樹蘭醫療：以計算醫學為核心，AI驅動醫療生態全鏈路升級

文 | 老魚兒

編輯 | 楊旭然

人工智能（AI）正深度融入衛生健康體系的各個環節，為行業高質量發展注入強勁動力。醫療AI賽道也因此成為互聯網醫療企業、科技公司等的必爭之地。

2026年伊始，國際AI醫療圈進入了巨頭博弈的戰國時代：OpenAI主攻C端健康互動，Google押注開源離線生態，Anthropic搶占B端企業市場。國際市場上，三巨頭形成全方位夾擊的競爭態勢。

與此同時，國內AI醫療賽道同樣迎來產業化加速的黃金發展階段，頭部玩家持續布局落地、成果頻出：京東健康面向醫生群體推出循證醫學AI工具“知醫”，在產品方向上與OpenEvidence形成了相似的循證支持路徑；阿里健康AI產品“氫離子”已完成內測并開放下載，作為其自研醫學大模型的應用落地產品，致力于打造醫療領域幻覺率最低的AI助手。

政策層面的持續賦能，為AI醫療產業發展筑牢了制度根基。《“健康中國2030”規劃綱要》為健康中國建設提供了頂層方向；圍繞智慧醫院建設，國務院辦公廳在《關于推動公立醫院高質量發展的意見》中提出推進電子病歷、智慧服務、智慧管理“三位一體”建設。2025年，國家衛生健康委聯合多部委正式印發《關于促進和規范“人工智能+醫療衛生”應用發展的實施意見》，提出到2027年形成一批臨床專病專科垂直大模型和智能體。到2030年，基層診療智能輔助應用基本實現全覆蓋。

中商產業研究院發布的《2025—2030年中國智慧醫療產業發展趨勢及投資風險研究報告》數據顯示，2019—2023年我國智慧醫療產業年均復合增長率達53.37%，產業增長勢能強勁；2024年國內智慧醫療市場規模已增長至111.37億元，據研究院分析師專業預測，2025年這一規模將進一步攀升至120億元，產業發展的市場空間持續釋放。

然而，產業熱潮背后，AI醫療的規模化落地仍面臨諸多核心挑戰亟待破解：如何推動AI技術深度融入臨床診療全流程，如何打通醫療高質量數據的流通與應用鏈路，又如何在堅守醫療安全底線、明晰行業權責邊界的前提下，實現AI技術對臨床服務與患者需求的持續穩定賦能？技術落地的窗口已然打開，產業實踐的深層門檻仍需全行業共同跨越。

秉持“探索生命本質，呵護人類健康”的使命，樹蘭醫療已走過十載發展歷程。這家科技型醫療集團突破了傳統單一醫療機構的發展邊界，自創立之初便錨定“打造全球領先的科技醫療集團”的發展愿景，以計算醫學為內核，以人工智能技術為重要抓手，構建起覆蓋診療服務、數據標準建設、產業生態打造的全鏈條發展布局，為AI醫療技術的產業化落地與實踐探索，打造了可復制、可推廣的“中國樣本”與“中國方案”。

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01 AI+醫療正當時

老齡化社會加速到來，醫療資源分布不均，民眾健康需求日益多元化——這些因素共同構成了中國醫療健康領域面臨的現實挑戰，也為社會辦醫療機構提供了差異化發展的市場機遇。

如今，社會辦醫療機構已成為中國醫療衛生事業的重要參與者。各方數據顯示，社會辦醫療機構在運營效率、管理能力、用戶體驗以及滿足個性化差異化就醫需求方面更具靈活性。

隨著信息技術的快速發展，AI+醫療成為各方競相追逐的熱土。尤其是2025年一整年推理模型、AI Agent的爆發，AI+醫療正在從概念熱度轉入產品化與工作流重構階段，醫療服務與醫院運營模式都迎來新的升級機會。

這為社會辦醫療機構形成與公立醫療體系的差異化發展，帶來了新的契機。

社會辦醫療機構紛紛發力AI+醫療領域，而樹蘭醫療憑借“科技基因”已經搶占先機。

樹蘭醫療創始人、董事長鄭杰的“極客”背景為其奠定了科技底色。作為TMT領域的早期探索者之一，隨著移動互聯網和數字技術的興起，鄭杰將目光投向醫療健康領域，于2015年創立了樹蘭醫療，成為醫療信息化領域的開拓者之一。

值得關注的是，鄭杰不僅是技術背景出身的企業家，也是國內較早踐行“計算醫學”（Computational Medicine）理念的先行者。

“計算醫學”概念萌芽于20世紀80年代，到1994年才真正嶄露頭角，逐漸發展為醫學領域的重要研究方向。計算醫學并非單純把AI工具引入醫療，而是以數據、模型、標準與仿真共同支撐的系統框架。它的目標，是推動醫學從經驗主導走向可計算、可驗證、可迭代；數字孿生與生命仿真則是其中的重要方向。在這一框架下，醫療AI更接近于計算醫學里最先落地的一類能力，而非計算醫學本身的全部內涵。

在鄭杰看來，人工智能與計算醫學是最活躍、最先落地的一類技術抓手。它既可以輔助專業診療，也能夠與多模態數據、仿真計算和臨床流程結合，建立更智能的方法、路徑和系統。在臨床手術中，計算醫學也已經開始發揮實踐作用。比如，通過仿真計算可以幫助醫生確定最佳切除范圍；在手術導航中，可以通過虛擬仿真幫助醫生提前模擬手術路徑；在多學科會診中，應用多模態數據也可以輔助醫生做出最佳診斷決策。

因此，樹蘭醫療從創立之初就確立了“雙輪驅動”發展戰略：一手是治病救人的傳統醫療健康普惠服務，一手是聚焦生命科學領域，打造科技研究型醫療集團。

相關報道顯示，2024年，樹蘭醫療與浙江樹人學院、浙江數字醫療衛生技術研究院三方聯合申請的 “浙江省人工器官與計算醫學重點實驗室”獲批，成為樹蘭醫療在計算醫學領域的重要里程碑。該實驗室聚焦基于AI模型和多組學的計算醫學研究，并專攻人工器官精準替代與修復新技術等方向，為全球范圍內防治終末期器官功能衰竭提供中國經驗與方案。

鄭杰表示：“真正有水平的醫療品牌，都是研究型醫療。優秀的醫生既是臨床專家，也是科學家。他們在治療患者的同時，不斷積累經驗、發現新案例、思考新方法。”這種研究型醫療的定位，使樹蘭醫療在科技賦能醫療的道路上走在前列。

02 AI賦能樹蘭醫療服務全鏈條

AI對醫療機構最直接的賦能，正從具體工具的臨床落地向全球前沿技術的整合應用深度延伸，形成覆蓋“診斷－治療－管理”全鏈條的智能化體系，最直接的表現就是提升診療效果和效率。

樹蘭醫療在這方面的探索，已從概念階段走向實質性的臨床應用。

在病理診斷這一醫療決策的“金標準”環節，樹蘭醫療旗下醫院病理科上線的AI病理助手已成為醫生的“高效搭檔”。它能在幾分鐘內幫助醫生看片子，自動圈出可疑區域（比如角化珠、細胞間橋），把可能的癌信號一一標記，醫生只需要仔細復核AI報告，大大節省時間。這樣一來，一份原本要看幾個小時的切片，AI能幫忙把初篩時間縮短 80%。

而且，AI病理助手能系統性地梳理免疫組化指標，減少誤診和漏診，還能結合腫瘤大小、淋巴結情況自動完成分期評估，并給出 EGFR、ALK 等基因檢測建議，使診斷的精度與效率都發生了質的飛躍。診斷從“經驗依賴”開始向“數據驅動”升級。

目前，隨著包括AI在內的先進技術持續落地，樹蘭醫療的科技能力已滲透到用戶服務的每一個環節。

2020年，樹蘭醫療打造了互聯網醫院。在發展過程中，樹蘭醫療互聯網醫院研發“阿拉丁用戶服務系統”，將互聯網醫院功能與用戶管理體系深度融合，串聯起用戶診前、診中、診后所有的碎片化環節。

在診室中，用戶通過掃碼接入醫院的互聯網醫療用戶服務系統，在醫生開具處方的同時，收到確診疾病的科普視頻。醫生開具治療藥物后，用戶將同步獲得系統推送的詳盡用藥說明和指導視頻。隨后，在需要用藥的每一天，用戶還將自動收到用藥提醒，以便按時用藥、保障治療效果。復診時間里，系統將明確告知用戶需在規定時間到院進行檢查，幫助其避免錯過最佳復診時機的風險。直到康復之前，用戶都可以在系統上發起AI輔助問診，或進一步獲得醫院醫生團隊24小時不間斷的真人問診。

樹蘭集團始終將診療流程的智能化升級作為核心方向，持續以創新為引擎推動革新向縱深發展。2025年3月，樹蘭醫療發布自主研發的AI健康智能體Dr.Shu（樹醫生）。診前，患者可以通過文字或語音描述癥狀，Dr.Shu會快速識別并匹配相應科室，引導患者準確掛號；診中，Dr.Shu能協助醫生進行病史采集并自動生成病歷文檔；診后，Dr.Shu會為患者整理健康檔案，并有隨訪任務智能提醒等功能，實現從“單次診療”到“長期健康管理”的閉環。

通過“阿拉丁用戶服務系統”與Dr.Shu的聯動，患者從在線咨詢、智能掛號開始，就能獲得用藥提醒（如“糖尿病患者餐前30分鐘注射胰島素”）、慢病指標監測（如血壓、血糖數據）、醫養結合服務（如高齡患者中長期照護計劃）等全流程支持。這種“以患者為中心”的生態構建，不僅讓AI+醫療惠及更多人群，更通過技術協同與資源整合，為行業提供了從“單點智能化”到“全域生態化”的轉型范本。

03 智能服務提供行業生態發展新思路

樹蘭醫療對AI+醫療的探索，其價值不僅體現在提升旗下醫院的診療水平上，更重要的是通過強大的科研團隊和場景化的定制服務，可以向醫院、患者、醫務工作者等對象提供醫院信息化全套解決方案，通過技術輸出與生態共建，推動行業從“單點智能化”向“全域協同化”升級。

比如，長期以來部分規模較小、實力較弱的醫療機構，受實際水平所限，其自身發展和分級診療體系建設較為遲緩。即便是想尋求大型醫療機構的支持和幫助，經常也會受到時間和空間維度的制約，診療水平提升緩慢。尤其是在疑難危重癥患者的診治上，中小型醫療機構對高水平診療資源、多學科會診能力更是有著迫切需求。

而早在2016年，樹蘭醫療就推出了國際多學科協作診療平臺（iMDT），加強不同臨床學科及醫院之間的合作。

通過iMDT平臺，醫療機構可以充分匯聚國內外優秀醫學臨床專家，借助互聯網和移動醫療等技術手段，為涉及多學科疑難危重癥患者提供權威的聯合會診服務。

此外，iMDT平臺的價值不僅體現在提升診療水平上，還實現了醫療機構間在遠程會診、遠程視頻教學方面的互聯互通，從而將人才、技術和服務三大醫療資源要素下沉到更多區域，借助互聯網技術打破地域限制，讓樹蘭醫療強大的“醫學后援團”通過綜合管理或學科管理的方式觸達更多的合作醫院。

這些科技賦能，在許多合作醫院的運營指標上，已經廣結碩果。例如，一家合作五年以上的兄弟醫院，在年度住院量、年度門診量及年度三級和四級手術量分別實現了82.3%、48.2%和258.3%的增長。同樣，另一家位于山東省的合作醫院則在與樹蘭醫療的四年合作中，前述指標分別增長了22.5%、32.0%和139.8%。

這些數據都印證了AI+醫療模式對醫療資源下沉的實際價值。

隨著AI技術的爆發，樹蘭醫療進一步將服務能力從“資源對接”升級為“生態共建”。2025年初，樹蘭醫療與數據智能上市公司每日互動達成戰略合作。依托每日互動的先進技術，以及樹蘭醫療優質的醫療資源和行業經驗，雙方將聯合開發醫療垂直場景的AI模型和產品，如基于個人健康檔案的AI個人助理、智能診療輔助模型、AI健康管理和慢病管理、AI賦能科研等AI未來醫院場景，共同構建基于醫療行業經驗和數據的可落地AI醫療產品。

國家衛生健康委等五部門2025年11月發布的《關于促進和規范“人工智能+醫療衛生”應用發展的實施意見》明確提出，到2030年，基層診療智能輔助應用基本實現全覆蓋，推動實現二級以上醫院普遍開展醫學影像智能輔助診斷、臨床診療智能輔助決策等人工智能技術應用，“人工智能+醫療衛生”應用標準規范體系基本完善，建成一批全球領先的科技創新和人才培養基地。在創始人鄭杰帶領下，樹蘭醫療的探索與這一政策導向形成呼應，并為行業提供了重要的實踐樣本。

樹蘭醫療跳出單一醫療機構的發展局限，既守住了“治病救人”的醫療本質，又扛起了“科技賦能”的行業責任，其探索之路，既是對“助力行業生態升級”的深刻詮釋，更是對“健康中國2030”戰略的有力響應，未來必將持續以科技之力，重新定義醫療的精度與溫度，牽引中國醫療行業向高質量、智能化、協同化邁進，為全球醫療健康事業發展注入中國智慧與中國力量。