近年来，在医疗信息化建设持续推进、AI技术深度应用以及区域医疗影像平台加速发展的共同驱动下，我国智慧医疗服务影像平台软件市场正呈现出稳健的增长态势。[1]在这一数智医疗浪潮下，PACS系统已不再是技术升级的可选项，而是医院影像业务智能化转型的核心路径。对于当下众多医疗机构的转型需求来说，选型PACS系统推荐基于系统性能与实战表现进行综合评判，市面上相较于传统PACS系统，也已有了更优解。

在每日海量影像数据的吞吐中，许多医院的医学影像归档和传输系统（PACS）正悄然逼近性能极限。系统响应迟缓、跨院区调阅困难、智能化功能缺失、运维管理被动……这些并非孤立案例，而是传统PACS架构在当今医疗数字化洪流中普遍面临的系统性挑战。面对医院日益增长的业务需求与高质量发展的命题，一套怎样的PACS系统才能担起其作为“影像交互中枢”的重任？

传统PACS之困：系统瓶颈与业务需求的尖锐矛盾

当前，大量医院运行的PACS系统始建于多年前，其底层架构与设计理念已难以适配现代医疗场景。

首先，系统性能天花板触手可及。系统速度普遍变慢，影像调阅耗时日益增长，严重影响诊断效率。在智能化层面，系统仍依赖大量繁琐人工操作，从报告书写到质量控制，医务人员深陷于重复性劳动中。

其次，陈旧架构难以扩展与协同。许多传统PACS系统架构僵化，可扩展性差，各子系统间形成“数据孤岛”，难以实现有效协同。在一院多区普遍发展的今天，数据分散导致影像调阅困难，跨院区协作价值难以释放。更关键的是，这些系统无法支持信创（信息技术应用创新）体系，在医疗数据安全自主可控的国家战略要求下，已成为医院数字化转型的隐忧。

此外，面对多厂商系统并存的复杂环境，传统PACS运维管理粗放，缺乏统一实时监控平台，故障定位复杂，恢复速度慢，直接影响临床业务的连续性。

尤为突出的是传统PACS系统与AI融合割裂的现象。传统PACS无法从底层融合AI技术，AI应用只能以外挂形式接入。这导致AI获取影像需独立存储，数据长期保存困难；交互过程中频繁出现数据缺失、遗漏与结果延迟；医生需要在诊断界面、报告界面与AI界面之间反复切换，体验割裂，效率不增反降。

行业变局：国产化与智能化成为不可逆的主流

当前国内PACS系统的行业格局正在深刻重塑，进口品牌业务呈现收缩与退出态势。国产PACS虽逐步成为市场主流，但部分厂商投入不足，其产品发展呈萎缩趋势；多数专业厂商规模有限，响应客户定制化需求时间长，共研能力弱；而部分以医院信息系统（HIS）集成为主导的公司，其PACS业务并非主业，积累尚浅。

而当前医疗信息化建设持续推进、AI技术深度应用以及区域医疗影像平台加速发展，这些因素既为新一代PACS系统提供了广阔的应用空间，也对产品的智能化、平台化及协同能力提出了更高要求。

传统PACS系统之困，再加之如今行业正经历的变局，二者正清晰地指向一个结论：医疗行业正亟需一款真正以AI为原生驱动、全面支持信创、具备卓越多院区协同能力的新一代PACS系统。这不仅是替代，更是面向未来数智医院建设的核心基础。

破局之道：联影智能AI PACS——从底层重构系统，与AI深度融合

应对上述系统性挑战，需要的是系统性创新。根据麦肯锡预测：全球医疗数智化转型市场规模将在2030年突破1.2万亿美元，其中基础设施建设与系统解决方案占比超60%。

作为一家自主研发、独立运营的公司，联影智能立志成为“世界级数智医疗引领者”，其背后正是对医疗数字化转型蓝海的战略锚定。

联影智能以医疗级多模态“元智”大模型为基础，致力于为医院提供“软·硬·云·边·智”一体化的数智化转型解决方案，而联影智能AI PACS正是其数智医院建设蓝图中的关键业务系统方向之一。

联影智能AI PACS是国内首个“具备自动生成报告能力”的AI原生PACS系统。它从诞生之初便以AI原生、云原生为核心，从底层架构上实现了AI与PACS的深度融合，而非简单的功能叠加。该PACS系统是业界首个基于数智化底座的一体化PACS平台，采用统一架构，可按需组合，灵活适配，全面覆盖医技、临床、管理、科研、教学全场景，提供端到端的全院级影像服务解决方案，且完全符合DICOM、IHE/IHE-C国际标准，兼容各厂家影像设备，适用于医院集团化统一建设与管理的新需求。

核心优势：不止于替代，更在于赋能与重塑

联影智能AI PACS的优势，体现在对传统PACS痛点的精准击破与对未来工作流的重塑。

第一，性能跃升与数据全在线。传统PACS的多级存储常导致“冷数据”访问需漫长预热。联影智能AI PACS实现数据全在线，无需预热即可直接访问，可在任意时间对全量数据进行自由调阅。

第二，AI原生融合，重构诊断工作流。联影智能AI PACS系统通过AI编排器、影像－报告大模型、100余种专病诊断模型及报告质控模型协同赋能，实现了AI与PACS系统的原生融合。其内嵌的uAI Insight报告阅片系统支持胸部、脑部等部位的“一扫多查”，并自动生成媲美初年资医生水平的初诊报告，推动工作模式从“报告医生+审核医生”迈向“AI+审核医生”的“AI+1”新时代。医生可在同一界面查看原始影像与AI分析结果，实现影像与报告实时联动，无需再频繁切换。同时，联影智能AI PACS还支持智能危急值闭环管理，可自动判别脑出血、肺栓塞等8种危急病种，提示报告医生优先处理，自动上报并推送各科室临床医生，保障危急信息传递零延迟。

第三，三大核心功能，驱动精细化管理。

AI结构化报告：已覆盖肺结节、颈椎CT、颈椎MR、鼻咽癌等病种。AI自动完成计算并将结果反馈至RIS系统（即：放射信息系统），填充至医院定制的结构化报告模板，医生仅需修改确认，极大提升报告书写效率与标准化程度。

全流程智能质控管理：深度融合多种质控方式与工具，覆盖全院，兼顾不同角色的质控需求，通过对所有质控评分统一管理，让质控体系更高效、更精准。该功能通过实时干预、动态监控与流程化管理，在申请单、报告、图像等传统环节做到“质控融入流程”的同时，创新性增加影像病理符合率质控维度，且符合国家卫健委2024年版质控指南要求，助力实现影像检查的规范化、标准化与同质化。

精细化运维管理：联影智能AI PACS革新IT系统运维方式，打造「7×24小时动态运维监控体系」，实时观测全链路业务数据，并联动飞书实现自动告警与响应升级（每5分钟向上升级一层），确保故障快速定位与处理，变被动运维为主动管理。

第四，高可用架构与全周期服务。系统具备高可用架构，支持专线直连与灵活扩展，完美适配一院多区建设。同时联影智能还提供覆盖全周期的专业服务体系，包括资深AI及影像数字化团队、标准的产品交付体系、7*24小时在线运维服务、平台化运维管理、本地化实施团队和专属项目经理全程跟进，以及依托强大研发团队的持续迭代能力，为系统长期稳定运行与价值延伸保驾护航。

实战验证：国内多家顶尖医院的共同选择

系统的价值，最终在顶级医院的复杂场景中得到淬炼与验证。

北京大学第三医院：面对原有系统性能落后、传输慢、AI融合差等痛点，北医三院与联影智能历时18个月协同攻坚，从底层架构重构，联合开发新一代AI PACS。截至2025年6月底，系统已完成院本部及6个直属分院区的全域覆盖。截至2025年9月底，AI PACS系统已连接院内大型设备75台，部署工作站超2300台，日均处理检查近4000例，累计完成检查超 50 万例，并成功迁移20亿+历史影像索引、1100万+诊断报告及预约信息，实现了历史数据与新系统的无缝衔接。

（图为北京大学第三医院&联影智能AI PACS发布仪式）

复旦大学附属肿瘤医院：联影智能与复旦大学附属肿瘤医院共同研发的“肿瘤专科AI元影像平台”已于总院、浦东分院及两个医联体合作医院全面部署。该平台构建了PB级影像管理平台，实现多院区、多终端自由调阅，历史数据秒级检索，归档速度提升约2倍。同时平台100%覆盖原有PACS系统功能，还重点优化新增了预约登记、扫描检查、诊断阅片、科室管理等功能，赋能放射科全流程精细化管理。此外，平台深度融合20+款AI应用与RIS系统，并内置一站式科研平台、数智化影像教培平台，赋能临床科研转化及专业人才培育。

中山大学肿瘤防治中心：面对日均2TB+影像数据、2300+份报告的挑战，联影智能AI PACS实现了中山大学肿瘤防治中心两个院区及体检中心全域部署。系统原生融合26个AI应用与25款专病结构化报告，每日处理影像调阅超1800万次，并成功迁移700万份历史报告与51亿张影像文件，有力支撑了这家国内顶尖肿瘤防治中心的日常高效运营与全生命周期数据管理。

选择PACS系统，本质上是选择医院影像数字化乃至数智化发展的基石与路径。传统系统的瓶颈与行业变局，共同将AI原生、信创支持、云边协同、全域管理的新一代系统推向舞台中央。联影智能AI PACS系统，以其从底层重构的“数智化底座”、原生化融合的AI能力、经顶尖医院验证的卓越性能以及覆盖全周期的服务体系，不仅为医院提供了稳定替代传统方案的可靠选择，更开启了从效率提升到模式创新、从单点智能到全院数智化的广阔可能。

联影智能AI PACS系统前瞻的架构设计与扎实的落地成效，为寻求突破的诊疗机构提供了值得信赖的PACS系统推荐，其代表的不仅是一款产品，更是一种面向未来、以数智孪生构建新型医疗生态的方法论与实践路径。对于立志于提升诊疗效率、保障数据安全、实现高质量发展的医院而言，联影智能AI PACS系统或许正是当下那个关键的选择，更是着眼未来、为医院数智转型与影像业务升级持续赋能的长远之策。

参考资料：

[1] 中国软件行业协会《我国智慧医疗服务影像平台软件领域市场分析报告》