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 AI 的迅 猛 发展，为医疗健康注入了新的机遇。 技术正在推动医疗服务向自动化和智能化转变，优化包括预约挂号、诊 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 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 28 6 AI 助力健康管理 29 健康监测与评估 30 健康指导与干预

...........36 2.5 药物研发与临床试验.............................................................................................................................................37 2.5.1 药物筛选与优化.............. 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 者数据的深度挖掘，它能够生成个性化的治疗方案，优化药物选择 和剂量，减少副作用并提高治疗效果。这种个性化的治疗方法不仅 提升了患者的生活质量，也降低了医疗成本。 此外，DeepSeek 技术在医疗资源的优化配置方面也具有显著 优势。通过分析医院 癌的微小病灶，帮助医生在早期阶段进行干预，提高治愈率。 此外，DeepSeek 技术还可以应用于智能药物研发。传统药物 研发周期长、成本高，且成功率较低。通过 DeepSeek 技术，研究 人员可以快速筛选出潜在的有效化合物，预测其药效和副作用，从 而加速新药的开发进程。例如，在新冠疫情期间，DeepSeek 被用 于快速筛选可能的抗病毒药物，大大缩短了药物研发的时间。 在远程医疗和健康监测领域，DeepSeek 技术同样表现出色。

血库管理信息系统 1 41. 康复治疗管理系统 1 42. 血液透析管理系统 1 43. 体检管理信息系统 1 44. 药品管理 药房管理信息系统 1 45. 药库管理信息系统 1 46. 抗菌药物管理系统 1 47. 前置审方管理系统 1 48. 合理用药监测系统 1 49. 处方点评管理系统 1 50. 静配中心管理系统 1 51. 质量管理 护理管理系统 1 52. 院感管理系统 门诊医生站内应包含结构化基础医学术语、解剖学、药理学、诊断学、影 像学、实验室诊断术语全量数据用于支持系统辅助诊疗。 知识的动态生成，包含：医院个科室常用的主诉、诊断、症状、体征、检 查、检验、常用治疗药物及操作等。 提供常用药品、常用诊疗、药品字典、诊疗字典、诊断字典及诊疗组套等 目录。 提供业务流程与系统操作之间的联动操作。 提供助手数据快速引用至电子病历功能。 7.2.1.2、主菜单配置 暂停诊\恢复开诊：支持医生短时间离开诊室，回来后可恢复正常开诊。 患者信息展示： 支持接诊患者基本信息的查看，包括：个人信息、健康摘要、就诊信息， 界面显示数据项内容及顺序可个性化配置。 支持患者过敏信息查询和补录，包括：药物过敏、食物过敏、造影剂过敏； 患者就诊列表展示：支持显示当前开诊的就诊科目可接诊患者列表； 预约患者列表展示：支持显示查询一周内已预约患者列表查询； 诊间加号：支持加号至指定就诊人和添加号源数量不指定就诊人两种诊间

.........................................................................................40 4.2.2 药物研发与优化.............................................................................................. 持。 3.2 数据分析与利用的瓶颈 在中医药健康产业中，数据分析与利用的瓶颈主要体现在以下 几个方面：首先，数据来源的多样性和复杂性导致数据标准化程度 较低。中医药数据涵盖临床诊疗、药材种植、药物研发、市场销售 等多个领域，而这些数据往往以非结构化或半结构化的形式存在， 缺乏统一的格式和标准，增加了数据整合与分析的难度。 其次，数据的质量和完整性存在较大问题。中医药数据往往依 赖于人 的强大计算能力，可以对中医药历史文献、临床数据、 药材信息等进行结构化处理，构建知识图谱。这一过程不仅能够整 合分散的数据资源，还能通过关联分析发现潜在的药物配伍规律、 疗效机制以及疾病治疗的新思路。 例如，通过对历代中医典籍和现代临床病例的文本挖掘，系统 可以自动识别出常用的药物组合及其适应症，形成药物配伍数据 库。这一数据库能够为中医师提供实时的处方建议，同时也能为中 药新药研发提供数据支持。此外，DeepSeek 还能够对药材的产

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 得益于多年以来的医疗数字化的数据积累，这些大模型拥有全面的医学知识覆 盖，通过不断整合和 学习最新的医疗知识，模型涵盖了从基础医学、临床医学到公共卫生等各个领 域。无论是疾病的病 理机制、药物的作用机理，还是最新的治疗指南，模型都能提供详尽的信息。 其次通过达模型强大 的自然语言处理和交互能力，医疗健康大模型可以理解和生成高质量的医学文 本，与医护人员和患 者进行自然流畅的交流。此外，利用医疗健康大模型高效的数据处理与分析能 这种个性化的治疗和建议不仅可以提高疗效，还能减少不必要的副作用和治疗成本。 在药物发现方面， 大模型也发挥了关键作 用。传统的药物研发周期长、成本高， 对于药物效果和 安全性的验证过程复杂且耗时。应用大模型技术分析生物数据和化学化合物的相互作用， 快速筛选 出潜在的药物候选物，并预测其疗效和安全性，从而大大缩短药物研发的时间和成本。 此外， 医疗影像分析是医疗健康大模型的另一个重要应用场景。现代医学影像技术生成的数据量

 效率提升：通过语音识别和模板匹配技术，将口述内容实时转 化为符合《电子病历应用管理规范》的标准化文本，缩短书写 时间 40%-60%  质量保障：内置的医学知识库可自动识别矛盾内容（如药物过 敏史与处方冲突），并提示异常指标（如将血小板数值与正常 范围对比标注）  数据整合：无缝对接 HIS、LIS、PIS 等医院信息系统，实现检 验结果、影像报告等数据的自动抓取与归集 当前医疗信息化建设已为 智能语义解析引擎：支持语音输入与自由文本的自动化处理， 识别医学术语、疾病编码（ICD-10）和药物名称（ATC 分 类），准确率可达 92%以上（基于三甲医院实测数据）；  动态模板库：包含超过 300 个专科病历模板，支持根据科 室、病种和主治医师偏好自动匹配文档结构；  实时质控校验：内置逻辑冲突检测规则（如药物过敏史与处方 药品的冲突校验）和完整性检查算法，错误拦截率较人工书写 提升 67%； 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 数据，减少重复录入  关键信息自动标红提示，包括异常指标、药物过敏史等高风险 内容 数据整合方面需实现多系统无缝对接： 1. 与 HIS 系统对接获取患者基本信息、检验检查结果 2. 与 EMR 系统同步历史病历数据 3. 支持 DICOM 标准影像报告自动引用

可以用于患者病历的自动生成，在医生输入关键信息后，模型能够 输出完整的病历文档。这不仅提高了医疗工作的效率，还在一定程 度上减少了因人为因素造成的错误。此外，这类模型也可用于药物 研发，生成对特定患者群体有效的治疗方案，或通过分析历史数据 来发现潜在的新药物靶点。 在临床决策支持方面，AI 生成式大模型能够根据患者的病史和 症状生成诊断和治疗建议。通过实时分析患者的健康数据和医学文 献，模型可以显著提高准确性并降低医疗成本。值得一提的是，这 果具有广泛适用性，满足不同患者的个性化需求。 5. 自我学习能力：借助自动化的学习方式，生成式模型能够不断 从新数据中学习，提高生成结果的质量与真实感。 这些特点使得生成式模型在医疗场景中的应用变得日益重要， 特别是在药物发现、疾病预测、患者监测和个性化治疗等方面。通 过不断优化这些模型的结构及算法，研发团队能够更有效地将生成 式模型应用于现实医疗问题中，提高医疗诊断的准确性和效率。 2.1.2 大模型的优势 型医疗机构结合患者的电子健康记录与 AI 模型，能够实时分析患 者的病历数据，为医生推荐个性化的治疗方案，并在一定程度上降 低了误诊率。 在药物研发过程中，AI 生成式大模型被用来预测化合物的药理 活性与安全性。某制药公司利用这种大模型加快药物筛选的速度， 通过分析上百万的化合物数据，成功找到了多个候选药物，这一过 程不仅缩短了研发周期，还节省了大量的研发成本。 在患者管理与教育方面，AI 生成式大模型也显示出其独特的价

4.3.1 治疗方案推荐.............................................................................82 4.3.2 药物相互作用检查......................................................................85 4.4 患者管理与随访........ 隐私的前提下，模型通过迁移学习可使新接入医院的冷启动准确率 在两周内从 62%提升至 85%。 在药物相互作用预警场景的对比测试中，DeepSeek 智能体展 现出显著优势： 指标 传统规则引擎 DeepSeek 智能 体 召回率 68% 92% 误报率 23% 8% 响应延迟 120ms 45ms 支持药物种 类 1,200 6,800 该技术方案已通过国家医疗信息安全三级等保认证，支持国产 小时内触 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

.......................................................................................... 41 8.7 非药物干预................................................................................................. 理，实时监控血压、血糖数据，查看曲线图及变化趋势。 45 8.7 非药物干预 通过制定戒烟计划、运动管理、膳食管理等非药物干预对亚健 康及慢病人员进行健康管理及康复。 8.8 健康统计 对用户的健康数据全局统计及分析，包括基础数据统计和测量 数据统计。 46 8.9 慢病管理 针对有慢病和亚健康的人群，制定非药物干预及随访计划，并 实时跟踪计划进度。 47 9、医养结合+互联网

的认可，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， 查、辅助检查及诊断等字段的数据，以便模型能够针对不同情况给 出准确的文书生成。 在数据处理阶段，对数据进行清洗和预处理至关重要。本阶段 主要工作包括：  去除重复和无效记录  统一用词和格式  标注关键字段（如症状、药物、诊断等） 经过数据预处理后，选择合适的模型架构进行训练是下一个关 键步骤。当前较为成熟的文本生成模型如 GPT、BERT 以及针对医 学场景的 Fine-tuned BERT 等，都是值得考虑的选择。具体的模型 在中医院门诊病历自动生成的过程中，输入信息的处理是关键 环节。系统需要从多种来源收集和整合患者信息，以确保病历生成 的准确性和完整性。输入信息的种类主要包括患者基本信息、症状 体征、既往病史、家族病史、过敏史以及药物使用情况等。 首先，患者基本信息的采集应通过简洁的界面进行，确保患者 能够快速输入或确认信息。以下为基本信息的输入项：  姓名  性别  出生日期  联系电话  地址  就诊日期