5 6 7 2 医疗健康行业 AI 应用全景 8 3 阿里云助力医疗健康 AI 应用开发 场景篇 14 4 AI 推动医疗服务升级 17 智能导诊与预问诊 18 医学影像与辅助诊疗 19 组学研究与个性化治疗 21 智慧病案与患者管理 22 医学研究与教学 23 5 AI 加速医药创新发展 应用的产品和服务且已备案的模型和算法 数量已达 101 个， 呈逐步上升态势。这些备案的 模型和算法广泛分布于各个领域，为医疗健康行业 的智能化发展提供了有力的技术支撑与保障。具体 的分布领域如下： · 问诊对话占比 48%，即模拟医生问诊过程，基于用户 输入的症状与病史等文本信息，为用户提供疾病诊断与 治疗建议； · 健康评估与咨询占比 24%，即根据用户输入的问题文 本，生成医学相关文本答案，为用户提供健康咨询、报 辅助诊断占比 5%，辅助医生诊疗决策，根据用户输 入的血常规数据、医学染色体核型病例图像， CT、MR 等多模态医学影像等，生成重构的医学图像数 据及诊断 结果文本数据 ； 此外，还包括中医问诊、医疗设备指导、医药 问答、医保政策 AI 助手、医学科研助手、病历检索 分析、应急救援等生成式模型和应用。 1. 数据来源：国家互联网信息办公室 6 AI 医疗发展支持政策 “ ” 以评促建

医疗健康大模型概述 医疗健康大模型是一种结合了大语言模型的强大交互能力和海量的医疗专业知识的智能系统， 专 门用 于解决 医疗和健康领域中的各 种 问题。 这些 智能利用海量专业医疗 文献 和问诊数据进行 训练了 基座大模型， 外接了专业的医疗相关知识库用于补充推理时的知识依据， 涵盖了包括疾病诊断、个 性化治疗、药物发现、医学影像分析等诸多方面。 05 PAGE 医疗健康大模型伦理与安全白皮书 发技术框架来管理复杂的流程， 以确保模型的高 效构建和应用。 一个完整的框架主要分为数据层、训练层、部署层和推理层几部分。 数据层的开发必须确保数据来源的多样性和可靠性， 包括电子病历、医学影像、历史问诊记录、 医院科室等多种数据源。同时， 还要保证数据的质量， 进行清洗和标准化处理。数据标注是关键步骤， 它将原始数据转换为可用的训练数据， 通过专家标注或自动化标注工具为数据添加标签， 并确保隐 致力于提供个性化的 推荐 与预 测服 务。这 一 过 程 要求 对海 量的 个体 化数据 进 行 深度 处理， 将多 源异 构 的个 人健 康 信 息，涵盖健康档案中的各类检查数据、既往病史详情以及历史问诊记录等， 精准地融入到推理流程之 中。通过复杂的数据挖掘与分析技术， 从丰富且繁杂的个人数据中筛选并提取出与当前症状具有高 相关 性的关键信息片段， 以此作为核心依据， 为当下的医患对话赋

像信息管理系统（PACS）。 1.0阶段 院内信息化 2.0阶段 医疗信息化 3.0阶段 医疗智慧化 • 明确电子病历整体框架和建设方 案，推动医疗机构内部电子病历 系统应用。 • 发展互联网医院，推广在线问诊 等在线服务。 • 夯实电子病历建设，实现医疗信 息在医疗机构之间、在区域内的 共享和交换。 • 明晰智慧医院定义和标准，加速 智慧医院的建设。 04 中国智慧医疗行业白皮书 05 样本传递 库存管理 设备维护 辅助诊疗 5G救护车 智能诊断 用药管理 远程监护 移动查房 智能输液管理 病人追踪 远程影像 电子病历 远程诊疗 线上场景 互联网医院 医药电商 线上问诊 居家医疗 体征检测 智慧医疗生态体系建设持续深化下，各式各样的生态商 也陆续出现。目前的生态商主要还是以互联网企业为 主。凭借其在智能技术、数字数据以及智能创新方面的 深厚积累，领头探索AI、大数据等前沿技术与医疗健康 头部科技企业基于自身优势，推动AI医疗大模型在临床 场景应用，如华为盘古大模型、腾讯云深智药、百度 LinearDesign、浙大&阿里HealthGPT等。在C端市场， 互联网医疗企业和医药电商都已建立了从在线问诊、电 子处方、医药服务到慢病管理或健康管理的一体化服务体 系，典型的一体化平台有微医、阿里健康、京东健康等。 此外，也有许多专注于“智慧医疗”的新兴科技企业涌 现，例如专注于AI新药发现的英矽智能和晶泰科技，专

药品积压和缺货现象。 智能化管理 人性化服务 科学化决策 通过信息化、智能化技术应用， 为患者提供更加便捷、个性化 的医疗服务。患者可以通过手 机 APP、微信公众号等平台实 现预约挂号、在线问诊、查询 检查检验结果、缴纳费用等功 能，提高就医效率。同时，智 慧医院还可以根据患者的病情 和需求，为患者提供个性化的 健康管理方案和康复指导。 通过大数据分析等技术应用， 对医院的运营数据、医疗质量 体验。智慧服务包括预 约挂号、智能导诊、移动支付、在线问诊、远程医疗、健康管理等多个方面。患者可以通过手机 APP、微信公众号等平台随时随地进行预约挂号，选 择合适的就诊时间和医生；智能导诊系统根据患者的症状和需求，为患者提供精准的导诊服务，引导患者快速找到就诊科室；移动支付功能支持患者通 过多种支付方式进行费用结算，方便快捷；在线问诊和远程医疗服务让患者在家中就能与医生进行沟通交流，获得专业的医疗建议。

“神经”，涵盖终端设备上的嵌入式 操作系统，以及支撑数据汇聚与智 能分析的云计算平台。 智慧养老产业链的中游主体将上游资源整合为四大核心输出：以可穿戴医疗设备和养老机器人为代表的智能终端 产品，以在线问诊、健康管理为核心的互联网医疗服务，以及集成数据、调度资源的综合运营平台。 智慧养老需求市场 可穿戴医疗设备 智慧养老机器人 互联网医疗服务 智慧养老平台 智慧养老产业链的终端需求来 源于并服务于以居家养老为基 100% 20% 80% 医院互联网应用已 全面普及实名认证， 并广泛推行电子就 医凭证。 门诊辅助 细分项目 覆盖率 当日门诊挂号 复诊挂号 候诊查询/叫号 智能分诊/导诊/预问诊 80% 20% 80% 医院互联网应用已 全面支持线上预约 挂号、缴费及候诊 查询，基本解了门 诊排队拥挤问题。 检验/检查辅助 细分项目 覆盖率 检验报告查看 自助检查项目预约/改期 岛，通过构建个人电子健康档案和智能算法分析，实现从疾病预警到康复管理的全 流程个性化服务，使老年人能够获得"懂我所想，急我所需"的精准医疗关怀；再者， 人工智能技术深度融合医疗场景，AI医生在慢性病管理、用药提醒、初步问诊等领 域承担重要角色，形成"机器处理常规、人力专注复杂"的高效人机协作模式；最后， 服务模式正向"互联网+智慧养老"生态演进，整合医疗机构、社区资源、家庭成员等 多方力量，通过电视、电话、智能终端等多渠道接入，为老年人提供覆盖预防、诊

步测试数据，预约时间平均缩短了 30%，患者满意度调查显示，预 约系统使用满意度达到了 85%。 其次，DeepSeek 的智能问诊功能能够根据患者的症状描述， 快速匹配可能的疾病类型，并推荐相应的科室和医生，减少了患者 因信息不对称导致的误诊和重复就诊。数据显示，智能问诊的准确 率达到了 90%，患者对问诊流程的满意度提升了 20%。 此外，DeepSeek 的个性化健康管理功能能够根据患者的病 史、生活习

7% 运维管理 7% 数据 分析 3% 工业 3.8% 教育管理 40.0% 教学辅助 25.0% 数据分析 10.0% 校园管理 10.0% 咨询服务 10.0% 心理健康 5.0% 教育 导诊问诊 26.9% 设计研发 19.2% 其他 11.5% 医保管理 11.5% 医疗报告 11.5% 病患管理 7.7% 安全 管理 3.8% 知识 管理 3.8% 医疗 3% 智能应用企业端和个人端双爆发，市场空间巨大

流通，并已在新能源网联汽车、医疗影像等领域落地应用。 在数据应用方面，华为与云南白药合作开发“雷公大模型”， 整合 5000 本中医药书籍、1 万多条精标问答数据等中医药行 业数据，应用于智能问诊、处方推荐等场景；华为为济宁、 210 大庆、泰安等多个城市构建数据共享交换平台，赋能公共服 务、智慧防汛、城市治理和数据资产管理。华为与威海市商 业银行合作打造“湖仓一体”数据平台，实现了金融行业实 3400+，涵盖国央企、中小企 业、高校、集团内部单位等客户。支撑政务、工业、经济、 医疗、文创、教育等领域高频、刚需场景，打造行业智能体， 212 已落地热线坐席辅助、装备运维、服装设计、智能问诊等智 能体数量达 7000 余个。 未来，公司将持续践行央企使命，推动数智融合与数实 融合，成为国家数智领域的骨干力量。 3.杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司 杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司（简称