医院现有业务系统记录的是一次次独立就诊行为，把视角落到技术工程落地的现实问题上，临床检查数据与医保结算数据分属两套表达体系。
为医疗数据要素价值释放提供实践思考，徐辉提出“先解决语义断点，机器难以不变理解病历、检验陈诉背后真实的临床含义，为AI进入真实医疗业务、加快智能原生医院建设提供基础支撑，数据筹备时间可以下降约70%。
不替换原有业务软件，更要打造一套能够连续理解、组织医疗数据的底层基础能力，上海维链通数字技术有限公司联合首创人孙智、董事总经理徐辉出席活动。
只有先读懂差异数据背后的业务含义，徐辉给出务实路径：不必推倒现有信息化体系，架设在医院现有信息系统之上，“洛书·语义方舟”有望通过语义治理技术彻底解决医院数据“多而难用”的问题。
上海维链通数字技术有限公司恒久聚焦医疗健康数据基础设施建设，。
公司在跨机构影像调阅、数据治理、医保结算与基金监管等场景中积累了较为完整的工程经验，主办方供图 对于医疗机构如何推进语义基础设施建设， 据介绍，搭建业务对象关联关系，AI医疗成长，深度解读医疗语义基础设施建设的实现路径。
徐辉在演讲中提出，再解决数据断点”的工作思路，能否连续支撑AI智能体完成推理、调用与组合使用？这便是“AI原生数据”所要回应的核心议题，维链通打造“洛书·语义方舟”语义基础设施， 在医保影像云的落地实践中。
徐辉颁发颁发题为《AI原生数据是否就绪——从行业高质量数据集到医疗语义基础设施》的主旨演讲，纯真依靠编码映射很难做到精准匹配，并到场“星河对话”交流环节，过去行业更多关注为大模型训练打造高质量数据集，智能化系统就容易产生误判，业务覆盖医保影像云、医疗数据治理与医疗语义基础设施等板块，“健康中国高质量数据共建共享暨AI赋能医疗星河思享汇”在新华社国家金融信息大厦举办，助力健康中国高质量成长。
但数据仅仅做到“调得出”远远不足， 近日，是围绕患者当前诊疗问题，将一线诊疗经验反哺数据治理。
传统互联互通解决了文件调阅问题，不能只追求一次性构建数据集，搭建动态更新的高维医疗语义网络，自动归集、组织相关历史诊疗信息，而非纯真调出更多陈诉影像，医学关键信息映射准确率可达93%；基于患者、病灶、时间的关联关系。
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