SPD 模式是一种以保证院内医用物资质量安全、满足临床需求为宗旨；以物流信息技 术 为支撑；以环节专业化管理为手段；强化医院医用物资管理部门的全程监管；协调外部 与内 部需求为主导，对全院医用物资在院内的供应、加工、配送等一元化的运营服务模式。 Supply ( 供 应） Processing （加工） Distribution （配送） 解决物资院内使用塑形问题， 包括：拆包、打包、附码等 包括：拆包、打包、附码等 解决物资院外供应问题 解决物资院内科室配送问题 医用物资 SPD 智慧物流建 设 案例 4 送货出码 实物核对 赋码登记 扫描验收 完 成 入 库 耗材闭环 管理—出 库、贴码、 入库扫码、 病人使用 扫码 SPD 智能物流建设成果 ---- 智能 柜 通过物联网技术，应 用 RFID 标签， 打造无 人值守耗材管理模式； 智能化设备的应用，

考意见，其中最突出的产品形态是肿瘤大数据平台；  发展环境：医疗大数据平台的搭建，目前主要面临三大难题： A. 医院数据壁垒：受限于传统医疗体系，医疗信息往往被封闭在一家医院的院墙之内，而且即便是在医院内，不同科室之间的 信息 也难以相互联通。信息无法共享，导致每个医生、科研人员所能掌握的数据量非常有限； B. 样本量小，成本高：受到信息割裂现状的影响，肿瘤研究的样本数量往往在百例左右。然而成本却非常高，许多 分析，指导用户合理用餐。 肽示意图 MRSA 示意图 MRSA ，中文叫耐甲氧西 林金黄色葡 萄球菌，是临 床上常见的毒性较强的 抗 生素耐药菌； MRSA 从发 现至今感 染几乎遍及全球， 已成为院内和社区 感染的 重要病原菌之一。 2 典型应用场景  在营养学方向进行着探索，其开发的一款名为“每日三次”的 App ，搭建菜品图谱，利用图像识别技术，根据用户拍照上传的菜品图片， 自动识 App 产品二： 万灵数据 平台 患者端 医生端 健康趋势风险预警 院外病情记录 历史病历管理 历史相似病历诊疗方案聚合 跨院历史病历追踪 病历数据挖掘分析 院内数据库建设 躁狂筛查 焦虑监测 危险行为 抑郁筛查 睡眠质量 自杀倾向 数据挖掘 降维处理 近 200 维度的量表，数据挖掘算法降维处理后不 足 30 维，缩短一半以上的量表填写时间

理、个性化用药、健康数据追踪等； • B2C远程管理：C端患者和B端医疗机构脱离线下场景，实现远程互动，如远程影像、远程病理等； • B2C临床管理：AI赋能B端医疗机构的临床决策，如AI医生、院内大模型等； • B端自我管理：B端医疗机构利用AI工具提高内部运营效率，如电子病历、HIS系统、病床管理、供应链管理等。 ➢ 投资建议： ➢ 硬件+AI：测序设备公司（华大智造等）、影像设备公 踪、可穿戴医疗设备等。 • 代表性公司： Hims&Hers Health、 teladoc、welldoc、 dexcom等软硬件公司 B2C远程管理 • 定义：B2C远程管理主 要是定位于院内医疗场 景的远程实现，是用户 和医疗的远程互动 • 商业模式分类：远程影 像、远程病理、视网膜 检测等 • 代表性公司：RadNet、 Arterys、PathAI、 Proscia、鹰瞳科技、万 患者提供健康科普、陪伴诊疗、院后随访、线上 服务等。 全结构化专病数据库 在全结构化数据中心基础上，根据专病配置数据化建模，融合院内外数据，帮助科研人员快速构建患者人 群队列，实现科研数据自动采集和分析建模，提升研究质量。 生成式病历 采集患者病情并结合院内多方面信息，自动生成门诊记录、入院记录、首次病程记录、手术记录、出院小 结等多个病历文书。 数字基座 通过结构化、标准化、归一化的数

机器人 康复机器人 康复护理 功能恢复 机器人 功能恢复与辅助 恢复机器人 功能代偿 机器人 功能辅助 机器人 医疗服务机器人 医疗服务 导诊机器人 院内消毒 机器人 院内物流 机器人 其他服务 机器人  医疗机器人被设计用于进行外科手术、辅助诊断、医疗服务和康复治疗等医疗活动，具有医用性、临床适应性和交互性。可以根 据实际的医疗环境进行 患、厂家、政府的APP等。  AI赋能临床服务能力：扩展辅助临床诊疗的服务能力，帮助医院和药房更好地服务于患者、医生和支付方，包括：互联网医院 、第三方影像中心、检验中心、输注中心、体检中心、院内外患者管理、慢病管理平台、PBM、健康管理及教育服务平台等。 47 AI 药店分销：AI助力流通企业提升经营效率 数据来源：西南证券整理 西南证券研究发展中心 分析师承诺

网页防篡改 DNS 数据备仹 数据备仹 医院等保方案 存储虚拟化 虚拟化服务 器集群 核心业务区 小型机 服务器 容灾备仹区 存储 核心交换区 医保 银行 农合 医院内网、外联接入区 IPS FW FW FW ACG FW IPS WAF 院区接入 无线覆盖 堡垒机 防病毒 数据库実计 漏洞扫描 ISP VPN 分院 安全 管理平台 安全管理区 ☆ ☆ ☆ ☆ ☆ ☆ ☆ 数据备仹 医院等保方案 存储虚拟化 虚拟化服务 器集群 核心业务区 小型机 服务器 容灾备仹区 存储 核心交换区 医保 银行 农合 医院内网、外联接入区 IPS FW FW FW ACG FW IPS WAF 院区接入 无线覆盖 堡垒机 防病毒 数据库実计 漏洞扫描 ISP VPN 分院 安全 管理平台 安全管理区

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AI 企业们逐渐跳出影像科，向医学装 备、外科手术辅助系统等领域进发，打开了新的百亿市场。 3. 生成式 AI 对于医疗 IT 的重构已经初现成效。上百个大模型涌入医疗领域，许多 互联网医疗、院内信息化系统已经引入相关技术，或能在明年实现规模化落地。 4. 下行经济形势下，医健企业一级市场融资受阻，IPO 延期。医疗 AI 企业需要加速商 业化，在产品形态、市场开拓、伙伴合作等方面实现全面创新，尽快找到扭亏为盈的具 30 天内再入院。从这一需求出发，讯飞医疗研发了星火认知大模型+ 诊后康复管理平台，该平台可以在家智能生成康复计划，主动发起随访，变更康复计划 并向专业医生提出问询，将专业的康复管理和康复指导由院内延伸到院外，确保患者享 受到高品质、连续性的医疗服务。 同时，平台自动提醒患者，并在康复过程中，通过 AI 随访电话等方式对患者进行主动 式管理，并通过大模型为患者提供 7*24 小时咨询服务。新一代诊后患者管理平台在安

的提升。由于历史建设周期差异、技术标准不统一以及部门间协作 机制缺失，医疗机构内部及跨机构间的数据往往分散存储于异构系 统中，形成彼此割裂的信息壁垒。典型表现为以下三方面： 1. 系统异构性导致整合困难 医院内部 HIS、LIS、PACS 等核心系统常由不同厂商开发，采 用差异化的数据格式与接口协议。例如，某三甲医院的检验系 统采用 HL7 V2.x 标准，而影像系统则遵循 DICOM 3.0，二者 20% 6. 监控与日志 o 部署 NetFlow/sFlow 流量分析工具，实时监测网络状 态，阈值告警（如带宽利用率>80%）。 o 保留完整网络日志≥6 个月，供审计溯源。 注：若医院内网为封闭环境，需通过网闸或光闸实现数据摆 渡，确保物理隔离下的可控交换。 5.2 部署流程 医疗系统的 DeepSeek 智能体部署流程需遵循标准化、模块化 原则，确保与现有 HIS/PACS/LIS 万人次，具备多科室协作复杂病例处理的典型需 求。实施周期分为三个阶段，共 6 个月完成全系统部署。 第一阶段（1-2 月）完成基础设施适配与数据治理。部署 2 台 DGX A100 算力节点组成私有化集群，通过医院内网与 HIS、PACS、EMR 系统建立安全数据通道。采用联邦学习技术处 理敏感数据，确保原始医疗数据不出域。对 12 个核心科室的电子 病历进行结构化清洗，构建包含 480 万条标注数据的知识库，数据

AI 辅助分析能力 高效、安全、普惠地服务患者，为医疗资源公平可及提供技术支撑。 实现这一目标，需先精准感知网络内异构、分散的算力资源，形 成全局视图。系统周期性汇聚各级节点实时状态，这不仅包括院内 PACS 服务器、GPU 工作站的 CPU/GPU 利用率、显存内存余量、I/O 带 宽等传统指标，也涵盖了部署在社区卫生服务中心的轻量级 ARM 架构 边缘盒子乃至 5G 救护车上移动终端的网络往返时延等关键信息。更

的融合。智能床垫、健康贴片等设备持续 采集生理与环境数据，AI 健康大脑基于个人数 据判断微小变化，预测风险并制定个性化策略。 机器人作为执行载体，承担语音提醒、物品递 44 到 2035 年，医疗不再是医院内部的封闭 服务，而是像水、电、通信基础设施一样嵌入 社会运行底层，成为支撑全民健康的基础能力。 医疗服务将突破空间、资源与组织边界，演进 为一个泛在、智能、互联的系统网络，人人都 能在家中获得可信、连续的健康服务。 医疗系统可基于医疗基础设施对全局健康 态势和资源状况进行动态调控。若某地老龄化 严重，系统会主动加强筛查、增配救护和康复 服务；若年轻人口压力突出，则投入更多心理 健康资源。家庭健康终端与城市健康云保持同 步，形成“院内诊疗—社区随访—居家监测” 的连续服务格局。 在政策层面，全球亦在为医疗基础设施铺 路。联合国发布的《全球数字健康倡议》号召 各国将医疗数字网络作为国家关键建设之一， 推动从试点走向全面转型