长，较2014年提高了15%，而二级及以下医院的承载量 则不断下滑，从2014的45.1%下跌至2023年的34.5%1， 凸显了医疗资源分布不均的问题。 其次，随着人民生活水平不断提升，社会大众对诊疗质 量、效率和体验也有了更高要求，追求更加个性化和主 动的医疗健康管理模式。人们健康意识的提高，带动了 健康关注点从“疾病治疗”向“疾病预防”转移，大众 的自我健康管理意识也逐渐崛起。 最后，人口结构的转变也催生了许多新的需求，如老龄 里健康、熙牛医疗共同打造的“未来医院”信息系统在浙大一 院上线。至此，浙大一院旗下四个临床院区核心信息系统全部搬迁上“云”，各院区信息壁垒逐一打破，实 现患者档案的统一和电子病历信息共享，在提升医生诊疗效率的同时，不同院区医疗资源也能够灵活调配。 2022年8月，江苏省卫健委宣布在“十四五”期间大力发展智慧医疗，与国家医疗保障局大数据中心合作建 设省级影像平台。2022年“影像云”平台建立，实现 加快打造人工智能先锋城市行动计划（2025-2026年）》，在医疗 服务领域推动智能就医、智能诊疗、智能健康管理、智能公共卫生管理以及医用机器人等落地应用，加快打 造人工智能示范医院。2025年3月，由迈瑞医疗和腾讯联合开发的全球首个重症医疗大模型在北京大学深圳 医院落地，医生借助AI能在5秒内完成诊疗全情的回溯、整合，1分钟完成病历书写，并拥有一本即问即答的 重症知识“百科全书”。 智慧医疗的快速发展过程中，也面临许多数据管理和合

医疗健康行业 AI 应用全景 8 3 阿里云助力医疗健康 AI 应用开发 场景篇 14 4 AI 推动医疗服务升级 17 智能导诊与预问诊 18 医学影像与辅助诊疗 19 组学研究与个性化治疗 21 智慧病案与患者管理 22 医学研究与教学 23 5 AI 加速医药创新发展 24 药物研发与设计 25 5 亿人 次。当前，医疗资源分配相对不均、优质医疗资源集 中在大城市和三甲医院，大医院人满为患，医生工作 负荷过重而基层医疗机构能力相对有限，无法有效分 担压力。截至 2024 年上半年，我国三级医院诊疗人 次数为 13.84 亿，同比增长 15%，远高于一二级医 院和基层医疗卫生机构。三级医院的病床使用率高达 90.9%，而社区卫生服务中心和乡镇卫生院的病床使 用率都在 60%以下。 人口结构和生活方式的转变，也使得我国心脑血 告解读、用药指导、膳食建议等功能； · 病历生成与结构化医学报告生成占比 14%，根据输 入的医生与病人的对话内容，生成病历和诊断报告等结 构化的医疗文本报告； · 辅助诊断占比 5%，辅助医生诊疗决策，根据用户输 入的血常规数据、医学染色体核型病例图像， CT、MR 等多模态医学影像等，生成重构的医学图像数 据及诊断 结果文本数据 ； 此外，还包括中医问诊、医疗设备指导、医药 问答、医保政策

根据标准《智慧医院建设指南》DB34/T 4011-2021给出的规范定义，智慧医院是运用云计算、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 准化。智慧医疗主要包括电子病历系统、临床决策支持系统、医疗物联网、人工智能辅助 诊断等。电子病历系统实现了患者病历的数字化管理，医生可以通过电子病历系统快速获取患者的病史、检查检验结果等信息，提高诊疗效率和准确性； 临床决策支持系统基于大数据和人工智能技术，为医生提供诊断建议、治疗方案推荐等辅助决策信息，帮助医生做出更科学合理的临床决策；医疗物联 网通过将医疗设备、药品、患者等连接成一个网络 管理局、国 家数据局 《关于促进数字中医药发展的若干意见 》 推动中医医疗数据融合创新，赋能中医医疗智慧化管理高质量发展。推动中 医医疗机构以及相关县域医共体成员单位内部数据共享复用，实现中医临床 诊疗、中医临床科研、中医临床教学、个人健康管理档案等数据资源合规高 效利用，探索建立中医医疗质量智能化监测体系，拓展智慧医疗、智慧服务、 智慧教育、智慧管理等数据应用新模式新业务，打造一批具有示范性的智慧

国互联网医疗用户规模已达 3.94 亿人，占网民整体的 33.8%，研究报告指出预计未来几年内,中国 互联网医疗市场的规模将保持高速增长态势，用户对互联网医疗服务有着迫切和强烈的需求[5]。随 着医疗数据的快速增长和诊疗需求的日益复杂，大语言模型凭借其强大的自然语言处理能力，成为这 一行业中不可忽视的技术力量。它能够高效整合和分析海量医疗文献、研究数据和患者记录，为医 疗行业提供更多的智能化支持工具。然而，医疗行 导致对某些群体的不公平对待。例 如， 如果模型主要基于某 一 特定人群的数据训练， 可能在面对不同人群时表现出偏差。这些偏见的 识别和校正是应用中的重要任务。 新型医患关系下的信任问题： 在诊疗过程中过度依赖大模型的风险之一是有可能削弱医患关系中 至关 重要的人 文关 怀 。医 生 与患者 之 间 的 关系建 立 在 信任 、 共 情和有效 沟 通 之 上。对 于 医疗专业人 员来说， 真实应用场景的伦理复杂性： 真实应用场景的复杂多变， 带来了很多的医疗伦理的挑战， 例 如患者意识不清与家属决策冲突， 如何平衡患者的自主权和家属的情感需求， 在面对此类两难困境时， 除了提供专业的诊疗建议外， 模型还需要额外考虑适当的解决方案。这要求医疗大模型不仅拥有丰 富的医学伦理知识，还能够在回答中充分融入这些考量，以确保提供的建议既专业又合乎伦理。 2.3 行业大模型在医疗领域的应用框架

文印作为信息输出的关键载体，在医院中扮演着重要角色。从患者挂号、就诊到出院、医保 报销，文印贯穿了医疗服务的全流程，构成医疗数字化中不可或缺的组成部分。 文印是病患和医院沟通不可或缺的重要载体 在患者就诊的全流程以及医生诊疗资料的管理环节中，文印作为信息输出的核心载 体，是患者与医院沟通的重要媒介，有着巨大的需求量和广泛的用途。尽管电子病 历等数字化工具逐渐普及，但物理文档在医院之间的信息传递以及患者的个人留存 领 域占据着不可替代的重要地位。 智慧文印是医院数字化的重要组成部分 智慧文印作为医院数字化建设的重要组成部分，与医疗信息系统（HIS）紧密承接， 实现文档的集中管理和高效分发。在医院的日常诊疗活动中，HIS占据了核心地位。 医院从挂号到治疗、检查、住院、出院的各个环节都需要依赖HIS来收集、输入、输 出、保存信息。智慧文印能够与HIS无缝对接，承接HIS的信息输出需求，通过与医 疗 计负荷量，因此要求打印机的打印速度快，以满足急诊场景下快速出单的需求。此 外设备还需满足机型可靠性高、稳定耐用、兼容性好的特性，能在远超负荷、兼容 各类HIS系统的情况下稳定工作，从而减少缺乏稳定可靠性而频繁报修，造成病人拿 不到诊疗单、门诊暂停等问题。 住院医生/护士工作站：多位医生和护士共用打印机，因此同样存在较大的打印量， 主要以A�/A�幅面的文档为主，包括出院病历、医嘱、体温单等。为减少打印机出现 故障而影响护理

技术支持实时的数据共享机制。通过基于区 块链的数据安全协议，DeepSeek 确保在数据共享过程中，患者的 隐私得到充分保护。医疗机构可以在获得患者授权后，实时访问其 完整的医疗记录，从而为患者提供更加精准和个性化的诊疗服务。 在实际应用中，DeepSeek 技术的数据整合与共享功能已经证 明能够显著提升医疗服务的效率。例如，在某大型医院的试点项目 中，通过引入 DeepSeek 技术，医院实现了与周边多家医疗机构的 3.5.1 模型迭代与优化 在医疗健康场景中，引入 DeepSeek 模型后，模型迭代与优化 是确保其持续高效运行的核心环节。首先，基于实时数据反馈，定 期对模型进行微调是必要的。通过收集临床诊疗数据、患者反馈及 医疗设备输出数据，模型可以不断适应新的医疗环境和需求。例 如，针对特定疾病诊断模型，应根据最新的临床指南和研究结果进 行更新，确保其诊断准确性和可靠性。 其次，模型的优化应注重性能提升和资源效率的平衡。通过引 最后，模型的迭代与优化还应考虑到与现有医疗系统的兼容 性。通过无缝集成和 API 接口的标准化设计，确保模型能够顺利融 入现有的医疗工作流程中，减少对医务人员操作的干扰，提升整体 工作效率。  实时数据反馈：定期收集临床诊疗数据、患者反馈及医疗设备 输出数据。  性能优化：引入剪枝、量化等技术，提升计算资源效率。  鲁棒性提升：通过多样化的数据集和对抗训练技术，增强模型 稳定性。  评估机制：建立涵盖准确性、召回率、响应时间等多维度的评

(2024). 第五章 生命科学 2. 医学 2.1 背景 AI 在医学领域经历了从规则系统到深 度学习的演进，应用从信息化延伸至个性化 诊疗 1。早期 AI 应用于计算机辅助诊断和临 床决策支持系统，通过影像识别与数据分 析提升诊疗精度。2017 年 Transformer 架 构突破催生 BERT、GPT 等预训练模型，显 著提升医学文本解析能力，奠定大语言模型 （LLM）及多模态大语言模型（MLLM）基础。 （LLM）及多模态大语言模型（MLLM）基础。 当前 LLM 已能处理复杂医学文本，包 括病历解读、文献分析及辅助决策推理 2； MLLM 融合文本、影像、基因组等多源数据， 构建跨模态诊疗框架提升诊断效能 3。这些 技术突破使 AI 医疗在资源匮乏地区显现特 殊价值，通过自动化分析降低医疗成本，缓 解人力短缺。全球开源社区的协同创新加速 医学大模型多语言适配与全球化应用，释放 临床转化潜力 3 前沿科学问题和突破路径 2.3.1 医学大模型知识体系缺乏广度与 深度的融合 需融合知识广度与深度应对医学复杂 性：广度需整合电子病历、影像、基因组等 跨领域数据，深度需疾病机制与个体化诊疗 的专家级理解。数据隐私限制全球共享，地 区标准差异与知识更新滞后制约适用性。应 建立动态知识体系保障全面精准。 突破路径：利用自然语言处理 + 知识图 谱构建动态体系 10，多模态融合提升诊断精

生成式人工智能产品实现了从技术到应用的全方位进步，产品数量迅 猛增长，应用场景持续扩大。 在人工智能+医疗领域，医联 MedGPT、神农中医药大模型和岐 黄问道等医疗大模型已广泛应用于辅助诊断、中医诊疗、智能开方等 环节，显著提升了医疗服务质量和效率。在人工智能+汽车领域，大 模型推动变革汽车产业全链条，全面智能化升级。华为盘古汽车大模 型聚焦汽车产业全链条场景，覆盖设计、生产、营销、研发等核心环

强 护理病房（ICU）床位 8 张。完善院前医疗急救网络体系，新设急救点 2 家。深入实施“小岛你好”医疗卫生服务提升行动，新改扩建村规范化 卫生室（社区卫生服务站）1 家。全面推开两慢病分级诊疗改革，建设 慢性病一体化门诊 2 家。 57.支持推进“住有宜居”“老有康养”。改造老旧小区改造 12 幢。 支持养老服务体系建设，2023 年，新增认知障碍照护专区床位 60 张； 新增持证养老护理员 100 万元补助。 （十五）推进核医疗加快发展。鼓励本地医疗机构开展放射性药物 诊疗（含核医学诊断）、质子治疗、FLASH 放疗临床诊疗服务，按每例 次诊疗费用的 10%给予医疗机构激励，用于降低终端个体诊疗费用，每 家医疗机构年度补贴不超过 100 万元。鼓励“惠绵保”商业补充医疗保 险将核医疗特色诊疗纳入保险范围，按照经认定的保险实际支付金额 10%给予保险机构激励，每年不超过 100

设备维 护）、农业数据集（如农作物生长、渔业养殖、农资供 销）、商业数据集（如消费行为、商品交易）、交通数 据集（如路网规划、车流监测）、金融数据集（如支付 交易、风险控制）、医疗健康数据集（如疾病诊疗、健 康档案）等。合成数据集指通过计算机算法、仿真、生 成模型等方法人工创造的数据。 15 数据集 指通过科学、规范的调研方法获取的市场信息数据产 品。包括但不限于消费行为调查数据、市场趋势调查数 据官及其 委员会的制度、开放政府数据报告及评估制度等法律制度， 逐步形成完备的信息立法体系。在法规体系方面，2009 年颁 布《开放政府指令》，2010 年，推出“蓝色按钮”用户阅览 和下载诊疗记录，2011 年，美国将 Smart Disclosure 列入开 放政府联盟国家行动计划中，并由美国科学技术委员会成立 Smart Disclosure 工作小组，2012 年推出“绿色按钮”为用户