项目背景及业务诉求

作为国内顶级综合性医院，解放军总医院在推进研究型医院建设过程中，持续提升多学科协同与高复杂度科研能力。随着科研规模扩大、专科分化加深以及多中心协作需求增强，科研数据体量与结构复杂度显著提升，对数据治理能力与智能支撑体系提出了更高要求。传统以规则驱动与人工操作为主的专病库与科研支撑模式，已难以满足跨团队、跨病种、高频次科研探索的需要，尤其在复杂专科领域，科研变量构建、跨来源数据整合与研究设计支持仍依赖人工经验，科研准备周期长、协同效率受限。在此背景下，医院通过统一数据基座建设与大模型能力引入，构建面向未来的智能科研支撑体系，推动科研能力由“数据支撑”向“智能协同”转型，实现科研体系的系统性跃升，加速医院智慧化升级与高质量发展进程。

数据一体贯通

多中心系统分散运行，数据难以统一整合与共享

科研效率提升

复杂纳排与多源数据处理效率亟需优化

智能分析升级

缺乏统一口径与多维分析能力支撑科研

项目方案介绍

本项目构建“AI科研助手 + 专病库体系 + 科研平台”的智能科研架构，以大模型为核心能力引擎，推动科研支撑体系由数据整合向智能协同升级。在统一数据基座之上，引入AI科研助手，实现跨系统数据理解与语义级整合，赋能科研人员高效开展队列构建、变量探索与研究设计支持，加速科研准备与协同流程。区别于传统规则驱动模式，方案通过智能化能力提升复杂医学场景下的数据理解与推理水平，推动科研活动由“人工驱动”向“智能协同”转型。该模式已在医院多个重点中心科研场景中落地，形成面向大型三甲医院的科研智能化升级范式。

客户收益及成果

一、构建“智能科研中枢”，实现体系级升级
围绕“全域信息互联、智慧数据共生、智能应用生态”的整体战略，医院完成科研体系的智能化重构，形成数据基座、专病库与AI科研助手协同运行的“一站式”智慧科研架构。科研支撑能力由工具化平台升级为智能协同中枢，全面提升科研组织效率与资源配置能力。

二、多中心数据深度融通，科研准备周期显著缩短
实现跨院区、多中心临床数据的统一汇聚与标准治理，构建以患者为中心的数据整合体系。科研人员可在统一环境下完成队列筛选、数据准备与分析支持，科研准备流程标准化、自动化水平显著提升，有效缩短研究启动周期。

三、双向队列体系落地，打通回顾与前瞻研究
构建“回顾性数据+前瞻性专病数据”融合的双向队列研究模式，实现随访数据自动入库与持续积累，打破历史与实时数据割裂局限，提升科研数据的纵向连续性与研究深度，增强复杂疾病长期研究能力。

四、AI科研助手赋能八大中心，形成示范范式
AI科研助手基于大模型能力，实现对话式数据探索与科研协同支持，在多个重点中心科研场景落地应用。科研活动由“人工检索驱动”转向“智能协同驱动”，显著降低科研门槛，释放高端专家时间，形成面向大型综合医院的智能科研升级示范模式。