到主动健康管理的转型。 人工智能技术为医疗系统优化提供了新的突破口。以自然语言 处理和多模态学习为核心的 DeepSeek 平台，具备医疗知识图谱构 建、临床决策支持和非结构化数据处理三大核心能力。某三甲医院 的试点数据显示，接入智能体后的门诊流程平均耗时从 120 分钟缩 短至 75 分钟，电子病历自动生成准确率达到 92%，显著降低了医 护人员的文书负担。这些技术特性与医疗场景的需求高度契合： 当前医疗系统面临着日益增长的服务需求与资源分配不均的双 重压力。根据世界卫生组织统计，全球范围内医护人员缺口达 1700 万，门诊等待时间中位数超过 2 小时，基层医疗机构误诊率 高达 18%-25%。在诊疗效率方面，三甲医院医师日均处理病例量 超过 80 份，导致疲劳作业风险上升，而电子病历系统仅实现基础 结构化存储，无法主动辅助临床决策。 医疗数据利用存在显著瓶颈： - 非结构化数据占比超过 70%（如影像报告、医患对话记录） 70%（如影像报告、医患对话记录） - 跨系统数据互通率不足 40% ” ” ，形成 信息孤岛 - 实时数据分析延迟普遍在 4 小时以上，影响急症处置 成本控制方面呈现两极化趋势：2023 年国内三甲医院单例诊 疗成本较 2019 年增长 23%，而社区医院设备更新率连续 5 年低于 10%。医保控费要求与精准诊疗需求之间的矛盾日益突出，DRG/ DIP 支付改革下，医疗机构亟需在保证质量的前提下将平均住院日

方式的持续演变，社会对医疗资源的需求呈现出显著 的增长态势。2024 全年全国医疗卫生机构的总诊 疗人次达到 101.1 亿，相较于上一年增加了 5.5 亿人 次。当前，医疗资源分配相对不均、优质医疗资源集 中在大城市和三甲医院，大医院人满为患，医生工作 负荷过重而基层医疗机构能力相对有限，无法有效分 担压力。截至 2024 年上半年，我国三级医院诊疗人 次数为 13.84 亿，同比增长 15%，远高于一二级医 院和基 APP 提供线上预问诊服务，提前获取患者主诉、既 往病史、用药禁忌等信息。正式就诊时，医生可基于 这些信息更精准、高效地与患者交流，提升诊疗决策 的准确性，同时智能推荐合适的科室和医生。目前较 大比例的三甲医院已经通过大模型进行优化迭代提供 此项功能。 此外，智能预问诊领域的前沿应用也在不断探索 中 。 例 如 ， 清 华 大 学 研 发 的 紫 荆 智 康 Agent Hospital，创新性地将医生、护士和患者均视为智能 的加号申请转变为医患双方的 协同决策 。患者首先 在线与 AI 模型交互并上传检查结果，模型自动提取 病史摘要和关键信息，辅助医生快速判断患者是否需 接受专家诊疗，从而实现精准加号。 “ 例如，某三甲医院推出 AI ” 智慧门诊 ，其中包含 智能加号功能。当患者通过在线挂号系统预约专家号 时，若所选专家号源已满，系统会自动引导患者申请 加号。患者填写病情信息后， AI 系统会评估病情并

必要的药物和治疗费用，降低医疗成本。 此外，DeepSeek 在医院管理和资源配置优化方面也具有重要 作用。通过分析医院的运营数据，DeepSeek 可以帮助医院优化床 位安排、手术排期和药品库存管理，提高运营效率。例如，某三甲 医院在引入 DeepSeek 后，其手术室的利用率提高了 20%，药品 库存周转率提高了 15%，运营成本降低了 10%。这不仅能够提升 医院的整体运营效率，还能为医院带来直接的经济效益。 断优化， 医疗机构能够在激烈的市场竞争中保持领先地位，并为未来的医疗 健康行业奠定坚实的基础。 7. 案例分析 在医疗健康场景中，引入 DeepSeek 技术已展现出显著的应用 潜力。以某三甲医院的放射科为例，该科室日处理影像数据量高达 数千份，传统方法依赖人工阅片，耗时且存在误诊风险。通过部署 DeepSeek 辅助诊断系统，医院实现了以下改进：  诊断效率提升：系统能够在数秒内完成对一份 其成功应用为更广泛的医疗场景提供了有力的技术支持，彰显了其 在医疗健康领域的巨大潜力和可行性。 7.1 成功案例分析与借鉴 在医疗健康场景中，DeepSeek 模型的引入已在多个案例中展 现出显著的成效。以某大型三甲医院的电子病历系统优化为例，通 过引入 DeepSeek，医院成功实现了病历数据的自动化分类与智能 化检索。该系统在不到三个月的时间内，将病历检索的平均响应时 间从原来的 10 分钟缩短至 30

破了传统的病历书写模 式及信息查阅繁琐、共享不便的难题，提高了病历书写效率、规范了病历样式、提升了 10 建设方案建议书 病历质量，已成为全国医院建设的模式。 上海华山医院和仁济医院等龙头三甲医院，完全实现并且确保了全院 PACS 图像传 输系统、LIS 系统，无缝集成到 HIS 管理系统，实现了与 HIS 管理系统一站式登陆，使 得电子病历系统的内容得到广泛延伸。 3. 区域平台建设情况 路由， QoS 处理，以及多媒体的通信支持。 此次核心网络建设涵盖了档案数据中心、PACS 数据中心、LIS 数据中心和疾病数据 25 建设方案建议书 中心。由于是 XX 市人民医院是市内三甲医院，应用范围可能还涉及到 XX 市全民医疗保 障体系的建设，前期规划时我们要各个市级，各个县级的医院和医疗机构的数据接入， 甚至以后扩展到 XX 市包括各乡镇医院，村卫生室等，所以核心设备的可扩展性和产品

终端，依托智慧养老云平台，衍生提供远程诊断、远程干预等服务 52 内容，保障用户生命体征安全，并为需要的客户提供配套的紧急救 援服务，满足用户在医疗上的基础需求。 9.7 电话医生 安康通整合自有的专业医生团队以及三甲医院签约专家团队， 通过电话医生专线为用户提供 365*24h 全年无休的健康咨询服务， 避免“路上两小时，排队三小时，看病五分钟”的尴尬现象。 咨询项目 项目说明 常见急症处理建议 常见急性伤病处理的咨询

群 旗 下的 夸克 App ， 是基 于 全 栈 自 研 、 千亿级参 数 的夸克大模型推出的健康大模型应用。目前， 夸克已与 200 多位权威医学专家、 60 多家全国知名 公立三甲医院和 40 多家医 学机构合作， 累计服务 千万级医疗健康用户， 通过多种信 息呈现方式为 用 户 提 供 病 症 原 因 、 用 药 建 议 、 就 医 指 南 等 实 用 易 懂 通过大模型能力， 夸克健康助手可对用户输入的症状和体征进行智能筛查， 匹配常见疾病并推荐 相关医疗资源，帮助用户实现精准查找和个性化推荐。 (3) 权威内容生态支持： 夸克健康助手与全国顶级公立三甲医院的专家合作， 共建健康内容生态。通过整合权威观点与权 威医学专家的支持，其搜索结果以 AIGC 形式呈现，准确率显著提升，幻觉率降至 5% 以下。 (4) AI 解读报告： 在用户授权的情况下， Execution Env iron - ment, TEE ） 等主流隐私保护技术基础上， 按 场景融合部署， 提 升数据 “ ” 可用不可见 、算 法安全及 结果可信水平。 案例：某三甲医院联合多院基于 MPC 进行患者数据联合分析， 实现数据不出域、实现联合科研， 但实际也面临计算资源、高可用性等工程难题。 3． 标准引用与管理体系构建： 参 考 T/BMISC

广告、搜索引 擎优化以及行业门户网站的合作，吸引潜在客户的关注，并通过线 上研讨会和直播演示，进一步转化意向客户。 在销售策略上，我们将采用直销与渠道代理相结合的模式。对 于重点客户，如大型三甲医院和国家级医疗科研机构，我们将组建 专业的直销团队，提供一对一的定制化解决方案，确保客户需求得 到充分满足。同时，我们将在各地区设立授权代理商，负责区域市 场的拓展与售后服务，提高市场响应速度和服务效率。为了激励销 验，为医疗行业提供可靠的技术支持。 14. 案例分析与应用场景 在医疗场景中，deepseek 智算一体机的设计方案通过高度集 成的硬件与智能化算法，能够显著提升医院、诊所等医疗机构的运 营效率与诊疗水平。以某三甲医院为例，deepseek 智算一体机被 部署于影像诊断中心，用于辅助医生进行 CT、MRI 等医学影像的 快速分析与诊断。通过深度学习算法，一体机能够在数秒内完成对 复杂影像的自动分割、病灶标注与特征提取，并将结果以可视化的 算一体机通过集成深度学习和图像处理算法，显著提升了影像分析 的准确性和速度。例如，在 CT 和 MRI 影像的自动分析中，该系统 能够在几秒钟内完成对大量影像数据的处理，识别出微小的病灶， 帮助医生做出更精准的诊断。某三甲医院的实际应用显示，使用该 系统后，影像诊断的准确率提高了 15%，诊断时间缩短了 30%。 其次，在病理科的应用中，deepseek 智算一体机通过对病理 切片的高效分析，辅助病理医生进行快速诊断。传统的病理切片分

同测试集达到 89%的端到端判定准确率，且将平均处理时长从 45 分钟压缩至 3 分钟。 多模态数据融合 与单一文本处理的 AI 系统相比，DeepSeek 可同步解析医疗影像、手写单据等非结构化数据。某三甲医院的 CT 影像识别测试表明： 技术方案 肺结节识别准确率 假阳性率 报告生成速度 传统 CV 算法 83% 12% 120 秒/例 专科 AI 模型 91% 8% 90 秒/例 DeepSeek 费用明细（药品单价、检查项目收费） 3. 逻辑校验：基于保险规则库构建审核知识图谱，例如： - 检查项目与诊断结果的关联性分析 - 医保目录外药品的自动标注 - 重复收费项目的交叉比对 以下为某三甲医院 CT 检查报告的解析效果对比数据： 审核维度 人工审核准确率 DeepSeek 模型准确 率 处理耗时对比 疾病编码识别 82% 96% 5 分钟→30 秒 禁忌症筛查 78% 93% 等专业认证者优先 数字化顾问团队配置 3 名具备以下能力的转型专家： 1. 保险 科技产品经理（1 人）：负责将核赔规则转化为机器可理解的决策 树 2. 医疗/汽修领域顾问（2 人）：三甲医院临床医师（兼医学编 码专家）+汽车工程师（兼事故定损专家） 运营协调员设置 2 个专职岗位，关键绩效指标包括： - 模型迭 代需求响应时效≤48 小时 - 异常案件人工复核准确率≥99

根据国家卫生健康委员会规划与信息司、国家卫生健康委员会统计信息中心于 2018 年 4 月颁发试行的《全国医院信息化建设标准与规范》，亳州市第二人民医院 6 智慧医院 PPP（智能化）设计项目方案 智能化系统建设必须满足及三甲医院进行定位需求。 智慧医院的建设范围主要包括三大领域：面向医务人员的“智慧医疗”、面向患者的“智慧服务”、 面向医院管理的“智慧管理”。 智慧医院的技术框架基本分为三大体系： 一是服务体系 分阶段进行，使绿色、智慧和节能真正融入并成为医院改进业务流程、合理配置资 源、降低质量成本、提升服务质量的核心环节。 结合“绿色医院”与“智慧医院”及智能化在医院建设中的定位与关系，以及《全国 医院信息化建设标准与规范》对于三甲医院的建设定位，为亳州市第二人民医院及 配套设施项深度融入诊疗和全生命周期健康管理过程，“以患者为中心”，在诊疗、 患者服务和健康管理等方面，提供更加安全、高效、便捷的智能环境。在智慧后勤、

：结合可穿戴设备数据，在健康险中实现 异 常体征预警-保险方案调整- ” 医疗机构对接 闭环。 生态体系构建 建立保险企业-科技公司-第三方服务商的协作网络： 关键行动项包括：2025 年前完成与全国 85%三甲医院数据接 口对接，车险领域实现 90%以上 4S 店维修数据实时同步。 合规与风控强化 开发智能体决策溯源模块，满足《保险 AI 应用监管指引》要求， 确保所有自动化决策可还原至具体条款依据，并设置人工复核触发