需求、企业业务模式与市场策略、下一步 发展的 机会与风险等细节问题，进行深入 挖掘，听取来自行业第一线工作者和企业 领导层对行业的见解和认知。 智能医疗概述 AI+ 医疗 应用场景 虚拟助理 医学影像 辅助诊疗 疾病风险预测 药物挖掘 健康管理 医院管理 辅助医学 研究平台 1 赋能 现象 发展 矛盾 广阔 市场 “ 人工智能 + 医疗”是人工智能技术对于 医疗产业的赋能现象。当前以机器学习 咨询服务阶段：互联网改造的是健康咨询的服务流，实现人 和医生连接 诊疗服务阶段：互联网改造的是医疗的服务流，实现人和医 疗机构的连接  互联网技术的大规模应用，使人们的衣、食、住、行等行为数据互联网化、数字化，在此过程中产生的数据是海量的；  中国“互联网 + 医疗”从信息服务阶段，发展到咨询服务阶段，再到诊疗服务阶段，保留了大量电子病例数据和电子健康数据；根 据 IDC Digital 病灶识别与标注 / 三维重建 靶 区自动勾画与自适应放疗 辅助诊疗 医疗大数据辅助诊疗 医疗机器人 疾病风险预测 基因测序与检测服务 预测癌症 / 白血病等重大疾病 药物挖掘 新药研发 / 老药新用 / 药物筛选 药 物副作用预测 / 跟踪研究 健康管理 营养学 / 身体健康管理 精 神健康管理 医院管理 病历结构化 / 分级诊疗 DRGs 智能系统 / 专家系统 辅助医学研究平台

系。探索智慧医院建设，开发人机协同的手术机器人、智能诊疗助手，研发柔性可 穿戴、生物兼容的生理监测系统，研发人机协同临床智能诊疗方案，实现智能影像 识别、病理分型和智能多学科会诊。基于人工智能开展大规模基因组识别、蛋白组 学、代谢组学等研究和新药研发，推进医药监管智能化。加强流行病智能监测和防 控。 • （七）推进“互联网 +” 人工智能应用服务。 1.研发基于人工智能的临床诊疗决策支持系统，开展智能医学影像识别、病理分型和多 影像识别、病理分型和多 学科会诊以及多种医疗健康场景下的智能语音技术应用，提高医疗服务效率。支持中医辨证 论治智能辅助系统应用，提升基层中医诊疗服务能力。开展基于人工智能技术、医疗健康智 能设备的移动医疗示范，实现个人健康实时监测与评估、疾病预警、慢病筛查、主动干预。 2.加强临床、科研数据整合共享和应用，支持研发医疗健康相关的人工智能技术、医用 机器人、大型医疗设备、应急救援医 互联网创新发展趋势，提升医疗健康设备的数字化、智能化制造水平，促进产业升级 。 软件 硬件 新一代信息技术 移动互联网 物联网 云计算 大数据 人工智能 ...... 临床决策支持 智能诊疗助手 临床智能诊疗方案 智能医学影像识别 智能病理分型 智能多学科会诊 智能语音 ...... 医用机器人 可穿戴设备 基因芯片 生物三维打印 数字医疗设备 物联网设备 .....

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

医疗信息 科研管理 1 . 现状分析 1 2 3 4 5 6 专家资源分布不均衡，区域内资源统一规划调度机制不完善 药品数据信息数据共享水平不高，药品供应体系有待完善 部分区域诊疗手段单一，本地资源无法满足实际需求 电子病历、健康档案数据不 连续、医院间数据共享水平低 基层患者就医，费用结算流程繁冗、区域覆盖不足 各医疗机构现有软硬件资源 逻辑分散，资源利用率低 A 产业的现有布 智 能 医 疗 发 展 阶 段 业务管理系统 电子病例系统 临床应用系统 慢性疾病管理系统 区域医疗信息交换系统 临床支持决策系统 公共健康卫生系统 将进一步提升医疗诊疗 流程的服务效率和服务 质量 提升医院综合管理水平， 实现监护工作无线化 全面改变和解决现代化 数字医疗模式、智能医 疗 及健康管理、医院信 息系统等的问题和困难 大幅度提体现医疗资源 促进智慧健康 养老产业发展  支持第三方机构构建医学影像、健康档案、检验报告、电子病历等医疗信息共享服务平台，建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

汇报人： WPS AI 智慧医院 01 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 疾病读 取器 疾病知识 候选疾病 相似病例推荐 诊疗方案建议 语音识别 语义解析 主诉 问诊 患者症状 检查等信息 专家导览、特色科室、医院 导览、分诊挂号、药品查询、 报告查询、常见问题解答等 康复 陪伴 健康咨询、健康管理、签 约医生、用药提醒、陪伴 看护、远程诊疗、娱乐安 抚等 医疗 服务 专各科室常见病例解答、诊疗协助、 高清远程诊疗、识别和结算终端、 用药提醒、智能查房、术后指导等 配送 服务 药品配送、标本运输、手术物资 运输 交互系统 感知系统 运动控制系统 应用开发 2 床旁语音写病历，更及时 在住院病区场景，利用人工智能技术，医生在床旁通过语音导航，随时掌握患者信息；语音录入病历， 提高医生移动端录入积极性；医学知识智能检索，帮助医生快速、准确、规范地完成诊疗工作 06 面向智慧医疗— AI 语音智能随访 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

当前医疗系统面临着日益增长的服务需求与资源分配不均的双 重压力。根据世界卫生组织统计，全球范围内医护人员缺口达 1700 万，门诊等待时间中位数超过 2 小时，基层医疗机构误诊率 高达 18%-25%。在诊疗效率方面，三甲医院医师日均处理病例量 超过 80 份，导致疲劳作业风险上升，而电子病历系统仅实现基础 结构化存储，无法主动辅助临床决策。 医疗数据利用存在显著瓶颈： - 非结构化数据占比超过 实时数据分析延迟普遍在 4 小时以上，影响急症处置 成本控制方面呈现两极化趋势：2023 年国内三甲医院单例诊 疗成本较 2019 年增长 23%，而社区医院设备更新率连续 5 年低于 10%。医保控费要求与精准诊疗需求之间的矛盾日益突出，DRG/ DIP 支付改革下，医疗机构亟需在保证质量的前提下将平均住院日 压缩 15%-20%。 患者体验维度存在三个关键断点： 1. 47%的投诉源于医患沟通不充分 倍，同时将临床决策支持系统的误诊率 降低至人类专家水平的 1.2 倍以内。通过持续学习机制，模型每周 自动更新医学知识库，确保诊疗建议符合最新临床指南要求。 1.3 项目目标与预期效益 本项目旨在通过将 DeepSeek 智能体技术深度整合至医疗系统 核心业务流程，构建一套覆盖诊疗辅助、资源调度与数据治理的全 链路提效方案。基于医疗行业特有的高容错性需求与复杂决策场 景，我们设定了三级目标体系：基础层实现关键流程的自动化处

。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

积分模块、ASPECTS 模块和扩展功能模块。未来，或有更多 AI 公司以这一模式实现多 病种 AI 的商业落地。 2.1.3 商业化及应用 尽管影像 AI 企业在市场推广时会将重心放在核心的辅助诊疗工具上，但在实际之中， 构成企业营业收入的来源较为多元，涉及的付费主体贯穿了产业的上下游，且在大量场 景之中得到了规模化应用。 2.1.2.1 常见的盈利模式 一、医院－销售影像 AI 诊断解决方案： 款产品成功实现商业化落地，有力推动了精准 PCI 时代的到来。 在冠状动脉疾病的诊疗上，AI 赋能的 CT-FFR 技术崭露头角。这项技术能够迅速分析患 者的 CT 影像，从功能学角度准确评估冠状动脉的狭窄程度及其潜在影响。这一突破避 免了传统冠脉造影可能导致的过度治疗或治疗不足，为患者提供了更为精准、个性化的 诊疗方案。 在经皮冠状动脉介入治疗（PCI）阶段，AI 同样发挥着重要作用。它不仅能够自动分析 PCI 中的应用不仅提高了诊断和手术的精准度，还改善了患者的预 后和生活质量。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，AI 将在心血管疾病诊疗领 域发挥越来越重要的作用。然而，需要注意的是，AI 的应用仍需结合医生的临床经验和 专业知识进行判断和决策，以确保诊疗过程的安全和有效。  乳腺癌筛防 据最新癌症数据显示，乳腺癌新增人数达 226 万，正式取代肺癌成为全球第一大癌症。 作为统计数据的一部分，我国

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