iHOS（浩斯）智慧医院操作系统

医院数字化转型是提升医疗服务质量与运营效率的重要手段。然而传统医院信息系统普遍面临数据孤岛严重、AI能力叠加而非原生融合、AI辅助临床决策缺乏可解释性等瓶颈，导致信息化投入难以转化为真正的诊疗质量提升。因此，构建一套以AI为核心驱动力、打通全院数据流的新一代智慧医院操作系统显得尤为迫切。

团队自主研发了iHOS 智慧医院操作系统，将医疗大语言模型、影像 AI 与多模态推理引擎深度融合为统一的 AI 核心引擎，结合医学本体论语义架构与信创隐私计算基座，突破了传统系统数据割裂、AI旁挂、数据不敢共享的根本局限，实现全院数据实时贯通与无感智能交互，在临床辅助决策、智慧运营管理和医疗 AI 工程实践方面具有广泛的落地应用前景。

平台展示

图1  iHOS系统登陆界面

图2  iHOS分级菜单—iHOS场景及菜单

图2  iHOS（浩斯）智慧医院操作系统

图3 iHOS临床诊疗模块AI高危患者预警系统界面

创新亮点

作为医疗行业首个AI 原生操作系统，iHOS 从根本上区别于传统功能模块 + AI 插件的集成模式，将大语言模型、影像 AI、知识图谱等智能能力作为操作系统的基础设施层而非上层应用。系统主动感知临床场景变化，在关键诊疗节点自动激活对应 AI 能力并推送至相关医护人员，实现了从人找系统、被动操作到系统感知、事项主动找人的根本性转变。

该系统创新地引入了医学本体论架构，为全院数据建立统一的语义定义体系。同一医学概念在医生工作站、临床决策系统与运营报表中始终指向唯一的语义根基，从根本上消除了多系统之间同词异义的数据孤岛问题。AI 推理路径可溯源至具体本体公理，满足临床可解释性与监管合规的双重要求。

此外，团队还构建了以多模态推理引擎为核心的模型即服务（MaaS）平台，将医疗大语言模型、医学影像 AI、结构化检验分析模型与连续生命体征预测模型统一纳入服务调度层，根据临床场景主动编排多模型协同推理，将分析结果与待办事项精准推送至责任医护人员。相比传统单一模态系统，多模协同推理在复杂疾病鉴别诊断、危重症早期预警等场景中的综合能力显著提升，并支持新模型的热插拔接入与持续演进。

技术优势

与传统医院信息系统相比，iHOS 实现了从数据接入到 AI 推理的全链路贯通，在临床实时性、诊断准确性与数据安全性三个核心维度均取得显著突破。通过多模态协同推理机制，复杂疾病鉴别诊断与危重症早期预警能力相比单一模态模型大幅提升，有效延长了临床干预的黄金时间窗口。此外，系统采用模块化架构设计，相比传统多系统集成方案可显著降低整体建设与运维成本，综合运营效率得到全面提升。

应用场景

iHOS 为医疗行业的临床诊疗、医院运营与区域医疗协同提供系统性智能化支撑。在临床场景中，AI 原生的辅助决策能力覆盖急诊救治、危重症预警、慢病管理、影像诊断与合理用药等核心业务，有效提升诊疗质量并降低医疗差错风险。在运营管理场景中，智能床位调度、手术排班优化与供应链预测等能力可显著提升医院整体运营效率。由于 iHOS 采用开放的模型即服务架构与模块化部署设计，可灵活适配综合性三甲医院、专科医院及区域医联体等不同规模机构。随着国家持续推进医院数字化转型与卫生健康数据要素市场化改革，iHOS 在智慧医院建设、区域医疗协同与医疗 AI 工程化落地等领域具有广阔的市场前景。