医疗健康行业 AI 应用全景 8 3 阿里云助力医疗健康 AI 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 医疗软件处理的是 医疗器械数据（如医学影像、生理信号等），且其核 心功能用于医疗用途（如辅助诊断、治疗计划制定 等），则属于医疗器械，需按照相应的类别进行注 册管理才能合法上市销售。目前生成式 AI 在医学领 域的应用尚未形成明确的监管框架和注册准入管理制 度，因而很多作用于医学影像和医药研发的大模型与 相关产品功能，一般作为辅助工具使用。 目前在国家互联网信息办公室发布的生成式人工 智能服务备案信息和深度合成服务算法备案清单中， 智能服务备案信息和深度合成服务算法备案清单中， 主要涉及非医疗器械的 AI 医疗软件的对外规模化产 品 应用，患者服务、辅助诊断与决策、质控成为最为典 型的 AI 应用领域。截止 2024 年底，能够对外提供医 疗领域 AI 应用的产品和服务且已备案的模型和算法 数量已达 101 个， 呈逐步上升态势。这些备案的 模型和算法广泛分布于各个领域，为医疗健康行业 的智能化发展提供了有力的技术支撑与保障。具体 的分布领域如下：

系统、视频监控系统、调度通讯系统、安全监测系统等；执行层 主要包括生产管理、机电管理、安全管理、经营管理、节能与环 保管理、安全与职业健康管理等；决策层主要包括：智能控制、 智能管理、智能分析、辅助决策等。 8 图 2 选煤厂智能化建设参考技术架构 2.选煤厂智能化建设技术路径 第一阶段：重点开展智能化选煤厂标准建设、关键技术攻关、 基础装备完善工作，适时进行成熟技术推广，开展示范工程建设。 分类、 分析、挖掘、融合处理等功能，实现各系统之间数据的互联互通、融合 共享和时空分析。 （3）智能掘进系统 根据矿井掘进地质条件与工艺要求，因地制宜确定合理的掘 进技术与装备，配套高效的辅助作业系统，逐步实现掘支平行作 业；鼓励应用智能探测、自动定向及导航、巷道断面自动截割成 形、自动锚护、高效除尘等先进技术与装备，使掘进工作面生产 系统具有智能感知、自主决策和自动控制的功能，实现掘进迎头 根据煤层赋存条件、工作面设计参数、产能指标等要求，建 设不同模式的智能化采煤工作面：薄煤层和中厚煤层智能化无人 15 开采模式、大采高工作面人—机—环智能耦合高效综采模式、放 顶煤工作面智能化操控割煤+人工干预辅助放煤模式、复杂条件智 能化+机械化开采模式。其中，条件适宜的薄及中厚煤层实现智能 化少人开采，逐步推广应用采煤机自适应截割、液压支架自适应 支护、智能放顶煤、刮板输送机智能运输、智能供液、综采设备

内蒙古自治区煤矿智能化建设基本 要求及评分方法（试行） 一、煤矿智能化建设基本内容 1.井工煤矿智能化建设基本内容包括：智能化运算平台、智 能化煤矿信息基础设施、掘进系统、综采系统、主运输系统、 辅助运输系统、综合保障系统、安全管控系统、经营管理系统 等 9 个方面内容。 2.井工煤矿掘进工作面智能化建设基本内容包括：智能化运 算平台、智能化煤矿信息基础设施、掘进系统、安全管控系统 等 4 井工煤矿综采工作面智能化建设基本内容包括：智能化运 算平台、智能化煤矿信息基础设施、综采系统、安全管控系统 等 4 个方面内容。 4.露天煤矿智能化建设基本内容包括：智能化运算平台、智 能化煤矿信息基础设施、卡车无人驾驶系统、辅助设备远程控 制系统等 4 个方面内容。 二、煤矿智能化建设评分方法 1.井工煤矿智能化建设评分方法 （1）井工煤矿智能化建设考核满分为 100 分，采用各部分 得分乘以权重的方式计算，各部分的权重见表 （勿） 一 智能化运算平台 100 0.10 二 智能化煤矿信息基础设施 100 0.10 三 掘进系统 100 0.10 四 综采系统 100 0.15 五 主运输系统 100 0.15 六 辅助运输系统 100 0.10 七 综合保障系统 100 0.15 八 安全管控系统 100 0.10 九 经营管理系统 100 0.05 （2）井工煤矿智能化建设各部分考核内容按照各部分评分

.74 4.2.2 结构化病历生成.........................................................................76 4.3 辅助决策支持......................................................................................79 4.3.1 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： 1. 知识检索效率提升：智能体可在 3 秒内完成百万级医学文献的 语义检索 2. 诊断辅助精度：对常见疾病的鉴别诊断建议与专家共识吻合度 达 88% 3. 资源调度优化：通过预测就诊流量实现医护人员动态配置，候 诊时间减少 40% 当前医疗信息化建设已进入深水区，单纯的数据电子化已无法 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） - 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

24 3.4.2 基于报表中间件构建复杂业务报表，统一展示 ........................ 25 3.4.3 广泛应用数据交换与挖掘技术，加强数据利用，辅助决策 ........ 25 3.4.4 基 于 J 2E E 标准，平台独立性强，扩展灵活 ..................................... 实现监督检查系统、 抽样检验系统、稽查办案管理系统、 现场监管系统、从业人员管理系统建设，构建起市、县(区)两级协同监管 模式。 5、以基础数据应用为核心，建立并完善信用评价体系，辅助分级监督 管理；基于已有数据实现统计分析，辅助领导决策。 6、构建完成第一阶段所需的基础设施和应用支撑大技术支撑平台。 7、建立医药应急处置平台，充分利用网络平台，加强舆情预警，切实 防止重大特大事件发生。 第 建 设： 1、 建设药械远程动态监控系统，加强对药品、医疗器械相关的远程监管， 实现药品生产企业生产过程监控。 另外，突出与监管相对人的沟通交流， 加强对监控数据的综合分析与利用，辅助医药监管工作的顺利开展； 2.3.2 市场准入监管平台 xxx 市医药监督管理局需要从源头上抓监管，建设市场准入监管平台， 实现对辖区内药品、医疗器械、食品等相关市场准入事项全流程管理，加

随着时间的推移，模型的规模得到了快速的膨胀，参数量从最初的数亿增长至如今的数千亿，从而 人工智能的发展迈入了大语言模型时代。这些大语言模型不仅可以用于经典的 NLP 任务，还在多 轮对话、文案生成、编程辅助、多模态交互等新兴应用场景中展现出巨大的潜力。越来越多的领域 如医疗、媒体、艺术、金融等[4]，都在积极采用大语言模型，以提升效率、促进创新和优化决 策。 在众多应用领域中，医疗行业尤其展现了大语言模型的巨大潜力和重要性。截至 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 力，能够快速分析大 量的医疗数据，发现有价值的医学信息和趋势。这 种能力不仅有助于疾病的早期发现和精准诊断， 还可以辅助临床决策，提高医疗服务的整体效率。 06 PAGE ANALYSIS 大模型应用技术分析 02 医疗健康大模型伦理与安全白皮书 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 巨大， 依赖人工分析耗时费力。大模型可以在短时间内处理和分析大量影像数据， 协助放 射科医生 进行准确的诊断。例如， 人工智能辅助的影像分析技术已被用于检测肺癌、乳腺癌、脑肿瘤等重大疾病， 有效提高了诊断的敏感性和特异性。 07 PAGE 医疗健康大模型伦理与安全白皮书

61 3.5.4 混凝土温度智慧监测..................................................................62 3.5.5 可视化装备辅助质量管理...........................................................63 3.5.6 工程关键工序采取可视化追溯管理........... 11 图 1-12 人员管理中智慧工地各模块应用成熟度分布 在物料管理智慧工地应用模块中，受近几年 BIM 技术应用推广较好的影响， “基于 BIM 的材料管控(包含不限于 BIM 提量、辅助材料计划编制)”应用广度 适中占比有 43%,但成熟度一般，有技术与管理提升的空间。“基于视觉 AI 识 别技术的物资清点(包含不限于钢筋、钢管、木方)等模块应用较少，均在 10% 以下，且成熟度欠佳。 基于 BIM 的质量策划或交底 二维码质量跟踪 基于智能设备的实测实量 虚拟现实工序展示或交底 基于平台数据分析的质量评价 智能探伤设备 其他 大体积混凝土无线测温系统 基于 Al 眼镜的辅助隐检 机械设备数字化改造提高质量 图 1 - 16 安全管理中智慧工地各模块应用成熟度分布 在质量管理应用方面，“基于传感器或者手机 APP 例行检查记录质量检查”、 “基于移动终端及平台对工程质量实施信息化管理”、“应用

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。 基于以往的病例数据，模型能够识别趋势和模式，从而为疾病的早 况，提供针对性的健康指导和信息。这样一来，患者不仅能更好地 理解自己的病情，还能增强对健康管理的积极性。 生成式大模型在医疗场景的可行应用还包括：  医学文献的自动生成与更新，便于医生获取最新资讯  影像学数据的智能分析，辅助影像科医生做出诊断  健康监测与预警系统，实现对慢性病患者的实时跟踪 在实际应用过程中，还需强调数据安全与隐私保护。医疗行业 涉及大量的个人健康信息，如何确保这些数据在被模型处理时不被 泄 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 言，以下是生成式大模型在医疗应用中不可忽视的优势：  加速医疗信息的处理：生成式大模型能够快速处理大量医疗文 献和数据，从而为医生提供最新的研究进展和治疗方案。  提升诊断准确性：通过对患者数据的深度学习，生成式大模型 可以辅助医生做出更准确的诊断判断，从而提高医疗服务质 量。  实现个性化医

新一代的 感知-传输-应用技术体系，实现对码头、船舶、货物、重大危险源、危险 货物装卸过程、航管航运等管理要素的全面感知、有效传输和按需定制 服务，为行政管理人员和相关单位及人员提供高效的管理辅助，并为公 众提供便捷、实时的水运信息服务。 建立信息整合、交换和共享机制，建立健全信息化管理支撑体系， 以及相关标准规范和安全保障体系；按照“绿色循环低碳”交通的要求，搭 建高效、弹性、高可 基于港口（航管）执法基地建设规划，依托统一的执法区域管理和 数字化监控平台，通过加强对辖区内的监控，结合移动平台，形成完整 的多维路径和信息追踪，真正做到问题能发现、事态能控制、突发问题 能解决。 运行监测和辅助决策系统 对区域港口与航运业务日常所需填报及监测的数据经过科学归纳及 分析，采用统一平台，消除重复的填报数据，进行企业输入和自动录入， 并进行系统智能判断，避免填入错误的数据，输入的数据经过智能组合， 组合， 自动生成各业务部门所需的数据报表，包括字段、格式，都可以根据需 要进行定制，同时满足扩展性需要，当有新的业务监测数据表需要产生 时，系统将分析新的需求，将所需字段融合进入日常监测和决策辅助平 台的统一平台中，并生成新的所需业务数据监测及决策表。 综合指挥调度系统 建设以港航应急指挥中心为枢纽，以各级管理部门和经营港口企业 为节点，快速调度、信息共享的通信网络，满足应急处置中所需要的信

15%的日常决策，大幅提升企业生产力，降低运营成本。通过 AI 技术与城市数字孪生场景 结合，以时空为“ ” 索引 对多源异构数据进行时空化治理和融合，并借助知识工程和 AI 算法进行智 能分析、挖掘知识和辅助决策，可以很好地解决地理规律的复杂性、地理信息表达的多样性以及地 理数据的不完备性等关键问题。 “ 以 模型+ ” 知识 智能驱动的 AI CITY 不是简单地在城市叠加技术元素，而是以 AI 为核心，融合联 ，避免算力闲置，提 升 “ ” 大模型训练中的算力利用率。在此基础上，构建 算力水电 普惠模式，实现即开即用，让算力像用水、 用电、用气一样便捷。 数据平台 数据标注：支持文本、视频、图像全类型标注，支持智能辅助标注以提升标注效率，支持人工审核以提升标注 准确率。 数据配比：支持文本、图片、预测配比，支持配比数据灵活抽样、合并。 数据发布：提供多种发布方式，支持一键发布到模型训练平台直通训练，支持胶囊封装防止数据泄露。 病历辅助生成 病历内涵质控 仿真优化生产排程 设备预测性维护 供应链动态优化 营销策划智能风险与 与指挥 立体防控 AI审图 交通警情 智能视频巡逻 智能问数 AI+ 数字社会 （普惠、便捷、精准，有温度） AI+ 数字政府 （协同、敏捷、智能，有效率） 公文草拟 数字 公务员 AI气象 药物发现 临床试验设计 药物安全警戒 AI辅助个性化教学 AI医疗健康服务