随着医疗产业的智慧化转型与 AI4S 科研范式的涌现，华中科技大学同济医学院附属同济医院作为高水平研究型医院，在数智化建设应用方面开启新征程。

以实现“降低科研门槛，减轻科研负担，加速科研进程”为核心目标，医院携手和鲸科技打造医院科研管理服务一体化平台。本文将跟随和鲸视角，通过三个关键场景探悉平台的建设理念与应用实效，愿为我国研究型医院的建设提供有价值的参考与借鉴。

场景一：降低科研门槛，实现科研提速

临床科研正实现算法驱动下，数据、算法、算力“三位一体”的计算方式变革。

为帮助科研人员(含临床医生、研究者及学生)更高效地投身研究工作，同济医院立足科研切实需求，强化研究资源供给与研究工具赋能。

资源：优化研究资源分配机制

在 AI4S 的研究范式下，模型受到数据与算力的高度制约与影响，因此平台首要解决的便是数据服务与算力服务的问题。

数据方面：

过去，获批的影像数据需要研究人员携带电脑或存储介质自行往返下载使用;

而今，数据将直接存储到平台接入的个人可用的 NAS 文件夹中，并形成从获取、分析到管理、复用的全链路，提升研究人员使用数据的便捷性。

基于平台的权限管理能力与 IP 限制手段，数据形成双重安全保障机制，流通不出云桌面。

在正式上线后，平台预期还将接入更多元的数据源，包括公共医学数据集、多中心公共卫生数据集，以及基础科研实验记录等，进一步拓展数据服务的广度与深度。

算力方面：

算力资源由原先的各科室独立采购转为由平台统一纳管，并通过别具匠心的“算力代币机制”分发。

平台与 OA 系统的打通形成了与课题经费紧密挂钩的算力审批-充值管理体系，真正实现“以用为本”。

研究人员依据具体研究项目提交算力资源申请后，管理员会将对应算力代币下发至课题组负责人账号;代币可用于购买平台内丰富多样的算力资源，满足不同科研任务对算力的差异化需求。

由于此分配仅涉及额度调配，使用者并不实际独占资源，也能让医院的算力资源真正地“忙起来”，化解资源调度难题。

工具：引入低代码建模工具，模板化科研流程

技术的发展使得代码算法编写逐渐成为主流趋势，而临床医生大部分都没有代码和工程基础。

同济医院洞察这一矛盾，打造出适配性更强的工具支持体系。

·环境配置：平台提供即开即用的分析环境，内置 Python、R 的丰富工具包和分析框架，可将临床医生从繁琐的环境搭建中解放出来;

·分析建模范式：提供 Jupyter Notebook 交互式与 Canvas 低代码拖拽式双建模范式。有编程或统计学基础的临床医生可以通过拖拉拽组件自行搭建分析流程和框架;完全没有基础的临床医生也可以直接使用他人封装好的分析模板，只需要替换数据/修改参数，同样能实现快速分析与临床验证。

·算法“仓库化”：平台提供代码片段库、算法库、模型库作为“过程成果”的载体，研究者可以将任何形式的阶段性成果封装为“模板”，分享给他人以辅助研究。

场景二：统筹科研项目，促进成果转化

科研项目管理的碎片化也会影响效率的提升，同济医院基于“管理视角”，对更多维度的科研管理与服务进行了优化。

科研项目管理

在一项研究课题中，从管理层级角度可大致将相关角色划分为院级管理层、科研团队核心层以及一线研究人员。借助可视化的项目看板，各层级都能更高效地达成管理目标。

·院级管理层：通过可视化的项目看板，院级可以通过平台直观地统筹各个科室课题的开展状况与推进进度，也可以以转化服务为目标，在平台上搭建医院科研创新团队，致力于重点研究项目的孵育与攻坚。

·科研团队核心层：作为执行主体，科研团队负责人可以在云项目组空间内将复杂的研究课题拆解为不同的子任务阶段，各项任务的责任都明确落实至个人，从而化解研究过程中团队内部项目管理与资源同步的问题。

·一线研究人员：研究人员通过看板明确团队分工与自身任务后，可将完成结果对应提交;其他成员则可以一键拷贝(包含环境与数据)，快速复现成果，达成团队内的高效同步。

科研成果转化

“成果”的涵盖范围很广泛，例如通用性强的代码片段、镜像环境、经过清洗处理后可供直接分析的数据集等，均属于成果范畴。

平台分别通过镜像库、代码片段库、知识库、模型库等存储管理体系承载整合这些科研过程中的各类要素与文件成果，构成科研人员的“军备库”。未来，同济医院计划围绕多领域科研方向，产出一批科研成果和示范标杆，带动全院科研水平提升。

临床研究的成果更要关注其临床应用与产业化前景。现实情况中，不少临床研究产出的模型，在论文发表后便被闲置了。为有效解决这一难题，平台还特别提供了模型自动部署的能力：当研究人员开发出一个模型后，可以便捷地把它发布为一个网页应用，大大提高了模型的实用性和可操作性。

此外，同济医院还建设了门户作为成果对外展示与应用的窗口，计划在安全、规范的前提下，选取部分研究成果对外开放。通过这一举措，可以借助平台的资源整合优势，积极促进与外部机构、高校之间围绕前沿专题开展深入的交流合作，进一步拓展医院科研成果的对外影响力。

场景三：科研人才分层培养

作为国内领先的医疗机构，同济医院还承担着教学与人才培养的重任。在新时代医学发展浪潮下，同济医院面临着双重关键任务：

·一是培育医学与大数据、人工智能深度融合的交叉型医学人才;

·二是持续强化全院临床医生的科研实力。

对此，同济医院基于平台精心制定了全面、系统的人才分层培养计划，分别面向医学生群体、科室医生与专家及老师群体，设置了不同的培养方案与培养目标。

随着这一人才分层培养计划的深入实施，同济医院将逐步构建起一个规模可观、结构合理且素质优良的稳定人才储备池，形成良性循环的人才成长飞轮效应，积极带动全院的科研应用与服务水平迈向更高台阶。

技术之“智”赋能医疗之“治”，人工智能等前沿技术的发展必将有力推动医学科学研究，希望同济医院与和鲸的探索能够为业界提供有益的借鉴。更多医院建设的案例、技术细节、应用成效，您可在 ModelWhale.com 或关注微 信公众号“ModelWhale”，点击菜单栏联系我们领取材料。