班级专注度对比分析 l 班级专注度趋势分析 l 考试成绩 & 专注度分析 课堂行为分析 课堂专注度分析 课堂分析— AI 分析维 度 阅读 书写 听讲 举手 起立 趴桌子 玩手机 走下讲台 板书 多媒体讲授 课堂行为分析—师生行为种类 3 种教师行为 7 种学生行为

B端自我管理 AI在医疗机构管理中的应用 AI在医疗信息化应用中的核心思想：降本增效 医院端：优化就诊流程 ➢ 就诊前的患者挂号、分诊，医生与科室排班 ➢ 就诊过程中的方案选择（DRGs）与病历书写、手术流程优化 ➢ 就诊后的智能回访、复诊 药店端： ➢ 提升药房的经营效率和服务质量 ➢ 革新传统药房销售运营模式 ➢ 改善客户服务质量 AI在医疗机构管理中的应用 卫宁健康智慧医院信息化建设架构 辅助制定个性化的治疗策略。 • 病历智能生成与校对：运用语音识别 技术，将医患对话即时转化为文字， 自动生成病历初步版本，大幅减少医 生手动记录的时间与工作量，提升病 历书写效率。并且，借助自然语言处 理技术，进一步增强病历书写的准确 性和规范性。 • 手术排期智能规划：AI 运用智能算法， 全面考量手术类型、手术耗时、患者 病情危急程度、医生资源以及手术室 资源等多方面要素，生成最为合理的 手术排期方案。

计，三甲医院日均产生临床数据超 50TB，但现有系统对非结构化 数据（如影像报告、医患对话记录）的利用率不足 12%，导致三大 典型问题显现：首先，医生平均每天需花费 2.3 小时处理重复性文 书工作，门诊病历书写占接诊时间的 35%；其次，跨科室会诊因数 据标准不统一导致 30%的临床决策延迟；最后，患者咨询服务响应 时效超过 48 小时的占比达 27%，严重影响就医体验。 当前医疗系统存在三个维度的能力缺口：在数据处理层面，传 作，显著降低医生重复性劳动。实际运营数据显示： - 慢性病管理 问答准确率：89.3% - 用药指导交互完成率：95% - 异常症状预警 响应速度：平均 4.2 秒 医疗文书处理场景 智能体在结构化病历书写、医保单据审核等场景展现显著优势。某 三甲医院试点数据显示： - 入院记录生成时间从 25 分钟缩短至 3 分钟 - 医保规则自动核验准确率 98.7% - ICD-10 编码自动匹配正确 青霉素 ” 过敏 但开具阿莫西林处方）进行弹窗预警，并推荐符合 CDSS 标准的修改建议。最终文档输出前自动执行完整性检 查，确保符合《电子病历应用管理规范》要求。 通过测试验证，该方案将单份病历书写时间从平均 25 分钟缩 短至 6 分钟，关键信息遗漏率下降 72%。系统支持输出符合 HL7 FHIR 标准的 JSON 文档，可直接推送至医院电子病历归档系统。持 续学习机制通过医生修正反馈不断优化模板库与术语映射表，每季

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 小时；国内部分放射科仍采用传统书写方式，有专门记录员记录医生主诉 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

序号 姓名 岗位/角色 联系方式 所属单位 2.3.2.11 安全管理文档 表 被测对象描述-16 安全管理文档 序号 文档名称 主要内容 3 单项测评结果分析 【填写说明：以下段落为建议书写内容，测评机构可根据情况进行调整。】 单项测评内容包括“2.2.1 安全通用要求指标”、“2.2.2 安全扩展要求指标”和“2.2.3 其他安全要求指标”中涉及的安全类，由已有安全控制措施汇总分析和主要安全

完成终端入网注册； 2.终端管理平台上报终端设备指纹，由身份管理中心确认终端是否合法，验证通过后， 会给终端颁发设备证书， 终端安装设备证书， 由证书驱动完成证书安装，终端驱动会将该 设 备证书写入终端设备的 TPM/TCM 中， 后续该终端 PC 使用该证书证明设备的合法身份； 3.终端设备证书发放需要支持离线方式和空中发证两种方式。 2.1.3.2 终端外设管理 提供计算机外设管理

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，国内的诊后环节一直缺乏成体系的医疗服务，大模型的出现或能 化解这一难题。目前，讯飞医疗已在这一环节完成布局。

最后，我们要诚挚感谢所有参与白皮书编写的专家学者、行业同仁和技术伙伴。正是大 家的共同努力和无私奉献，才使得这本白皮书得以顺利问世。我们将继续秉持开放、合作、 创新的精神，与各界携手共进，共同书写保险行业智能化转型的新篇章！ � CONTENTS 目录 1.引言· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 术支持，从而给用户带来高效专业的保险服务。 （2）智能理赔 在智能理赔引入AI大模型后，在理赔资料的审核场景中，保险AI大模型可以更方便地 进行各类材料的结构化抽取，省去配置大量规则的成本和复杂性。比如不同书写样式的医 疗单据照片，进行OCR识别后获取的文字内容不规范，堆砌在一起难处理，以前是需要技 术人员编写规则、标注数据的，现在依靠AI大模型就可以直接整理出准确可用的数据，大 幅提升了效率。元保

此外，模型还可以在医疗文书的自动化管理中大展拳脚。通过 对医疗记录、初诊报告及随访记录的生成与优化，AI 生成式大模型 能够帮助医院降低人力成本，提升文书处理的效率。自动生成的文 档不仅可以减轻医生的书写负担，还能够确保信息的标准化和一致 性。 最后，AI 生成式大模型还能够在公共卫生领域进行流行病学监 测和数据分析。通过分析大规模的医疗数据，模型可以实时预测疾 病的传播趋势，为公共卫生决策提供数据支持。这类应用在应对突

区域公用品牌价 值百强，与“荣县绿茶”双双入选《中国农产品品牌索引名录》，并获农业农村部“土特产”推介产 品认证，全县 21 万亩茶园实现年综合产值突破 50 亿元，带动 10 万余人就业增收，书写了“茗动乡村 叶济万家”的生动答卷。 近年来，贵州省高峰村先后种植脆桃 2300 亩、刺梨 795.5 亩、青枣 294.6 亩、甘蔗 380 亩，为当 地农户带来了可观的收益。高峰村立足毗