《意见》将“人工智能+医疗卫生”划分为八大重点应用方向，提出支持各地建立高质量医疗健康数据的可信数据空间，鼓励研发医疗卫生行业垂直大模型应用，孵化专业化、专科化的医疗智能体；加强紧密型县域医共体智能应用、推动检查检验结果跨区域、跨机构互认共享；推动数据收集分析、科研资源管理、科研数据安全等方面智能体的共建共享共用，提升科研工作效率和质量。这正是森栩医学技术研发与产业布局的核心方向，智慧检验全生态服务体系与国家战略高度同频共振。

一、夯实数据基础：构建高质量数据集与可信数据空间

此前，森栩医学科技凭借在智慧检验领域的深厚积累与前瞻性布局，成功入选国家数据局首批可信数据空间及高质量数据集方向标准验证试点典型单位，担任北京数字健康研究会智慧检验数据资产化分会会长单位。这是对森栩医学过往技术实力与标准化实践的权威肯定，更为其未来深度参与数据可信化、标准化建设提供了重要契机，凸显了数据质量、数据可信、数据标准化在人工智能落地中的基础性作用，为未来跨机构、跨区域的AI模型训练与科研协作提供了安全合规的基础指导。

二、打通检验数据壁垒，赋能“检验结果互认”政策落地的关键引擎

《意见》中明确提出要“建设紧密型县域医共体、推动检查检验结果互认共享”，以优化医疗资源配置、减轻患者负担、提升服务效率。森栩基于AI+5G的医疗机构险验结果互认实时智能监控平台（AI-HR），正是破解这一难题的关键技术支撑。AI-HR已成为解决医疗机构“检查检验结果互认”瓶颈和现状、提升服务效率与质量的典范，通过AI大模型协助全国医改示范标杆三明沙县总院紧密型县域体构建县乡二级质控网络，实现14家医疗机构检验数据的实时互认，月均监控211万+患者数据，推动30公里服务圈内检验同质化达标率提升至96%。此外，西安区域医学检验中心也已部署AI-HR平台，上线70余家机构，构建近8万个AI比对模型，实现区域内检测系统性能稳定性监控。

三、打造检验医学垂直大模型，驱动检验医学智能科研新范式

《意见》中指出，要形成一批临床专病专科垂直大模型和智能体应用，推动数据收集分析、科研资源管理、科研数据安全等方面智能体的共建共享共用。森栩智慧检验智能体LabGPT，融合多模态知识库与LLM技术，以“数据驱动+知识引导”为核心，整合海量临床指南、循证医学与真实世界数据，通过“智管、智控、智审、智判、智诊、智研”协同，集成检验大数据知识库，国际指南、专家共识、各类质评与安全标准，统计分析建议、图表自动绘制等功能，成为检验科的“智慧大脑”，实现检验智慧化的全面升级。

LabGPT能作为24小时在线的专家顾问，直接提升各级医疗机构检验人员的专业理论知识和质控意识，确保任何人在遇到问题时都能获得一致、权威的指导，从而推动质量管理水平及专业水平的同质化。