深耕精准医疗领域，同济医院与阿里云开启全新合作

5月28日，华中科技大学同济医学院附属同济医院和阿里云智能集团签订全面合作协议。双方把医院的临床诊疗资源和互联网技术结合起来，围绕多种疑难病症的诊疗工作，落地人工智能医疗应用，推进精准医疗的常态化使用。这次合作聚焦实际临床场景，让智能技术真正参与到看病、治病、医学研究的各个环节。

本次合作由同济医院党委书记唐洲平牵头推进。唐洲平长期深耕神经疾病治疗、脑机接口、智能医疗领域，带队搭建过完整的智能诊疗、手术、康复配套体系，积累大量疑难病症临床治疗经验和医学研究数据。阿里云这边由达摩院医疗AI研究团队负责技术落地，团队常年深耕医疗大模型研发，熟悉医疗场景的技术适配和数据应用，能够针对医院诊疗需求定制对应的智能技术方案。双方团队的专业方向高度契合，支撑本次深度合作落地。

国内大型三甲医院日常接诊量庞大，医生需要处理海量的影像资料、病例数据、检测报告。人工核对分析各类医疗数据，会消耗大量工作时间。脑部疾病、消化肿瘤这类疑难病症，诊疗流程复杂，参考数据繁多，诊断和治疗方案制定需要依托大量临床经验。基层医生和年轻医生，很难快速积累充足的诊疗经验，诊疗效率和精准度存在提升空间。传统医疗模式下，医学科研数据分散，各类医疗资料没有统一整合渠道，科研攻关速度偏慢。

本次合作重点落地两大核心临床领域，分别是脑科学与神经疾病诊疗、消化系统肿瘤诊疗。阿里云投入自研千问大模型和全套云端算力资源，针对医疗场景优化模型能力。大模型可以直接对接医院的影像数据、病理数据、基因数据，完成批量整理、比对和分析工作，辅助医生筛查病灶、核对诊疗信息。

双方同步推进医疗数据资源的共建工作。同济医院开放多年积累的真实临床病例和诊疗数据，团队对数据做标准化梳理。阿里云提供算力支撑和模型优化技术，搭建专属的医疗数据集。整合后的合规医疗数据，会用于疑难病症的技术攻关和模型迭代，让AI诊疗适配更多真实临床场景。

针对医疗行业专业人才缺口的问题，双方落地人才培养机制。合作开设医疗AI相关实训课程，面向医院医护人员、医学科研人员开展培训。课程内容贴合临床实操，帮助医护人员掌握AI工具的使用方法，熟练运用智能设备辅助日常诊疗、病例整理、科研统计等工作。同时培养兼具医学知识和互联网技术的复合型人员，适配智慧医院的建设需求。

针对疑难病症诊疗难度大、耗时长的问题，AI工具可以承接基础的数据处理工作。医生不用重复翻阅海量历史病例和检测数据，AI可以快速筛选有效参考信息，缩短诊疗前期准备时间。AI输出的参考内容，会给到医生更多诊疗思路，降低疑难病症的误诊概率，提升诊疗工作的整体效率。

针对医院科研进度缓慢的问题，本次合作打通科研落地链路。以往医学科研需要人工整理统计各类数据，流程繁琐。云端算力和AI模型可以自动完成数据分类、趋势分析、成果汇总等工作，加速疑难病症的医学研究进程，让科研成果更快落地到临床治疗中。

同济医院本身完成过全院信息系统上云的改造工作，具备数字化医疗的基础条件。阿里云的技术落地可以直接适配医院现有系统，不用大规模改造原有设备和流程，降低智慧医疗落地成本。后续双方会持续迭代AI诊疗模型，拓展更多疾病诊疗场景，完善数据共享和应用机制。

本次合作落地后，武汉同济医院的数字化诊疗体系会进一步完善。智能技术全面融入临床诊疗、医学科研、人才培养等核心环节，适配现代化医院的发展节奏。国内三甲医院智慧化升级也能参考这套合作模式，推动精准医疗在更多医疗机构普及落地。