China AI Hospital Informatisation Industry 中国AI病院情報化産業 报告提供的任何内容（包括但不限于数据、文字、图表、图像等）均系头豹研究院独有的高度机密性 文件（在报告中另行标明出处者除外）。未经头豹研究院事先书面许可，任何人不得以任何方式擅自 复制、再造、传播、出版、引用、改编、汇编本报告内容，若有违反上述约定的行为发生，头豹研究 院保留采取法律措施 药房自动化等领域形成可落地的应用，院内信息 化逐步形成独立赛道。医院作为中国医疗服务体 系的核心，目前仍然处于智能化管理的初级阶段。 随着医疗信息化、大数据、人工智能等技术进步， 医院数字化转型进程加速，通过人工智能加速医 疗机构管理变革。 本文通过对AI医院信息化定义、应用领域、产业 链、各细分领域市场状况进行分析，以期对未来 市场方向提出研判。 n 医院信息化功能与技术框架 医院信息化建设的核心目标是满足其实际业务 需求和满足其运营管理需求。为实现业务需求 助终端应用的服务功能情况，应用率较高的均 为较为简单、便捷、智能化发展较早的领域， 医疗服务的舒适化、智慧化、数字化水平仍需 进一步提高 n 医疗信息化建设重要性 院端医疗信息系统帮助节流、改善盈利，且每 年投入较为刚性。在开源因客观条件受到影响 的情况下，医疗信息系统建设必要性更为突出， 通过信息化、数字化改造，改善内部业务（尤 其是门诊、住院）流程、调高管理效率、合理 分配资源、精细化控费，以实现节流、改善盈 利情况。从总体状况来看，最受医院重视的是

智慧医院信息系统建设 挑战与构想 1 医院信息化发展与变革 4 湘雅医院新一代信息化建设实践 2 医院信息化建设面临的挑战 3 新一代信息化建设的期待或构想 目录 • 2009 年 -2018 年 . • 《关于深化医药卫生体制改革的意 见》 （中发 接入体系 人、系统 数据驱动 外部延伸 平台化（统一基础能力、 弹性动态能力） IT 治理体系 人、系统、物 （设备、 感知点） 、数据 信息技术的发展带来变革 信息化时代 数字化时代 医院在数字化浪潮中的规划及思路？ 信息化是修补管理短板？还是结合业务发展？ 息化整个生态体系的建设和发展。 • 系统界面差 • 灵活性差 • 适应性差 • 集成能力弱 • 缺陷突出 • …… • 维护量大 • 无日志管理 • 升级不灵活 • 响应能力弱 • 用户、权限管理弱 • …… • 技术陈旧 • 架构单一 • 兼容性差 • 扩展性差 • 安全策略略 • …… 功能、应用

增长，芯片、网络、算力等基础建设的持续增强，大模型也迎来了快速发展机遇。2014 年生成对抗网络 GAN（Generative Adversarial Network）[4]的出现，推动了生成式人工 智能的革命性发展，随后以 Transformer[5]、BERT[6]为代表的预训练模型的诞生，颠覆 了以往的深度学习模型网络结构，大幅提高了模型训练速度和对多模态感知、创作和 推理的能力，同时模型的参数量级 星火认知大模型 2023.7 科大讯飞 诊后管理 文本 Med-PaLM 2023.7 Google 医学问答 文本 知问 2023.9 金仕达卫宁 医保和商保知 识问答 文本 但由于医疗领域的特殊性，医疗数据的获取和模型的训练制约着大模型的发展[14]。 医疗元宇宙是元宇宙在医疗领域的重要创新，有助于促进虚拟医疗和现实医疗的协同 发展，打破现实世界对时空、资源的限制，但医疗元宇宙的构建需要大量的虚拟场景， 16]。2023 年 4 月 Cascella[17] 等人分析了 ChatGPT 在临床实践中的可能作用，比如提供诊断建议，回答常见问题， 进行健康宣教等。但需要注意的是，由于医疗领域具有特殊性，如果某些问题回答产 生错误将会为患者带来较大的风险。因此，可在一定约束和规范下，尝试在该领域开 展实验应用，这将极大程度上提高医务人员的工作效率，改善患者的就诊体验。 3.3.2 就诊中的应用

目 录 6 实践成效 1 研究基础 2 研究目标 CHIMA 山东大学是国内第一 家 获 ISO 20000 和 ISO 27001 管理体系 双认证的综合性大学。 (2018-2020) ISO20000 IT Service Management 领域的国际标准 ISO27001 Information Security Management 足于全，宜量体裁衣 专而精 既有和综合性医院的共性： 智慧医疗、智慧服务、智 慧管理和智慧科研等。 又有其个性： 与专科诊疗深度融合，如 智慧口腔电子病历、口腔 临床路径、口腔大数据等。 更专业、粒度更小，更 融入诊疗业务 智能化渴求： 智能平台和服务模式是解 决信息化人手不足与工作 量日益增长矛盾的金钥匙。 模式变革： 用技术代替人力，实现超 前运维、自动运维、智能 300 万 每年 灾备机房 (2022) 外部专家资源库 （立项、验收、报废） 运维能力提升项目 (2022) 3.3 运维要素 - 资 源 CHIMA 分散性 整合性 3.4 运维要素 - 知 识 CHIMA 3.4 运维要素 - 知 识 CHIMA 知识库样例 运维流程信息化 运维表单电子化 运维质控数字化 完善基础监测能力

 数字化发展的大势中，医药数字营销早已经不再是先进企业的优先尝试，而是各医 药企业的标配。  随着医患信息差缩小、患者健康意识增强、对健康解决方案参与度提升，以患者为 中心的数字营销重要性不断升高，患者教育从可有可无已经成为刚需环节。  医药数字化营销市场规模稳步提升，但资本热度自 2022 年起断崖式下降。这其中 的主要差异，或许来自对数字营销的定义以及价值量化方式的不同。  别............ 8 图表 9 以非医保 OTC 药物为例的三层精细化数字营销管理..........................11 图表 10 不同场景药物数字营销结果的可预测性分析...................................12 图表 11 健康之路 AI 数字员工赋能数字营销全链路................................ 定义模糊、价值未量化是数字营销的关键瓶颈 多方促进数字营销发展。从政策端看，医疗反腐促进药品销售规范化、医药代表职业规 范促进回归学术推广本质、集采和国谈等政策推动企业降本增效优化销售费用支出，均 不同程度提升了数字营销的重要性。再观用户市场，无论医生还是患者信息获取渠道极 大丰富且主动搜索明显提升，数字营销是更好满足全渠道触达的方式。 在市场规模增加并多因素促进数字营销发展的背景下，数字营销的未来发展却没有匹配 相应

推向第二个黄金 期 199 0 年 AI 计算机 DARPA 计划失败，政府缩 减投入， AI 进入第 二次低谷 2006 年 Hinton 提出“深度 学习“神经网络使 得人工智能性能获 得突破性进展” 2013 年 深度学习算法在语音 和视觉识别上识别率 显著提升，进入感知 智能时代 2016 年 AlphaGo 战胜人类 围棋冠军， AI 关 注 度空前提升 2022 年 OpenAI 数字生物标志物解决临床应用挑战 实验室检测挑战 临床应用挑战 临床应用场景复杂 • 多指标组合困境 -DRG/DIP （如肺癌需 ProGRP+NSE 或 CEA+CYFRA21-1 组合） • 动态监测复杂性—治疗干扰，生物半衰期差异 沟通及认知偏差 • 检验 - 临床信息断层 - 异常值解读缺乏上下文（如 CA724 升高未关联患者胃溃疡病史）；报告形式僵 化 （仅提供数值未标注临床意义层级） • 了解可能有所偏差，没有进行其他检测手段的综合的临 床判断，导致在诊疗中采取不一致的标准或决策。 肿瘤标志物自身局限性 • 单个指标特异性敏感性不够 • 肿瘤异质性 技术方法学限制 • 不同方法学及平台结果有差异 • 标准化进程 干扰因素多样性 • 药物干扰 • 标本因素 肿瘤标志物筛查诊断的局限性 4ng/mL 10ng/mL “ 灰 区” 过度筛查与诊断 PSA 灰区患者的穿

这次会议的主题围绕着人工智能的定义、研究方法和应用场景展开。与会者们深入探讨了人工智能的基本概念、算法和技 术，以及其在各个领域的应用潜力。他们共同认识到，人工智能的研究和发展将为人类带来巨大的变革和进步 一、人工智能发展简史了解 Arh sauel ole sHe 人工智能作为一个独立学科的正式诞生，因此，达特茅斯会议被称为“人工智能的开端” ,1956 年也被称为“人工智 能元年”。 这次会议不仅为人工智能的研究和发展奠定了基础，还为人类带来了巨大的变革和进步 一、人工智能发展简史了解 1 .2 人工智能的诞生 1956 年被称为“人工智能元年”的争议。 ◆1956 年——学术界的共识： 达特茅斯会议约翰 · 麦卡锡、马文 · 明斯基等学者首次提出 发展乏力 蓬 勃 发展期 低 迷 发展期 稳 步 发展期 地质专家系统阳 OSPECTOR 1.4 未来人工智能发展的 5 个阶段 网友或媒体对 AGI ( 通用人工智能 ) 发展阶段的推测性总结。 ·L1 ( 底层，红色 ): “ 嘴炮王者” → 现在的 ChatGPT 这类 AI, 能陪你唠嗑、回答问题，但干不了实事，像“懂很多 道理的学霸朋友”。 → 现状：人类已实现，满大街都是。

针对传统 筛选方法效率低下和创新性不足的问题，利用计算机仿真、 分子模拟和成药性理化模型等技术进行高通量虚拟筛选， 加快化合物生物活性和药理作用的评估速度；基于人工智 能（AI）技术挖掘文献、数据库等，提高化合物筛选范围 和效果。 4.动物模型数据挖掘与虚拟动物实验 面向动物实验研究、药物测试等业务活动，针对动物 替代需求高、与人体结果一致性有偏差等问题，运用数据 挖掘、模拟 特点和中医理论建立决策树、神经网络等不同模型，对临 床有效性和特点进行解析，提高中药创新药转化决策质量、 效率和成本效益。 6.基于风险的临床试验管理 3 面向临床试验方案设计、患者招募、风险管理等业务 活动，针对数据合规管理等需求，利用深度学习、自然语 言分析等数字技术，构建疾病模型，分析过往相似性试验 计划，快速评估临床试验的可实现性及潜在风险，从而进 一步优化试验计划及方案；结合真实世界数据、人工智能 程模拟，提高产品质量和生产效率，减少资源浪费和环境 污染。 11.智能原料药工艺设计 应用数智技术在原料药工艺开发和优化方面提高效率， 5 提升工艺放大和生产技术转移的准确性，在生产过程中有 效提升工艺控制水平。开展人工智能（AI）驱动的合成路 线设计、反应条件推荐，提高化学药合成工艺设计效率。 利用工艺工程模型和仿真对原料药工艺进行优化。 12.智能中药工艺设计

台、虚拟服务器 552 台 , 数 据资产量增长 482T 。 全年完成项目 65 个项目 合计金 额 39021162.25 元。 医 研 服务 信息与数据中心 高质量完成日常基础性工作 同济医学院附属 t 和 院 U N I O N H O SP TA LT O N G J M E D I C A L C O LL EG E H U AZ H 管理 华中科技大学 一张蓝图绘到底： 邀请行业顶级专家团队持续参与设计与规划，打造协和金银湖智慧医院论 坛 邀请行业权威专家团队为十四五期间我院智慧医院建设、数字化转型强化顶层设计 权威性和广泛性 UNION HosplTALTONGJ MEDICAL COLLEGE HUAZHONG UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY 第三阶段：见智慧、抓创新、做标杆 E H U AZ H O N G U N VE R S I TY O F S C I E NCE AN D T ECH NOLOGY 后 息 与数 据中心 华中科技大学 兰 现 实 个 性 化 手 术 计 划 系 统 进 使内固定器材的植入更 M 加精准和直观。 R 同济医学院附属 t 和 院 U N I O N H O SP TA LT O N G J

者的“智慧服务”、面向医院的“智慧管理”、面向新基建的“智慧设施”。 “ 十四五”全面推进健康中国建设 2035 年“建成健康中国”的远景目标。 数字化 标准化 数字化转型和重塑是数字医院变革发生的基础 CHIMA 构筑医疗供给侧新价值体系 实施公立医院高质量发展促进行动 统筹推进区域公立医院高质量发展 深入落实数字经济 确立三位一体智慧医院框架体系 智能化 协同化 B 超