24H 的护士服务台人员即使轮班， 但办公与问诊交叉，灵活支配度低。 降本 增效 准确 医疗场景解决方案 人 货 场 问诊 门诊楼 分诊 科室 住院 病房 巡房 病房 出院 病房 引领带路 智能导医 自助筛查 测量体温 送餐送物 心理安抚 宣教巡房 远程视频 大面积范围内 高密度人流量下 筑起第一道防线 第一大应用能力 远程问诊过程中远程测温 候诊休息区，巡检测温 医院出入口，定点测温 后台管理系统 简易智能自诊 权威医疗 H5 接入 加强防范意识 第二大应用能力 多轮疫情咨询 用户 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 次，是一般程度？还是剧烈程度？ 温馨建议您挂号神经内科，找专 家问诊？ 用户问路，机器人引领带路 用户问路，机器人准确回答 行进速度 智能调节 行进过程 避障等待 雷达优化 信息查询搜索 定位技术对接 电子围栏设置 自定义地图配色 三维地图展示 跨楼层路径规划 语音导航 自动绘制热力图 远程视频问诊 远程视频查房 远程视频通话 第五大应用能力 远程操控灵活避障

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， 医生结 合自己的判断， 确定下一步治疗计划并循环该过程，最终完成整个治疗过程。 01 SLAM 路径规划，动态避障 机器人模块化 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

过程中，不断训练和优化算法模型；“互联网 + 医疗” 为人工 智能的发展 奠定了数据基础。 2 典型应用场景 AI+ 医疗 应用场景 20 虚拟助理 语音电子病历 / 智能导诊 智能问诊 / 推荐用药 医学影像 病灶识别与标注 / 三维重建 靶 区自动勾画与自适应放疗 辅助诊疗 医疗大数据辅助诊疗 医疗机器人 疾病风险预测 基因测序与检测服务 预测癌症 / 白血病等重大疾病 言处理技术（包含自然语 言理解与自然语言生成），实现人机交互，目的是解决使用者某 一特定的需求；  公司现状：目前国内共有 15 家公司提供“虚拟助理”服务，主要解决语音电子病历、智能导 诊、智能问诊、推荐 用药等需求，并且有衍生出更多需求的可能性。 2 典型应用场景  发展环境：中国 50% 以上的住院医生平均每天用于写病历的时间超过 4 小时，相当一部分医生 写 病历的时间超过 7 医疗领域的两大难题，智能问诊在解决这两大难题方面有巨大的潜力；  产品：智能问诊系统包含“预问诊”和“自诊”两大功能。“预问诊”就是在患者完成挂号后的等待时间内，进入医院 App 或公众 号中的智能问诊模 块，通过交互输入患者的基本信息、症状、既往病史、过敏史等信息，系统将初步形成诊断报告，在患者与医生 见面之前推送给医生，以减 少医生与患者的沟通内容，大大缩短问诊时间；“自诊”就是患者在手机或

.........................................................................................63 4.1 智能问诊与分诊..................................................................................65 4.1.1 症状分析与初步诊断 检验数据、HIS 医嘱信 息的综合分析；第三，安全合规框架下的模型迭代机制，必须满足 等保 2.0 三级要求，实现数据脱敏准确率 99.99%且审计日志全留 存。某试点医院的压力测试表明，当并发问诊量达到 1500 人次/小 时时，系统推理延迟需稳定控制在 800ms 以内，这对知识蒸馏和 模型量化提出了严苛要求。 2.1 医疗系统的痛点分析 当前医疗系统在数字化转型过程中面临多重挑战，这些痛点直 关键业务链路设置熔断机制（错误率>5%自动降级） o 审计日志全链路追踪，保留周期≥180 天 系统通过分级缓存策略（Redis+本地缓存）保障高并发场景下 的性能，在三级医院典型环境中可支持≥2000 次/秒的并发问诊请 求。所有医疗数据处理均在通过《医疗卫生机构网络安全管理办 法》认证的环境中进行，原始数据不出域，模型推理结果经伦理审 查模块过滤后输出。 3.1.2 模块划分与功能设计 医疗系统接入 DeepSeek

疫病远程诊疗系统 集成了语音识别、图像识别、知识图谱构建、语义理解融合等先进的人工智能技术， 让它既能 “听”也能“看”，不仅 支持多轮自然交互的农业知识问答 ， 同时支持多模态动物疫病 / 作物病草害智能问诊。 农业知识获取更加高效便捷、多样生动、科学专业 动物疫病 圈舍建设 繁育管理 饲养管理 疫病管理 养殖补贴 养殖政策 区域资源数据 牲畜、家禽 猪 牛 羊 鸡 鸭 鹅 作物病害 作物虫害 操作性更强 问答范围：种植 问答范围：养殖 星火认知大模型 农业知识图谱 点击视频 样本分析精确 精准识别 50 余种病虫草害 准确率达 95% 服务高效便捷 APP 自动问诊 1 秒推送 专家人工答疑时效提升 6 倍 决策科学专业 算法模型先进 专业知识丰富 数据采集客观 智能物联网监测 多设备全天候数据采集 有效缓解病虫草害多发季节专家 有效缓解病虫草害多发季节专家资源紧张、任务过度繁重和农民问技无门、反馈过慢等问题。 病虫害智能诊断 大数据分析 人工智能 诊断信息、治疗方案 图像、文字、语音 作物生长采集器 孢子捕捉仪 虫情测报仪 问诊信息 农田地理信息采集系统 农田环境与农情信息采集 分析系统 农事综合管理系统 农业数据分析决策系统 农业植保监测系统 智能灌溉控制系统 农事问答服务应用系统 农业示范园综合管理 面向设施农业园区，进行人员、设施设备、

同时，该大模型还能基于患者的病情描述、病史等信息，自动生成电子病历，提高病历 记录的效率和准确性。 腾讯健康与讯飞医疗的逻辑相似，但它更为精细地捕捉到了“预问诊”这一需求。基于过 往智能导诊的经验，腾讯健康用大模型做了一个 AI 预问诊系统，患者预约挂号后便可 同系统进行详细的预问诊回答，提前提供主诉、既往病史、用药禁忌等信息。正式就诊 时，医生对于患者的病情已有一定了解，便能提出更多针对性的问题，诊断的精准度也 的实际调用结果显示，这一方式，明显减少了医生翻阅资料及同患者沟通的时间，还能 帮助医生更准确地确定病因，有效提升诊疗质量。 最后，智能候诊意在优化医生的问诊效率，提升患者就医体验。AI 支持下，医生在诊室 中接待患者时，只需几秒钟浏览这份整理好的病历，迅速了解患者的大致情况。最终， 医生不仅省下了问诊与病历书写时间，还使得医患交流更加精准和高效，医生的诊疗决 策更为准确。  诊后环节 由于医疗资源的缺乏，国内的诊后

揭开新起点 走向新征程 2017 年 12 月 23 日正式揭牌成为中国科学技术大学附属第一 医院 2016.6.21 共建“医学人工 智 能联合实验室” 挂号缴费 导航 诊前病史 采集 预问诊 （根据患者的症状给出病症分析） 分诊 线下 （自助机、机器人） 满意度调查 线上 （移动端平台化） 院外咨询 智能随访 （定期对患者进行病情跟踪） 安徽省立医院手术室物流机器人

→基于医学搜索、循证医学证据的驱动 • 科研与学术⽅式和效率→通过⼤模型进⾏科研 课题筛选、⽂献收集、数据结构化提取和分析、 摘要及初稿撰写等 医⽣ 基于DeepSeek推理模型，整合患者的信息，辅助医⽣深度问诊、 鉴别诊断、病情分析和建议，提出治疗、预防等建议 • 基于Deepseek⼤模型，再现医⽣临床思维链路的推理模型 • ⾃动⽣成病情分析、IDC⾃动编码 • 分析准确率达90%，为医⽣提供权威决策⽀持

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清洁消毒等任务。到2035年服务机器人有望加 速渗透，市场规模达到44亿美元。 行业痛点 随着人口老龄化和医疗需求增加，医院面临的 压力日益扩大，以下问题也随之凸显： 1. 人流大，患者体验差 • 问诊咨询信息量大：患者对问诊咨询信息 的需求量大，同时对信息的清晰、明确性 也提出了更高要求。 • 医院环境复杂：医院环境庞大，专业术语 复杂，就医流程长，患者需要在多个部门 间奔波，增加了就诊难度和时间成本。