里云 前言 Preface 医疗健康行业是维护全民福祉的重要基石，始终是全球关注的焦点。当前 普遍的亚健康状态， 以及老龄化带来的慢性疾病增加等，不仅影响着人们的生活 “ ” 质量，也给医疗体系带来了沉重负担。我国医疗体系的 不可能三角 依然突出，即 便宜、高效和服务难以兼顾。优质的医疗服务供不应求，医护人员负担较重，而 基层医疗能力相对较弱，患者的就医体验也需要进一步提升。另一方面，疾病 对， 很大程度上也限制了医疗的突破发展。 面对这些挑战，人工智能技术，特别是以大型模型为代表的生成式 AI 的迅 猛 发展，为医疗健康注入了新的机遇。 AI 的应用能够快速分析海量且复杂的 医疗信息， 从而支持更加精准的医疗决策，协助医生做出更为科学合理的诊断 与治疗规划，有效减轻医护人员的工作压力，并缓解医疗资源紧张的局面。此 外 ， AI 技术正在推动医疗服务向自动化和智能化转变，优化包括预约挂号、诊 AI 已经深入医疗健康的各个层面，成为连接医疗机构、科研机构、制药企 业以及广大患者的重要纽带，助力构建更加高效、智能、个性化的医疗生态系统。 本白皮书将深入探讨 AI 在医疗健康行业的应用现状、发展趋势和未来机遇，为 行业参与者提供有价值的参考和建议。 1 目录 Contents 总体篇 1 医疗健康行业的智能化发展机遇 人口老龄化趋势下，全社会医疗服务需求显著上升

出版单位 / 组织名称： 发布日期： 医疗健康大模型 伦理与安全白皮 书 上海交通大学 复旦大学 上海交通大学医学院附属瑞金医院 蚂蚁集团 2025 年 7 月 18 日 Ab 医疗健康大模型伦理与安全白皮书 唐 健 天津医科大学 王 玥 西安交通大学俞 凯 上海交通大学 张新庆 北 京协和医学院张海洪 北 京大学医学部 张洳源 上 海交通大学 医疗健康大模型伦理与安全白皮书 随着人工智能技术发展， 医疗健康大模型兴起， 但在应用中面临诸多问题。 本 白 皮 书 旨 在 全 面 剖 析 医 疗 健 康 大 模 型 应 用 的 各 方 面 情 况 ， 包 括 技 术 分 析 、 伦理法律评测、模型评测及提升措施等， 为其安全、有效、合规应用提供指导， 促进医疗行业智能化发展， 保障患者权益与医疗质量 。《 医疗健康大模型应用 伦理与安全白皮书 》 围绕医疗健康大模型展开多方面探

医疗行业 智慧文印解决方案白皮书 前言 建设智慧医疗新局面⸺不容忽视的文印管理 医疗行业作为关乎国计民生的重要领域，其数字化转型进程不仅是科技发展浪潮推 动下的必然选择，更是实现“健康中国 2030”宏伟目标的关键路径。通过智能化、 精准化和数据驱动的医疗服务，医疗行业正朝着更高效、更普惠的方向大步迈进。 随着人工智能辅助诊断、大数据驱动决策、远程医疗和物联网技术的广泛应用， 医疗行 疗效率、优化医疗资源配置。人工智能辅助诊断技术凭借其强大的数据处理和图像 识别能力，帮助医生更精准地判断病情；大数据驱动的决策系统，通过分析海量医 疗数据，为医院管理和临床治疗提供科学依据；远程医疗打破地域限制，让优质医 疗资源得以更广泛地覆盖；物联网技术实现医疗设备的互联互通，提升了医疗服务 的整体效率。 文印服务作为信息流转的关键桥梁，连接着患者、医护人员与医疗系统，在医疗服 务体系 病历、处方、检验单等文 档在医疗场景中具有不可替代的作用。文印服务不仅是一项基础服务，更是在提升 患者就医体验、优化医院运营效率、推动医疗行业数字化转型等方面都发挥着不可 替代的关键作用。无论是日常的医疗文件管理，还是特殊时期的应急需求，文印服 务都为医院的高效运转提供了有力支持。因此，智慧文印成为医院数字化建设中不 可或缺的一部分。 �� 1.1 医疗IT建设进入提质换挡新周期

中国智慧医疗行业白皮书 一、智慧医疗行业背景 1.1 政策是推动智慧医疗的核心驱动力 1.2 智慧医疗快速发展下的企业合规要求持续深化 1.3 智慧医疗投融资热度不减，更加青睐具备长期商业化能力的项目 1.4 医疗服务新需求推动智慧医疗快速迭代发展 1.5 新兴技术持续拓展智慧医疗服务边界 二、智慧医疗行业应用场景多元化发展 2.1 创新价值链进一步深化 2.2 区域医疗智慧化加深 区域医疗智慧化加深 2.3 智慧医院建设重视程度将持续提升 2.4 智能家庭保健医疗进入快速发展期 三、智慧医疗行业挑战 3.1 院内、院间互联互通仍然存在阻碍 3.2 医患人员对智慧医疗的适应性仍有待提升 3.3 智慧医疗相关政策法规有待完善 3.4 智慧医疗服务面临定价和支付挑战 四、展望 4.1 院内建立统一标准和专项小组，政府领头拉齐院间数据维度 4.2 多渠道患者宣教和匹配个性化需求，加强外部合作来落实数智技术应用 中国智慧医疗行业白皮书 中国智慧医疗行业白皮书 02 1 2023年中国卫生健康事业发展统计公报，中国卫健委，2024年8月 随着智能技术的全面发展和广泛应用，智能转型已成为 各行各业当前最热门的投资发展之一。在中国生命科学 与医疗行业中，智慧医疗的发展也在如火如荼地进行中。 作为传统医疗信息化的升级，通过对5G、云计算、大数 据及人工智能等新一代信息技术的应用，中国生命科学 与医疗行业正在向智能化方向转型。

项目编号： 医疗健康场景引入 DeepSeek AI 大模型 研 究 报 告 目 录 1. 引言............................................................................................................................................. .................................................6 1.1 医疗健康行业的现状与挑战.................................................................................................................................7 1 .................10 2. DeepSeek 技术在医疗健康领域的应用场景..........................................................................................................12 2.1 医疗影像分析.................................

、大数据、物联网、移动互联网和人工智能等技 术，通过建立互联、物联、感知、智能的医疗服务环境，整合医疗资源，优化医疗服务流程，规范诊疗行为，提高诊疗效率，辅助临床决策和 医院管理决策，实现患者就医便利化，医疗服务智慧化，医院管理精细化的一种创新型医院。 将信息技术广泛应用于医 疗服务的各个环节，实现 医疗数据的全面采集、存 储、传输和共享。从患者 的挂号、就诊、检查、检 验、治疗到住院、出院等 验、治疗到住院、出院等 全过程，都通过信息系统 进行记录和管理，确保医 疗数据的准确性和完整性， 为医疗决策提供有力支持。 高度信息化 借助人工智能、大数据分析、 物联网等技术，实现医疗资 源的智能化管理。例如，通 过智能排班系统合理安排医 护人员的工作时间和任务， 提高人力资源利用效率；利 用智能库存管理系统实时监 控药品、耗材的库存情况， 实现自动补货和预警，避免 药品积压和缺货现象。 通过信息化、智能化技术应用， 为患者提供更加便捷、个性化 的医疗服务。患者可以通过手 机 APP、微信公众号等平台实 现预约挂号、在线问诊、查询 检查检验结果、缴纳费用等功 能，提高就医效率。同时，智 慧医院还可以根据患者的病情 和需求，为患者提供个性化的 健康管理方案和康复指导。 通过大数据分析等技术应用， 对医院的运营数据、医疗质量 数据、患者满意度数据等进行 深入挖掘和分析，为医院的管

leadleo.com 报告标签：人口老龄化、智慧养老、可穿戴医疗设备、养老机器人、互联网医疗 主笔人：吕佳睿 白皮书 2025/09 中国智慧养老产业 白皮书 | 2025/09 www.leadleo.com 400-072-5588 2 摘要 从全球智慧养老发展格局来看，欧美等发达地区 依托完善的社会保障体系与成熟的医疗资源，已 构建起系统化的智慧养老服务体系。而以中国为 代 环，数据显示其使用使高血压早期检出率提升 12.5%，慢性病风险下降4-7%。人工智能云平台 作为数据价值转化核心，通过“设备-平台-医疗” 一体化生态，显著提升服务响应效率。 在产品服务创新方面，养老机器人正向技术融合 与产品分化方向发展，互联网医疗则通过平台适 老化改造、数据互联互通、AI深度融合和服务生 态构建四大路径，打造以老年人为中心的智能健 康生态系统。 综上所述，中国智慧养老产业正通过技术创新、 全周期健康管理生态 智慧养老产品正经历从单一功能向系统解决方 案的升级。可穿戴设备通过技术融合形成覆盖 “预防-诊断-康复”的全周期健康管理闭环；养老 机器人向技术融合与产品分化方向发展；互联 网医疗则通过适老化改造、数据互联、AI融合等 路径，构建“设备-平台-服务”一体化生态。这些 创新正推动养老服务从基础照护向个性化、普 惠化的健康管理解决方案演进，为应对老龄化 挑战提供技术支撑。 中国智慧养老产业

01 第二章 人形机器人：具身智能的先锋载体 02 第三章 工业机器人：智能工厂的刚性基石 08 第四章 医疗骨科手术机器人：生命健康的精准伙伴 11 第五章 变革深水区：人机共生时代的共性挑战与人才重构 14 第六章 AI 优化流程，新能源汽车与电子产业回暖夯实共生基础。 医疗场景共生更具突破，AI 驱动的骨科关节手术机器人，以毫米级精准与标准化操作成医生 “搭档”，术前规划路径、术 中抵消误差、术后复盘优化，推动诊疗从 “经验驱动” 转向 “数据驱动”。 虽人形机器人面临软硬件协同、成本控制、伦理监管等挑战，工业机器人面临成本与规模挑战，医疗骨科机器人面临系统 稳定性及技术挑战；但产业已告别 “工具 扩张的关键引擎。 市场规模扩张背后，是产业结构的深度升级，正从单一品类粗放 增长向 “多品类协同、全场景覆盖” 矩阵转型，人形、工业、医疗手 术机器人成为核心增长极。工业机器人随 “智改数转” 向高端渗 透，从焊接、搬运延伸至半导体传输等领域。 医疗手术机器人凭精准微创优势快速渗透，在骨科等领域实现术 前规划与术中实时调整，推动市场年均增速超 25%。人形机器人 国产化突破加速。宇

4、多层次生态体系和创新商业模式 1. Palantir （1）基于独特技术的数据基础设施 Palantir 公司成立于2003年，最初为美国情报机构开发数据分析工具和提供数据分析服务，后来拓展至金融、制造、 医疗等多个领域市场。Palantir拥有独特的数据清洗和整合技术、数据可视化和分析技术、数据建模和预测技术、安全与隐 私保护技术等数据分析和集成技术，构建起了服务于国防和商业领域的关键数据基础设施。 行深度分析发现数据价值，使得Palantir能够跨越不同行业，为各种客户提供定制化的数据服务。其次，Palantir产品服务 具有广泛的跨行业适用性。无论是政府部门还是商业企业，无论是能源、金融还是医疗等行业，Palantir都能够根据客户的 需求提供相应的数据服务。此外，Palantir具有高度的安全可靠性。Palantir非常注重数据安全和隐私保护，采用“不变日 志”技术确保用户所有操作都 咨询服务提供商合作，提供更完整的数据解决方案。Databricks面向数据驱动的企业，特别是那些需要处理大规模数据集、 实施复杂数据分析和机器学习项目的组织，提供高效、可扩展的解决方案，满足金融、医疗、零售、媒体等行业的对数据基 础设施的需求，已为AT&T、惠普、Grammarly等500多家全球知名企业提供服务。 3. Snowflake （1）基于云原生架构的数据基础设施 Snowf

绿色园区与设备全生命周期运维.......................................................................................125 8 医疗健康与可穿戴设备协同......................................................................................... 端侧 AI 的崛起源于多重因素的共同推动。首先是数据隐私和安全需求的日益增长，越 来越多的企业和用户认识到，将敏感数据保留在本地处理的重要性。其次是实时性要 求的不断提升，工业控制、自动驾驶、智慧医疗等关键应用场景对毫秒级响应时间的 刚性需求，使得云端处理的网络延迟成为不可接受的瓶颈。第三是经济性考量，随着 端侧算力成本的持续下降和云端带宽成本的相对上升，在端侧完成大部分计算任务在 经济上变得更加合理。 可以将低分辨率、高噪声的传感器数据恢复为高质量的感知信息。例如，在 安防监控中，即使是在夜间或雾霾天气下拍摄的模糊图像，也能够通过 AI 增强技术恢 · 5 复出清晰的细节，识别准确率从原本的 60%提升到 95%以上。在医疗影像领域，生成 式 AI 能够从低剂量 CT 扫描图像中重建出媲美常规剂量的高质量图像，在保护患者健 康的同时不影响诊断准确性。 图：正在研发中的多模态感知机器人，来源同济大学机器人与智能感知课题组