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近日，2026医学人工智能大会（MAIC）在重庆隆重召开，东软添翼AI 3.0正式亮相，引发业内关注。
但比起"发布了什么"，更值得追问的是：它为什么被这样设计？把九位产品技术发言人在大会上分享的内容拼在一起，便浮现出一条清晰主线——当模型已足够强大，医疗AI真正要翻越的，不再是"能力"的山头，而是"信任"的关山。顺着八重设计，我们把这套哲学逐层拆开。
命题之变：从"能力嵌入"到"业务智能"
添翼研发团队对行业的第一个判断，是戳破一层窗户纸：单点能力持续提升，并不代表医院拥有了系统智能。
模型强大，只解决了"AI可以做什么"；系统智能要回答的，是AI如何落地场景、读懂业务、解决临床问题。只有把模型、数据、知识与智能体嵌入业务、形成闭环，价值才会释放。这正是东软添翼AI 3.0把定位从"能力嵌入"迭代为"业务智能"的原因——AI不再是附加工具，而是重塑业务运行的底层新范式。
更深层的变革在交互关系里：过去是"登录系统、查找功能、逐项完成任务"，如今使用者只需表达意图，AI便自动调度模型、知识、数据与智能体。人如何调用AI、AI如何统筹能力、资产如何沉淀进化——这三个问题，构成了东软添翼AI 3.0设计的起点。
数据筑基：高质量数据点燃医疗智能
要让AI懂业务，第一道关卡在数据。医院沉淀了海量数据，却无法被直接、高效地用于科研和人工智能建设。
东软添翼把高质量数据集视为"AI Ready"的数据底座，在源头设计时就规划了以专病为核心的建设路径：共建专业数据与知识，萃取疾病特征与诊疗经验，打造AI的专业能力；再用AI赋能临床、产生新数据反哺数据集——一条"高质量数据—医学知识—智能能力"的闭环就此运转，让添翼AI 3.0摆脱通用大模型的千篇一律，为风险识别、个体化诊疗、科研分析提供更专业的判断。
医院也在这个过程中，从"拥有数据"，走向拥有能理解数据、掌握知识、持续学习的智能资产——完成从医疗数据资源，到数据产品，再到数据资产的闭环。
数据增值：让每一份病历成为医院的新质生产力
如果说数据筑基回答的是"AI需要什么样的数据"，添翼医院数据解决方案则把视角拉到医院一侧——数据本身，正在成为一门值得经营的资产。
市场信号已经足够强烈：国家数据局把2026年明确为"数据价值释放年"；《国民健康"十五五"规划》提出建设医药行业高质量数据集与可信数据空间、推进国家人工智能应用中试基地建设。但浪潮之下，医院普遍面临五道坎：缺统筹、缺管控、缺治理、缺场景、缺运营。医院缺的不是更多平台，而是一套贯穿规划、治理、管控、应用、运营的价值运营体系。
东软由此全新发布添翼医院数据解决方案，以"数据飞轮驱动数据价值持续创造"为核心理念，打造"平台＋产品＋服务"的价值运营体系，让数据在应用中增值、在反馈中进化、在循环中沉淀为可运营的资产，推动医院从"拥有数据"迈向"经营数据"。该方案已率先在中国医科大学附属盛京医院落地：从统一数据资源池，到专病数据空间，再到内置150余种算法的"飞标"影像标注平台，进而搭建知识中心、开展模型训练与智能体开发，贯通诊前、诊中、诊后15个科研场景。由东软助力建设的国家儿童区域医疗中心高质量数据集，从全国40家参评医院中跻身入选的6家（东北唯一），获批国家数据基础设施建设首批高质量数据集先行先试项目，并获得大额中央预算补贴。
从数据资源到数据资产，这是一场价值的跃迁——让每一份医疗数据，成为医院高质量发展的新质生产力。
数据兴城：让价值在一座城市的尺度上流动
盛京回答的是"一所医院如何经营好数据"；把镜头拉高到城市，东软的判断是——数据唯有走出院墙、被治理、被共享，才谈得上真正的价值化。 几个城市样本，串起一条"让患者留下来、让产业转起来、让基金管得住"的路径。
安徽芜湖曾有三分之一医保基金花在域外就医上。添翼帮它建起实体化转会诊平台，以数据驱动流程再造、转化为运营、调度、考核、学科、基金五大价值，整合2994名专家"您点名、我联系"，以差异化支付引导患者下沉：2025年日均沟通患者235例，1.29万名患者留在芜湖、次均省约3200元，异地医保支出同比减少9100万元，被寄望打造比肩"三明"的中部改革样板。
北京把数据治理推向产业纵深：添翼落地1736条质控规则、1241条监管审查规则，对内支撑1136项检验互认、年省超2200万元，基层预约转诊同比增长37.2%；同时为国家人工智能应用中试基地（医疗）提供数据集服务，支撑32项新药管线、招募准确率85%。贵州则率先建成省级医保影像云：带量集采的云胶片手机免费调阅，AI质控与反欺诈联动医保结算，让重复检查和骗保无所遁形。
从患者不必远走他乡，到城市产业被数据点燃——医疗数据的价值，终于在城市尺度上流动起来。
模型可靠：不止"能答"，更要"敢用"
有了优质数据，还需要值得信赖的模型。当前医疗AI不乏应答能力，却缺少让临床放心使用的底气。这份"敢用"的底气从何而来？添翼的答案是：核心不在于让模型更聪明，而在于让输出可验证、可追溯。
作为添翼AI 3.0的智能引擎，添翼医疗大模型并非单纯技术迭代，而以"1个医疗大模型＋N个专科专病模型"的架构，重新划定医疗AI的能力边界。它的设计初衷就是破解"敢用"难题：模型不必是全知专家，而是临床场景下可验证、可追溯、可审视的协作助手。这份信心依托三大能力——白盒化循证推理，以"微观＋宏观"双层思维链保证每条结论有据可查；多模态深度融合，统一处理文本、影像、检验、病理等多源信息，判断来源清晰；策略优化与工具协同，把模型决策约束在可控、可治理范围内。
从"能答"到"敢用"是一场范式转变：从生成优先转向证据优先，从单体智能转向协同决策。技术的终点是信任。
生态成势：Agent Store是"工厂＋商场＋广场"
即便AI能力出众，若医生要在十多个AI应用间反复切换、自行挑选工具，AI反而会成为新负担。东软添翼团队的判断是：IT时代，软件承载业务；AI时代，智能体将成为主动协作的伙伴。要让智能体成为业务中的新角色，就需要一个可供其持续成长的平台——添翼Agent Store由此而生。
"很多人看到Store就想到应用商店，但添翼Agent Store远不止于此。"它兼具三重价值：是智能体工厂，以低代码配置让医疗专家也能把临床经验沉淀为智能体；是智能体商场，让经测评认证的能力可检索、订阅与评价；更是智能体广场，以添添、小翼为主智能体，通过"一横多纵"调度各类子智能体，在统一上下文下协同处理复杂业务。
平台打通了"构建—分发—运行—反馈—优化"的全生命周期闭环：三甲医院打磨的智能体验证上架后，可快速下沉至基层和医共体；使用数据与评价持续回流，驱动迭代。添翼医疗联合阿里达摩院打造的"一扫多筛"多癌早筛智能体即是典型——依托光子计数CT，无需造影剂，一次平扫即可实现多病种筛查。每一次临床使用，都是智能体进化的起点。
两个入口：一个面向医者，一个面向患者
底座、模型、生态，最终都收束到医生与患者触碰到的那一刻——添翼AI 3.0把它做成两个入口。
面向医护的，是东软添添，重塑医疗工作流的主动式AI伙伴。添翼团队洞察到的症结是：医院缺的不是智能体数量，而是围绕工作场景和患者全病程的连续服务。添添能感知环境、语言直达、调度中枢，一句话调度多智能体，面对连续长任务边采集数据、边调度执行。最典型的是入院接诊：过去要在十余个系统间跳转10多个页面、约25分钟；如今一句"快速接诊这位甲状腺患者"，20余个环节被整合成一条任务流，在一个页面约5分钟完成。
面向患者的，是东软小翼，1V1专属的全病程数字化就医助手。它以数字人为载体，用自然语言对话连接知识、数据与业务系统，支持方言和多模态输入，"服务即问即办"；云陪诊把预约、叫号、处方、复诊提醒精准送达，还能通过智能患者招募把服务延伸到院外。在中山大学肿瘤防治中心，门诊缴费排队时长下降60%，医患沟通时间提升30%，就医助手日均使用量近1000人次，上线8个月累计患者使用量突破20万人次。在常州，"一人一档一码"整合15家三级医院与759家基层机构、服务超500万常住人口，让智能从一间诊室走向一座城市。
被托付的，终将以信任作答
两天议程走到最后，所有答案都收束到大会圆桌对话上的那句话。
"医疗这个行业，最贵的东西除了算力，还有信任。信任建立起来需要非常长的时间，但一次系统错误，就可能迅速崩塌。让AI懂医疗和业务，才能用得上；让AI可靠地完成任务，才能用得好；让AI融入业务流程，才能产生价值；让AI在治理下持续运行，才能长期赢得信任。"
这恰好是添翼AI 3.0全篇的逻辑：一份"为AI而建"的数据，一条通向资产与科研的价值链路，一个不会漂移的结论，一个自我增强的生态，两个省心省力的入口——所有技术投入，最终都在兑换同一样东西。模型可以一夜迭代，榜单可以随时刷新，但医生敢把判断交出去、患者敢把病情讲出来的那份笃定，只能靠日复一日的稳定与正确，一点点积攒起来。
从"能答"到"敢托付"，这是医疗AI下半场真正的考题，也是东软添翼AI 3.0给出的答卷。
