状，合理引导就诊，减少了等待时间，提升了服务体 验。电子病历自动化处理和智能分诊导诊系统在逐步 推广，但实际落地效果因医院信息化水平和数据质量 而异。 在复杂疾病个性化治疗方案推荐上，由于疾病的 多样性和个体差异， AI 系统的预测精度和临床适用 性仍需进一步提升。尽管如此，智慧医疗已经展现出 强大的商业潜力，成为医疗机构和科技企业共同关注 的重点领域。 医药创新：AI 在医药研发中的应用匹配度和可 基因组学与精准治疗 · 智慧病案与质控 · 医疗教育与临床培训 总体篇 场景篇 趋势篇 表能够通过心率监测和房颤预警功能，帮助用户及时 发现潜在健康风险。然而，由于个体差异和健康影响 因素的复杂性， AI 在疾病预防和个性化健康干预上 的精准度仍有待提高。虽则整体市场接受度较高，但 用户对 AI 建议的信任度有限。此外，个人健康数据 的采集和分析涉及用户隐私，必须符合相关法规（如 专家诊断、治疗疾病的思维和过程。在具体病案中， 能够整合患者电子病历、医学影像数据、临床笔记、 基因组学、实验室结果等多源数据，在疾病诊断、风 险预测等方面为医生提供决策支持。同时，依据患者 的个体差异和病情特征， CDSS 能为医生提供个体化 的治疗方案和临床路径设计，并依据不同患者的生理 状况、基因信息等因素对治疗方案进行优化。智能化 CDSS 除可辅助医生设计治疗路径之外，还能实时监 测患者的病情变化。 一旦发现异常，

QUESTION 绩效体系与公司经营 体系之间，既没有有 效衔接，在设计上更 没 保 持 同 一 设 计 逻 辑。（管理和经营之 间泾渭分明） 25 THE THIRD QUESTION 员工的个体绩效与组 织绩效（财务收益） 没有强关联，导致公 司在给员工进行激励 分配时没有底气；∑ 员工绩效≠组织绩效 THE FIFTH QUESTION 员工执行绩效工作是为 满足上级的任务分解和 ②如果有机制化的算法（就像销售一样可以算出自己拿多少奖金），这种失落的感觉会降低60%以 上，这本质上是通过规则透明化实现“激励预期管理前置”的管理实践。 3.员工的个体绩效与组织绩效（财务收益）没有强关联，导致公司在给员工进行激励分配时 没有底气； 很多公司的绩效体系设计上，个体绩效与组织绩效没有数据关联，∑员工绩效≠组织绩效，员工的绩 效管理相当一部分只是为了管理的需要，而不是经营的汇集。员工绩效分数高或低，并不反映公司经 础上设定一个折扣系数，同时，后台员工的绩效主 要是由前台人员来做评价。此种设计的导向是1）后台员工的奖金是由前台员工创造的，前台员工的奖金收益多， 后台员工的收益也同时会增长，反之亦然；2）后台个体员工只有为前台提供优质的服务，才能得到更好的绩效评 价。重点考核服务响应效率、资源支持质量等维度，推动中后台向“业务赋能型”角色转型。 通过上述优化，推动绩效管理从传统纵向管控模式向横向业务协同

2.3 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 AI、图神经网络与传统深度模 型相结合的混合架构，自动将深度学习预测 结果映射到可理解的神经生物学概念，解释 预测背后的生物学机制。构建能够预测个体 对神经干预响应的 AI 驱动模型，使 AI 模型 能够在无需大量重新训练的情况下，从大型 数据集中高效适应个体案例。 3.3.4 多尺度多模态脑结构和功能网络 模型与跨层次数据整合 信息处理贯穿从单个神经元至全脑网络 的各个层面，构建涵盖细胞级、区域级和全 抑制剂 INS018_0554，现已进入 2 期临床试 验，并在 IIa 期临床试验中取得积极结果。 4.2.3 个性化医疗与健康管理 AI 可以通过整合基因组等多组学数据、 生活方式数据、个体治疗数据，为个性化健 康管理提供支持 5。智能可穿戴设备与 AI 健 康助手结合，通过分析心率、血糖等生物参 数，在慢病管理与健康干预中发挥重要作用。 4.2.4 公共健康与疫情监测 公共卫生领域中，AI

能够实时监测患者的生理指标，如心率、血压、 血糖等，通过异常检测算法及时发现潜在的疾病风险，并为医生提 供干预建议。 在心血管疾病预测中，DeepSeek 可以利用患者的临床数据和 生活习惯数据，构建个体化的风险评估模型。例如，结合患者的年 龄、性别、吸烟史、饮食习惯、运动频率等特征，预测其在未来五 年内患心血管疾病的可能性。通过这种方式，医生可以提前采取预 防措施，降低患者的发病风险。同时，DeepSeek 数据整合：整合电子健康记录、基因组数据、影像数据和生活 方式数据。  风险预测：构建多维度的预测模型，识别慢性病和遗传疾病的 风险因素。  实时监测：通过生理指标监测和异常检测算法，及时发现疾病 风险。  个体化干预：基于预测结果，为医生提供个性化的干预建议。 在实际应用中，DeepSeek 可以嵌入医院的健康管理系统中， 为患者提供持续的健康监测和风险评估服务。例如，对于糖尿病患 者，DeepSeek 技术能够为医疗健康领域提供高效 的疾病预测与风险评估解决方案，帮助医疗机构实现精准医疗和个 性化治疗。 2.2.2 个性化健康建议 在医疗健康领域，DeepSeek 技术通过分析大量的患者数据， 能够为个体提供个性化的健康建议。这些建议基于患者的病史、生 活习惯、遗传信息以及环境因素等多维度数据，进行综合评估和预 测。首先，DeepSeek 可以通过机器学习算法，识别出患者潜在的 健康风险，并为

搜索引擎或社交媒体的流量贡献占比，从而优化预算分配，实现广告投入产出的最大化。 · 客户分析：包含融合分析、属性分析、标签分析和个体分析，提供全域、全场景的客 户洞察。它支持查看某个用户的360画像，以及查看他的行为轨迹、查看 OneID 融合后 不同身份的用户量分布等结果。整合线上线下数据生成用户画像，通过个体分析洞察 VIP客户需求。例如，为高端定制用户提供个性化服务，并制定差异化营销策略。 16 · A/

Medicine) 是以个体化医疗为基础、随着基因 组测序技术快速进步以及生物信息与大数据科学的交叉应用而发展 起来的新型医学概念与医疗模式，其本质是通过基因组、蛋白质组 等组学技术和医学前沿技术，对于大样本人群与特定疾病类型进行 生物标记物的分析与鉴定、验证与应用，从而精确寻找到疾病的原 因和治疗的靶点，并对疾病不同状态和过程进行精确分类，最终实 现对疾病和特定患者进行个体化精准治疗的目的，提高疾病诊治与

为基础构建，也可以以 5G LAN，企业 VPN 这样的虚拟网络为基础构建。 智能群组建立后，可具备群组子网唯一标识，并且，加入群组子网的各切片，专网，个体连接等， 都能够借助智能群组标识互相发现彼此，并通过各类传输通路接入到子网。同时，原本的专网、切片、 个体连接等也能够借助智能群组子网标识，标记特定的数据流，签约特定的 QoS，完成特定任务的 专属计费等操作。 因任务加入了智能群组后，智能群组可

断当前收集到的证据是否足以支持最终的决策。 (3) 多角度分析： 对于同一个问题， 从不同的角度进行分析。比如， 在考虑治疗方法时， 不仅可以从疗效出发， 还 可以考虑副作用、患者的个体差异（如年龄、性别、遗传因素）、成本效益比等多个方面。这种多维 度的考量有助于发现更优解，并避免单一视角可能导致的偏差。 2． 解释性和透明度： 医疗决策往往需要清晰的解释， 医生和患者都希望了解模型是如何得出结 模块设计将会相较于其他大模型更为谨慎。 3． 个性化程度高： 在医疗健康领域， 与其他大模型相比， 医疗健康大模型呈现出显著的个性化 特征。个体的身体状况及病史具有高度特异性， 医疗健康大模型以此为基石， 致力于提供个性化的 推荐 与预 测服 务。这 一 过 程 要求 对海 量的 个体 化数据 进 行 深度 处理， 将多 源异 构 的个 人健 康 信 息，涵盖健康档案中的各类检查数据、既往病史详情以及历史问诊记录等， 瑞宝健康将长程监测的血压数据转化为直观的趋势图表， 小瑞可向 用户科普盐摄入量与血压波动的关联， 建议清淡饮食； 针对体检后的健康报告解读， 系统自动识别 异常指标， 并根据个体状况生成针对性的导诊指导和健康管理建议， 进 一 步提升医疗服务的质量和 连续性。融合专业医疗响应能力与人文关怀， 使健康管理从机械化的任务升级为有温度的生命护航， 助力优化用户医疗健康旅程。

从其定义不难看出，数智能力不仅涵盖数字技术操作技能和人工智能应用能力，还包括对数字化和智能化相关 的知识、价值观、态度、伦理和法规的深刻理解与遵循。 从个人层面看，数智能力关注个体在个人和职业生活中使用数字技术的技能、知识和态度。具体而言，个体尤其 是管理者，需要对当下的数字化技术、AI 技术如大语言模型、生成式人工智能、AI Agent 等技术和相关应用， 有概念性和框架性理解，了解它们的基本原理，熟悉它们应用的场景及作用和价值，同时理解 组织内部人员的数字能力水平， 数智基础设施： 支持 AI 为核心的数字技术的组织基础设施， 数智流程： 使用数字技术进行业务流程优化和重构的能力， 数智合作： 组织与外部合作伙伴进行数字合作的能力。 但归根结底，无论是个体还是组织的能力，可以说皆出自戴维 · 尤里奇早年提出的人力资源管理者四角色模型 以及胜任力模型在 AI 时代下的迭代、延展和重新诠释。 以 HR 胜任力模型中“调动信息资源（Mobilizes

与消费者新需求 • 营销流程自动化，为 潜在消费者提供有价 值的产品与服务 • AI 深度学习代替经验 预测判断 • 探索和激发潜在消费 新需求 • 个体行为触发个体定 制内容，并根据反馈 快速动态优化和持续 改进精准度 传统营销 传统媒体营销 CRM 标签分群 标签分群 © 华润（集团）有限公司 SCRM 数字媒体营销 DSP 营销自动化 MAP 自动化营销 CDP/DMP 传统广告 媒体投放 单 向 沟 通 消费者参与 平等对话 企业互动 定制内容 个体行 为触发 线上媒体 广告投放 持 续 反 馈 缺乏交流 经营数字化 依托线上线下多种业 态，沉淀会员、商品、 营销、交易、服务等 数据，指导科学运营 决策 卖场智能化