京数公司：打通数据堵点，让医疗AI加速“落地生根”

当医疗AI走出单点试点，步入规模化普及的新阶段，挑战接踵而至。行业正在面临医院重复建设、技术落地复制难、算力数据割裂、合规监管待完善等问题。在9月11日举行的2026年服贸会“北京数据产业生态交流会”上，京数公司总经理陈雷直言，医疗AI的高质量落地，关键在于把分散的数据资源集中“精炼”成标准化的词元产品，既保障安全合规，又降低复用门槛，从而为规模化应用铺就一条可行之路。

用区域统筹替代单院建设，以五大标准筑牢统一底座

针对行业痼疾，区域合规医疗数据词元工厂摒弃传统“单院建设、点状试点”模式，创新采用区域统筹、云端部署、全域共享、标准赋能的新范式，推动医疗AI从单一的工具应用，升级为全域覆盖的公共服务能力。

一方面，提供开箱即用的AI服务。依托公共数据资源开发利用、共性数据基础设施两类授权，京数公司提供医疗健康数算模用一体化服务。医院不用建机房、不用养团队，打开觅数引擎，实现数据、模型、算力可实现开箱即用。与此同时，依托数据匿名化、模型通用化、工具智能化、算力普惠化四大能力，实现“专识数据+通用词元”融合调用、合并计费，让医疗数据变成可流通、可计量、可变现的专业词元。

另一方面，提供区域共享的AI服务。通过量子网关、网络专线、动态匿名化等安全技术，把京数可信云底座与“院内云资源”跨域纳管，形成安全可信的推理闭环。通用模型在觅数引擎统一部署，各家医院按需调用。数据不出域，服务送上门，成果共建共享，医院基础设施及AI应用无需重复建设。

在统一底座上，项目建立区域统一的智能体准入、系统接口、数据治理、算力管理、日志审计五大标准化体系，配套7×24小时三级运维机制与全场景应急风控方案。技术架构上，搭建区域专属私有化GPU推理集群与加密隔离网络，严格区分模型训练与临床推理，所有数据闭环留存区域内网。数据治理层面，依托觅数引擎实现全类型数据匿名化处理，支持K值匿名化策略自动生成，兼顾静态处理与推理过程中的动态匿名化需求。

四大价值协同释放，让基层医院也能用上先进算力

区域合规医疗数据词元工厂的核心价值在于搭建多方协同、价值互通的医疗AI产业生态底座。

从价值上看，区域合规医疗数据词元工厂创造了治理与生态双重核心价值，并在治理、资源、产业、安全层面形成协同效应。通过觅数引擎装载的智能体，实现可备案、可监测、可预警、可审计、可追溯，让监管方看得见、管得住。推动区域医疗AI从粗放式试点转向标准化、常态化闭环治理，从而构建区域医疗AI标准化、规范化应用的北京方案。

在治理层面，京数公司把百万篇文献、26万份中英文药品说明书等加工成通识数据集，再把顶级医院专家知识加工成专识数据集，搭配行业垂类模型和高性能先进算力，对高水平医院，可服务临床及科研，为医生减负；对基层医院，能让优质医疗资源随词元下沉，助力分级诊疗。

在资源层面，全域算力智能调度将区域整体算力利用率从30%提升至75%以上，打破医疗机构等级壁垒，让基层医院也能享受到先进算力和智能诊疗能力。

在产业层面，统一标准、统一算力、统一分发，实现AI技术“一次开发、全域复用”，为医疗AI产业标准化、规模化发展搭建核心载体。

在合规层面，通过私有化内网推理架构，搭配全流程加密、智能脱敏、权限管控，构建了全覆盖、可追溯的医疗数据安全合规体系。

作为“模数共振”北京方案的重要组成部分，区域合规医疗数据词元工厂与北京人工智能数据应用开发平台、高质量数据集联合实验室形成协同联动，共同构建起从数据治理到区域落地的完整闭环。