延续这一路线，介绍AI在药物研发的第二步: 先导化合物发现中的应 用。 图1：药物研发生产流程，图片引自[1] 传统方法在先导化合物发现中的局限性 在AI大模型时代到来之前，先导化合物的发现以实验方法及计算机辅助药物 设计(CADD)的方法为主。这些方法都有着一些自身难以解决的问题。 实验方法: 当前，药物化学实验方法在很大程度上依赖于"试错法"。这些技 术涉及检查大量潜在的药物化合物，以识别具有所需特性的化合物。显然，这些 方法速度缓慢且成本高昂，若是完全基于实验方法进行药物虚拟筛选，完成化合 物数据库的筛选所需的时间是一个天文数字。此外，实验方法还受到可用测试化 合物的供应和准确预测它们在体内行为的难度的限制。 计算机辅助药物设计方法(CADD): CADD相较实验方法极大地加速了先导 化合物发现的速度。在CADD中，先导化合物的筛选被普遍称为: 虚拟筛选 (virtual screening)。他使用基于分子力场或者量子力场的分子对接方式，对数 计算资源和时间很难避免。曾有研究统计过，若想要对100亿个小分子进行令人 满意的筛选，则需要长达3000年的时间。简而言之，利用CADD进行高精度的 药物虚拟筛选，所需的时间同样是难以接受的。 AI大模型辅助药物虚拟筛选 基于AI的算法，包括监督学习，无监督学习，自监督学习，强化学习以及基 于规则的算法，可能有助于解决传统方法中存在的问题。 AI方法通常基于对数据特征的学习。具体来说，就是从大量的已知药物化合

项目编号： 基于 DeepSeek AI 大模型辅助病历书写 系统 设 计 方 案 目 录 1. 引言......................................................................................................................................... .....................................................................................33 3.2.1 病历录入辅助................................................................................................... 近年来，随着人工智能技术在医疗领域的深入应用，AI 辅助病 历书写系统已成为提升临床工作效率、减轻医生文书负担的重要工 具。传统病历书写过程存在耗时耗力、标准化程度低、易出现遗漏 或错误等问题，而基于自然语言处理（NLP）和知识图谱技术的解 决方案能够有效改善这一现状。据统计，三甲医院住院医师平均每 天需花费 2-3 小时完成病历书写，其中约 30%的时间用于重复性内 容填写和格式调整。AI 辅助系统的引入可将结构化数据自动转化率

....................... 15 （2）辅助教学 ....................................................... 15 2. 智慧中医在中医诊断领域的应用 ...................................... 16 （1）四诊辅助诊断 .............................. ................................... 20 四、适用于体检领域典型智慧中医终端设备类型及代表企业 .................... 23 1. 四诊辅助诊断设备 .................................................. 23 （1）舌诊仪 ............................... 远红外热成像仪 .................................................... 29 五、广州地区智慧中医辅助诊断产品应用 ................................... 32 1. 智慧中医辅助诊断产品在广州医疗机构的应用 .......................... 32 （1）广州医科大学附属中医医院 ........

三甲医院如何看AI+医疗250225_导读 2025年02月25日 18:23 关键词 手术排程 AI 门诊排班 运筹规划 电子病历 润达医疗 推想科技 科大讯飞 NLP 智能辅助编码 ICD9 病案科 AI算力 推理一体机 三甲医院 全国前十 瑞星 短信 看病能力 赚钱能力 全文摘要 医院在人工智能技术的应用上，当前主要通过数学模型优化手术排程，旨在提升手术室使用效率与医院 收入， 费用，预计 费用可能增加10%至20%。 ● 05:12 医院内AI辅助诊断系统应用与成本分析 对话围绕医院内部署的AI辅助诊断系统展开，重点讨论了智慧检验报告解读系统、影像辅助诊断系统以 及超声语音智能录入系统的应用与成本。智慧检验报告解读系统由一家检验耗材上市公司旗下的软件公 司开发，部署费用约一百多万；影像辅助诊断系统，如推想科技的肺结节诊断系统，因国家卫健委的要 求及医保政策， 训练，这是当 前人工智能应用的难点之一。由于医生书写病历时格式不统一，尤其是进修医生每半年轮换一次，导致 标准化难度大。解决措施包括引入相对成熟的NLP技术辅助科研和病历标注，以及加强文书书写的规范 化。此外，病案科希望通过智能辅助编码解决医生手术名称与国家卫健委要求上报的ICD9编码之间的差 异问题，但目前尚未有特别成熟的产品能够满足这一需求。未来，AI算力的提升可能使得训练成本成为 最大的挑战。

展， 构造新型核心竞争力，塑造可持续发展能力 公立医院高质量发展 ——数字化转 型 向外 重塑服务模式 重新构思并重新创 造用户体验的过程 向内 重构决策模型 服务模式创新 数据辅助决策的过程 智慧医院建设理解 p a r t 以三大评级 + 互联互通为代表，智慧医院从概念到实 智慧医疗最早源于美国 IBM 公司提出的智慧地球战略。 2009 年政府提出将“建立实用共享 其他医技科室系统 移动医疗 后勤辅助智能化 医技辅助智能化 病房辅助智能化 门诊辅助智能化 医疗专业系统 （如医疗气体等） 能效监管 楼宇自动化 安全管理 通讯基础设施（计 算 机网 络 、 PBX 、模块化机房、混合云 … …） 公共卫生管理 互联网 + 智慧 医院 集成平台 未来智慧医院建设 模型 医患互动 医疗辅助 智能化 区域医疗 医疗管理 信息化 远程医疗：会诊、检查、病理、手术 l 信息互联：健康档案、互通互认 l 数据共享：数据中台、数据治理 l 智慧管理：院区协同、物联平台 l 智能运营：智慧运营中心 l 医疗影像：智能标注 、三 维重建 l 辅助诊断：临床决策、手术机器人 l 数字医生：虚拟问诊、虚拟手术 l 虚拟患者：模拟治疗、医教培训 l 药物研发：新药发现、作用评估 以 ChatGPT 为代表的人工智能技术正在颠覆未来医 疗 增强

，脑卒中，头颈 - 颈动脉 CTA ，肝脏 - 腹部 CT 增强、腹部 MR 增强等数十种检查和疾病。 xxx 多模态影像专病数据库 影像的移动诊断服务 影像质控标准化 面向智慧医疗—人工智能辅助诊疗 电子病历 患者主诉 / 疾病 史 / 检验检查 …… 可能的 疾病建 议及置 信度 深度学习 决策器 海量医学资源 医学知识 证据读 取器 证据 海量医 学资源 疾病资源 通过对患者的病历、检查、检验信息进行分析， 可以将诊断建议、治疗方案建议推送给医生， 医生结 合自己的判断， 确定下一步治疗计划并循环该过程，最终完成整个治疗过程。 面向智慧医疗—人工智能影像辅助诊断 VS  系统检测 + 人工核对，避免疲劳、疏忽 造成的漏诊、误诊  系统快速稳定处理高精度影像，有效降 低漏检率，提升工作效率 机器 + 人工 人工阅片 ╳ 工作强度高，长期疲劳工作：平均 根据医院和科室的随访要求，设计随访问卷与患者进行智能语音交流，收集患者反馈，完成 问卷数据采集，随访、填表、生成数据报告一步到位 另外，患者康复后，智能电话会对患者进行回访，收集患者反馈，汇总患者建议，自动生成 统计图表，辅助医疗质量，得到病人的满意是医院最大的回报，做到医生安心、家人放心 解决方案 建设内容 建设背景 加入星球获取更多更全的数智化解决方案 智慧诊疗平台 智慧诊疗平台 • SenseCare®

SenseCare® 消化道病理智能分析系统 • SenseCare® 宫颈 TCT 智能分析系统 • SenseCare® 乳腺免疫组化智能分析系统 覆盖全身多部位、多病种的全流程 AI 辅助，赋能医生诊 - 疗 - 愈全 流程 CHIMA • SenseCare® 下肢力线智能手术规划系统 • SenseCare® 骨龄智能分析系统 • SenseCare® 随时随地，移动终端，实时阅 片 CHIMA 胸部 DR 辅助诊断 支持三大类十余种胸部常见疾病的分类与检出 肺结节辅助诊断 AI 算法对于毫米级早期结节病灶可以有效检出 心脏 CTA 辅助诊断 AI 全自动心脏腔室分割、冠脉血管分割、冠脉中心线提取 肺炎辅助诊断 头颈 CTA 辅助诊断 骨折辅助诊断 肝脏 CT 辅助诊断 AI 影像筛查：省时 AI （ 3-6mm 结节）检出率高达 98.79% 。冠脉 CTA 血管分割准确率达到 97% ，冠脉 CTA-AI 狭窄准确率 >90% 。 构建全栈 ( 跨流程 ) 、多病种的 AI 智能辅助诊断平台，基于 AI 赋能影像诊断，解决医院影像诊断资源缺失问 题。 未来医疗影像中心 CHIMA 自动报 告 影像诊断 消化道活 检精准分 析 筛阴 >85% 精准

+人工智能”提供了很好的出路。人 工智能在医学领域可以应用的范围较广，可涉及医疗活动全过程，包括院前管理、院中诊疗和院后康复等。本文围绕 智能医学的应用，包括智能导诊、语音电子病历、影像辅助诊断、临床辅助诊断、疾病风险预测和药物研发等方面进 行阐述，更好地展望我国智能医学的未来发展。 [关键词] 智能医学；智慧医疗；人工智能 [中图分类号] R-05 [文献标志码] A [DOI] 智能医学在医疗卫生活动中可以应用的范围较 广，涉及医疗活动全过程，包括院前管理、院中诊疗、 院后康复等，主要围绕智能导诊、语音电子病历、影 像辅助诊断、临床辅助诊断、疾病风险预测、药物研 发等方面。其中，智能导诊、语音电子病历、影像辅 助诊断、临床辅助诊断相关应用的发展迅速，在国内 一些医院已有落地。我们将从智能医学的一些具体 应用进行详细阐述。 2.1 智能导诊 智能导诊机器人基于人脸识别、语 准化病历中的很多词重复说出来，原先利用电脑可 以直接快速复制粘贴的部分也要求医生一字不落的 口述，反而让医生的工作变得更繁琐。 2.3 智能影像辅助诊断 因影像学数据标准化的 程度高，影像辅助诊断系统发展势头较好，国内各公 司、研究机构纷纷加入智能影像辅助诊断的研究。人 工智能在医学影像中的应用，基本思路是图像识别- 图像分割-后续分析 [7]。后续分析的发展方向主要 包括病灶标注、靶区勾画、影像三维重建等。病灶标

动实时问诊记录生成演进。今年 3 月，微软旗下的 Nuance 已经推出基于 GPT-4 的临床笔记软件 DAX Express，可以在几秒钟内生成准确的临床记 录，以及整合进微软 Teams 中来辅助远程医疗。建议关注国内科大讯飞、 云知声等企业的进展。 AI+新药开发：根据功能需求设计/优化蛋白质，加速新药探索速度 根据 Statista，2021 年全球制药行业总收入约 1.5 万亿美金，制药研发投入 AI+医疗影像：应用相对成熟，关注 AI 大模型提升数据标注效率 医疗影像分析是 AI 的另一个重要应用场景。AI 医疗影像企业通过分析 GE、 飞利浦、西门子、联影医疗等国内外企业厂商产生的医疗影像数据，为医生 提供读片等诊疗辅助工作。我们看到 AI 在医疗影像领域的应用相对成熟， 包括数坤、科亚、推想等公司的产品已在国内开展商业化销售。我们认为， AI 大模型或主要在效率方面赋能医疗影像领域，通过提升自动化标注、自动 化模 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 2 电子 包括制药、辅助诊断、影像、医疗器械在内的医疗健康领域是 AI 率先实现应用的行业之一。 2015 年开始，AI 在图像识别方面的准确率大幅度提升，驱动 AI+影像快速发展。而语音识 别的精准度提升以及临床知识库的发展，也推动辅助诊断服务逐渐兴起。随着 DeepMind 两代 AlphaFold 实现了蛋白质空间结构预测