CHIMA 【 01 】未来医院发展新方 向 【 02 】未来医院应用新生态 【 03 】未来医院建设新体 系 【 04 】数智化转型创新实 践 CHIMA 宏观政策支持医院数字化转型 -AI 助力医院高质量发展 公立医院发展方式从规模扩张转向提质增效，运行模式从粗放管理转向精细化管理，资源配置从注重物质要素转向更加注重人才技术要素。 坚持数字化转型，打造高水平智慧型医院，驱动医院医 结节 1~2cm 检查甲胎蛋白 AFP （ - ） 肝组织病理活检 确诊，肝 癌 住院 手术治疗 + 放射治疗 + 药物治疗 AI 驱动 H“I”T （ Healthcare Information Technology) 时代 H“I”T （ Healthcare Intelligence | 业务顺畅 | 聚焦功能 AI 驱动 | 效率提升 | 聚 焦体验 H“I”T 在智慧医疗应用逐步凸显出质变：由流程驱动聚焦功能逐步到 AI 驱动聚焦体验的系统化升级。 智慧医疗诊疗过程演进 CHIMA 疾病治疗 疾病治疗 病理检查 病理检查 肝组织病理活检

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， 收入，尽管潜力巨大，实际部署需深入理解医院运作细节。AI在门诊排班、检验报告解读以及电子病 历、影像诊断等方面的应用也显示出效率提升的可能。医院对AI持开放态度，计划逐步加大投入，但资 金预算与领导层支持是主要制约因素。资本支出在医院预算中的比例，以及AI技术在医疗领域的长远影 响与面临的挑战，成为讨论重点，强调了技术发展与医院管理策略的协同重要性。 章节速览 ● 00:00 运用数学模型与AI提升医院手术排程与门诊利用率 增 加医院收入。同时，讨论了利用AI，如deep seek，提升手术排程的可能性，尽管实际操作需要对医院业 务有深入理解且模型训练不易。此外，还提及了门诊排班与排号的问题，特别是如何通过运筹规划最大 化诊室利用率，以应对高门诊量的挑战。当前，这些优化工作主要依赖人工思路的理清，为未来基于大 模型的智能排程奠定基础。 ● 01:59 医院运营效率提升与AI技术的融合 对话主要围绕医院运营

智能 AI+ 智慧医院解决方案 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 各级政府积极推动卫生健康行业 AI 应用创新 发布《卫生健康行业人工智能应用场景 参考指引》从四大领域给出 84 个应用 场景。 《上海市发展医学人工智能工作方案 (2025-2027 年 ) 》，旨在促进医学与 人工智能深度融合。 《武汉市促进人工智能产业发展若 干政策措施的通知》，通过算力补 干政策措施的通知》，通过算力补 贴、公关专项等方式发展人工智能。 AI 医疗迎来爆炸式发 展 宏观政策支持医院数字化转型 -AI 助力医院高质量发展 公立医院发展方式从规模扩张转向提质增效，运行模式从粗放管理转向精细化管理，资源配置从注重物质要素转向更加注重人才技术要素。 坚持数字化转型，打造高水平智慧型医院，驱动医院医疗服务品质新跃升智慧医院建设。以数字化为引领，建设具有国际水平的智慧医院。 结节 1~2cm 检查甲胎蛋白 AFP （ - ） 肝组织病理活检 确诊，肝 癌 住院 手术治疗 + 放射治疗 + 药物治疗 AI 驱动 H“I”T （ Healthcare Information Technology) 时代 H“I”T （ Healthcare Intelligence

疾控工作者应该怎么利用 DeepSeek 等 AI 大模型 主要内容 先了解人工智能发展简史和发展方向 再介绍大模型的概念和与人工智能的关系 接着介绍垂域模型与智能体的概念 了解以上概念后开始将交流和畅想疾控与人工智能 + 再接着介绍 DeepSeek 大模型 最后是普通疾控人在工作中的具体使用探索交流 1 . 1 著名的图灵测试 1950 年，“计算机之父”和“人工智能之父”艾伦 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。 ·L2 ( 黄 色 ) : “ 野生博士” → 不用查资料、不用联网，自己就能解决复杂问题，比如直接设计火箭图纸、破 L5: 可以完成整个组织工作的 人工智能。 L4: 可以创造新事物的 人工智能。 L3: 可以代表用户采取行动 的人工智能代理。 L2: 像博士一样解决问题， 无需工具。 L1: 当前 AI, 类似 ChatGPT, 可以与 人类对话的人工智能。 L5 的理想 Al: 你躺沙发上说： " 我要当 世 界首富。 " Al 直接注册公司、研发黑 科技 、上市圈钱，你醒来发现银行卡多了 100

AI+ 智慧医院 高质量发展信息化建设方案 公立医院高质量发展 智慧医院建设理解 数字化转型探索和思考 智慧医院建设实践 CONTENTS 目 录 CONTENTS 1l 2 3 4 p a r t p a r t p a r t p a r t 公立医院高质量发展 p a r t 加入星球获取更多更全的数智化解决方案 十三届全国人大四次会议 3 月 11 日表决通过“十四五”规划： 持续质量 提升 业务流程 无纸化 数字化转型下的智慧 医院 标准规范化 耗材 专病知识 库 检 验 手 术 用 血 科研平台 质控监管 AI 引 擎 基于核心 业务系统 固化管理 + 数据利用 数据治理能力 数据应用能力 药品 输血 手术 物资 医务 同步 数字世界中的 数字孪生体 物理世界中的 医院实体 数据治理 业务治理 流程治理 数字孪生 实时业务 表达 洞察 同步 驱动 数字化转型 AI+ 智慧医院 p a r t 追求高品质的患者服务 院内服务资源化 服务整合、 一站式服务 患者信息数据一元化流转 多途径的医患沟通渠道 追求极致的临床体验 高效集成的系统和高效的数据应用

2023年中国AI医院信息化行业概览： 大模型赋能医院智慧化转型 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 主笔人：何婉怡 行业概览 2023/08 www.leadleo.com 400-072-5588 中国AI医院信息化行业 行业概览 | 2023/08 2 摘要 2023年上半年，政策层面基于数字中国整体框 架要求，持续发展数字健康，包括持续推动医疗 供给侧整合发展、患者就医体验提升、生成式AI 发展及监管、深化医保及常态监管等重点内容。 医院信息化服务于医院、患者，指基于信息化手 段，推动以患者为中心的医疗服务流程优化与质 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

AI+医疗如何落地防疫诊疗全流程 ——盘点五大智慧医疗典型案例 案例概览 案例 1 | 基于知识图谱的新冠肺炎防护问答助手，离智能更近一步——柯基数据 案例 2 | 不只是疫情咨询，院前预检筛查成智能问答新“战场”——朗通医疗 案例 3 | 互联网医疗作为“第二战场“，在疫情防控中发挥重要作用——左手医生 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 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 节部署的牵引力就是突然催生的需求和应用场景。纵观本次疫情中的智慧医疗 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， ，以及 AI 助力医护人员提 升工作效率。 疫情期间，有多家互联网医院平台提供线上发热门诊义诊，且各平台用户量和 诊疗量飙涨，如微医、平安好医生、阿里健康等。 在医院端，由于疫情突发，医院 CT 检测能力严重不足。在湖北地区，CT 图像 临床诊断结果可作为新冠肺炎病例判断的标准，但平均每位患者的 CT 影像达 到 300 多张，医生肉眼诊断需要 20 分钟左右，利用 CT+AI 技术，平均每位患

项目编号： 智慧中医院门诊病历自动生成接入 AI 大 模型 设 计 方 案 目 录 1. 项目背景........................................................................................................................................... ...............12 1.3 AI 技术的发展及应用前景...................................................................................................................................14 2. AI 大模型概述.................. ...........................................................................................16 2.1 AI 大模型的定义............................................................................................

能标志 AI 的诞生 1957 年 罗森布切特发明感知机 Perceptron ，将人工智 能推向第一个高峰 1970 年 计算能力无法支持 大模型数据训练和 复杂任务， AI 进 入第一个低谷 第一次 浪潮 1960s 1980s 2000s 2020s 1982 年 霍普菲尔德神经 网络被提出 1986 年 BP 算法使得大规模神 经网络的训练成为可能， 将 AI 推向第二个黄金 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 OpenAI 发布 GhatGPT ， AI 智力水平 实现飞跃，进入大模型 时代 第二次 浪潮 第三次 浪潮 Sora 发布，大模 型 视频多模态迈进。 的语音模态向图文 DeepSeek 发布 2024 年 2025 年 2025 人工智能算法发展阶段 典 型 应 用 核 心 技 术 应 用 表 现 统计机器学习 1980 年代至 21 世纪初期 硬件奠基，算法发展，数据积累

更多用 户视角；专业的健康管理服务也供不应求，需要更多以用户为中心。  解决方案类产品领域，是未来最受期待的发展方向，需要营销企业比医药企业更懂 医生和用户，考验企业的精细化管理、资源整合、AI 融合及创新思维能力，亟待更 多玩家加入。  总的来说，数字营销不是传统营销+数字化工具，而是基于数字世界的全新营销打 法，对数据的收集能力、应用能力、资产化能力将为企业铸造核心竞争实力。 ........................................................................21 5.1 健康之路-4 大路径 2 个中心，用 AI 打造营销增长新模式......................... 21 5.2 商涌科技－用科技+数据+支付，创新“医-患-险”共赢闭环 .........................23 ....................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.....................................22 图表 12 商涌科技医-患-险生态服务.........................