2025年医疗AI算力范式与编程/部署栈综述：从云端到临床边缘的系统工程
——以临床NLP（病历生成与质控编码）为主线的工程化实践指南
摘要
随着人工智能技术在医疗健康领域的深度融合，医疗AI的发展重心正经历从算法模型创新到工程化落地运营的历史性转变。2025年，行业共识已从追求“更高精度的模型”转向构建“高可用、可治理、低成本”的临床服务能力。这一转变的核心挑战可归结为三个递进的工程问题：算力资源如何布局与承载（在哪里）、计算任务如何组织与优化（怎么调度）、以及最终通过何种软件栈将智能模型转化为稳定服务（用什么框架跑起来）。
本文旨在系统性地回应上述“新三问”。我们综合分析了2025年度的行业报告、关键技术文档与前沿研究，首次提出了医疗AI的五类核心算力/部署范式：云原生推理服务化、私有化一体机、临床边缘实时计算、多中心联邦学习，以及生产管线化。我们为每种范式构建了清晰的“场景-算力-调度-栈”四维落地图谱，使其从概念蓝图变为可按图索骥的实施路径。
尤为重要的是，本文以临床自然语言处理（NLP）中需求迫切且挑战巨大的病历自动生成（Clinical Note
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