案例 4 | 高敏快速检出病灶，CT+AI 助力医院实现“应收尽收”——体素科技 案例 5 | 新冠肺炎患者治愈出院后的康复管理如何进行？——海思瑞格 疫情突袭，智慧医疗围绕就诊全流程迅速落地 在本次突如其来的疫情面前，大批医疗科技企业冲在一线，加班加点地“捐赠”自 己的技术和产品，围绕患者的诊前、诊中和诊后在多个场景迅速应用和落地， 承担着自己的使命。 如果说此前智慧医疗的主要推动力是政策，那么，此次疫情中智慧医疗在多环 应用，大致可分为智能问答、线上问诊以及 AI 辅助诊疗。 在诊前环节，虚拟助手依靠自然语言处理和知识图谱等 AI 技术提供智能问答服 务，承担减轻恐慌、分流普通患者的任务；同时，线上问诊作为线下诊疗的补 充，在患者就诊前通过人机交互技术快速收集患者病情信息，进行患者筛查， 减轻医院和医生负担，实现智能分诊与导诊。 其中，在线诊疗成为国家大力倡导的方式。2 月 3 日，国家卫健委发布《关于 加强信息化支撑 织各级医疗机构借助“互联网+”开展针对新型冠状病毒感染的肺炎的网上义务咨 询、居家-医学观察指导等服务，拓展线上医疗服务空间，引导患者有序就医， 缓解线下门诊压力。 在此前就已大规模展开的智慧医院建设中，智能导诊和分诊作为诊前收集患者 症状基本信息和引导精准就医的重要应用，已在很多公立医院落地。疫情期间， 由于新冠肺炎患者就诊量大并且交叉感染风险颇高，因此就医之前的智能导诊 和分诊显得更为重要。 2 月 7 日，国家

医疗场景的需求分析..................................................................................26 3.1 患者管理需求......................................................................................28 3.1.1 4.2.2 影像生成与增强.........................................................................54 4.3 健康教育与患者沟通...........................................................................56 4.3.1 自动化咨询....... 当前，面对全球医疗资源紧张、临床决策复杂化等挑战，传统 医疗模式已无法满足日益增长的患者需求。医务人员需要在短时间 内处理海量的信息并做出决策，这无疑增加了医疗风险。生成式大 模型通过自然语言处理、图像生成等技术，可以在多方面为医疗应 用提供支持。 首先，生成式大模型可以应用于临床诊断辅助。通过分析患者 的症状、实验室结果及影像学资料，这些模型能够生成初步的诊断 建议。这不仅提高了诊断的准确性，还可以减少医生的工作负担。

打好硬件和网络基础适度超前，稳步实效地推进医院信息化建设，加强信息技 术在医院的应用深度和广度，强调信息规范性、服务方便性、临床实用性、管 理可及性。在满足患者、临床业务人员、医院管理者等各个层面的要求之下， 提升医院信息资源的协同共享能力。 使患者就医更方便、医患沟通更有效、医疗服务更高效、医护应用更简便、 用药更精准，医院管理更精准、决策更科学、医疗协同更无缝。 经过本次信息化建设，需实现以下目标： 4、智慧医院服务分级评估达到 3 级。 5、智慧医院管理分级评估达到 3 级水平。 6、网络及信息安全等级保护达到三级。 5、项目采购清单 序号 系统分类 系统名称 数量 1. 医院管理 患者基本信息登记系统 1 2. 门急诊预约挂号管理系统 1 3. 门急诊划价收费管理系统 1 4. 门急诊分诊叫号系统 1 5. 门诊排班管理系统 1 6. 医技计费管理系统 1 7. 住院登记收费系统 界面上提 供多种人性化的提示符号，例如主要功能的按钮图片放大处理，让操作员操作 更加清晰。 （5）安全性原则 系统应注意信息安全设计，系统应满足实现系统 7×24h 连续安全运行，并 注意患者隐私数据的保护。 系统应设置有多种内部网络设置层级授权机制，设定系统内部终端和访问 者的权限，设定操作者多层级电子签名机制，防止数据删改和电子确认的漏洞。 系统在安全性上提供的设置和措施应包括：严格的权限与登录管理、采用分级

验。这使得借助 AI 技术的介入成为可能和必要。 通过接入 AI 大模型，我们可以实现门诊病历自动生成的目 标。这一方案的实施将带来一系列的优势： 1. 提高工作效率：AI 大模型可以快速解析患者的主诉和症状， 自动生成结构化的病历内容，大幅减少医生的手动记录时间。 2. 增强准确性：通过学习大量中医病例，AI 大模型能够根据病 人情况提供相对准确的病历描述，降低人为错误的发生。 3 支持个性化医疗：AI 模型能够分析病人的历史记录，为医生 提供个性化的诊疗建议，使治疗更具针对性。 4. 促进数据分享与分析：生成的电子病历不仅便于医务人员查 阅，还可以通过数据挖掘分析，为患者管理和公共卫生研究提 供数据支持。 为了实现上述目标，需考虑以下几个关键因素：  数据来源：需收集和整理大量的中医门诊病历数据，为 AI 模 型的训练提供优质样本。  AI 模型选择：选择适合中医领域的 可，未来该 方案将对中医院的工作流程和患者体验产生深远的影响。 1.1 中医院门诊现状 在当前医疗体系中，中医院门诊作为重要的医疗服务环节，承 载着大量患者的诊疗需求。中医院门诊主要分为药物治疗、针灸、 推拿、理疗等多种治疗手段，涵盖了中医理论与实践的广泛应用。 然而，随着患者人数的增加和就诊频率的提升，中医院门诊在服务 效率、质量控制和患者体验等方面面临着诸多挑战。 一方面，传统

........................................................................................112 6.2.2 患者体验与满意度的提升.......................................................................................... ........................................143 1. 引言 随着医疗健康行业的快速发展，传统的数据处理和分析方法已 逐渐无法满足日益增长的需求。特别是在患者数据的采集、存储、 分析和预测方面，传统的技术手段面临着效率低、准确性不足以及 成本高昂等问题。在此背景下，引入先进的技术手段以优化医疗健 康场景的运作已成为行业的迫切需求。DeepSeek 作为一种基于深 作为一种基于深 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

着人们的生活 “ ” 质量，也给医疗体系带来了沉重负担。我国医疗体系的 不可能三角 依然突出，即 便宜、高效和服务难以兼顾。优质的医疗服务供不应求，医护人员负担较重，而 基层医疗能力相对较弱，患者的就医体验也需要进一步提升。另一方面，疾病 谱 变化快，药物研发周期长、资金需求庞大且成功率较低，现有供给难以快速应 对， 很大程度上也限制了医疗的突破发展。 面对这些挑战，人工智能技术，特别是以大型模型为代表的生成式 疗服务、费用结算、检验检查等在内的各个环节，将极大提升患者的就医体验。 同时，AI 助力 生物分子结构预测与生成、加快靶点识别和发现， 提升药物分子设 计与 优化， 提升临床试验的效率， 有效地缩短新药研发周期、降低研发成本、 加速新药上市，为医药创新带来新的动力。 AI 已经深入医疗健康的各个层面，成为连接医疗机构、科研机构、制药企 业以及广大患者的重要纽带，助力构建更加高效、智能、个性化的医疗生态系统。 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 24 药物研发与设计 25 药物筛选与 ADMET 性质预测 27 临床试验设计与优化

切）的作用机理，辅助医生进行更精准的辨证施治。 中医药健康产业的数字化转型还涉及到患者健康管理的智能 化。通过引入 DeepSeek，可以实现对患者健康状况的实时监测和 个性化干预。例如，基于 DeepSeek 的健康管理平台可以为患者提 供定制化的养生建议，包括饮食、运动和心理调适等多方面的内 容，从而全面提升患者的健康水平。同时，该平台还可以通过大数 据分析，为医疗机构提供参考，优化资源分配和服务流程。 据分析，为医疗机构提供参考，优化资源分配和服务流程。 在实施过程中，DeepSeek 的应用方案将遵循以下关键步骤： - 数据采集与整合：整合中医药文献、临床数据和患者健康记录， 构建统一的数据平台。 - 智能分析与挖掘：利用深度学习算法，挖 掘数据中的潜在规律和关联关系，为研究和决策提供支持。 - 系统 开发与部署：开发基于 DeepSeek 的中医药智能诊断和健康管理系 统，并在医疗机构中推广应用。 - - 效果评估与优化：通过实际应用 反馈，不断优化系统性能和服务效果。 总之，中医药健康产业引入 DeepSeek 应用方案，不仅能够提 升中医药的科学化和现代化水平，还能为患者提供更加精准和个性 化的健康服务。这一方案的实施，将为中医药健康产业的可持续发 展注入新的动力，同时也为人工智能技术在医疗健康领域的应用开 辟了新的路径。 1.1 中医药健康产业的现状与挑战 近年来，中医药健康产业在全球范围内展现出了强劲的发展势

....65 4.1.1 症状分析与初步诊断..................................................................68 4.1.2 患者分流建议.............................................................................70 4.2 医疗记录自动化生成. 4.4 患者管理与随访..................................................................................87 4.4.1 自动化随访提醒.........................................................................89 4.4.2 患者反馈分析. 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 压缩 15%-20%。 患者体验维度存在三个关键断点： 1. 47%的投诉源于医患沟通不充分 2. 复诊患者中 62%需要重复描述病史 3. 慢性病管理依从性仅维持于 31%-34%区间 这些结构性矛盾为 AI 技术落地创造了刚性需求场景，特别是 在智能分诊

语不规范、关键要素遗漏等；三是医疗数据利用率不足，超过 80% 的非结构化病历文本未能转化为可分析的标准化数据。 当前医疗行业存在以下典型痛点：  人工书写效率低下：门诊医师每接诊 1 例患者平均产生 15 分 钟病历录入时间  标准化程度不足：不同医疗机构间病历模板差异率达 43%， 影响数据互通  质控滞后性明显：现有系统仅能实现事后审核，无法实时纠错 在此背景下，AI 系统的无缝对接。 数据层基于混合存储方案，结构化病历数据存储在 MySQL 集群 （主从复制+读写分离），非结构化影像和语音数据通过 MinIO 对 象存储管理，同时采用 Redis 缓存高频访问的患者基本信息。数据 同步延迟控制在 200ms 以内，每日可处理 10 万级病历数据的实时 写入。 核心服务层包含以下微服务模块：  自然语言处理引擎：集成 BERT+BiLSTM 混合模型，支持中文 床决策和 患者安全。传统病历书写依赖人工录入，存在耗时、易出错、标准 化程度低等问题。AI 辅助病历书写系统的需求分析需从临床流程、 数据整合、合规性三个维度展开。 从临床流程角度，系统需满足以下核心需求：  实时语音转写功能，支持医生在问诊过程中自动生成结构化文 本，转写准确率需达到 95%以上（基于现有医疗语音识别技 术基准测试数据）  智能补全功能，根据患者主诉自动关联既往病史、用药记录等

健 康 大 模 型 应 用 的 各 方 面 情 况 ， 包 括 技 术 分 析 、 伦理法律评测、模型评测及提升措施等， 为其安全、有效、合规应用提供指导， 促进医疗行业智能化发展， 保障患者权益与医疗质量 。《 医疗健康大模型应用 伦理与安全白皮书 》 围绕医疗健康大模型展开多方面探 讨， 对推动其在医疗 领域的合理应用意义重大。 本白皮书主要内容主要包含 一 下四个方面： 理能力，成为这 一行业中不可忽视的技术力量。它能够高效整合和分析海量医疗文献、研究数据和患者记录，为医 疗行业提供更多的智能化支持工具。然而，医疗行业在引入大语言模型时面临着独特的挑战。与其 他行业相比，医疗领域对答案的严谨性、安全性以及合伦理性有着更高的要求[6]。任何错误的诊断 或决策都可能直接影响患者的健康和生命，因此，如何确保大语言模型在医疗应用中的正确性、可 靠性和符合伦理，是这一技术应用中的关键问题。 医疗行业快速推进数字化转型， 从而提高医疗服务的效率和质量， 促进医疗资源的 优化配置。在资源紧张的情况下， 远程医疗和在线健康咨询能够有效缓解医院的就诊压力， 将优质 医疗资源覆盖到偏远地区， 使更多患者受益， 大模型的出现让这 一 医疗健康数字化转型的步伐迈得 更稳更有力。 首先， 医疗健康大模型在疾病诊断方面展示了巨大的潜力。传统的疾病诊断往往依赖于医生的经 验 和医学 知识 ， 但诊断的