不久前，北京大学深圳医院 ICU 接诊了一名危重患者。在传统诊疗模式下，值班医生需要耗时 2 至 3 小时，梳理患者过去 72 小时的床旁监测数据、检验报告、影像资料与医嘱记录，才能完整还原患者病情演变全貌。
依托迈瑞医疗“启元”重症医学大模型，这一繁琐流程被极致压缩：系统仅用 5 秒便生成完整的患者病情时间线，同步弹出休克风险预警，建议即刻启动液体复苏，极大提升危重症急救研判效率。
“在不增加人员编制的情况下，重症患者出院人次提升 13%，平均住院日缩短12%。”迈瑞数智化市场经理杨登向南方财经记者介绍。
重症场景下的 AI 价值，从来不是替代医生做临床判断。在数据密集、决策紧迫、容错率极低的 ICU 场景中，大模型更像一位不知疲倦的“数据翻译官”，高效梳理庞杂医疗信息、辅助医生精准研判。
借助启元大模型，医院可打通病情监测、诊疗决策、护理执行、特殊治疗等全诊疗环节，还能贴合科室临床习惯定制化训练模型，让每家医院、每个科室都拥有适配自身诊疗体系的专业“AI 搭子”。
在业内看来，医疗大模型无法依靠通用技术“一套方案走天下”。杨登表示，行业商业化落地的关键，是深耕重症监护、围术期管理、医学检验、妇产超声等高壁垒专科场景，以专科定制训练搭配精准医疗数据供给的双轮驱动模式，逐一破解落地难题。
国内医药产业沃土众多，广东之所以能在 AI 医疗大模型落地赛道遥遥领先，核心是依托数据、算力、场景三大优势。广东以政府统筹机制打破医疗数据孤岛，联合多家医院搭建高标准重症医疗数据库；依托国家级智算中心夯实算力底座，为医疗 AI 技术迭代落地提供硬核支撑；场景端兼顾三甲医院前沿创新与基层普惠落地，用海量真实临床场景打磨技术、规避 AI 幻觉问题，持续降低医疗 AI 的临床落地门槛。
相较于行业普遍存在的技术同质化、落地碎片化难题，广东以体系化创新思维应对 AI 医疗高速迭代、风险并存的行业特征，凭借完备的数据、算力、场景生态，为全国医疗人工智能从技术试点走向规模化临床普惠，打造了可借鉴、可复制的落地样板。
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