for 医疗健康代表场景分析 2.1AI for 医疗健康 - 医学影像分析 2.2AI for 医疗健康 - 电子病历 2.3AI for 医疗健康 专病专科 2.4AI for 医疗健康 医院管理 2.5AI for 医疗健康 医药研发 2.6AI for 医疗健康 健康管理 2.7AI for 医疗健康 中医问诊 2.8AI for 医疗健康 - 医疗健康保险 AI for 医疗健康发展趋势 医疗健康发展趋势 3.1 医疗 +AI 将驱动医疗行业迈向诊断、治疗、预防与健康管理的智能化新时代 3.2AI 医疗将呈现多维度发展 © 亿欧智库 - 阳侑 (439219) © 亿欧智库 - 阳侑 (439219) © 亿欧智库 - 阳侑 (439219) © 亿欧智库 - 阳侑 (439219) © 亿欧智库 - 阳侑 (439219) © 亿欧智库 - 阳侑 (439219) 务软硬件 , 提高医疗服务的智慧化、 个性化水平。 " 十四五 " 国民健康规划 加大对医疗人工智能的支持力度 , 重点支持具有自主创新能力的企业。 人工智能医疗器械注册审查指导原则 指导注册申请人建立人工智能医疗器械生命周期过程 , 规范人工智能医疗器械的技术审评要求。 关于进一步完善医疗卫生服务体系的意见 加快数字医疗应用 , 运用互联网、 人工智能等技术优化服务流程

医院智慧医疗解决方案 01 目 前 存 在 的 问 题 02 整 体 解 决 方 案 03 物 联 网 应 用 功 能 04 投 入 产 出 分 析 05 运 维 保 障 目 录 目前存在的问题 01 医院管理面临的难题 医疗资源分布不均，工作压力大 资产浪费、闲置，成本居高不下 医疗事故引发社会矛盾 缺乏院外慢病管理技术手段 医药分家，经济效益增长乏力 基础健康数据零散不全 效率低下，就医体验差 医患矛盾危及医护人员安全 整体解决方案 医 疗 物 联 网 系 统 医疗物联网系统，由一套设备同时提供四种网络功能，包括 WIFI 网 络 、 RFID 定位网络、医疗遥测网络和 RFID 识别网 络，通 过在医院的各种物品上放置各种电子标签、传感器、或在人身上佩戴可穿戴设备，对医院的人和物进行精细化管理，帮助医院提 对资产及设备的精细化管理 四网合一 一网多用 医疗物联网 电子标签 传感设备 可穿戴设备 提高效率 优化管理 降低成本 传统管理 手段 传统信息化 + 人工 病患临床设备后勤 粗放管理 物联网技术 智 能 病患临床设备后勤 精细化管理 医疗物联网给医院带来革命性的 变化 VS 医疗物联网交互平台 对接 服务系统 ( 院内数据库 ) 母婴

“ 三位一体 ” AI 医疗全场景产品及解决方案 “ 让医疗更智慧， 让关怀无边界 ” 01 技术能力 nd re 加入星球获取更多更全的数智化解决方案 » 01 医疗级语音感知 保障医疗环境下的识别准确率 用户音频输入经过语音回声消除（ AEC ） 、 AI 降噪 、语音活动检测（ VAD ）等步骤之后才会给 到声学模型和语言模型进行训练 。 AI 降噪：基于神经网络的百万参数小模型 降噪：基于神经网络的百万参数小模型 语音检测：基于神经网络百万参数小模型 核心技术能力 · 医疗 Voice Agent ·AI 赋能智慧医疗 异步并行交互 应答智能体与业务智能体异步并行设计，保障客 户能得到及时响应 应答智能体 业务智能体 » 02 随访对话实时响应 全链路流式改造 以全链路流式架构为核心， ASR 、大模 型 、 TTS 节点均实现流式调用处理 根据反馈自我迭代和修正 感知环境 精准感知医疗场景复杂环境 工具调用 自主调用外部工具 ASR 语音识别流式传输 TTS 语音合成流式传输 大模型流式调用传输 PSTN/ RTC 网 络 传 输 基于大模型的多轮意 图分析，构建精准意 图识别与任务自编排 能力 超拟人情绪交互 多意图识别 超拟人合成 声音克隆 多 情 绪 原 声 克 隆 正 常 多模态医疗数据统一表征

01010101 智慧医疗一站式解决方案 · 最 新 背 设 内 障 方 景 计 容 案 01 02 03 04 政 总 建 运 策 体 设 目录 MU LU 维 保 政 策 背景 2015 办公厅关于促进“互联网 + 医疗健康” 发 展的意见》 7 月 国家卫健委、国家中医药管理局联合发 布《关于深入开展“互联网 + 医疗健康” 便民惠民活动的通知》 9 月 《关于印发互联网诊疗管理办法 ( 试 行 ) 等 3 个文件的通知》 5 月 国务院医改办联合发布《关于推进家庭医 生签约服务的指导意见》 6 月 国务院发布《关于促进和规范健康医疗大 数据应用发展的指导意见 国家卫计委发布《“十三五”全 国人口健康信息化发展规划》 4 月 国务院办公厅印发《关于推进医 疗联合体 建 设和发展的指导意见 》 政 策 背 景 一、基层医疗卫生机构建 设达标率≥ 95%, 基层医疗卫生机构诊疗量占总 诊疗量比例≥ 65%; 二、试点地区 30 万以上人 口 的县至少拥有一所二级甲等综合医院和一所二级甲等中医医院，县域内就诊率提高到 90% 左右，基本实现大病不出县；

智能驱动的 医疗健康生态系统 从数据到决策的全面优化 卫宁健康 创新研究院专题报告 Foreword 前言综述 在数字化与智能化浪潮的推动下，医疗健康领域正经历着深刻的变革。《智能驱动的医疗健康生态系统：从数据到决策的全面优化》 聚焦于人工智能、大数据等前沿技术与医疗健康领域的深度融合，构建了一个以数据为核心、以智能为驱动力的医疗健康服务新体系。 报告阐述了智能驱动的医疗健康生态系统的 价值创造层，以及数据驱动域、智能决策域、应用服务域。该生态系统与传统医疗智能的本质区别在于强调多技术融合、多领域协同， 具有系统性、动态性和协同性特点。 在数据整合与智能分析方面，详细介绍了医疗健康生态数据的采集、预处理与特征提取、多模态数据融合以及智能分析的流程和方法。 通过全流程数据处理链条，实现了从原始数据到决策知识的价值跃迁，为智能决策支持、医院管理和患者全过程参与式医疗服务等场景 提供了坚实的数据支撑。 智能决策支持系统展现了传统 的差异，AI-CDSS 在实时性、自主性、知识发现等方面具有显著优势，尤其在精准 医疗中，从癌症预防与诊断到精准治疗、创新治疗方案等应用场景，都体现了 AI 强大的数据处理与模式识别能力。 智能驱动的医院管理涵盖了基于智能孪生体的人财物管理和医疗质量的智能化管理。智能孪生体实现了资源动态优化与决策预演， 在急诊科潮汐调度等场景中提升了管理效率；医疗质量的智能化管理则通过病历内涵质控、手术并发症预防等，实现了从被动应对到主

华为技术有限公司 南方医科大学南方医院 四川大学华西医院 序言 当前，医疗行业正处于从数字化向智能化跃升的起步阶段。距离“健康中国2030”宏伟目标仅有四年时间， 十五五伊始，国家明确提出推进全民健康数智化建设。政策牵引、技术爆发、需求升级三重力量交汇，将持 续快速推动医疗行业数智化建设。 面对医疗资源分布不均、智能化场景在科研临床落地、数据孤岛亟待打通等现实挑战，华为始终坚持做好 挥AI作为新质生产力的最大价值。过去两年，华为与客户、伙伴携手，在病历AI生成，影像、病理大模型辅助 诊断等临床诊疗场景进行了一些创新探索和落地实践。实践证明，覆盖“算力-数据-模型-应用”的全栈技 术闭环，是医疗AI规模化落地的关键支撑。 同时，随着科技创新成果快速转化运用，单点场景和单个专科垂类模型突破已难以满足卫生健康数智化进 程中全方位落地与长期迭代的要求。如何构建通用的、服务卫生健康全场景的AI作业平台，打通数据与模型 面向未来，华为将坚持以技术和场景双轮驱动，构筑医疗行业硅基黑土地，与客户和伙伴共建行业开放生 态，以AI技术持续赋能，推动优质医疗资源普惠共享。我们期待以本白皮书为起点，与全国医院、伙伴携手探 索可复制、可推广的智慧医院建设范式：HAIP，以科技创新守护人民健康，为健康中国建设贡献华为力量。 李俊风 华为技术有限公司副总裁，公共事业军团CEO 当前，以人工智能为代表的新一代技术正以前所未有的深度和广度融入医疗卫生领域，医院运行面临着日

自动化干预措施..................................................................................50 4.2.1 紧急联系人与医疗机构联动.......................................................52 4.2.2 智能设备控制（如调节室内环境）............... 144 1. 引言 随着数字化医疗技术的快速发展，健康监测与智能干预已成为 提升医疗服务效率和质量的关键手段。传统健康监测系统通常依赖 周期性体检或被动式患者上报，数据滞后且覆盖范围有限，难以实 现实时风险预警与精准干预。DeepSeek 平台通过整合多模态数据 采集、人工智能分析及自动化决策支持，构建了一套闭环式的实时 健康管理解决方案，旨在弥补现有医疗系统的响应延迟与资源分配 不均问题。 影像实时分析）进一步强化系统能力，为 区域性智慧医疗网络提供底层支持。这一方案的实施无需替换医疗 机构现有 IT 基础设施，而是通过 API 中间件实现异构系统兼容， 确保落地可行性。 1.1 背景与需求分析 随着人口老龄化加剧和慢性病患病率持续攀升，全球医疗系统 正面临前所未有的压力。世界卫生组织数据显示，75%的医疗资源 消耗用于慢性病管理，其中约 40%的不良健康事件源于监测不及 时。传统医疗模式存在三个显著痛点：首先，健康数据采集呈现碎

32 4.3.2 用药依从性跟踪.........................................................................34 5. 远程医疗与医患协作..................................................................................36 5.1 在线问诊与咨询功能 8.2 紧急联系人自动通知...........................................................................60 8.3 就近医疗资源推荐..............................................................................62 9. 家庭与照护者支持功能 界卫 生组织（WHO）数据显示，慢性病导致的死亡占全球总死亡的 71%，其中心血管疾病、糖尿病和慢性呼吸道疾病是主要类型。在 中国，慢性病患者数量已超过 3 亿，且发病率呈逐年上升趋势，给 医疗系统和社会经济带来沉重负担。传统的健康管理模式往往面临 资源分散、患者依从性低、数据整合困难等问题，导致管理效率低 下。例如，一项针对糖尿病患者的调查显示，仅有 40%的患者能够 长期遵循医嘱，而

.........................................................126 1. 引言 近年来，随着人工智能技术的快速发展，个性化健康管理已成 为医疗健康领域的重要研究方向。传统健康管理系统往往依赖通用 化模型，难以满足个体差异化的需求，导致健康干预效果有 限。DeepSeek 作为先进的自然语言处理与数据分析平台，具备强 大的知识挖掘与个 1：健康管理系统的多模态数据输入示例 | 数据类型 | 数据来源 | 采集频率 | |—————-|————————-|—————-| | 生理指标 | 可穿戴设备、医疗检测 | 实时/ 每日 | | 行为习惯 | 移动应用、问卷调查 | 每周/ 每月 | | 环境数据 | 物联网传感器、地理位置 | 持续监测 | 实际应 慢性病管理、亚健康干预等场景，为智慧医疗提供可落地的解决方 案。 1.1 项目背景与意义 随着全球人口老龄化和慢性疾病负担的加剧，传统医疗系统面 临资源分配不均、服务效率低下等挑战。据统计，世界卫生组织 （WHO）数据显示，全球约 75%的医疗资源集中用于治疗慢性疾 病，但仍有超过 50%的患者未能获得个性化健康管理服务。与此同 时，人工智能技术在医疗健康领域的渗透率逐年提升，预计到

2.1 员工健康计划.............................................................................91 7.2.2 保险与医疗合作.........................................................................93 8. 实施步骤与时间表......... 12. 合作伙伴与生态建设..............................................................................149 12.1 医疗机构合作..................................................................................151 12.1.1 数据共享协议 ....................................................199 1. 引言 随着社会经济的发展和人们健康意识的提升，精准营养健康管 理已成为现代医疗和健康产业的重要方向。传统的营养健康分析主 要依赖问卷调查、体检报告和人工经验，不仅效率低下，还难以实 现个性化推荐。大数据和人工智能技术的快速发展为这一领域带来 了革命性突破，尤其是以 DeepSeek