• AI 患者服务 • AI 临床辅助诊疗 • 5G 智慧医院 • 医学影像辅助诊断 • 互联网医院 • 生物识别 • 互联互通（核心：临床数据中 心） • 目前中国医院信息系统的主要趋势是在从 “以收费和医院管理为核心”的传统的医院信息系统（ HIS) 上慢慢向“以患者和提高服务质量为核 心” 的临床信息系统（ CIS) 上转型升级。未来再向区域化医疗卫生服务系统（ 上转型升级。未来再向区域化医疗卫生服务系统（ GMIS) 上升级，最终实现信息和资源共享的医联体。 • 领先的三级医院建设医疗数据湖平台向智慧医院演进。 • 结构化电子病历 • 医院影像、诊断、临床检 验数字化 • 高通量基因测序 • 家医联动 • 可穿戴设备 医院加速向智慧医疗转型，强化远程诊疗、精细化服务能力 • 医疗数据湖平台 • 院内跨系统协同运营 • 跨医院协同医疗（区域远程 数字化医疗阶段 现阶段 将分散在各医疗业务系统中的数据集中管理、挖 掘、传递出更大的价值 ，满足医院决策管理； 以临床和管理的需求维度 ，以可视化的展现形式 为业务部门提供更多维度的数据分析、辅助决策。 将信息技术与医疗服务深度融合 ，构建高质 量的医疗管理、科研和临床服务体系； 以服务为导向搭建开放性智慧医院基础平台。 以服务为本 新生态圈 数据融合 华为的智慧医院理念 聚合合作伙伴

个领域中，中国在 6 个领域得分最高， 美国在 5 个领域得分最高，两国共同包揽了所有领域 的最高分。分领域比较来看，美国在 5 个领域的研究 前沿热度指数得分排名第一，包括：地球科学领域， 临床医学领域，生物科学领域，天文学与天体物理学 领域，数学领域；在其他 6 个领域均排名第二，基础 研究活跃程度整体仍然最强。 中国在 6 个领域排名第一，分别是：农业科学、 植物学和动物学领域，生态与环境科学领域，化学与 济学、心理学及其他社会科学领域，展现出鲜明的相 对领先优势；中国在地球科学领域、生物科学领域和 数学领域等 3 个领域排名第二，在临床医学和天文学 与天体物理学领域分别排名第四和第五（表 2）。 临床医学领域和天文学与天体物理学领域一直是 中国热度指数得分排名相对较低的领域，但整体仍呈 现提升趋势。临床医学领域，2017-2025 年，中国的研 究前沿热度指数排名分别为第 10、13、9、12、1、4、 9、6、4 研究前沿热度指数 07 表 2 十一大学科领域整体层面研究前沿热度指数 Top20 国家 / 地区在分领域层面的研究前沿热度指数得分和排名 十一领域 农业科学、植 物学和动物学 生态与 环境科学 地球科学 临床医学 生物科学 化学与 材料科学 物理学 天文学与 天体物理学 数学 信息科学 经济学、 心理学及其 他社会科学 国家 / 地区 得分 排名 得分 排名 得分 排名 得分 排名 得分 排名 得分 排名

039 2.1 新兴前沿概述 039 2.2 重点新兴前沿⸺“中国区域性极端降水 - 滑坡动态模型研究” 039 002 目录 2025研究前沿 临床医学 1. 热点前沿及重点热点前沿解读 041 1.1 临床医学领域 Top 10 热点前沿发展态势 041 1.2 重点热点前沿⸺“CFTR 调节剂三联疗法对囊性纤维化实现从症状控制到病因治疗” 042 1.3 重点 Topics）遴选出 3 个热点前沿，合计 110 个热点前沿 和 18 个新兴前沿。 005 ② 11个大学科领域分别为：1. 农业科学、植物学和动物学；2. 生态与环境科学；3. 地球科学；4. 临床医学；5. 生物科学；6. 化学与 材料科学；7. 物理学；8. 天文学与天体物理学；9. 数学；10. 信息科学；11. 经济学、心理学及其他社会科学。 ③ 核心论文出版年的平均值。 ④ 引用至少两篇核心论文的施引论文。 合灾害“旱涝急转”，揭示了其在中国日益频发的趋 势及其不同的区域性驱动机制。 039 2025研究前沿 地球科学 2025 1. 热点前沿及重点热点前沿解读 1.1 临床医学领域 Top 10 热点前沿发展态势 2025 年临床医学领域 Top10 热点前沿主要集中于 肿瘤、呼吸道传染病、阿尔茨海默病、囊性纤维化、 抑郁症等疾病的预防和治疗，以及人工智能技术在医 学中的发展和应用。 其

039 2.1 新兴前沿概述 039 2.2 重点新兴前沿⸺“中国区域性极端降水 - 滑坡动态模型研究” 039 002 目录 2025研究前沿 临床医学 1. 热点前沿及重点热点前沿解读 041 1.1 临床医学领域 Top 10 热点前沿发展态势 041 1.2 重点热点前沿⸺“CFTR 调节剂三联疗法对囊性纤维化实现从症状控制到病因治疗” 042 1.3 重点 Topics）遴选出 3 个热点前沿，合计 110 个热点前沿 和 18 个新兴前沿。 005 ② 11个大学科领域分别为：1. 农业科学、植物学和动物学；2. 生态与环境科学；3. 地球科学；4. 临床医学；5. 生物科学；6. 化学与 材料科学；7. 物理学；8. 天文学与天体物理学；9. 数学；10. 信息科学；11. 经济学、心理学及其他社会科学。 ③ 核心论文出版年的平均值。 ④ 引用至少两篇核心论文的施引论文。 合灾害“旱涝急转”，揭示了其在中国日益频发的趋 势及其不同的区域性驱动机制。 039 2025研究前沿 地球科学 2025 1. 热点前沿及重点热点前沿解读 1.1 临床医学领域 Top 10 热点前沿发展态势 2025 年临床医学领域 Top10 热点前沿主要集中于 肿瘤、呼吸道传染病、阿尔茨海默病、囊性纤维化、 抑郁症等疾病的预防和治疗，以及人工智能技术在医 学中的发展和应用。 其

转频繁、监护需求连续的场景中，部署慢、维护重、耗材占比高；更重要的是，它对患者的舒适度与依从性构成 长期干扰：线缆限制活动、贴片引发皮肤过敏或压疮，患者往往在休息或康复训练时主动“脱离”设备，造成数 据空窗，进一步削弱临床判断与康复评估的连续性。 更严肃的现实来自感染控制与特殊科室限制。重复使用的接触面即便严格消毒，仍存在病原体传播隐患；一 次性耗材虽然降低风险，却推高成本且不环保。强磁与防爆约束使 MRI 室、防爆病房等场景对金属导线天然不 换等后续环节的人力与物资成本，在保障监测效果的前提下，实现医疗资源的高效配置与运营成本优化。 4.2 适用场景 医疗毫米波检测适用场景如下： 部署场景 解决方案 客户价值 普通临床科室、康养病房 轻症患者体征日常监测 1. 监测轻症患者的呼吸、心 率、在/离床等指标，自动记 录、自动上传看板，超出正 常阈值及时告警，通知医护 及时查看 2. 夜间监测患者睡眠质量、 床 提 供 呼 吸 疾 病 （ 例 如 OSAS）判断依据，与多导仪 器吻合度在 70%左右 通过非接触式呼吸/睡眠指 标监测，可为临床疾病筛查 或预判提供依据，患者免佩 戴设备，提高体感舒适度， 也减轻了护士工作量 普通临床科室、康养病房 异常心率监测及预警 心率监测范围分为两个区 间：[40,120]以及[120-150]， 可针对非急症患者和 3 级急

按住说话，松手 上报 还可以拍照或录像上报 语音汇报异常，无需打字 扫码精准锁定异常牛只的 棚舍信息、羊号。无人工 出错可能 拍摄异常状况视频，为专家 提供临床音像资料 异常局部的拍照，为专家提 供更多临床细节 饲养员发现异常羊只，如何能及时、准确的描述异常牲畜的状态，是能否给牲畜恰当治疗的关键。爱牧的异常上报系统对饲养员无任何技能 要求，会用微信就会上报，操作简单无压力，确保牲畜得到及时救治。

关注分级诊疗能力与跨区域接入能力 + 互联网接入能力 问诊 随访 会诊 & 转诊 处方 复诊 分诊 导诊 诊疗 支付 （医保 & 商 保） 互联网 + 医院 / 医疗机构：闭环 转线下 - 临床 医药 - 配送 更有效的 商业保险 家庭医生 健康管理 衍生服务 社区医疗站？ 标准检测器？ 个性化治疗 专业化治疗 实现了 更安全有效 的监管 互联网 + 医疗：组织者 医院 ； 通过互联网医院的数据沉淀，增加“虚拟家庭医生”的角色赋予； 有互联网医院的先例：  设立了符合互联网医疗属性的从业规范，比如：禁止物理接触原则（互相保护）；  构建了 100 多项专有的临床指南，从而实现了知识的标准化、流程的标准化；  已经开设的医学子专业数量达到和超过了 450 种；  提供的服务包括：平台化流程化的服务，引导和支持，专业医疗服务，康复服务、远程看护和虚拟护理等服务。

目前“智医随行”大模型已在普外科、骨科、血液内科、神经外科、心血管内科、肿瘤 科为重点的六大专科形成重要助力，覆盖肝切除术后、腰椎间盘突出、膝关节骨关节炎、造 血干细胞移植、颅脑外伤、高血压、冠心病及肺部肿瘤等 9 类专病，经临床专家审核的专病 管理路径，为患者提供个性化、精细化的健康管理服务。 面向患者，“智医随行”大模型重构了传统分散的诊前、诊中、诊后服务流程，通过医 院微信小程序“健康小助手”，整合个性化健康宣教、复诊智能提醒、精准分诊导引、就医 、院中、院后全流程服 务闭环，显著提升患者就医体验。 面向医护，“智医随行”大模型通过自动化处理重复性系统录入工作，帮助医护人员释 放更多时间投入核心诊疗。其内置的专病管理路径知识库不仅经过临床专家严格审核，更在 为每位患者制定管理方案前由医生二次核验，确保医疗安全与质量。在此基础上可为居家患 者提供用药指导、风险评估、运动康复建议、体征动态监测等服务，并通过大模型赋能的智 能随访及 能随访及时识别潜在风险。同时，模型支持人机协同的全天候在线咨询，可快速解答居家康 复科普问题，智能推送复诊挂号入口，并通过持续随访为普外科肝癌术后症状管理、心血管 内科难治性高血压等项目的临床研究进行院外数据收集。 技术创新层面， “智医随行”大模型突破传统医疗应用局限，通过超高自然度语音合成、 专科话术模拟及方言自适应理解，实现高度拟人化医患交互；依托多意图理解和动态问题规

痛点问题 ： 目前 ECMO 、血液净化设备等高端监护、急救与生命支持设备自主 研发能力有待提升 ，设备整机必需的关键材料、核心零部件等供应链堵点断点亟 需补强 ， 同时监护、急救与生命支持设备的临床验证难度较大 ，亟需利用大数 据、人工智能、模拟仿真等新技术进一步提高数字化测试验证能力 基础元器件（传感器） 1- ： B 智 -1 能 -7 医疗传感器数字化研发 、嵌入式系统发软件、 软件开发与项目管理系统、产品生命周期管理软件、模拟仿真测试软件等 知识模型：诊断设备产品三维结构模型、诊断设备生产制造工艺模型、诊断设备 功能性能研发测试模型等 数据要素： 临床诊疗数据、诊断设备功能性能数据、设备结构建模数据、设备材 料信息数据、设备制造工艺参数、设备研发测试数据、设备零部件 / 元器件 BOM 、终端医院 / 家庭用户需求数据等 人才技能：系统工程与项 现状评级：★★ 工 具软 件 ： 客 户关 系 管理软件 、 产 品 生 命 周 期 管 理 软 件 、 企 业 资 源管理软件等 知识模型：数据分析和预测模型、 决策支持模型等 数据要素 ： 医疗装备临床数据与 运 行日 志 、 异 常报警 数据 、维修 BOM 、 客 户 服 务 工 单 、 客 户 投 诉 数据、纠正和预防措施（ CAPA ） 分析数据 、 用户历史需求数据 、 设备装机数据、备件备件数据等

预 测 与 需 求 管 理 优 先 权 管 理 商业 规划 预测 反 馈 能 力 管 理 采购 生产活动控制 PAC 21 生命周期 PLM 筛选研究 临床前研究 申报 临床研究 产业化研究 上市 产业制造 商业销售 标准 Standard ISO 25 ISO17025 GLP GALP GCP cGMP CMC 21 CFR PART 11 GMP FDA