医疗信创落地：VMware 替代中的业务连续性与 AI 发展的双重挑战

医院信息科今年有两道必答题：一是 VMware 替代必须保住业务连续性，HIS、PACS 这些 7×24 小时系统一刻不能停；二是 AI 辅助诊疗要落地，GPU 算力、模型调度、数据安全得有平台承接。三家医院的真实路径给出同一个答案：用同一个云底座分期解题——先保替换平稳，再纳管 AI 算力。

01 / BUSINESS CONTINUITY

医疗信创替换，难在业务连续性

VMware 近两年续约报价持续走高，多家医疗行业客户反映涨幅明显，续约成本已成为院方 IT 预算的突出压力。「2+8+N」信创政策在关键行业推进力度持续加强，医院对核心系统的自主可控要求越来越高。

但医疗行业替换 VMware，比其他行业多一道门槛：业务不能停。

门急诊 7×24 小时运转，HIS 中断直接影响患者就医。重庆市人民医院（三级甲等医院）的 VMware 环境运行了 8 年，HIS、PACS、LIS、电子病历全在上面。对这类医院来说，替换方案的成败不在选型，而在迁移窗口——只有凌晨业务低谷期可用，必须在天亮前恢复正常。可行的路子是拆解迁移：先迁数据库层，数据量小、出问题影响面可控；稳定后再增量迁移影像数据，分批割接，白天门诊照常运转。

医疗信创命题一：替换的成败不看功能清单，看业务连续性——迁移窗口怎么切、割接怎么分批、出问题怎么回退。

02 / AI INFRASTRUCTURE

AI 承载，正在从加分项变成必答题

医疗信息化走到今天分四步：HIS 管理信息化、CIS 临床信息化、互联互通与平台化，现在站在第四阶段——AI 原生数智医疗的起点。辅助阅片、病历质控、智能导诊、临床科研辅助，AI 应用正从科室试点走向全院推广。

问题跟着来了：算力从哪来？

实际发生的故事往往是：院长要上 AI，信息科接了需求才发现——GPU 没有统一管理，环境搭不起来，模型不知道选哪个，数据安全不知道怎么过审。最后变成买几台服务器、装个框架、跑个演示，离生产应用还很远。

医疗行业还有一条硬约束：患者数据不能出院。

某地市级三甲医院（三级甲等医院）的路径值得参考：在超融合平台多期扩容的基础上，部署 AIOS（智塔 AI 平台）统一管理院内算力——中国红十字基金会捐赠的 2 台 GPU 服务器（1 台 8 卡 A100、1 台 8 卡 A200）纳入平台统一调度，各科室 AI 应用统一申请资源。基于 RAG 检索增强生成，病历、药典、临床指南挂在本地知识库，AI 只在院内检索，查询数据不参与模型训练；每次模型调用全链路可追溯，等保二级要求的年度应急演练有演练报告模板支撑。

医疗信创命题二：AI 承载不是买卡，是建平台——算力统一调度、数据不出院、调用可追溯，缺一件都过不了合规。

03 / PRACTICE PATH

一个底座，分期解两道题

三座城市、三种等级、三条路径，背后是同一个判断：替换和 AI 承载，不用分两次选型。

某大型三甲综合医院　：8 年 VMware 环境整体替换，新增 3 台计算节点配合宏杉集中式存储搭建 ZStack Cloud 云平台，存量服务器利旧纳管，英方方案分批割接；替换后 PACS 调片首片加载从秒级降到毫秒级（据该院信息科反馈）。

某县级二级甲等医院　（二级甲等医院）：20 余个超融合节点承载全院核心业务，双数据中心一主一备，除 PACS 影像存储外全部迁移，信息科独立承接双中心运维。

某地市级三甲医院　：超融合平台多期扩容后叠加 AIOS，AI 辅助麻醉、AI 智慧诊疗、AI 辅助影像分析、智能体平台全部落在同一个底座上。

三家医院的共同点，是选了核心云平台代码自研、不基于 OpenStack 等开源云架构的国产平台，且已完成与多家国产芯片和操作系统的适配验证——这决定了能否进入医疗行业信创名录；虚拟化、存储、容器、AI 平台在同一套底座上分期扩展，信息科不用维护两套体系。

04 / ACTION CHECKLIST

给信息科的行动清单

2026 年的信息科不必纠结「要不要上 AI」，先把三笔账算清：

01盘续约时间表　——按 VMware 续约节点倒排，留出替换和验证窗口；

02盘业务分级　——HIS 等核心系统先定迁移窗口和回退方案，外围系统先行验证；

03盘 AI 账　——院内有哪些 AI 场景要上、算力缺口多大、患者数据怎么管，用统一平台承接，不零散买卡。

医疗信创的难点从来不是「换不换」，而是「换的时候业务不停、换完之后 AI 有地方长」。业务连续性和 AI 承载，一个都不能拖——用同一个云底座分期解题，是三家医院已经走通的路径。

免责声明： 本文所涉客户案例均基于实际项目，具体数据由相关医院信息科提供并授权使用。文中产品和技术描述以 ZStack 官方文档为准。