟的AI Hospital全场景解决方案。

  后来的故事，是医渡科技方案在一家又一家医院的落地——北京协和医院、北京大学肿瘤医院、北京友谊医院、清华长庚医院，场景覆盖医院诊疗、科研、管理等。这些医院不是普通客户，而是北京医疗体系的金字塔尖。能够同时被这些机构采纳，说明其方案不仅具备技术可行性，更赢得了本地医疗生态的信任。

  临床研究是医渡科技的另一块重要拼图。在北京，医渡科技的CTMS、患者智能招募、研究型病房等产品落地了北肿、世纪坛医院、回龙观医院等多家市属及部属医院。更值得关注的是，医渡科技参与了北京医疗领域国家人工智能中试基地的建设。作为国家级医疗AI产业化载体，中试基地承担着技术验证、临床测评、标准输出的关键职能，参与其中，意味着其不再只是单纯的技术服务商，而是进入了国家级医疗AI标准制定与产业孵化的核心圈层。

  在医保支付端，“北京普惠健康保”自推出以来，医渡科技已连续五年担任主运营平台，累计服务北京市民超过1900万人次，服务范围覆盖产品设计、系统搭建、平台运营、智能客服及智能理赔全流程。这一全链条介入，实质上是其数据能力在”医-药-险”闭环中的验证——精准定价、智能核保与快速理赔，均依赖高质量脱敏数据的支撑。

  放眼城市治理维度，医渡科技参与承建北京市全民健康信息平台与“京智”三医联动平台。前者汇聚全市居民健康档案与诊疗信息，构筑城市级健康数据总基底；后者推动医疗、医保、医药数据合规流转共享，为区域卫健统筹调配筑牢数据根基。公共卫生防控体系中，其先后承建国家疾控境外疫情数据分析平台、市级传染病智能监测预警平台，重塑传统应急响应模式。通过多源数据实时分析运算研判风险，提前捕捉异常信号，实现从事后处置向前置预警的转变。

  此外，医渡科技还承担了2022年北京冬奥会和冬残奥会的保障工作。在极端复杂的跨境、跨区域人员流动背景下，确保疫情防控和医疗保障“零差错”，是对整套数据底座稳定性和可靠性的最高检验。

  纵观其在北京的完整落地路径，医渡科技的差异化优势，并非单一产品或单点技术的突破，而是实现了行业少见的“院内临床、临床科研、医保民生、城市治理”几大场景的贯通落地。不同于多数厂商只能在单一环节完成数字化改造，医渡科技从最底层的数据治理切入，向上层层延伸，最终形成覆盖居民、医院、科研机构、政府部门的全域服务体系。

  03、YiduCore飞轮与中国医疗“未来操作系统”

  一个自然的问题是：为什么是医渡科技？在医疗AI赛道玩家扎堆、场景碎片化落地成为常态的当下，一家创业公司何以能够在北京这套标准最高、壁垒最深、合规最严的超大城市医疗体系中，完成全链条、规模化的深度渗透？

  答案不在单一产品或项目突破，而在于其底层技术引擎YiduCore的长期积累与由此形成的路径依赖。YiduCore本质上是一套医疗数据治理的工业化系统，核心工作是将分散、异构、非标准的原始医疗数据转化为可计算、可溯源的结构化资产。截至2025年9月，该系统已累计处理近70亿份经授权医疗记录，覆盖超13亿患者人次，疾病知识图谱基本覆盖所有已知疾病。这一数据规模本身就是时间壁垒——竞争对手无法在短期内复制同等体量的真实世界数据处理经验。

  YiduCore的运作逻辑可概括为一个自强化循环：每接入一家医院或一个应用场景，系统获得更多的真实诊疗数据，用于优化疾病模型与知识图谱；更强的模型能力使临床辅助决策、科研招募、医保风控等场景的准确性和稳定性提升，进而吸引更多机构采用；更多场景落地又回流数据，进一步强化底座。这种“数据-算法-场景”的飞轮效应，意味着随着覆盖范围的扩大，医渡科技的技术领先性不是线性增长，而是加速扩大。

  如果说YiduCore是医疗智能的内核与引擎，医渡科技的更大野心，是在此之上构建一套统一、开放、可生长的AI医疗操作系统——如同PC时代的Windows、移动时代的iOS，未来的智慧医院、区域医疗体系、乃至更大范围人群的健康治理，都将运行在这样一套统一智能底座之上。这套系统具备三个关键特征：全链路贯通——从数据治理到场景落地形成闭环；全层级适配——既能服务顶级三甲，也能支撑基层诊疗、惠民保运营和公卫预警等；全生态开放——提供标准化接口与可复用的“能力积木”，允许各类机构基于底座快速构建自有应用。

  与通用大模型套医疗场景的路径不同，医渡科技从医疗最底层的证据出发，将数据转化为可信证据，把证据变成可用智能、把智能变成可落地的全场景能力，最终让AI真正嵌入医疗的每一个决策环节。

  在此基础上，合规信任与本土生态构成了高壁垒场景的准入条件。医渡科技十余年深耕北京，建立了覆盖卫健委、医保局、疾控中心及多家顶级三甲医院的信任网络，并形成数据脱敏、加密、授权、溯源的全流程合规体系，实现“可用不可见、可控可溯源”。

  这种技术底座+飞轮效应+操作系统级架构+合规信任+本土生态的复合壁垒，共同解释了：为什么在医疗AI赛道普遍“单点热闹、全域困难”的今天，唯有医渡科技能在北京完成从单院数字化到城市级健康生态的全链路贯通，并为中国超大城市医疗数智化转型提供可复制、可推广的标杆范式。

  04、写在最后

  北京的实践无疑提供了一个可参照的样本，但它的真正价值不在于“方案本身是否可复制”，而在于其底层逻辑的可迁移性。

  这一样本中，医渡科技以应用场景为牵引，以高质量数据为燃料，以AI能力为引擎，确实因地制宜地构建了符合本地需求的数据治理与应用体系。

  当然，北京实践只是一个开始。当这套逻辑在更多区域落地生根，推动更多医疗智能应用由构想变为现实，数据这一要素才算得以释放，成为助推医疗行业发展的核心引擎。