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精准决策之难：面对肿瘤患者，主治医生需要在“立即手术”与“药物控制”间抉择。“若现在是肿瘤进展期，贸然手术患者生存获益究竟有多大？”面对复杂问题，医生也会迟疑。有没有AI分期与疗效评估，为个体化方案例如手术时机和用药策略等提供量化依据？
数据洪流之困：“一位患者的会诊资料包含373张病理切片，每张审阅半分钟，看完天都黑了。”医生面对海量数据心力交瘁；而跨院诊疗时“治疗前的片子拿来了吗？不带来我也没法评估疗效”的无奈追问，更暴露医疗数据孤岛的致命伤。
效率瓶颈之疲：“每天耗费1小时书写术后病历”、“每5分钟处理一次呼叫”，临床医护在多线程任务中疲于奔命。他们期待AI实现病历自动化生成、检查结果智能调取，让诊疗时间真正回归患者。
“医疗AI不能闭门造车，把故事往大了讲很容易，但解决一个一个具体患者的实际问题，才是真功夫。”北京大学肿瘤医院胃肠肿瘤中心一病区副主任医师吴舟桥坦言，AI辅助诊断概念已不新鲜，但在胃癌精准临床诊断与分期方面还未完全攻克技术难关。医生需要的是能嵌入诊疗流程的好用产品，而非停留在PPT上的“好用概念”。
“凌晨的北京站大厅里，满地都是带着CT片子的患者和家属，那一刻我明白了什么是‘看病难’。”医渡科技创始人、董事长宫如璟回忆创业初心时，仍难掩触动。这个北京大妞在第一次创业时选择了又难又苦的赛道——用人工智能啃下医疗数据标准化这块“硬骨头”。
AI医疗从来不是写几行代码就能改变世界的事。医渡科技联合创始人、CEO徐济铭讲述，团队用十年打了三场硬仗：
数据“译码战”：将病历五花八门的“方言”转化为统一编码的“普通话”，攻克“同病不同名、同名不同义”的行业痼疾；
模型“攻坚战”：构建具备深度学习能力的大模型，这需要医学专家与AI工程师的共同碰撞，最难的是要让模型摆脱“AI幻觉”，每条结论都必须经得起临床验证；
落地“持久战”：“从首家合作医院部署耗时1年，到第20家已缩短至2周。”医渡科技“越跑越快”的底气，正是源于前期义无反顾的投入和十年的算法及医学认知积累。
AI医疗没有捷径，医渡科技一直在做时间的朋友。“十几年前我们在干这件事情，十几年后我们还在干这样的事情。”在宫如璟看来，医渡科技的核心竞争力就是十年如一日的战略定力，而曾经下过的苦功夫如今已然沉淀为企业的“护城河”：“AI医疗大脑”YiduCore处理了超55亿份经授权的医疗记录，覆盖2800家医院，智能化解决方案已经累计深入105家头部医院。
AI医疗的星辰大海不仅需要投入巨大热情，更离不开真金白银的探索。宫如璟在访谈中透露，公司已斥资超亿元用于大模型底座研发，而这一数字可能只是医渡科技多年来坚持研发投入的一个缩影。
“随着DeepSeek的推出，我们也迎来了‘AI+医疗’的最好时代，我们开发出了‘YiduCore+DeepSeek’双引擎驱动方案，正在20多家顶尖医院进行本地化部署和深度应用。”宫如璟说。
在中山大学肿瘤防治中心（以下简称“中肿”），基于“YiduCore+DeepSeek”打造的AI诊疗助手正为医院带来肉眼可见的改变：它可以实时读取患者在院全周期诊疗数据，让医生简洁、明了的了解患者所有病程，帮助医生快速生成病历内容，还可以生成符合临床指南的TNM分期评估建议和诊疗方案推荐，辅助医生诊断决策。
中肿副院长孙颖教授试用后表示：“是真的好！”部署不到一个月，AI诊疗助手已深度融入医生工作全流程，中肿胸科副主任医师罗孔嘉在使用中称：“AI诊疗助手通过综合诊断推荐的药物跟我心目中想用的药物不谋而合！”
目前，不同能力的AI助手已在中南大学湘雅医院、南昌大学第一附属医院、哈尔滨医科大学附属肿瘤医院、上海市肺科医院、山东第一医科大学附属省立医院等多家国内顶尖医疗机构“上岗”，形成差异化价值。
从深夜北京站候车厅的触动，到55亿份病历铸就的医疗核心算法基座，到覆盖2800家的医院网络，医渡科技用十余年证明：真正的AI医疗技术创新，始于对生命痛点的深刻体察，成于对临床需求的持续攻坚。“未来12到24个月是团队从大数据沉淀向智能医疗跃迁的关键窗口。”宫如璟多次强调。当前，依托“YiduCore+DeepSeek”双引擎驱动的智能体矩阵，医渡科技正加速渗透肿瘤精准诊疗、个性化用药、患者服务、科研等细分场景，以“最后一公里”的临床服务能力破解AI落地难题。
站在新十年的开端，DeepSeek正驱动智能化浪潮奔涌向前。在AI医疗的攻坚征途上，医渡科技将始终保持着冲刺者的姿态与速度，以日复一日的创新突破，朝着智慧医疗新高度坚定前行，让科技的温度穿透数据洪流，温暖每一个生命。
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