AI火花集 | 用AI賦能“天使”，阿里云攜手天使智匯破解護士"隱形負荷"困局

生病就醫時，人們往往更關注醫院的選取和醫生的治療方案，卻忽略了另一個關乎治療康復的重要因素——護士。《柳葉刀》雜志2014年刊載的研究表明，每多一名患者增加護士的工作量，入院30天內死亡的可能性增加了7％。研究人員還發現，學士學位護士每增加10％，患者死亡率就會降低7％。

死亡率的一升一降反映出，護士工作量、專業素養等因素與患者護理質量密切相關。中國早已明確規定醫療機構病床與護士配比不得低于1:0.4，但這一標準至今對多數醫院仍是“參考標準”。同時，在實際工作中，護理人員除了承擔基礎照護職責外，還需要耗費大量精力處理培訓考核、健康宣教等事務性工作。這些“隱形負荷”不僅延長了護士的工作時長，更可能因為執行效率和標準差異帶來醫療隱患。

瞄準這一垂直領域的痛點，天使智匯自2018年起便專注于中醫護理場景的數字化基建，通過“悠小護”等產品，已累計服務超過2000家醫療機構、8858個科室群，踐行著“讓每個護士每天少加班一小時”的使命。

隨著技術演進，天使智匯現正推進從數字化到智能化的全面升級。依托阿里云通義大模型的智能能力與百煉平臺的技術底座，構建覆蓋護理培訓、智能考評、質控管理、宣教服務等全場景的AI解決方案，進一步降低護士非專業護理工作的任務量，提高護理效能。

本期「AI火花集」深入中醫護理細分場景，對話天使智匯（北京） 科技 有限公司總經理楊成虎，一同見證AI如何讓智慧護理走進現實。

一、深度融合 數千萬 護理 大 數據，用AI提升護理質效

培訓、考試、質量控制、宣教是護士行業最典型的事務性工作場景，培訓和考試關系著知識技能的傳遞，質量控制和宣教則與患者治療息息相關。然而傳統人工模式執行效率低、效果難保障，導致護理行業知識技能參差不齊、標準化建設滯后、技術傳承不足。

這一現狀在中醫護理領域尤為突出，中醫的個性化方案比較多，大量時間被消耗在低效事務中。據天使智匯統計，護士日均工作時長超10小時，直接影響核心護理質量。

“我們想通過技術手段能幫助護士，至少讓護士每天能減少一小時，把時間更多地用在護理患者的本質上面，去提升護理的質量。”楊成虎表示，作為“中華中醫藥學會中醫護理傳承與創新發展共同體”及“中國中醫藥信息學會護理分會”的核心發起與支持單位，天使智匯始終肩負著推動行業進步的使命。

通過構建培訓服務、考試服務、質量控制服務、宣教服務四大體系，天使智匯實現了中醫護理數字化：培訓系統共享全國中醫藥行業高等教育“十四五”創新教材主編等專家課程資料，10000+學時課程、215000+培訓課件等資源；考試模塊共享206萬道試題，輔助搭建專屬云題庫、院內自有題庫，云題庫每年更新率超過30%，院內自有題庫實時更新。

天使智匯質控平臺擁有4400個質控表資源，輔助設質控檢查項目、滿意度調研表、不良事件上報表等多種實用表單，累計350000次質控檢查經驗；宣教服務覆蓋840個病種的3000+宣教課程，10萬次宣教經驗，助力搭建科室病種庫，為患者提供定制化宣教內容。

多年的行業深耕，不僅為護理服務提供了數字化的效率解決方案，更重要的是，沉淀了海量的場景化數據。

“基于這些數據，我們想通過AI手段，把護士的一些基礎性工作降到最低，讓護士把價值發揮在應該發揮的地方上。”楊成虎介紹，天使智匯從創立至今，幾乎所有服務都在阿里云上，從一開始的服務器，到后來的AI技術，每當面臨技術問題的時候，首先就會想看看阿里云有什么解決方案。

阿里云通義千問大模型與阿里云百煉成為天使智匯的首選。2024年，天使智匯和阿里云共同啟動AI升級計劃，構建AI時代的智能護理工具。

二、阿里云智能底座，讓智慧護理再進一步

AI賦能的切入點是護理行業的培訓與考試場景。楊成虎構想基于阿里云百煉的技術能力，聯合開發Agent智能體和RAG知識庫，快速落地AI推薦課件、智能出題組卷和智能問答等平臺能力。

阿里云百煉是一站式的大模型開發及應用構建平臺，提供四大核心技術支持：其一，阿里云百煉集成通義千問 商業 版API，qwen-max助力智能培訓系統語義理解能力、AI出題、推薦課件等邏輯能力顯著提升，qwen-long處理文本分析、信息抽取、總結摘要和分類打標任務，qwen-vl實現視覺圖像理解。其二，阿里云百煉提供Prompt自動優化、知識庫管理、函數調用、流程編排、模型定制等能力，助力快速構建生產級別大模型應用。其三，阿里云云端部署功能降低前期設備投入、后期硬件維護費用，只需按實際用量付費，可顯著降低成本。其四，阿里云百煉提供嚴格的數據保護，構建AI智能體應用過程中傳輸的數據都會經過加密，確保數據安全。

在智能培訓系統云上部署穩定可靠性方面，阿里云SLB負載作為應用的統一入口，會基于對ECS 的健康檢查和負載策略，將請求分發至后端服務器組內的多臺ECS ，在消除了單點故障提升可用性的同時，為系統提供了橫向擴展的能力。數據庫方面，阿里云云原生數據庫PolarDB相比于傳統數據庫，具備計算存儲分離、一寫多讀、分鐘級彈性等優勢，滿足培訓平臺對數據庫的性能需求，并且共享分布式存儲的設計可以保證數據零丟失。

依托以上阿里云產品和能力，天使智匯實現了四大場景服務的AI升級：

智能培訓系統支持一鍵生成個性化培訓計劃，自動構建云課程庫并輸出結構化課程清單與培訓報告；智能考試模塊可實現多題型自動組卷，搭建專屬云題庫的同時支持異常行為識別與數據統計分析；質控管理系統可自動生成標準化表單，優化質控流程并實時預警不良事件，最終輸出符合監管要求的質控報告；患者宣教平臺則支持科室級病種庫與科普知識庫建設，實現多模態內容生成分發及效果分析。

據楊成虎透露，多家醫療機構反饋，通過天使智匯的AI工具，培訓考試等組織效率實現指數級提升，“通過AI智能生成，10分鐘以內就能拿到一份總結匯報，效率從一天到10分鐘，提升100倍以上。”

三、讓科技更有溫度，讓護理更加智能

四大服務場景的升級只是天使智匯推動AI變革護理行業的第一步。

楊成虎透露，未來團隊將加大投入，持續深化與阿里云的技術合作，構建AI驅動的護理智能體服務模式，實現智能化護理的三大飛躍：第一是從工具變成決策的伙伴，提供智能診斷、個性化的護理方案；第二是護理價值的改變，從單病種發展到生命全程的護理。第三是護理工作模式的變革，從線下一對一演變成線上或者AR遠程培訓、護理。

暢想需要落腳點，阿里云為天使智匯提供一站式AI應用定制交付服務 ，幫助其構建護理行業的AI智能體。

阿里云通義大模型卓越的性能、多模態的適應性、強大的安全性和豐富的行業經驗，能夠為醫療健康行業量身定制高效的垂直語義大模型，助力提升護理服務的質量和效率。天使智匯借助阿里云通義千問的底層技術能力，通過參數微調（Fine-tuning）、檢索增強（RAG）等方式，未來有望實現中醫護理的AI大模型賦能升級，針對不同的醫院不同的護理人員制定個性化培訓體系，同時輔助護理人員智能診斷，提供合適的護理方案建議。

此外，阿里云將輔助天使智匯團隊建立AI大模型工程能力，成為開發人員的智能伙伴，幫助中小企業提升開發效率。

楊成虎期待，未來能通過阿里云了解更多先進開發團隊的開發模式，同時降低技術成本，利用阿里云的強大技術能力，讓更多創意想法在垂直場景中落地。

在未來，天使智匯將深入臨床一線，更全面地讓AI穿插到每一位護理人員的日常工作中，提升效率。“我們的目標就是推動護理行業的變革，改變護理工作的工作模式。”楊成虎坦言，這預計需要3-5年的持續投入，屆時才能真正稱之為護理行業的智能變革。

從單點優化到體系重構，既要攻克技術深水區，更要培育場景土壤，這注定是場持久戰。在阿里云的支持下，相信將有更多技術創新在垂直場景中落地，在智慧生態中開花結果。