45项功能需求写一个智能手术室：Burjeel牵手Proximie，把AI排进四阶段路线图

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2026 年 10 月 22 日，阿联酋阿布扎比。在阿布扎比未来健康峰会（Abu Dhabi Future Health Summit 2026）现场，Burjeel Holdings 旗下智能医疗开发与运营平台 AiMed Solutions 与英国手术智能平台 Proximie 签署谅解备忘录（MoU），双方将共同开发「能理解并预测」的下一代智能手术室。与一般合作通稿不同，这份新闻稿给出了一份相当罕见的工程化清单：Burjeel 的 ONE OR 倡议涵盖 45 项功能需求，并通过四阶段共同开发路线图逐项推进。签字人为 Burjeel Holdings 集团共享服务主管 Safeer Ahamed 与 Proximie 创始人兼 CEO Nadine Hachach-Haram 医生。

开场：手术室智能化的难点不在算法，在把需求写清楚

过去两年，「AI 进手术室」的叙事大多停留在两个极端：一端是器械厂商讲机器人与导航，另一端是大模型公司讲文书与摘要。真正难的部分——把一个手术日拆成可被系统理解与预测的事件流，再把它写成一份可执行的需求文档——很少被公开讨论。

Burjeel 与 Proximie 这次合作的看点恰在于此。手术室是一个高度复杂的环境：患者流转、麻醉、消毒、器械、人员排班彼此咬合，任何一环延误都会沿着手术日向后传导。要把 AI 放进这样的环境，第一步不是选模型，而是把临床团队真正需要的功能逐条写出来。45 项功能需求，本质上就是 Burjeel 临床与运营团队交给工程团队的一份「考卷」。

Safeer Ahamed 在新闻稿中的表态也印证了这一思路：

医疗领域 AI 的真正价值，在于围绕临床医生与患者的需求来塑造技术……我们希望技术是与临床医生共同开发的，而不仅仅是为他们开发的。

45项功能需求与四阶段路线图：从看板到智能体再到器械追踪

这份新闻稿中最具信息量的部分，是把 45 项功能需求按四个阶段排出优先级。它不是一张「未来某一天全部交付」的大饼，而是一条从可视化到智能体、再到资产追踪的递进路径：

• 第一阶段：把实时手术情报交到每个参与手术日的人手上——房间表现可视、时间损益分析、下一步提醒、AI 支持的临床文书。
• 第二阶段：以智能体 AI（agentic AI）、工作流监测、手术安全核查表与床位管理提升生产力。
• 第三阶段：把手术情报扩展到内镜、心导管实验室与介入放射，并改善患者旅程协调与家属沟通。
• 第四阶段：聚焦手术器械追踪，以及临床、运营、财务三个维度的高阶绩效指标。

从工程视角看，这个排序是合理的：第一阶段解决「看得见」，即数据透明与共享态势感知；第二阶段解决「管得住」，用智能体与工作流监测介入过程管理；第三阶段解决「铺得开」，把已验证的能力复制到手术室之外的介入场景；第四阶段才进入器械级追踪与财务指标这类对数据颗粒度要求最高的环节。先易后难、先透明后自动化，是医疗 AI 落地中少见的稳健节奏。

第一阶段就干三件事：房间表现可视、下一步提醒、AI辅助文书

值得把第一阶段单独拆开看，因为它定义了整个路线图的起点。按照新闻稿的描述，第一阶段的核心是三件事：

• 在共享屏幕与手机上，团队可以看到每个房间当前表现如何、时间在哪里被赚回或丢掉；
• 当下一步该做什么的时刻到来时，系统主动发出提醒；
• 提供 AI 支持的临床文书，减轻手术日的记录负担。

这三件事对应的是手术日管理中最经典的三类损耗：信息不透明导致的等待、交接不清导致的延误、文书负担挤占的临床时间。值得注意的是，第一阶段的交付物全部围绕「情报分发」而非「自动决策」——系统告诉人发生了什么、该做什么，但决策权仍在人。这种克制对于在一家大型医疗网络里推动采纳至关重要，也解释了为什么 Burjeel 选择把智能体 AI 留到第二阶段。

Nadine Hachach-Haram 医生的表述同样聚焦于此：

最好的手术照护，依赖于每个团队都知道手术室里正在发生什么、接下来需要发生什么。

地基是什么：Burjeel Medical City已部署的10间手术室，Proximie的700+间

共同开发不是从白纸开始。新闻稿披露，Proximie 手术智能平台正在 Burjeel Medical City 实施，已覆盖计算机视觉、电子病历连接、实时手术情报与多站点功能，横跨 10 间手术室。这 10 间手术室构成 ONE OR 倡议与 45 项功能需求的验证地基——需求不是坐在会议室里写出来的，而是在已部署系统之上迭代出来的。

供给侧的底座同样有据可查：Proximie 的平台已部署于全球 700 多间手术室，结合来自环境传感器、医疗设备与电子病历的实时手术数据，其 AI 模型用于理解每个房间正在发生什么、预判潜在延误并推荐下一步。需求侧，AiMed Solutions 已在其医疗生态内跨临床与运营部署了超过二十几个 AI 应用。此外，新闻稿背景段给出的集团规模为：Burjeel 网络含 74 家医院、6600+ 药房、264 家诊所、2182 个诊断中心与 800+ 远程医疗中心（集团规模数据，非本次合作直接覆盖范围）。

冷静观察：共同开发模式下IP与数据归属怎么分

这份稿子的工程诚意值得肯定，但边界的义务同样要写清楚：

• MoU 不是采购合同。双方未披露任何金额、交付时间表与验收标准。45 项功能需求是一份功能清单，而不是已交付能力；四个阶段之间也没有公开的里程碑节点。
• 共同开发模式下的知识产权归属未说明。AiMed Solutions 出临床场景与开发经验，Proximie 出平台与工程能力，联合产出的新 AI 功能归谁、能否被 Proximie 产品化后卖给 Burjeel 的同行竞争对手，稿中没有答案。
• 手术数据的所有权与使用权未说明。计算机视觉与环境传感器采集的是高度敏感的术中数据，这些数据用于训练谁的模型、以何种条件回流出 Burjeel 体系，公开信息里看不到约定。
• 跨境合规是开放问题。Proximie 总部位于英国，Burjeel 在阿联酋运营，术中数据涉及阿联酋健康数据法规与英国及欧盟框架之间的跨境流动，责任如何划分、出事算谁的，目前均无公开说明。

对正在评估类似合作的医院集团与手术智能供应商而言，这份路线图的可借鉴之处在阶段划分与需求管理，而真正决定项目成败的部分——合同、IP 与数据条款——恰恰发生在新闻稿之外。

原文链接：https://burjeel.com/news/burjeel-holdings-aimed-solutions-and-proximie-to-co-develop-next-generation-of-intelligent-operating-rooms-that-understand-and-predict
千方医数集编辑部 出品