预约挂号、诊 疗服务、费用结算、检验检查等在内的各个环节，将极大提升患者的就医体验。 同时，AI 助力 生物分子结构预测与生成、加快靶点识别和发现， 提升药物分子设 计与 优化， 提升临床试验的效率， 有效地缩短新药研发周期、降低研发成本、 加速新药上市，为医药创新带来新的动力。 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 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 药物筛选与 ADMET 性质预测 27 临床试验设计与优化 28 6 AI 助力健康管理 29 健康监测与评估 30 健康指导与干预 31 智能健康保险 32 趋势篇 7 AI+医疗健康应用趋势展望 产品占据了大多数，这些产品在辅助诊断、影像处理等方面 发挥了重要作用。 7 医疗健康行业 AI 应用白皮书 2 医疗健康行业 AI 应用全景 AI 技术已经逐步渗透到医疗健康的全产业链，从制药环节的药 物研发、临床试验、药物推广，到治疗的诊前、诊中、诊后全 生命周期，再到个人日常健康管理，以及包括健康保险、公共 卫生管理等的医疗服务生态，均得到全面覆盖，大大提高医疗 服务效率和质量，提升居民的医疗可达性和便利性。

........39 4. AI 生成式大模型在医疗场景的应用...........................................................42 4.1 临床决策支持......................................................................................44 4.1.1 ...............................................................................127 8.1.1 案例一：AI 助力临床诊断........................................................129 8.1.2 案例二：健康管理平台.................... 型，具有极高的现实意义与可行性。 当前，面对全球医疗资源紧张、临床决策复杂化等挑战，传统 医疗模式已无法满足日益增长的患者需求。医务人员需要在短时间 内处理海量的信息并做出决策，这无疑增加了医疗风险。生成式大 模型通过自然语言处理、图像生成等技术，可以在多方面为医疗应 用提供支持。 首先，生成式大模型可以应用于临床诊断辅助。通过分析患者 的症状、实验室结果及影像学资料，这些模型能够生成初步的诊断

现状迫切需要通过智能化技术重构医疗服务流程，实现从被动治疗 到主动健康管理的转型。 人工智能技术为医疗系统优化提供了新的突破口。以自然语言 处理和多模态学习为核心的 DeepSeek 平台，具备医疗知识图谱构 建、临床决策支持和非结构化数据处理三大核心能力。某三甲医院 的试点数据显示，接入智能体后的门诊流程平均耗时从 120 分钟缩 短至 75 分钟，电子病历自动生成准确率达到 92%，显著降低了医 护人员 满足高质量发展要求。某省卫健委的评估报告指出，超过 60%的二 ” ” 级医院信息系统仍停留在 记录存储 阶段，缺乏智能分析能 力。DeepSeek 智能体的接入将帮助医疗机构实现三个层级的跨 越：基础业务流程自动化、中级临床决策支持、高级医疗资源网络 ” 化协同。这种转型不是简单的技术叠加，而是通过构建 人类专家 +AI ” 助手 的新型协作模式，在保持医疗人文关怀的同时，释放系统 性效能。某医疗集团的实际应用案例表明，在保持原有医护团队规 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 70%（如影像报告、医患对话记录） - 跨系统数据互通率不足 40% ” ” ，形成 信息孤岛 - 实时数据分析延迟普遍在 4 小时以上，影响急症处置

年，经过前期信息化建设，目 前已经建有业务系统包括 HIS、CIS、EMR、LIS 等。由于 xx 市 xx 区中医医院信息 化建设起步早，HIS 系统占据了业务系统的核心地位，近几年建立起的各种临床 应用和管理平台，都是以 HIS 系统为基础的，导致了业务数据离散在各种业务 系统中，业务系统间只能以接口形式实现数据交换等问题。因此目前在使用上 存在较大问题且架构落后，已经无法满足医院日益发展的医疗业务应用需求。 4、项目建设目标 本次 xx 市 xx 区中医医院智慧一体化项目建设的核心是建立全面的管理信息 服务和临床信息服务，用最新的最先进的 IT 技术对全院的信息资源(人、财、物、 医疗信息)进行全面的数字化，优化和整合医院内外相关资源为临床及管理服务， 提供先进的、便捷的、人性化的医疗服务；同时建立全院临床及运营的信息平 台和数据仓库，提高医院服务水平、技术水平及管理水平，提高医院的整体经 营效益，打造现代化的数字医院。 想和自身特色，做好顶层设计、整体规划、合理布局、分布实施、阶段跟踪， 打好硬件和网络基础适度超前，稳步实效地推进医院信息化建设，加强信息技 术在医院的应用深度和广度，强调信息规范性、服务方便性、临床实用性、管 理可及性。在满足患者、临床业务人员、医院管理者等各个层面的要求之下， 提升医院信息资源的协同共享能力。 使患者就医更方便、医患沟通更有效、医疗服务更高效、医护应用更简便、 用药更精准，医院管理更精准、决策更科学、医疗协同更无缝。

概述 得益于多年以来的医疗数字化的数据积累，这些大模型拥有全面的医学知识覆 盖，通过不断整合和 学习最新的医疗知识，模型涵盖了从基础医学、临床医学到公共卫生等各个领 域。无论是疾病的病 理机制、药物的作用机理，还是最新的治疗指南，模型都能提供详尽的信息。 其次通过达模型强大 的自然语言处理和交互能力，医疗健康大模型可以理解和生成高质量的医学文 本，与医护人员和患 者进行自然流畅的交流。此外，利用医疗健康大模型高效的数据处理与分析能 力，能够快速分析大 量的医疗数据，发现有价值的医学信息和趋势。这 种能力不仅有助于疾病的早期发现和精准诊断， 还可以辅助临床决策，提高医疗服务的整体效率。 06 PAGE ANALYSIS 大模型应用技术分析 02 医疗健康大模型伦理与安全白皮书 从而更好满足用户的需求。这些数据通常来自于真实场景中的医疗应用需求， 如诊断、治疗、药物研发等。 (3) 推理引用数据 推理引用数据是模型在推理过程中引用的知识来源， 包括医学教科书、专著、临床指南和规范等。 这些数据为模型提供了丰富的医学知识和经验，帮助模型做出准确的推理和判断。 10 PAGE 医疗健康大模型伦理与安全白皮书

大模型的方案可以通过自动化 的手段进行病历生成和信息提取，不仅能提高病历记录的效率，减 少医生的负担，还能在一定程度上保障病历信息的准确性和完整 性。通过实时分析患者的就诊过程，AI 技术还能为医生提供有效的 临床决策支持，在中医学术分析及治疗方案优化方面发挥积极作 用。 例如，AI 模型可以在患者就诊后，自动生成病历内容，包括主 诉、病史、体征、诊断和治疗方案等信息，具体流程如下： 通过这一流程，门诊病历的生成将变得更加高效、标准化，从 担，并提升患者的就医体验，进一步推动中医院门诊的数字化转 型。 1.2.1 人工录入的低效 在中医院的门诊过程中，病历记录的人工录入是一个普遍存在 的问题。这一过程不仅耗时耗力，而且常常因为人为失误导致信息 不准确，进而影响临床决策和患者的治疗效果。 首先，人工录入病历的效率较低。医务人员在为每位患者看诊 后，需要花费大量时间进行信息的整理和录入。根据相关统计，医 生在病历录入上平均需要消耗 20-30 分钟，而在高峰期，这一过程 分钟，而在高峰期，这一过程 的时间甚至会延长至一个小时。这不仅增加了医生的负担，也延长 了患者的就诊等待时间。 其次，人工录入过程中容易出现错误，如拼写错误、信息遗 漏、数据格式不一致等。这些错误的出现可能导致临床信息的错误 传递，使得医生在后续治疗中缺乏准确的信息支持。此外，面对大 量重复性的记录工作，医务人员的注意力容易分散，进一步加剧了 错误发生的可能性。根据一项调查显示，约有 30%的病历录入存在

......................................................................................36 2.5 药物研发与临床试验................................................................................................. .........................................................................................39 2.5.2 临床试验数据管理............................................................................................. 优势。通过分析医院的运营数据和患者流量，它可以预测未来一段 时间内的医疗需求，从而帮助医院合理分配资源，减少患者等待时 间，提高医疗服务的响应速度。 在临床研究领域，DeepSeek 技术可以加速新药研发和临床试 验的过程。通过分析大量的临床试验数据，它能够识别出有效的药 物组合和治疗方案，缩短研发周期，降低研发成本。例如，通过分 析癌症患者的基因组数据和治疗反应，DeepSeek 可以识别出最有

DeepSeek 作为一种先进的人工智能平台，具备强大的数据处 理能力和深度学习算法，能够从海量的中医药文献、临床数据和患 者信息中提取有价值的洞察。例如，通过对中医经典文献的智能分 析，DeepSeek 可以帮助研究人员快速识别潜在的药效成分和治疗 方案，从而加速新药的研发进程。此外，在临床应用方 面，DeepSeek 的智能诊断系统可以结合中医四诊（望、闻、问、 切）的作用机理，辅助医生进行更精准的辨证施治。 容，从而全面提升患者的健康水平。同时，该平台还可以通过大数 据分析，为医疗机构提供参考，优化资源分配和服务流程。 在实施过程中，DeepSeek 的应用方案将遵循以下关键步骤： - 数据采集与整合：整合中医药文献、临床数据和患者健康记录， 构建统一的数据平台。 - 智能分析与挖掘：利用深度学习算法，挖 掘数据中的潜在规律和关联关系，为研究和决策提供支持。 - 系统 开发与部署：开发基于 DeepSeek 辟了新的路径。 1.1 中医药健康产业的现状与挑战 近年来，中医药健康产业在全球范围内展现出了强劲的发展势 头，成为健康产业的重要组成部分。随着人们对健康需求的日益增 长，中医药以其独特的理论体系和丰富的临床经验，逐渐赢得了广 泛的认可和应用。据统计，2022 年全球中医药市场规模已超过 5000 亿美元，年均增长率保持在 8%以上。特别是在中国，中医药 产业在国家政策的支持下，形成了涵盖中药材种植、药品研发、医

疫情期间，有多家互联网医院平台提供线上发热门诊义诊，且各平台用户量和 诊疗量飙涨，如微医、平安好医生、阿里健康等。 在医院端，由于疫情突发，医院 CT 检测能力严重不足。在湖北地区，CT 图像 临床诊断结果可作为新冠肺炎病例判断的标准，但平均每位患者的 CT 影像达 到 300 多张，医生肉眼诊断需要 20 分钟左右，利用 CT+AI 技术，平均每位患 者的诊断时间只需要几秒钟。同时，AI 阴性多， 使用非常受限，医院无法快速诊断并隔离。因此，CT 一直是辅助新冠诊断的重 要手段之一。 2 月 12 日 24 时，湖北当日新增新冠肺炎病例 14840 例，其中就包含了当日新 增临床诊断案例 13332 例，这说明大量具有肺炎影像学特征的疑似患者已归入 此类。 但影像科也面临着资源不足的困境。武汉等地排队等待胸部 CT 检查的疑似患 者非常多，医院每天 CT 检查近千例，患者需要排队几个小时等待检查，交叉 度的检出肺炎，包括目前新型冠状病毒肺炎，可以用于排查感染者。 为了使产品更加贴合筛查场景，此次体素科技在肺部 CT 全病种解决方案的基 础上增加了合作医院的数百确诊、疑似及其他类型肺炎病例，并做了部分功能 优化，尽可能为临床场景提供帮助。例如，在原有筛查多病种的版本基础上， 把肺炎病灶的优先级提高；提供肺炎相关的报告模板；细化对渗出病灶的定量 特征，如病灶占比、严重程度、平均密度值等。 该解决方案能够在胸部 CT

护的高标准要求。此外，DeepSeek 智算一体机将支持与现有医疗 信息系统的无缝集成，降低部署和运维的复杂性。 在智能算法方面，DeepSeek 智算一体机将集成多种先进的深 度学习模型和机器学习算法，覆盖从医学影像分析到临床决策支持 的多个应用场景。这些算法将基于海量的医疗数据进行训练，并通 过持续的更新和优化，确保其在实际应用中的高准确性和可靠性。 例如，在医学影像诊断领域，DeepSeek 智算一体机将能够自动识 随着医疗行业的快速发展，传统的数据处理方式已无法满足现 代化医疗场景中日益增长的计算需求。医疗数据的复杂性、多样性 和敏感性对数据处理能力提出了更高的要求。特别是在医学影像分 析、基因组学、临床决策支持等领域，深度学习和智能算法的应用 已成为提升医疗效率和精准度的关键。然而，现有的计算设备在性 能、扩展性和成本效益方面存在诸多局限性，难以应对大规模并发 处理和实时分析的需求。为此，开发一款专为医疗场景设计的智算 疗计算解决方案，旨在通过集成的计算能力和智能算法，提升医疗 数据处理的效率与准确性，优化医疗资源配置，推动精准医疗的发 展。该产品主要面向大型综合性医院、专科医院、医学科研机构以 及区域性医疗数据中心，满足其在医学影像分析、临床决策支持、 病历数据挖掘等领域的计算需求。 在竞争优势方面，DeepSeek 智算一体机具备以下几点核心优 势： - 高性能计算能力：采用最新的多核处理器和 GPU 加速技术，支持 海量数