从早期推动医疗信息化联网，到如今向“智能云生态企业”转型，成立于1997年的创业慧康，在医疗信息化行业已深耕近三十年，见证了行业从单机系统到网络化、从信息化到智能化的全过程。

　　“当前行业已进入全新的‘效率竞争’阶段。”创业慧康董事长张吕峥近日接受中国证券报记者专访时表示，公司始终以医疗业务痛点为导向，通过构建开放的云生态平台“慧康云3.0”，积极布局AI和数据要素，正从单纯的IT产品供应商转变为能够持续为医疗机构乃至医药、保险行业提供医疗数据智能服务的云生态企业。

　　以数据先发优势构筑行业壁垒

　　谈及医疗信息化行业的现状，张吕峥表示，传统IT产品服务商模式已难以满足医疗机构的需求，行业正在从“系统建设”向“数据驱动的价值创造”转型。

　　他进一步解释，这一转型围绕三个维度展开：从“一次性产品交付”转向“持续性云服务”，与客户建立长期价值绑定；从实现技术功能转向挖掘数据价值，运用大模型等工具激活医疗数据潜力；从独立系统开发转向开放生态协同，整合第三方资源构建医疗数字化生态。

　　支撑这一转型的核心，是创业慧康多年来积累的数据先发优势。早在2015年，公司就前瞻性布局数据要素相关业务，与浙江大学联合成立大数据研究院，并获得浙大启真医学知识库授权。“该知识库累计整理文献超百万份，结构化医学术语与关系超千万条，为医疗AI奠定了语言基石。”张吕峥表示。

　　自2018年起，创业慧康陆续与近500家医院及政府部门签署大数据战略合作协议。截至目前，公司已累计实施超过2万个医疗卫生信息化建设项目，承建约3亿份居民健康档案。

　　“我们与全国数千家医疗机构共同成长，深刻理解医生、护士及管理者在临床一线的实际痛点。这种理解使我们能够将数据转化为真正有价值的智能应用，比如公司自主研发的多态智联大型医疗机构（集团）管理信息系统Hi-HIS，”张吕峥介绍。上半年，公司Hi-HIS系统的交付进度与市场认可度显著提升，完成36个项目交付，同比增长200%，并在苏州、阿克苏等地实现大规模部署。

　　AI覆盖医疗信息化全业务链路

　　在张吕峥看来，医疗卫生行业具有高度的专业性，涉及大量的专业术语和复杂的医疗流程。要落地AI应用需要积累大量的医疗变量需求，包括诊断、药品、治疗、护理等场景，以便构建能够理解和处理医疗数据的AI模型。“公司基于BsoftGPT大模型服务平台开发的智能医生助手MedCopilot，已成为临床医护的‘智能副驾’。”

　　据介绍，MedCopilot围绕临床高频需求构建能力：在病历文书生成上，能自动抽取病程记录、检查报告等信息，将出院小结撰写时间从30分钟压缩至5分钟；在医疗质控环节，实时提醒“诊断编码错误、手术记录缺失”等问题，效率提升60%。“从数十家落地医院反馈看，医护人员终于能从繁琐文书中解脱，把时间还给患者。”张吕峥说。

　　目前，公司基于自研的BsoftGPT大模型服务平台打造了涵盖互联网医院、护理管理、基层公共服务、医保、体检等五十余个智能化场景，覆盖医疗信息化全业务链路。

　　在技术转化过程中，公司也积极应对挑战：针对算力瓶颈，与华为、浪潮集团、海光信息等企业合作，推进算力信创适配与一体机解决方案；针对高质量医疗数据短缺，联合浙江大学及头部医院构建动态进化的AI数据集。

　　6月15日，创业慧康与浙江大学计算机创新技术研究院正式签署合作协议，共同宣布成立“医学人工智能联合实验室”。“实验室的核心目标是将前沿的人工智能技术，特别是医学大模型，高效转化为能够解决临床实际问题的产品与服务，这是一个优势互补、深度绑定的合作架构。”张吕峥说。

　　一方面，浙大计算机创新技术研究院赋能核心技术，包括启真医学知识库、医学知识语料、启真医学大模型，为实验室提供坚实的底层技术支撑与学术指导；另一方面，创业慧康既负责将一线用户需求和应用场景直接带入研发过程，也承担产品的市场验证与推广。双方携手将实验室打造成集“产、学、研、用”于一体的强大创新引擎。

　　未来锚定“医疗智能生态建设者”

　　作为带领企业近三十年的管理者，张吕峥将“敢为善为”视为企业发展的核心精神。

　　“敢为是敢于在行业关键节点作出突破性决策。30年前，当行业还在用单机系统时，我们率先推动医疗信息化联网；10年前，当云计算尚未普及，我们果断投入云化战略转型；5年前，当AI概念火热，我们顶住压力专注临床场景落地，而非追逐技术噱头。”张吕峥表示，“善为则是将决策转化为精准行动——我们从不盲目跟风，而是基于30年对医疗业务的深度理解，确保每一步都踩在业务痛点上。”

　　在人才团队建设方面，张吕峥强调：“公司已完成三代传承布局，符合现代化企业规范治理。目前，公司60后管理层已按规则退休，70后团队负责企业核心战略及规划落地，80后团队负责公司业务经营，90后逐渐成为各部门管理和技术骨干。”

　　展望未来，张吕峥对创业慧康有三点核心期许：第一，让AI真正懂临床——持续深化医学大模型与高价值业务场景的融合，让AI从效率工具升级为业务伙伴；第二，推动医疗数据价值释放——依托3亿份健康档案和国家数据基建经验，构建更安全可信的医疗数据生态，让数据真正服务于行业；第三，践行科技向善的使命——在推动行业效率提升的同时，通过AI精准筛查系统等应用，助力基层医疗公平。