中文语料优化的特性，为医疗场景提 供了精准、低成本且本土化的解决方案。这一技术突破不仅推动了算法与行业工作流的深度结合，更吸引了恒瑞医药、医渡科技、东软集团 、鹰瞳科技等头部企业加速布局，覆盖从辅助诊疗到药物研发的全链条智能化升级。政策端亦为AI医疗注入强劲动能：2024年11月，《卫 生健康行业人工智能应用场景参考指引》发布，明确84类应用方向，涵盖医学影像分析、智能药物研发等核心领域，为技术落地提供了顶层 投资和创新，促进AI技术在医疗领域的快速发展。 2) 技术创新与应用：AI技术在医疗领域的应用正逐步深入并扩展到多个方面，包括医疗影像、辅助诊疗、药物研发等。例如，在医疗影像领 域，AI技术显著提高了诊断的准确性和效率，优化了影像分析过程。在辅助诊疗方面，AI通过分析患者的电子健康记录和基因组数据，提 供个性化的治疗建议，辅助医生进行精准手术操作。在药物研发方面，AI技术缩短了研发周期，降低了成本，提高了成功率。 料”。DeepSeek通过中文语法优化和多模态数据处理能 力，深度挖掘电子病历、中医典籍等非结构化数据价值。 例如，大经中医结合DeepSeek技术构建中医智能产品矩 阵，降低中医诊疗推理成本40%。  诊疗流程智能化 AI在临床路径优化、病历质控等领域显著提升效率。湖南省 胸科医院利用DeepSeek开发“医学科研小助手”，优化无 管化手术临床路径，减少人工复核时间30%；同时，其结

。加快健康医疗数据安全体系建设，强化数据安全监测和预警，提高医疗卫生机构数据安全防护能力，保护重要信息。  积极运用互联网和人工智能等先进技术，持续完善服务流程。建设智慧医疗机构，推行分时段预约诊疗和集中预约检查检验服务，提倡诊间结 算、移动支付、线上查询、药品送货上门等便利服务，整合相关线上服务终端。  推广居民电子健康档案的应用，完善授权调阅和开放服务渠道及交互方式。逐步拓展日间医 业训练的医疗人员也难以识别罕见或异 常的疾病情况。  利用人工智能技术的医疗应用可以将患 者的病情与大量数据库进行比对，以便 发现类似情况。  有助于消除人为错误，并减少不必要的 重复测试和诊疗，提高医疗服务的效率 和准确性。  在需要将患者进行分类区分时，有些看似 无症状的患者或实际已经接近临界点，而 这些患者可能会被医生所忽略。  利用人工智能技术，医疗设备可以实时接 资料来源：《医疗器械中人工智能的应用白皮书》，西南证券整理 12 1. AI 医疗影像: 辅助诊断为主，助力精准诊疗 AI 影像主要功能实现图谱 资料来源：艾瑞咨询，西南证券整理 AI医疗影像产品广泛应用于医技科室，包括超声影像、放射影像和病理影像等领域。AI医疗影像辅助诊疗软件集成了CV技术和深度 学习，嵌入至医技科室的医疗器械设备中，以实现各种功能。这些软件的应用可帮助医生快速出具诊断结论和治疗方案。在AI医疗

三诺生物：SinoGPT平台：构建慢病管理智能应用矩阵。“生物传感+人工智能+医疗服务” ◥ 智慧化检测服务：检测前的检验项目推荐和风险评估，以及检测后的智能报告解读和健康建议等。 ◥ 智慧化诊疗服务：智能预问诊、诊断推荐、治疗方案推荐、用药推荐、胰岛素剂量推荐、CGM报告分析等。 ◥ 智慧化全病程管理服务：智能生成干预指导方案、运动饮食方案、智能随访、慢病智能问答等。 血糖管理闭环示例： 250 订阅用户数量（万人） 平均订单价值AOV（美元，右轴） 3 B2C远程管理 总结 与上一轮Open AI相比，DeepSeek在远程医疗诊断与治疗带来的新影响： ➢ 多模态数据整合与精准诊疗：通过融合基因组学数据、医学影像及电子病历等多维度信息， 实现了更精准的疾 病预测和个性化治疗方案生成。 ➢ 可视化推理过程：传统的AI模型训练过程如同一个黑匣子，输入数据后直接输出结论，缺乏透明度。DS通过可视化推理过 众多企业发力，海外则有飞利浦、罗氏、美敦力等知名厂商参与，共同推动该领域发展 资料来源：国联民生证券研究所整理 AI远程医疗治疗与诊断常见商业模式 ◥核心技术服务模式：通过向医疗机构提供AI技术支持,提升诊疗效率和精准度,按需收费或订阅制盈利。 ◥数据驱动服务模式：利用医疗大数据资源,提供精准化决策支持,面向药企、保险等B端客户变现。 ◥平台化运营模式：搭建开放式平台连接多方资源,通过流量或服务分佣盈利。

PO • PO vs. Scrum Master • PO vs. Tech Lead • 敏捷团队的构成 • 外包 vs. 自建 vs. 混合 • 增加医疗行业的规范和流程到日常工作 • 诊疗路径的定义 • 医疗数据的标准化 • 数据的验证 https://scaledagileframework.com/ Why What How www.top100summit.com • com 以患者为中心 www.top100summit.com 核心实践 – 用户 梳理：一个理想化的诊疗路径是怎样的？ 案例：从早期的初诊筛查、精准诊断到个体化方案定制、规范化治疗， 再到后期的患者服务和随访追踪，然后进行二次诊断筛查，最终形成 一个良性循环， 从而提升患者诊疗效果。 谁是我的产品最终用户？或谁会最终受益？ Why What How 患者 筛 诊 治 管 www www.top100summit.com 核心实践 – 以患者为中心 方式：携手诊断合作伙伴、学协会、患者组织、医生和患者，打造可 定制化、标准化的治疗、患者管理和随访等理想化诊疗路径，再利用 数字化工具赋能。 期望：实现患者、医疗系统与企业的“三赢” 谁是我的产品最终用户？或谁会最终受益？ 患者 Why What How www.top100summit.com 核心实践 – 落地

防止额外增加 患者负担，国家医保局分析人工智能潜在的应用场景，在放射检查、超声检查、康复类 项目中设立“人工智能辅助”扩展项，即同样的价格水平下，医院可以选择培养医务人 员进行诊疗，也可以选择使用人工智能参与诊疗行为，但现阶段不重复收费。 请务必阅读正文之后的免责声明部分 行业点评报告 东吴证券研究所 5 / 14 图2：AI 病理诊断流程 了国内病理人工智能领域从“单模专病”到“一模多病”的突破。 2025 年 2 月 18 日，瑞金病理大模型 RuiPath 暨华为 DCS AI 解决方案在 2025 医疗 人工智能与精准诊疗发展论坛上正式发布，过去一张组织切片的显微镜下诊断需要耗时 5 至 10 分钟，现在单切片 AI 计算时间仅为秒级，一名医生 40 分钟的阅片时间和在显 微镜下逐个切片诊断的工作流转变为人机互动审核的 21 个科室，覆盖 300 多种疾病，包括绝大多数常见病和主要重大 疾病，如肺癌、糖尿病、心血管疾病等，对于不在支持疾病列表之内的疾病，系统也能 提供相当高质量的诊断分析。在内测阶段，AI 医生在诊疗近万名虚拟病人后，在高发的 呼吸道疾病领域的诊断准确率达到了 93.06%，在其他科室中也取得了类似的效果。 图5：Agent Hospital 内测界面 数据来源：人民日报，东吴证券研究所

赋能乃至重塑上。《智能世界 2035》不仅 聚焦于技术本身的跃迁，更用大量篇幅深入剖析了智能体将如何作为新质生产力的核心，驱动医 疗、教育、制造、金融、能源等关键领域发生范式革命。从“AI 协同诊疗”到“设计即制造”，从 “超个性化金融”到“智慧能源网络”，我们看到的不是一个简单的“+AI”过程，而是一场深刻 的“AI 原生”化重构。其核心在于，智能体能够深入行业机理，将海量数据、专业知识与物理模型 将不再只是辅助工具，而成为核心发现者与 治疗设计者。 未来场景：疾病未发作即被识别 到 2035 年，医院里的疾病常常在尚未出 现症状前就被 AI 精准捕获。在体检或门诊过程 中，AI 协同诊疗系统会实时整合影像、基因、 实验室结果和生理监测信息，像经验丰富的“预 判专家”一样寻找早期线索。例如，一个看似 健康的患者走进诊室，AI 已在分析他的全息健 康档案。当系统在肺部 CT 中识别到细微阴影， 因信息，预测疾病演变趋势，帮助医生更早做 出干预决策，从而真正实现“疾病未发作即被 发现”。 随着应用普及，医疗体系的基础设施需求 也发生根本转变。AI 从“感知辅助”进化为 “智能决策中枢”，覆盖多模态诊疗、疾病预 测、路径优化、个体建模、科研模拟和自动筛 药等环节。应用规模与模型复杂度的提升，使 算力与存储需求呈指数级增长，未来医院不仅 是诊治场所，更是以智能计算和数据管理为核 心的科研与临床深度融合体。

（二）人形机器人探索构建普惠、精准、有温度的医疗未来 人形机器人在医疗领域的应用探索正从实验室迅速走向临床实践， 其核心价值在于结合人类形态的灵活性、人工智能决策能力以及多模态 交互技术，从而解决医疗资源短缺问题，提升诊疗精准度和个性化服务 水平。2023年以来，一些通用人形机器人也开始用于医疗场景的试验。 例如，美国Sanctuary AI公司让其Phoenix人形机器人在医院环境中执 行简单杂务（递送物品、 景中对精度和柔性有一定要求的任务。 世界互联网大会智库合作计划系列成果 2. 未来发展趋势 未来人形机器人在医疗领域的价值不仅在于替代人力，更在于拓展 人类能力的边界，实现细胞级诊疗，通过计算机视觉、新型磁控材料与 微小型磁性物体影像追踪设备等研发，以及可视化微纳操作技术与磁控 微纳游动机器人生物体内靶向给药技术的发展，纳米机器人可以完成细 胞内的靶向治疗工作，实现血栓清除、药物递送、癌症治疗等作业，构

卫宁健康科技集团股份有限公司（简称：卫宁健康）专注于医疗健康和卫生领域的整体数字化解决方案与服务， 业务覆盖临床诊疗、医院管理、健康服务、医学科研、公共卫生、互联网医疗等，是国内领先的医疗健康信息化 企业之一。 4.5.1.1 业务背景 医疗健康是公共服务领域的重要行业，关乎国计民生。随着医疗卫生信息化的快速发展，医院管理、医疗服务、 诊疗方式与过程正发生着深刻变革，加快实现智慧医疗、医疗信息安全建设刻不容缓。 4.5

国产数字化升级标杆实践报告 深圳市第二人民医院是一所集医疗、教学、科研、康复、预防保健和健康教育“六位一体”的三级甲等综合性医院。深圳市第二人民医院以建设“三 位一体”智慧医院为目标，希望构建覆盖诊疗、服务、管理的智能化生态，实现医疗资源高效配置、患者体验显著提升、医院管理精细智能。数字化 升级背景包括： 1.市场驱动：融合创新窗口临近。 2.技术驱动：智慧医院进入4.0时代：云化全新架构

52 服务方 : 养老 / 医疗服务机构 支付方 : 保险产品 + 增值服务 委托基金 + 员工健 管 补充保险 + 员工 健管 企业员工健管 计划 医院就医协助 优质诊疗资源 全天候线上问诊 数据驱动 AI 迭代 保险 + 健康管 理 保险 + 医疗 服务 保险 + 养 老服务 居家养老服务 社区养老服务 机构养老服务 企业 客户 个人 客户 5