到主动健康管理的转型。 人工智能技术为医疗系统优化提供了新的突破口。以自然语言 处理和多模态学习为核心的 DeepSeek 平台，具备医疗知识图谱构 建、临床决策支持和非结构化数据处理三大核心能力。某三甲医院 的试点数据显示，接入智能体后的门诊流程平均耗时从 120 分钟缩 短至 75 分钟，电子病历自动生成准确率达到 92%，显著降低了医 护人员的文书负担。这些技术特性与医疗场景的需求高度契合： 当前医疗系统面临着日益增长的服务需求与资源分配不均的双 重压力。根据世界卫生组织统计，全球范围内医护人员缺口达 1700 万，门诊等待时间中位数超过 2 小时，基层医疗机构误诊率 高达 18%-25%。在诊疗效率方面，三甲医院医师日均处理病例量 超过 80 份，导致疲劳作业风险上升，而电子病历系统仅实现基础 结构化存储，无法主动辅助临床决策。 医疗数据利用存在显著瓶颈： - 非结构化数据占比超过 70%（如影像报告、医患对话记录） 70%（如影像报告、医患对话记录） - 跨系统数据互通率不足 40% ” ” ，形成 信息孤岛 - 实时数据分析延迟普遍在 4 小时以上，影响急症处置 成本控制方面呈现两极化趋势：2023 年国内三甲医院单例诊 疗成本较 2019 年增长 23%，而社区医院设备更新率连续 5 年低于 10%。医保控费要求与精准诊疗需求之间的矛盾日益突出，DRG/ DIP 支付改革下，医疗机构亟需在保证质量的前提下将平均住院日

药品 医保 挂号 转诊 保险 会诊 互通 全科 监控部门 监控部门 医疗数据 药品数据 医保数据 疾病数据 医师数据 人口数据 大数据 云平台 专网 门诊 区域医院 三甲医院 小病 寻常病 重病 内部转诊 内部转诊 Page 5 of 38 智慧医疗概述 互联网 + 医患互动 药物管理 区域医疗 场景化系统 信息化系统 医疗辅助场景化 综合管理平台 紧急实践  质量分析  绩效分析  业务监控  个人绩效  临床数据分析 4 、运营管理 医疗管理 医疗管理 医疗管理 医疗管理 医疗管理 医疗管理 医疗管理 医疗管理 三甲 医院 二级 医院 社区卫生服 务中心 社区卫生服 务站 健康 顾问 健康管理 公司 康复 中心 健康 网站 数据 中心 EMR 健康知识指导等 健康管理平台 健康 档案

广告、搜索引 擎优化以及行业门户网站的合作，吸引潜在客户的关注，并通过线 上研讨会和直播演示，进一步转化意向客户。 在销售策略上，我们将采用直销与渠道代理相结合的模式。对 于重点客户，如大型三甲医院和国家级医疗科研机构，我们将组建 专业的直销团队，提供一对一的定制化解决方案，确保客户需求得 到充分满足。同时，我们将在各地区设立授权代理商，负责区域市 场的拓展与售后服务，提高市场响应速度和服务效率。为了激励销 验，为医疗行业提供可靠的技术支持。 14. 案例分析与应用场景 在医疗场景中，deepseek 智算一体机的设计方案通过高度集 成的硬件与智能化算法，能够显著提升医院、诊所等医疗机构的运 营效率与诊疗水平。以某三甲医院为例，deepseek 智算一体机被 部署于影像诊断中心，用于辅助医生进行 CT、MRI 等医学影像的 快速分析与诊断。通过深度学习算法，一体机能够在数秒内完成对 复杂影像的自动分割、病灶标注与特征提取，并将结果以可视化的 算一体机通过集成深度学习和图像处理算法，显著提升了影像分析 的准确性和速度。例如，在 CT 和 MRI 影像的自动分析中，该系统 能够在几秒钟内完成对大量影像数据的处理，识别出微小的病灶， 帮助医生做出更精准的诊断。某三甲医院的实际应用显示，使用该 系统后，影像诊断的准确率提高了 15%，诊断时间缩短了 30%。 其次，在病理科的应用中，deepseek 智算一体机通过对病理 切片的高效分析，辅助病理医生进行快速诊断。传统的病理切片分

业务质量及利 润的商业化变现阶段，并在 2024 财年业绩中呈现了优异的成果。  讯飞医疗：基于扎实的基层基础，积极突破商业化边界 作为国内第一批医疗 AI 企业，讯飞医疗在成立之初没有死磕三甲医院，而是选择紧紧 围绕基层医疗进行智慧赋能。 42 此策略的成功实施，为讯飞医疗奠定了坚实的业务基础。据沙利文数据，讯飞医疗 2023 年的收入规模在中国医疗人工智能行业中排名第一，市场份额为 待提高，企业通过它们能够触及的市场规模总额有限，还不足以证明这项技术已经跑通 了商业化之路。因此，要推动大模型的规模商业化，企业还需解决以下问题。 1. 基础设施建设问题 目前完成大模型落地的医院绝大多数都是排名靠前的三甲医院，这些医院有资金、有条 件进行大模型的部署。而那些排名靠后的医院乃至基层医疗机构，他们距离大模型还有 一段距离。 54 现阶段大部分医院现有资源环境基本是面向通用计算的 CPU，很少有医院有面向图形处

同测试集达到 89%的端到端判定准确率，且将平均处理时长从 45 分钟压缩至 3 分钟。 多模态数据融合 与单一文本处理的 AI 系统相比，DeepSeek 可同步解析医疗影像、手写单据等非结构化数据。某三甲医院的 CT 影像识别测试表明： 技术方案 肺结节识别准确率 假阳性率 报告生成速度 传统 CV 算法 83% 12% 120 秒/例 专科 AI 模型 91% 8% 90 秒/例 DeepSeek 费用明细（药品单价、检查项目收费） 3. 逻辑校验：基于保险规则库构建审核知识图谱，例如： - 检查项目与诊断结果的关联性分析 - 医保目录外药品的自动标注 - 重复收费项目的交叉比对 以下为某三甲医院 CT 检查报告的解析效果对比数据： 审核维度 人工审核准确率 DeepSeek 模型准确 率 处理耗时对比 疾病编码识别 82% 96% 5 分钟→30 秒 禁忌症筛查 78% 93% 等专业认证者优先 数字化顾问团队配置 3 名具备以下能力的转型专家： 1. 保险 科技产品经理（1 人）：负责将核赔规则转化为机器可理解的决策 树 2. 医疗/汽修领域顾问（2 人）：三甲医院临床医师（兼医学编 码专家）+汽车工程师（兼事故定损专家） 运营协调员设置 2 个专职岗位，关键绩效指标包括： - 模型迭 代需求响应时效≤48 小时 - 异常案件人工复核准确率≥99

“ 医语通”软硬一体解决方案，正 在自主研发麦克风；无监督自适应 技术逐步解决口音识别问题 0 10 20 30 40 50 30 万人民币 50 万人民 币 国内三甲医院医院 采购行为无需公开 招标的金额范围； 医院可用“计划外 预算”资金进行采 购，或进行追加 . 2 典型应用场景  发展环境及产品：机器人是 AI 各大应用中的热门应用，技术相对成熟，资本市场火热。医疗领域

：结合可穿戴设备数据，在健康险中实现 异 常体征预警-保险方案调整- ” 医疗机构对接 闭环。 生态体系构建 建立保险企业-科技公司-第三方服务商的协作网络： 关键行动项包括：2025 年前完成与全国 85%三甲医院数据接 口对接，车险领域实现 90%以上 4S 店维修数据实时同步。 合规与风控强化 开发智能体决策溯源模块，满足《保险 AI 应用监管指引》要求， 确保所有自动化决策可还原至具体条款依据，并设置人工复核触发

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