个性化健康计划 · 智能核保与理赔 · 保险服务优化 · 个性化保险设计 智慧医疗 · 智能预问诊 · 智能导诊 · 医学影像分析 · 临床决策支持 · 手术辅助系统 · 基因组学与精准治疗 · 智慧病案与质控 · 医疗教育与临床培训 总体篇 场景篇 趋势篇 表能够通过心率监测和房颤预警功能，帮助用户及时 发现潜在健康风险。然而，由于个体差异和健康影响 随着 AI 在医疗健康和生命科学行业的应用深化，行业企业在 模型训练、微调及应用开发上，需要高性能 GPU 集群、高性 能存储系统及低延迟网络支持，需要适配医疗数据特性的 AI 开发工具链（如基因数据脱敏、医学影像标注）、模型部署与 监控体系等。传统 IT 架构在应对海量数据计算、大模型训练 及跨场景 AI 部署时，逐渐面临算力瓶颈、敏捷性不足、开发 运维成本高等多重挑战。基于此，阿里云为医疗健康行业企业 医疗健康行业 AI 应用开发和数智化转型。 总体篇 场景篇 趋势篇 为医疗健康行业模型的训练和推理提供 AI 基础算力 医疗和生命科学的科研计算（如分子模拟、基因组学分析等）和模型训练对算力需求极高，计算任务节点间高 频数据交互，对集群内通信性能、计算资源利用需求高；需要大吞吐量、高 IOPS、低成本海量文件存储支持。 阿里云提供弹性、高性能、高可用的 AI

度学习的智能分析工具，具备高效的数据处理能力和强大的预测分 析功能，为医疗健康领域的智能化转型提供了新的可能性。 医疗健康场景中，数据的复杂性和多样性对技术提出了更高的 要求。例如，患者的电子健康记录（EHR）、医学影像数据、基因 组数据等多源异构数据的整合与分析，需要处理大量的非结构化数 据，并从中提取有价值的信息。传统的处理方法往往依赖于人工干 预或简单的算法，导致效率低下且容易出错。而 DeepSeek 通过其 DeepSeek 技术在医疗健康场景中的典型应用示 例：  疾病诊断：通过深度学习模型对医学影像、病理数据等进行分 析，辅助医生进行早期疾病筛查和诊断，提高诊断准确率。  个性化治疗：基于患者的基因组数据、病史和生活习惯等信 息，DeepSeek 技术能够推荐个性化的治疗方案，提升治疗效 果。  健康管理：通过实时监测患者的生理指标，如心率、血压 等，DeepSeek 技术可以提供个性化的健康建议，帮助患者实 技术具有显著的潜在优势， 能够极大地提升医疗服务的效率和质量。首先，DeepSeek 技术通 过其强大的数据分析和模式识别能力，能够快速处理海量的医疗数 据，包括患者的电子健康记录（EHR）、医学影像、基因组数据 等，从而为医生提供更准确的诊断建议。例如，通过分析患者的病 史和实时生理数据，DeepSeek 可以预测潜在的健康风险，帮助医 生提前采取预防措施。 其次，DeepSeek 技术在个性化医疗方面表现出色。通过对患

项目背景与目标 随着医疗行业的快速发展，传统的数据处理方式已无法满足现 代化医疗场景中日益增长的计算需求。医疗数据的复杂性、多样性 和敏感性对数据处理能力提出了更高的要求。特别是在医学影像分 析、基因组学、临床决策支持等领域，深度学习和智能算法的应用 已成为提升医疗效率和精准度的关键。然而，现有的计算设备在性 能、扩展性和成本效益方面存在诸多局限性，难以应对大规模并发 处理和实时分析的需求。为此，开发一款专为医疗场景设计的智算 计算硬件与优化的软件算法，提供一站式解决方案，以满足医疗行 业中对高性能计算、数据隐私保护和快速响应的需求。 项目目标围绕以下几个方面展开： 1. 高性能计算能力：深度优化硬件架构，支持大规模并行计算，确 保在医学影像分析、基因组数据处理等场景中的高效运行。 2. 数据安全与隐私保护：采用符合医疗行业标准的数据加密和隐私 保护技术，确保患者数据的安全性。 3. 易用性与可扩展性：提供友好的用户界面和模块化设计，便于医 在当前的医疗行业中，随着数据量的爆炸性增长和人工智能技 术的广泛应用，医疗场景对于高效、智能的计算平台需求日益迫 切。传统的数据处理方式已无法满足现代医疗对于实时性、准确性 和安全性的要求。尤其是在医学影像分析、基因组学数据处理、电 子病历管理等关键领域，医疗机构亟需一种能够提供强大算力、高 效数据处理能力，同时具备高度集成化和智能化的计算解决方案。 根据市场调研数据显示，全球医疗 AI 市场规模预计将在未来

持系统（CDSS）多基于规则引擎构建，无法动态整合患者基因组 数据（覆盖度<40%）、用药史（电子药历完整率仅 62%）等个体 特征。以高血压用药为例，现行系统仅能提供 3-4 种基础方案推 荐，而实际需考虑 11 类影响因素（如肾素活性、合并症等），导 致首诊方案调整率达 34%。 解决上述痛点需突破三项技术瓶颈： 1. 多模态数据融合：建立统一特征工程框架，支持实验室指标、影 像报告、基因检测数据的联合建模 2 达临床终端 3. 可解释推荐系统：提供诊断路径的置信度评估与循证医学依据 链，例如： 决策要素 传统 CDSS 覆盖 率 智能体目标覆盖率 检验指标异常组合 41% 90% ≥ 药物-基因相互作用 18% 85% ≥ 并发症关联规则 57% 95% ≥ 通过部署 DeepSeek 智能体，可实现诊断效率提升 200%（从 平均 26 分钟/例降至 8 分钟/例），并将个性化治疗方案匹配度从 NCCN 指南和患者历史数据生成个性化化疗方案，准确率在测试中 达到 92% （对比三甲医院专家会诊结果）。典型应用流程包括： 1. 自动解析 DICOM 影像中的病灶特征 2. 关联患者用药史与基因检 测报告 3. 输出包含证据等级的诊疗路径建议 医患交互智能化场景 部署在互联网医院的 DeepSeek 智能体可承担 70%的常规咨询工 作，显著降低医生重复性劳动。实际运营数据显示：

医疗不足等挑战。 借助于生成式大模型，医疗行业可以有效改善这些问题，通过智能 化的工具和服务，提升诊疗效率和服务质量。 近年来，全球范围内的医疗数据爆炸性增长，其中包括电子病 历、医学影像、基因组数据等。这些数据蕴藏着巨大的价值，如果 能够通过先进的 AI 技术进行挖掘和分析，就能为诊断、治疗和预 防提供有力支持。生成式大模型的逐步成熟，使得医疗行业能够从 海量数据中提取有意义的信息，同时为医疗决策提供辅助。具体而 首先，大模型展现出卓越的学习能力，能够有效分析和处理海 量数据。与传统模型相比，大模型在训练过程中利用更深层次的网 络结构，提高了特征提取的多样性和准确性。尤其是在医疗领域， 模型能够整合不同来源的数据，包括病历、影像、基因组信息等， 形成全方位的患者画像。这种整合能力对于个性化医疗和精准治疗 具有重要意义。 其次，大模型在自然语言处理方面表现出色，使其在医疗文档 和交流中的应用尤为突出。例如，通过对医学文献、病历记录和患 不仅能够提升治疗效果，还能优化资源配置，降低医疗成本。个性 化医疗涉及对患者的基因、生活方式、环境因素以及特定生理状况 进行全面分析，以确保治疗方案的精确性和有效性。 首先，开展个性化医疗需要建立全面的患者信息数据库，这样 的数据库应包含以下关键要素：  患者的基本信息（年龄、性别、疾病史等）  家族病史  基因组信息  生活方式数据（饮食、运动习惯等）  环境因素（居住地的空气质量、水质等）

大模型预训练 1. 医疗文献： 包括学术论文、专业杂志 等发表的文献， 涵盖各类疾病的病因、诊断、 治疗及预后等研究内容。 2. 科研数据库： 如基因组学、蛋白质组 学等数据库， 为模型提供大量的基因、蛋白 质等生物信息。 3. 公共数据集： 如医疗影像数据集、电 子病历数据集等， 这些数据集经过标准化处 理后，可以用于模型的训练和验证。 4. 个应用场景， 如下图所示。其中， 五大场景 分别是科研、临床、护理、健康管理和公共卫生。科研场景下有动物实验、人体试验、基因 / 干细 胞研究 3 个应用场景。临床场景下有常规诊疗、急危重症处置、器官移植、辅助生殖、生殖健康、 互联网问诊、基因 / 干细胞治疗、医疗人工智能、数字医疗、安宁疗护、医患关系 11 个应用场景。 护理场景下有常规护理、特殊疾病护理、护患关系 附录 应用场景三：基因/干细胞研究 文件 / 规范名称 施行 / 发布时间 国内法律法规

题，品质改良是新品种选育的重点，病虫害抗性是新品种选育的重要选 择，非生物逆境是新品种选育的重要方向，养分高效利用是品种选育的 重要目标，适宜机械化作业是新品种选育的重要特征。育种相关数据包 括基因组测序数据、转录组测序与分子标记数据、作物表型检测数据、 田间数据和农业环境数据等。国内外学者基于经典遗传学、数量遗传学 和群体遗传学原理，采用关联、分类和聚类算法，挖掘种质资源农艺性 咖啡碱、总糖、还原糖、灰分、香料、保湿剂等，产 地、登记分类 红酒、白酒、啤酒、饮 料、 咖啡 乙醇、含氮量、pH 值、麦芽糖、咖啡因、葡萄糖、 果 糖、蔗糖、酸度、有机酸、产地、真伪等品质 转基因食品 蛋白或 DNA 的变化以及标记基因的转变、转基因 食品 的鉴定 2.5.4 问题与展望 农产品无损检测具备不破坏被检样品、检测速度快、污染少、可 实现自动化等优势，在现代农业检测技术中占有重要地位。农产品无

风险。同时，模型还可以优化物流路径，降低运输成本，提高农产 品的新鲜度和市场竞争力。 在农业科研方面，DeepSeek 大模型可以加速新品种的培育进 程。通过对大量基因数据的分析，模型能够识别出具有优良性状的 基因组合，为育种工作提供科学依据。此外，模型还可以模拟不同 环境条件下的作物生长情况，帮助科研人员快速筛选出适应性强的 品种，缩短育种周期。 在农业金融服务方面，大模型可以为农户提供精准的信贷评估 易被理解，并设计智能推荐系统，辅助农户制定最优生产计划。 跨领域知识迁移：农业问题具有跨学科特性，未来需探索如何 在 DeepSeek 大模型中引入生物学、生态学等领域的知识，提升模 型在特定任务中的表现。例如，利用基因编辑技术的研究成果，优 化作物病害预警模型。 规模化应用与标准化体系：为推广技术成果，需制定标准化的 数据采集、处理与模型评估流程，降低技术应用门槛，并建立行业 联盟，推动农业科技生态的良性发展。

而实现精准营销。广告投放以及持续数据分析都 能成为获利方式。更专业、更精确的数据，将为酒店多渠道、全方位透视消费者群体，以透视深 度实现资源利用最大化。 3.8 方案特色汇总 具备移动互联网基因的解决方案 面对移动互联网产生的增量市场，以及由移动互联网的深入发展而盘活的存量市场，上海博 达进行了深入分析和战略转型，在原有 VxWorks 平台之外，博达研发体系并行设立了开源系统平 台

森林防火系统 黑山谷景区是重庆首家环保示范景区。其森林覆盖率 达 97%，现存有银杉、珙桐、高山杜鹃等植物 1800 余种， 以及黑叶猴、穿山甲等国家一、二级保护动物，被专家喻 为“渝黔生态基因库”。 森林防火是黑山谷景区将面临的重大难题，如此大面 积的森林一旦发生森林大火后果将不堪设想，那对景区的 危害将是致命的。对森林火灾的防范工作也是景区非常头 痛的问题，传统的人工巡山方式不但大量的投入人力成本