， 构建业务信息化蓝图 企业架构 (EA) 设计咨询项目 企业架构治理 (EAM) 现状诊断 内部使用 文件 5 2 • < 文件 1> 目标业务能力架构 – 各种挑战及业务能力建设重点 – 业务能力重点对 IT 的要求 • < 文件 2> IT 架构现状梳理 • < 文件 3> IT 架构现状诊断 • < 文件 4> 目标 IT 架构设计 – 架构改进点及建议 – 未来 1/3/5 1/3/5 年的目标架构及演进路线 • < 文件 5> 企业架构治理 (EAM) 现状诊断 • < 文件 6> 企业架构治理 (EAM) 设计 – 针对体改后的组织设置，设计所需角色、 岗位、职责，及项目治理流程 • < 文件 7> 数据治理的方向性建议 • < 文件 8> 现有 / 目标架构的 ARIS 模型说明 – 现有 / 目标架构在 ARIS 中被完整记录， 该文件为对建模内容的说明 冲突仲裁 提供 需求 输入 交付 后架 构审 核 例外的管理 规划 IT 项目 经理 * 业务项 目经理 承包商 ** 上线 后支 持培 训 对详细设 计的架构 跟踪管控 流程详细诊断 : 项目管理中的 EAM *由科信部 IT 协调员担任 **由业务部 IT 协调员担任 资料来源： 访谈；项目组分析 1 已有的架构管控环节 缺失的架构管控环节 2 5 主要差距

2.1.2 人工效率低下.............................................................................18 2.1.3 诊断与决策支持不足..................................................................21 2.2 DeepSeek 智能体的适用场景. 智能问诊与分诊..................................................................................65 4.1.1 症状分析与初步诊断..................................................................68 4.1.2 患者分流建议................. 近年来，医疗系统面临日益增长的服务需求与资源分配不均的 双重挑战。随着人口老龄化加剧和慢性病发病率上升，传统医疗模 式在效率、准确性和可及性方面逐渐显现瓶颈。根据世界卫生组织 统计，全球范围内约有 50%的医疗服务机构存在诊断延迟问题，而 基层医疗机构因专业人才短缺导致的误诊率高达 15%-20%。这种 现状迫切需要通过智能化技术重构医疗服务流程，实现从被动治疗 到主动健康管理的转型。 人工智能技术为医疗系统优化提供了新的突破口。以自然语言

弥补医院管理漏洞 人工智能+疾病诊断和预测 03 疾病的诊断 疾病的预测 心血管及肿瘤影像 人工智能+医学研究 04 病历结构化处理 多源异构数据挖掘 人工智能+医学影像，重点落地心血管及肿瘤影像 人工智能在医学影像领域目前的应用方向主要有三类，即疾病筛查、病灶勾画、脏器三维成像，涉及脑、眼睛、乳腺、食管、 肺、心脏等多个人体部位。 结合目前癌症诊断和治疗的发展状况，人工智能肿瘤 工智能心血管影像能够有效提高广西居民的循环系统疾 病早筛及预防情况，其中优先落地:心电图的自动分析及 诊断及心血管疾病AI影像技术（心电CT\MRI\心电彩超 等）. 肿瘤影像 心血管影像产品价值：自动处理+自动输出，实现多项功能 冠脉CT影像 全自动完成冠脉影像智能图像后处理及胶片自动打印，与AI辅助诊断结构化 报告自动输出，具备钙化积分、冠脉FFRct的功能性影像评价能力等多项功 能，能提供量化预测及大数据支持 达80%。 图：智能靶区勾画软件界面，蛋壳研究院。 图：人工智能检测肿瘤病理图像结果，蛋壳研究院。 为了解决有限的时间和诊断准确性的问题，将人工智能引入数字病 理学研究成为了最好的办法。人工智能可以缩短病理诊断的时间、 提升诊断效率，最主要的是，它还能提供更加准确的诊断结果。 智能勾勒靶区 病理分析 人工智能产品管线：医学影像产品针对疾病快速增多，医院有广泛选择权 我们可以看到大多数人工

源的需求日益增长。为了满足这一需求，本项目提出了一种针对医 疗场景的 DeepSeek 智算一体机设计方案。该方案旨在通过集成高 性能计算硬件、智能算法和医疗行业专用软件，打造一个能够满足 医疗机构在数据分析、图像处理、辅助诊断等方面的计算需求的综 合解决方案。DeepSeek 智算一体机将采用模块化设计，确保系统 的高效性、可扩展性和易维护性。 在硬件方面，DeepSeek 智算一体机将搭载最新的多核处理 器、高 支持 的多个应用场景。这些算法将基于海量的医疗数据进行训练，并通 过持续的更新和优化，确保其在实际应用中的高准确性和可靠性。 例如，在医学影像诊断领域，DeepSeek 智算一体机将能够自动识 别和标注病灶区域，辅助医生进行更快速、更精准的诊断。 为了确保系统的稳定性和可持续性，DeepSeek 智算一体机将 采用智能化的运维管理系统。该系统能够实时监控设备的运行状 态，预测潜在故障，并提供远程维护和升级服务。此 念旨在 通过高度优化的硬件架构和深度学习的软件框架，为医疗机构提供 一站式的智能化计算平台。例如，在医学影像处理方 面，DeepSeek 智算一体机能够实现实时的高分辨率图像分析，显 著提升诊断效率和准确性；在基因组学数据分析中，其强大的并行 计算能力可以大幅缩短数据比对和变异检测的时间。 此外，DeepSeek 智算一体机还支持与现有医疗信息系统的无 缝对接，通过对海量医疗数据的智能化处理，助力医疗机构实现精

格式 • XLS 格式 • XLSX 格式 • 用户可自定义表头（需提供对应文档） 丰富数据接口 系统通过对大量数据接口及文件 格式的兼容，可链接多种实时、离线 数据，从而满足故障诊断客户初次加 装、二次改造升级、数据分析服务等 多种业务需求。 11 石化装备 AI 管理—工业互联网平台深度赋能 A I 智 慧 发 力 BigDat a 深 度 赋 能 1 机器学 习建模 模型评估 批量 / 实时预测 客户精准营销 工业安防 驾驶行为分析 文本分类 话题发现 智慧发力 故障监测诊断 能耗优化 工业仿真 石化装备 AI 管理—数据核心流程 人工智能、大数据智慧发力，智能诊断及定位，精准预测 • 用大数据分析代替破坏性实验，得到设备的 生命曲线，获取充足的正样本； • 用人工智能方法定位设备的工况和趋势预警； • 特征探索 机器学习建模 模型评估 批量 / 实时诊断 数据预处理 历史数据 实时数据 特征提取 大数据分析 样本库构建 模型训练 分类 / 预 测 离线 在线 振动信号 转速信号 温度信号 载荷信号 石化装备 AI 管理—主要功能组件 配置接口 拖拽算法模型 自定义诊断规则 灵活数据展示 定制化业务 可配置诊断规则 灵活展示组件 定制化业务逻辑 丰富数据接口 •

拟助理则能够避免时间浪费，医生的主诉内容可以实时 转成文本，录入到 HIS 、 PACS 、 CIS 等医院信息管理软件中，不仅提高了填 写病历的效率，而 且使医生能够将更多时间和精力用于与患者交流和疾病诊断之中；  产品及业务模式：软硬一体全套解决方案，软件是以语音识别引擎为核心、以医疗知识系统为基 础的语音对话系统（行业术语：语 音 OS ），硬件是医用麦克风。公司与医院进行科研合作，前 者 号中的智能问诊模 块，通过交互输入患者的基本信息、症状、既往病史、过敏史等信息，系统将初步形成诊断报告，在患者与医生 见面之前推送给医生，以减 少医生与患者的沟通内容，大大缩短问诊时间；“自诊”就是患者在手机或 PC 端通过人机交互完成智能 问诊，生成诊断报告（以供患者参考）； 人机交互 回 答机器问题 诊断报告 初步诊断报告 医生在线问诊 （已知患者症状、 病史等信息） 搜索症状 从众多功能模块  发展环境：随着计算机技术和医学影像技术的不断进步，医学影像已逐渐由辅助检查手段发展成为现代医学最重要的临床诊断和鉴 别诊 断方法。然而，我国的医学影像领域存在诸多问题： A. 供给严重不平衡，影像科 / 放疗科医生数量不足，尤其是具有丰富临床经验、高质量的医生十分短缺； B. 诊断结果基本由影像科医生目测和经验决定，误诊、漏诊率较高； C. 受限于影像科医生读片速度，以及放疗科医生靶区勾画（一次勾画通常有约

与工业数据的结合有助于有效获得不同变量之间的关系，并预测及优化特定参数。在工业中， 已应用于精馏塔、反应器、锅炉、控制器、冷水机 组、压缩机、泵、管道等各种工艺设备的校正、工艺参数预测、故障诊断与优化；在纺织，水处理，化肥，核电站和油气等领域均有应用。 投资建议： 重点关注：合成生物学：凯赛生物、华恒生物；基因测序：华大智造（医药）；设计与建造：中国化学、东华科技、中国石化、中国石油； AI 人工智能提供动设备状态监测与故障诊断解决方案 以中控技术 supMMS 动设备状态监测与故障诊断解决方案为例 ，以此建立的设备状态监测诊断管理平台能给设备管理带来全新的机组管理模 式， 提供基于多种专业化分析图谱和监测诊断报警手段 ，并可以为今后拓展广域网监测 、远程专家诊断服务 、远程维护和远程升级服务等打下技术 基 础 ，实现设备远程状态监测诊断联网 ，成为备品备件物联网智能管理和低成本高效率维修的组成部分 ，满足机组全方位设备完整性信息管理 系统 的要求。 请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明 30 资料来源：《关键动设备状态监测 & 故障诊断系统整体解决方案》 - 中控 技 术 资料来源：《关键动设备状态监测 & 故障诊断系统整体解决方案》 - 中控技 术 图表：诊断外包服务模式与流程实例 图表：机泵检测诊断整体解决方案 企业 金宏气体股份有限公司 巨化集团有限公司 山东玲珑轮胎股份有限 公司 赛轮集团股份有限公司

年）》，便提出促进人工智能推广 应用，推进医学人工智能数据及推理运算场景、智慧医疗图脑、医疗可穿戴、医疗终端 边缘计算、神经芯片及脑机智能接口等推广应用，强调要积极开展临床决策支持系统、 医学影像辅助诊断、医用机器人、疾病风险预测与诊断等项目。 确立方针后，我国又在微观层面密集出台了《关于进一步推进以电子病历为核心的医疗 机构信息化建设工作的通知》《关于印发医院智慧服务分级评估标准体系（试行）的通 知》《关于 许多热门脏器的人工智能已经非常成熟，能够实现高精度的多病种辅助诊断，如心脏 （70）、骨骼（58 个）、头颈（53 个）、肺部（44）等部位。一些冷门脏器也在开发 之中，如肠道（5 个）、泌尿（4 个）、整腹（2 个），部分产品已经取得了医疗器械 注册证，能够实现一定程度的商业化。 需要注意的是，AI 针对单一脏器实现的辅助诊断能力并不均衡。一方面，不同影像设备 的数据获取难度及学习难度存在差异，导致大多数企业惯于处理 2. 以脏器为目标的诊断取代了以单一病种为目标的诊断，驱动企业基于脏器进行全面 布局。过去，影像 AI 的研发落地常围绕某一特定疾病进行，但影像科医生在阅读 CT、 X 光片时，不会先入为主预设患者的患病情况，而是会逐一确认影像中的每一个细节， 这种辅助模式限制了影像 AI 的价值。如今，影像 AI 企业为实现某个脏器的诊断，必须 将该脏器中的热门病种逐一诊断，进而导致热门病种对应的影像

为教师提供教学质量诊断、课堂教学合理化建议，帮助教师持续改善教学质量，还 为教学管理者从课堂教学质量、课程建设质量、专业质量、就业质量等方面进行了 多维度的数据汇总、分析以及决策支持。 在 2024 年 11 月 20 日，教育部高等教育司公布《第二批“人工智能+高等教 育”应用场景典型案例名单》，竞业达支持的北京交通大学《人工智能赋能教育教 学质量评价诊断》案例成功入选。 图17：竞业达推出 图17：竞业达推出 AI+教学诊断报告，直击学校痛点 资料来源：竞业达公司公众号，民生证券研究院 我国教育体系庞大，AI+教学市场空间广阔。根据教育部的数据，截至 2023 年末我国拥有小学、中学、普通高中数量分别为 14.35、5.23、1.54 万所，小学、 初中、高中的教师人数分别为 666、408、222 万人。面对如此庞大的教学体系， 通过 AI 手段辅助，有望大幅提 步深度学习打下基础。如今，随着 B 端业务对人工智能教育的进一步重视，也将进一步带动集团在教育教学等方面生 成高质量的课程与产品，为公司业务带来新的增长曲线。 图19：竞业达推出 AI+教学诊断报告，直击学校痛点 资料来源：盛通教育官网，民生证券研究院 14.35 5.23 1.54 0.31 0 2 4 6 8 10 12 14 16 小学

立跨医院的医疗数据 共享交换体系；  积极利用移动互联网提供在线预约诊疗、候诊提醒、划价缴费、诊疗报告查询、药品配送等医疗便捷服务；  引导医疗机构面向中小城市和农村地区开展基层检查、上级诊断等远程医疗服务；  ……  鼓励健康服务机构利用云计算、大数据等技术搭建公共信息平台，提供长期跟踪、预测预警的个性化健康管理服务 依托现有互联网资源和社会力量，以社区为基础，搭建养老信息服 构建分级诊疗制度， 2015 年底初步建立 区域远程影像、检查检验及远程会诊等系统  南京卫生局智慧医疗建设方案： 2016 年 10 月建立南京市远程医学会诊、远程心电监测、区域检验影像集中诊断等多区域协作中心 过度页 智慧医疗信息化 1 、信息共享 2 、高效存储 3 、网络安全 4 、运营管理 5 ，监控管理 6 、移动医疗 1 、信息共享 数字化手术室 RIS 影像归档 2 、高效存储 患者基层医院就 诊，影像检查 影像直接发送到 云平台 区域诊断中心影像诊断、 写报告及报告审核 基层医院通过 WEB 报 告服务器调阅报告 社区医院通过 WEB 影 像服务器调阅影像 云归档 / 云存储 / 云 PACS 云诊断： 以影像云平台实现医疗影像的远程诊断，实现 了稀缺的医疗资源更为合理的配置 区域影像云协同： 基于平台为区域医改、分级诊疗、远程医疗提