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深信服携手医梦、甘肃省中医院、甘肃省张志明银铃工作室共建“AI·未来医院”,打通AI规模化关键链路

时间:2026-07-27 12:05:01  来源:  作者:

2026年7月9日,深信服科技股份有限公司(以下简称“深信服”)与深圳市医梦人工智能有限公司(以下简称“医梦”)正式签署《AI·未来医院联合解决方案战略合作伙伴协议》:依托深信服在医疗行业数字基础设施、云计算、网络安全及AI领域的综合能力,融合医梦在医疗AI中台、医疗知识源资产、医疗业务语义、医院智能体运行体系及医疗场景产品化方面的专业优势,共同推出基于FastGPT深信服商业版(Sangfor Agent Builder)的“AI·未来医院”联合解决方案的完善与应用落地。

同日,深信服、医梦、甘肃省中医院、甘肃省张志明银龄工作室完成“陇小郎”中医AI智能体战略合作签约。合作四方将基于各自优势:深信服提供云计算、网络安全及FastGPT平台类AI产品能力;甘肃省中医院作为“陇小郎”中医专精模型成果的重要权属方;甘肃省张志明银龄工作室提供全国名中医张志明学术经验;医梦负责“陇小郎”模型的智能体化、医疗业务语义封装、运行控制、场景产品化及行业解决方案转化,共同推进“陇小郎”中医AI智能体成果转化。

深信服与医梦双方也将围绕“陇小郎”中医AI智能体在医疗机构、区域卫健平台、智慧中医、基层医疗、AI医院、名医传承,以及中医药数字化创新等场景中的推广应用开展战略合作与成果转化。

此次合作,标志着深信服在医疗智能化领域的战略布局再进一步——从数智化基础设施到医疗AI能力集成,从科技成果向产品化开发和商业应用的重要跨越,一条覆盖“技术研发—能力集成—科技成果——商业应用”的完整链路正在加速成型。

战略签约:当“数底座”遇见“医疗AI”,打通关键链路

深信服长期深耕医疗行业,拥有深厚的数智化基础设施能力和广泛的行业服务经验。从业务安全防护、承载与存储等方面,深信服将为“AI·未来医院”联合解决方案提供稳定、安全、灵活、高效的数智化基础设施与Agent工作流平台,并推动相关方案在医疗机构和区域卫生健康场景中的推广与实施。

医梦聚焦医疗人工智能领域,围绕医疗专精模型、医院智能体集群、医疗AI服务入口、医疗知识源资产、业务语义与患者上下文、医疗智能体运行体系持续开展研发与实践。医梦将发挥其对医疗业务流程和临床场景的理解能力,为联合解决方案提供医疗AI中台能力、智能体应用体系及场景产品化支撑。

深信服与医梦的此次携手,本质上是“数字底座”与“医疗AI”的深度耦合。双方将共同完善从AI能力研发、解决方案设计到基础设施支撑和项目实施的协同体系,为医疗机构提供覆盖技术、产品、场景和交付的整体支撑,推动AI能力真正融入医院业务流程与信息系统。

能力共建:以FastGPT深信服商业版基座构建“AI·未来医院”全院智能化方案

在联合解决方案建设中,双方将围绕医院智能化升级需求,持续完善AI能力底座、智能体应用、医疗AI服务入口和数字基础设施等关键环节。

1.在AI能力底座方面,方案将支持模型管理、知识库建设、智能体开发、能力调度和持续运营,为医疗AI应用提供统一支撑。深信服近年来在AI基础设施建设领域持续发力,推出了AI算力网关、Agent承载解决方案、AI保护等创新产品——AI算力管理平台可兼容各类算力硬件并最大化发挥算力和模型性能;Agent承载方案则全面满足医院智能体应用、新一代HIS等微服务技术架构业务的承载需求,通过全链路监控观测实现端到端问题快速定位和高可用保障;AI保护则秉承以 AI保护AI理念,构建覆盖大模型与AI应用的全链路防护体系,实现风险识别、内容管控、防泄密与行为管控,支撑医疗机构安全合规使用AI。这些能力为医疗AI应用的安全稳定运行和持续迭代提供了可靠保障。

2. 在医疗AI中台与业务应用方面,医梦将重点支撑医疗知识源资产管理、医疗业务语义、患者上下文管理、医疗MCP工具体系、智能体任务状态、写操作确认、补偿恢复和医疗应用评测,并推动医疗专精模型和智能体集群覆盖临床辅助、病历智能化、检验检查报告解读、智能导诊、患者随访、医院运营分析等场景。医梦在医疗AI中台和医院智能体体系方面的积累,将与深信服的AI承载底座深度协同,推动AI能力从“能用”走向“用好、管好、可评测、可运营”。

“AI·未来医院”联合解决方案并非对传统医院信息系统的简单叠加,而是以医院真实业务流程为基础,通过人工智能能力底座、医疗专精模型、智能体集群、统一交互入口及数字基础设施的协同建设,推动人工智能能力深入门诊、住院、临床辅助、患者服务和医院运营等场景,实现从基础设施到顶层应用的一体化设计。

从数字基础设施的坚实底座,到医疗AI能力的有序构建,再到全院场景的深度落地——深信服与医梦、甘肃省中医院、甘肃省张志明银龄工作室的战略携手,正在为“AI·未来医院”写下新的注脚,也为医疗AI的规模化应用开辟了新的路径。

 

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