过去十年，中国区域医疗信息化建设以“覆盖率”为核心目标：从居民电子健康档案到各类HIS、LIS系统的全面部署，“数字化”成为医疗改革的关键词。
但当系统遍地开花、数据逐步沉淀时，新问题接踵而至：数据沉睡、业务割裂、协同不足、运营价值低。
德勤《2025年中国智慧医疗行业白皮书》指出，我国智慧医疗建设已历经三个阶段：院内管理信息化（以 HIS 为核心）—医疗数据信息化（电子病历、互联网医院兴起）—医疗生态智慧化（推动区域互联互通，明确智慧医院标准）。然而，在进入“医疗生态智慧化”阶段后，院内院间互联互通仍受阻，跨机构数据共享与业务协同能力不足，成为制约行业发展的关键短板。
下一阶段的竞争，不再是“有没有”，而是“能不能用、好不好用、能不能协同”。
行业现状：覆盖率高，但运营价值低1. 系统建成≠协同运营
白皮书显示，电子病历已成为 86.16% 医疗机构的首要建设系统，但由于接口不统一、数据标准不一，跨机构检查检验结果依然难以互认，基层转诊中重复检查、纸质传单的现象依旧普遍，数字化的红利远未释放。
2. 多平台割裂，重复建设普遍
县域医共体、市级区域平台、公卫信息系统等并行建设，导致接口复杂、标准不一。白皮书指出，院间互联互通不足，已成为“智慧医疗落地”的现实瓶颈。
3. 慢病与老龄化矛盾加剧
中国已进入深度老龄化社会（2022 年），预计 2035 年进入超高龄社会。慢病患者人数持续攀升，对基层随访、康复护理、主动健康管理提出更高要求。但多数区域平台仍停留在信息存储，缺乏实时采集与智能干预能力。
政策趋势：从“数字建造”走向“数智协同”《健康中国2030》规划纲要提出：构建全生命周期健康管理体系，推动医疗资源下沉与分级诊疗联动。
《新型智慧城市建设指南》（住建部）强调：城市医疗应与公共卫生、应急、养老形成一体化治理。
智慧医疗评价体系（2025版）新增“智能协同”指标，考核区域平台跨机构数据共享率、业务闭环率、智能决策应用水平。
核心趋势：区域平台必须实现数据即服务、AI即能力、协同即常态，才能支撑政策目标。
数字化后的三大运营短板1. 数据沉睡
多源数据分散在不同系统，缺乏统一治理与实时更新机制（阿里云《2025医疗健康行业AI应用白皮书》）。
2. 协同不足
医共体转诊、质控监管、医保结算流程无法无缝联动，跨机构业务断点多。
3. 智能缺位
AI应用停留在单点试点（影像、语音质检等），缺乏平台级智能运营能力，难以支撑区域级健康管理。
智能运营的核心要素：全域数据 + AI中台 + 业务协同1. 全域数据中枢
打通人口、电子健康档案、电子病历、公共卫生、医保等数据，实现唯一身份、动态更新、实时采集。
依据白皮书建议，数据治理需遵循最小数据集原则与多源异构标准化融合，避免重复采集、提高数据可用性。
2. AI中台能力
支持多模态数据融合（影像、基因、临床、穿戴设备）。
提供可插拔模型（慢病预测、质控、主动健康干预）。
构建知识图谱与安全沙箱，确保AI可信、可解释。
3. 业务协同引擎
实现医共体转诊、分级诊疗、质控监管、医保结算一体化闭环。
以场景驱动（慢病管理、急救调度、公共卫生应急），支持政府、医院、基层三方协作。
行业实践：星之湖Nova G的路径Nova G平台以云原生架构 + AI中台 + 统一数据治理为核心，契合智能运营需求。
统一标准：跨医疗、公卫、医保多部门数据对接，解决接口割裂难题。
智能协作：居民健康画像 + 慢病预测 + 风险预警，辅助基层医生决策。
弹性部署：省级统筹、地市/县域落地均可适配本地政务云/混合云/私有云等多种环境。
实践成效：在某紧密型县域医共体项目中，Nova G实现跨县域慢病随访率提升30%、重复检查率下降15%，为政府节省运营成本并提升患者体验。
Nova G解决方案产品视图
未来展望：从区域平台到区域健康运营未来变革将迈向主动健康、多部门协同、AI大模型赋能。星之湖不仅是平台提供者，更是区域智能运营生态的共建者与赋能者。
从“数字覆盖”到“智能运营”，中国区域医疗正站在一次深刻变革的前夜。
技术不再是最大障碍，关键是如何让数据流动、AI融入业务、协同成为常态。
德勤《2025年中国智慧医疗行业白皮书》指出，智能运营将成为智慧医疗评价的核心标准，谁能率先打破数据孤岛、实现全域协同，谁就能在区域医疗竞争中领先一步。
星之湖愿与行业同行，共同探索这一变革，让智能真正服务于健康。
