深耕一体化医疗云10年，星之湖医疗要成为医疗智能体全栈能力服务商

撰稿｜王鑫雪

2026年下半年，超过20个医疗智能体正在随州区域智慧医疗、阳西紧密型县域医共体以及近10家单体医院陆续上线。

这些医疗智能体，覆盖了临床诊疗、患者服务、医院运营以及区域公卫四类医院AI应用的核心场景。而这些智能体背后的“开发商”，是一家名为星之湖医疗的企业。

从成立的时间来看，这是一家相当年轻的企业。据天眼查显示，其正式成立的时间距今仅一年半。

但在此前，其已以事业部的形式深耕（一体化）医疗云十年。且在正式商业化独立运营后的一年半里，星之湖医疗不仅构建了覆盖临床诊疗、患者服务、运营支持、区域协同及监管的4类智能体矩阵，更是将其发展进度从实验室推进到了实际应用。

并且，就在近日，动脉网获知，星之湖医疗官宣了战略升级——从此前的一体化医疗云厂商，变为了“医疗云+AI智能体“的全栈服务商。

那么，作为一家深耕医疗AI基础设施建设（此语境下特指医疗信息化、数字化系统建设，即一体化医疗云）多年、深谙医院体系各细分场景需求的企业，是什么驱使着星之湖医疗将巨大精力投入智能体？在这片新开辟的“战场“中，什么又是最为核心的竞争力？星之湖医疗又为何进展迅速？

在星之湖医疗的视角下，一切答案都与势不可挡的AI浪潮、全栈能力、服务几大关键词有关。

01

智能体，是院内AI落地最佳形态？

不同于多数人对医院/医护人员保守的刻板印象，其对创新事物的好奇和接受程度其实较高（注：只是在合规、数据安全等前提下更谨慎，不是对新事物不感兴趣）。

这也是为什么DeepSeek爆火之际一大批公立医院接连宣布接入、越来越多院企创新项目出现以及越来越多AI产品落地医院投入使用的原因。

而当医疗AI的功能越来越多，能力越来越强，可落地的场景越来越多时，一个疑问也接踵而至——院内AI的下一步应当怎么走？

针对这一问题，星之湖医疗给出了三个层级的答案：在底层，院内AI会同时呈现出“纵深”和“水平”两大发展趋势，即一边在特定场景持续扎根、持续深化、持续迭代；一边则持续拓展更多的应用场景。

中间层则是单个智能体的应用。星之湖医疗十分重视智能体的开发与应用，并将其视为未来院内AI发展的主要趋势与最佳落地形态之一。

原因在于，相较于以单点功能为主的AI应用，智能体能够围绕具体业务任务，将模型能力与医院已有的系统、数据和工具连接起来，让AI更深入地参与业务流程。

在医院场景中，回答问题、生成文书只是部分需求。许多任务还需要结合患者信息和业务规则，调用不同系统中的数据与功能，才能为医护人员提供有效支持。智能体的价值，就在于把这些环节衔接起来，在明确的权限和医护人员监督下，辅助完成具体任务。

在星之湖医疗看来，智能体可以建立在既有医疗信息化系统之上，针对不同场景逐步开发、验证和迭代。随着应用范围扩大，如何让多个智能体协同工作，并对其进行统一管理，也将成为医院需要面对的新课题。

最高层则是多智能体/智能体集群的协作与治理。因为医院需求并非单一智能体能够解决，叠加医院场景众多，因此，在未来，将会有越来越多的智能体在医院落地应用，也因此，多智能体的协作机制如何构建、算力如何优化，亦决定着未来智能体在院内各场景的能力表现。

据此，星之湖医疗的战略升级主要围绕医院智能体展开，且十分强调“全栈”能力。

02

深耕一体化医疗云十年的底气

在星之湖医疗的语境下，“全栈”能力究竟指的是什么？

是不仅能够帮助医院、教会医院开发能真正契合场景需求的智能体，也是能够赋能医院运行和治理多智能体/智能体集群。简言之，从智能体的开发，到（多）智能体的运营与治理，星之湖医疗均能提供支撑。

先来看智能体的开发。相较于技术层面的“硬实力”（注：并非不重要，后文会有相关能力呈现），我们在这一层面更想聚焦星之湖医疗的“软实力“。因为在衡量智能体的表现时，除了参数、性能等技术指标外，还有一个关键指标——那便是是否能满足场景需求，或者，与业务实际是否联系紧密？

而在这一方面，十年一体化医疗云的深耕经验，显然让星之湖医疗十分有底气。

不同于部分企业单点突破、单一系统上云的策略，星之湖医疗自“踏足”医疗云业务之日起，便以“一体化”为目标。所谓的“一体化“主要有两层含义，其一是多系统的云化；其二是区域医疗/医疗连锁集团的系统云化。

具体而言，在“水平”方面，星之湖医疗不仅可将HIS/EMR/LIS/PACS等院内信息化系统云化，还可将智慧管理、智慧服务等系统云化。而在“垂直”方面，面向不同类型的医疗机构/单位，星之湖医疗也推出了不同的业务体系。

其中，星之湖医疗Nova H可为单体医疗机构提供临床诊疗、患者服务、运营管理与数据统计分析等支持；面向县域医共体/医疗集团，星之湖医疗的Nova MC则支持跨机构业务贯通、资源共享、统一运营与基层服务协同；面向区域医疗与各级卫健委，星之湖医疗的Nova G则可提供综合监管、区域数据治理、公共服务与跨机构协同支撑。

截至目前，星之湖医疗的一体化医疗云业务已累计落地超12000家各类型机构。

多系统、跨场景、超12000家、10年的一体化医疗云业务，不仅让星之湖医疗积攒了统一数据、主索引、CDR/ODR/Data Lake、开放连接与云化运维等能力。它们将为星之湖医疗探索医疗智能体业务提供硬实力支撑；更赋予了星之湖医疗洞察医院各业务体系真实场景与真实需求的软实力。

基于此，星之湖医疗率先构建了临床诊疗、患者服务、运营服务与区域智能服务/监管四类智能体矩阵，以解决真实业务场景痛点问题。

不仅如此，在访谈中，动脉网还获悉，除结合医院需求开发智能体外，星之湖医疗还会开发一套系统/平台，以供医院自行构建智能体。

03

当智能体成为多个集群

当越来越多的智能体落地应用，当多并发、超高并发、长时间运行成为常态，算力架构的优化与重构、智能体的运行、协作与治理体系的构建也理应提上日程。

而在这一方面，星之湖医疗亦有较大优势——创始人李志博士，也参与了星流计算的创办。这是一家以成为“企业级全栈AI基础设施”服务商为目标的企业，致力于携手产业各方，重构智能体时代的AI计算与协作架构。

就在今年8月，星流计算刚刚推出了玄矩Agent Native Server A1计算平台与SerpMind Enterprise Agent OS。前者通过“基于Agent语义的三层KV缓存智能调度系统”，可实现对智能体语义的智能分级存储并对计算资源进行动态调度，进而可将HBM的有效利用率从30%—40%提升至75%以上，GPU利用率提升至65%—80%，长期在线Agent数量可达150个以上。

SerpMind Enterprise Agent OS面向企业多Agent协同场景，采用Runtime、Governance与Security三层分层架构设计。在Runtime层，SerpMind提供统一的Agent运行时环境，支持高并发运行和MCP工具集成；在Governance层，提供多用户、多角色、多Agent的权限管理体系和Workspace隔离能力；在Security层，实现审计追踪和安全控制，确保每一个Agent的行为可追溯。

而如今，星流计算基于智能体时代的AI计算与协作支持体系也可通过星之湖医疗迁移落地至医疗体系场景，不仅可为多智能体的并发运行、协作、治理提供支撑，更可在提高智能体运行效率的同时，降低部署成本。

从计算架构、运行体系到智能体的开发应用，这就是星之湖医疗在智能体方面的“全栈”能力。从用户的角度来看，这种“全栈”能力既能满足智能体从开发到落地应用的全链路需求，也能带来“自己动手开发智能体”的附加“乐趣”。

而从企业经营来看，相较于只聚焦智能体开发或只聚焦AI基础设施构建的企业而言，身处同一生态体系的星之湖医疗与星流计算，同时拥有了医疗场景需求洞察的触觉与底层技术能力基座，形成了更为坚固的“护城河”。

04

不用全部推翻重来

智能体业务落地医疗体系，星之湖医疗有两种方案。

第一种方案是在一体化医疗云业务体系的基础上直接叠加智能体能力，即复用既有业务与接口，在稳定的SaaS底座上持续叠加场景Agent。这一路径显然适配的是星之湖医疗一体化医疗云客户。

第二种方案则适用于此前应用第三方信息化/数字化系统的医疗机构。通过MCP协议（Anthropic 在2024年底推出的一套开放标准协议，核心作用是统一大模型调用外部软件 / 数据的方式）即可按场景连接第三方信息化/数字化系统的业务数据。如此，既可保障核心业务连续运行，也可医疗机构在信息化/数字化方面的既有投资，让医疗机构智能化不用从信息化开始，从头再来。

至于商业模式，李志则表示，行业会迎来从“卖软件”到“卖服务”的转型。这也是星之湖医疗将自身定位为“一体化医疗云+AI智能体“全栈服务商的由来之一。

但现阶段，服务如何定价？如何形成更好的商业模式？仍是行业需要解决的问题。

而除此之外，行业依旧面临一些更为宏大的问题，例如，院内AI是否还会出现其他的发展方向与落地形态？AI智能体如何更为紧密地与实际业务连接？计算架构与运行机制又是否还能进一步优化？

如此种种，均指向同一件事——医疗行业真正的AI化，或许才刚刚开始。

秒追医疗健康产业创新

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