和应⽤的重要⽀撑 数据资源 04 医疗信息化⼚家数千家，为⼤模型应⽤提供 良好的⽣态基础 ⽣态资源 05 医疗⾏业⼈均学历⾼，具备开展⼤模型研究 和应⽤的⼈才优势 ⼈才资源 06 医院、企业、监管、患者痛点多，场景丰富， 市场潜⼒巨⼤ 市场前景 DeepSeek创新技术引发新变化 医疗⾏业独特优势 10 DeepSeek虽好，但也不是“六边形战⼠” 在落地过程中，仍需结合⼀定的应⽤框架 更个性化、互动 ⾏业学术化推⼴ 重塑患者流程 • 患者招募 • 试验设计优化 • 执⾏效率提升 • 交叉证据⽹络 构建 • 内部⽂档提效 • 数字化知识库管理 • 合规风险智能提醒 • 内容⽣产辅助 • 管理营销素材 • 营销内容策划 • 客户精细化标签 • 个性化与医⽣互动 • 多源信息来源 • 互动性、个性化 患者流程 • 多重购买渠道 患者服务 多渠道营销 ⽣产与 供应链 单个创新药上市成本 IRR 3.2% 10.1% 2010 2018 ⾏业视⾓：DeepSeek对于医疗体系有那些影响？ • 患者⾏为“消费者化”：医疗信息透明化，患者 有更多主动权 • “数字健康”和⽣态“破壁跨圈”，产⽣更多数据 • 个性化诊疗和健康管理 患者 • 电⼦病历和数据管理⾰新 ⼤模型语义理解加速医学数据治理和流通 • 医院数据开放和流通 数据价值在⼤模型背景下进⼀步被凸显

....65 4.1.1 症状分析与初步诊断..................................................................68 4.1.2 患者分流建议.............................................................................70 4.2 医疗记录自动化生成. 4.4 患者管理与随访..................................................................................87 4.4.1 自动化随访提醒.........................................................................89 4.4.2 患者反馈分析. 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 压缩 15%-20%。 患者体验维度存在三个关键断点： 1. 47%的投诉源于医患沟通不充分 2. 复诊患者中 62%需要重复描述病史 3. 慢性病管理依从性仅维持于 31%-34%区间 这些结构性矛盾为 AI 技术落地创造了刚性需求场景，特别是 在智能分诊

品生产资料供 应商 医疗数据服务 供应商 医院 硬件产品及药 品销售商 患者及防疫等 服务接受群体 健康类产品消 费群体 体检中心 保险公司 （有健康类保 险的公司） 医疗机构 终端消费者 1 智能医疗概述  我国医疗资源压力巨大。以慢性病为例，我国是慢性病大国，我国确诊慢性病患者有近 3 亿人之多。根 据中国卫生和计划生育统 计年鉴的数据；同时，根据国家卫生计 （ 1 ）高新仪器检查常规化 （ 2 ）进行不必要的检查，如给寿命不 足的人做癌症筛查 （ 3 ）检查报告单通用性低，反复检查 过度 求医 （ 1 ）全额或是大部分报销医疗费用的 患者小病大养 （ 2 ）患者迷信心理，无病吃药，小病 大看 1 智能医疗概述 医疗人工智能发展背景分析 经济 -Economic 技术 -Technological  人工智能国家战略规划与鼓励支持政策 内容，而后转录入电脑中，效率低下。虚 拟助理则能够避免时间浪费，医生的主诉内容可以实时 转成文本，录入到 HIS 、 PACS 、 CIS 等医院信息管理软件中，不仅提高了填 写病历的效率，而 且使医生能够将更多时间和精力用于与患者交流和疾病诊断之中；  产品及业务模式：软硬一体全套解决方案，软件是以语音识别引擎为核心、以医疗知识系统为基 础的语音对话系统（行业术语：语 音 OS ），硬件是医用麦克风。公司与医院进行科研合作，前

面向智慧医疗—人工智能辅助诊疗 电子病历 患者主诉 / 疾病 史 / 检验检查 …… 可能的 疾病建 议及置 信度 深度学习 决策器 海量医学资源 医学知识 证据读 取器 证据 海量医 学资源 疾病资源 疾病读 取器 疾病知识 候选疾病 相似病例推荐 诊疗方案建议 语音识别 语义解析 主诉 问诊 患者症状 检查等信息 通过对患者的病历、检查、检验信息进行分析， 可以将诊断建议、治疗方案建议推送给医生， SDK 进行应用 开发 03 面向智慧医疗—智能预问诊 预约挂号后、排队候诊时，利用人工智能技术，智能采集患者病情信息（包括主诉、现病史、既往史、 过敏史等），自动生成电子病历同步给门诊医生，能够节省医生写病历时间，提高患者问诊参与度 智能预问诊知识库 / 模板 病史报告自动生成 引导患者描述病情，疾病画像 04 面向智慧医疗— AI 移动医生查房 4 医学知识智能检索，好帮手 3 语音写会诊意见，更方便 通过语音导航，随时掌握患者信息；语音录入病历， 提高医生移动端录入积极性；医学知识智能检索，帮助医生快速、准确、规范地完成诊疗工作 06 面向智慧医疗— AI 语音智能随访 根据医院和科室的随访要求，设计随访问卷与患者进行智能语音交流，收集患者反馈，完成 问卷数据采集，随访、填表、生成数据报告一步到位 另外，患者康复后，智能电话会对患者进行回访，收集患者反馈，汇总患者建议，自动生成 统计图表

求”需满足 数据显示，循环系统疾病（高血压、 冠心病、急性脑血管病、心力衰竭）、 肿瘤及呼吸系统疾病疾病死亡率最高。 近年来，城市及农村居民的循环体统 疾病及肿瘤疾病的死亡率大幅上升， 患者对于这三类疾病有着极大的刚性 治疗也大幅上升。 98.22 129.19 136.61 141.61 111.02 125.15 128.23 126.58 62.13 111.34 AI技术实现摄片质量即时自动分析，在患者尚未离开前即可提示技术是否需要重拍，从而避免非必要的时间损耗。AI质控平台可以通过与设 备集成，从而实现拍片到审片直接在设备端完成，由平台提示影像是否符合要求。目前影像拍片AI质控平台已经实现产业化，尤其是对于典 型胸部正位图像筛查，其准确率已经达到95%以上。 • 效率低而且一致性差; • 事后质控，患者很难再次拍摄，时间损耗大； 人工智能图像识别技术 体验 高，需要管理者有非常强的 综合能力。才能制定高效的 工作方案。 低，不能有效地将医疗资源 用到最需要的患者身上。 较差，医患矛盾频发。 低，医护人员将工作重心投 入到医疗服务中。 高，能分析出哪些患者急需 救治，优化医疗服务的前后 顺序。 较好，优化医院的资源配置， 不会让患者的就医诉求得不 到满足。 优化医疗资源配置 人工智能优化医疗资源配置：利用大数据，从宏观层面协调资源的有

2. 以脏器为目标的诊断取代了以单一病种为目标的诊断，驱动企业基于脏器进行全面 布局。过去，影像 AI 的研发落地常围绕某一特定疾病进行，但影像科医生在阅读 CT、 X 光片时，不会先入为主预设患者的患病情况，而是会逐一确认影像中的每一个细节， 这种辅助模式限制了影像 AI 的价值。如今，影像 AI 企业为实现某个脏器的诊断，必须 将该脏器中的热门病种逐一诊断，进而导致热门病种对应的影像 AI 医疗等企业陆续实现注册准入，还 把机器学习应用于放疗计划制定，这些 AI 始终没有离开放疗这一场景。 2022 年 10 月，强联智创的颅内动脉瘤手术计划软件打破了困境，该软件可用于脑血管 病患者 X 射线血管造影三维体层图像的显示、分割、测量和处理，辅助医生在神经介入 手术时进行动脉瘤弹簧圈栓塞用的微导管路径规划和微导管塑形规划。 随后，部分内置 AI 解决方案的手术导航系统获批进一步扩大了 在冠状动脉疾病的诊疗上，AI 赋能的 CT-FFR 技术崭露头角。这项技术能够迅速分析患 者的 CT 影像，从功能学角度准确评估冠状动脉的狭窄程度及其潜在影响。这一突破避 免了传统冠脉造影可能导致的过度治疗或治疗不足，为患者提供了更为精准、个性化的 诊疗方案。 在经皮冠状动脉介入治疗（PCI）阶段，AI 同样发挥着重要作用。它不仅能够自动分析 冠状动脉 CTA 等心脏影像数据，快速准确地识别出狭窄、斑块等病变部位，从而减少

支付、诊间支付、自助机支付服务，极大方便患者。 导医分诊平台 移动支付 案例 1 临床信息化应用体系 案例 2 专注于护士视角，以患者为中心，基于现代护 理 学，以护理知识图谱为引擎，形成特有的医 护以 及护士自身两次 PDCA 。 通过条码核对、床旁采集患者生命体征，自动 生 成各种护理文书、减轻护士负担，提高护士 工作 效率、提升患者体验。实现全流程精细化 智能管 理，通过不断循环，提升护理质量。 、自动补货管理； 6 、权限访问控制； 7 、视频监控管理。 四、智慧医院 利用云计算、大数据、物联网、移动互联网和人工智 能等新一代信息技术，深度融入诊疗和全生命周期健康管 理过程，以患者为中心，极大地提升医疗服务效率、医疗 服务能力和医疗服务质量，提供更加安全、高效和便捷的 医疗服务和健康管理。 智慧医院 服务体系 管理体系 支撑体系 智 智 慧 慧 医 医 疗 智慧急救建设思路： 以患者为中心，实现对患者急救的院前联动、院中的全程 监护及院后随访，围绕急诊、急救全过程管理需求，实现医、 护、患、抢救设备及床位等资源的联动，提升抢救效率，探索 建立重点病种的抢救路径，利用信息化、智能化建设，探索建 立智慧急救新模式。 技术路线： 建设物联网应用体系、移动互联网应用体系、智能穿戴设 备应用体系、人工智能应用体系等。 • 建设思路： 以患者为中心，从手术申请单开立开始，至手术患者返回

高性能计算能力：深度优化硬件架构，支持大规模并行计算，确 保在医学影像分析、基因组数据处理等场景中的高效运行。 2. 数据安全与隐私保护：采用符合医疗行业标准的数据加密和隐私 保护技术，确保患者数据的安全性。 3. 易用性与可扩展性：提供友好的用户界面和模块化设计，便于医 疗机构快速部署和扩展。 4. 成本效益优化：通过资源整合和算法优化，降低整体运营成本， 提升性价比。 通过实现上述目标，DeepSeek 智算一体机还提供了定制化的支持服务，包 括远程监控、故障诊断、算法优化等，确保用户在使用过程中获得 持续的技术保障和服务体验。通过以上优势，DeepSeek 智算一体 机不仅能显著提升医疗机构的运营效率，还能为患者提供更精准、 更高效的医疗服务，助力医疗行业智能化升级。 2. 技术架构设计 在医疗场景中，DeepSeek 智算一体机的技术架构设计旨在实 现高效、可靠且可扩展的智能计算能力，以满足医疗数据处理、分 检测、分割和分类，支持放射科医生的诊断工作。 - 临床决策支 持：基于患者历史数据和实时监测数据，提供个性化治疗建议和风 险预测。 - 自然语言处理：从非结构化文本（如病历记录）中提取 关键信息，辅助医生进行诊断和科研工作。 应用层为医疗专业人员提供直观易用的操作界面，支持多种终 端设备（如 PC、平板、移动设备）的访问。系统提供了以下主要 功能： - 实时监控：对患者生命体征进行实时监测，及时发现异常

1.5 亿 次 实践检验 1.5 亿次唤醒 腿 智慧 医疗 医疗市场现状分析 护士人力成本上升 由于疫情导致发热患者骤增， 服务频次加大，人力需求变高 近距离接触交叉感染 由于新型肺炎或其他高传染传疾病 都能通过飞沫或接触传染，只要护 士与患者接触，都会增加感染率。 每天发生高频递送需求 医技科室、诊疗科或手术室需要递送 医疗器械、物资或药品，虽然紧急重 要但耗费人力和时间。 可以扫描机器人端二维码，跳转到手机 端进行 操作 扫码完成自助筛查 专业智能问诊流程 权威医疗平台接入 多种疾病筛查诊断 自助完成简易操作 关键信息上报后台 AI 自助式导医 迎宾 / 导诊 / 咨 询 有助于患者康复 第三大应用能力 语音信号 处理 语音唤醒 视觉唤醒 语音识别 语音合成 自然语言 生成 对话管理 语义解析 小豹，我最近身体不 舒服，有时头痛，我 该去看哪个科？ 王先生，您好，请问每天头痛几 减少不必要程序 提升时间自由度 提高服务效率 第六大应用能力 4.3% 0.3% 56.8% 患者住院 患者出院 护士操作机器人巡房通知简易流程图 减少重复性工作，提升护士护理效率 地点 6 地点 1 地点 2 途中串词 地点 3 地点 5 多项服务 自由问答 过渡语 地点 4 缓解患者焦虑情绪 聊天 / 音乐 / 讲故 事 科学管理决策 第七大应用能力 1 引导心理自测

中没有困难 , 就不会有人生的奇迹 ; 生活里没有苦辣酸 甜 , 就不会出现幸福的味道。无论遇到多少事 , 只要把 经历当作 呼叫 中心 工作 平台 移动 应用 居民 门户 智慧医疗概述 患者 医生 居民 互联网 应用平台 应用平台 医生 疾病 处方 费用 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 专家资源分布不均衡，区域内资源统一规划调度机制不完善 药品数据信息数据共享水平不高，药品供应体系有待完善 部分区域诊疗手段单一，本地资源无法满足实际需求 电子病历、健康档案数据不 连续、医院间数据共享水平低 基层患者就医，费用结算流程繁冗、区域覆盖不足 各医疗机构现有软硬件资源 逻辑分散，资源利用率低 A 人口及医疗需求变化 B 政府改革及法规影响 A 医患安全 病患满意 交叉感染 资源短缺 B 降低公众医 疗成本 智能医疗 的目的 3 . 发展意义 将医疗服务对象、手段、过程、管理等数字化，而且能够实现医疗信息资源的交换、共享，实现服务的互联 互通，同时实现智能化的技术创新 以患者为中心： 提升医疗服务质量，改善医患关系，提高运行效率 全面智能化： 运营、医疗、财务、行政、后勤、科教、决策、区域 组织关系改造与业务流程优化： 流程、组织、质量、成本、绩效 全面资源优化：