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，助力 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。

.....................................................................................36 2.5 药物研发与临床试验.................................................................................................. ........................................................................................39 2.5.2 临床试验数据管理.............................................................................................. 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 效的治疗方法，为癌症治疗提供新的思路。

敏感信息，因此 确保数据安全与病人的隐私至关重要。 通过以下几点，我们可以更清晰地理解 AI 生成式大模型在医 疗场景中的实际可行性：  数据来源：利用电子健康记录（EHR）、医学文献和临床试验 数据进行模型训练。  模型类型：根据应用需求选择合适模型，如 GPT、BERT 等进 行文本生成与理解。  场景应用：患者病历生成、智能问诊、个性化医疗方案制定、 决策支持等。  析，模型能够识别出不同患者病情的相似性，并为医生提供基于类 似病例的治疗建议。例如，通过输入患者的年龄、性别、病史等信 息，模型能够生成潜在的疾病风险评估，并推荐相应的检查和治疗 方法。 同时，AI 生成式大模型在药物研发及临床试验中也展现了其优 势。模型能够快速筛选潜在的药物分子，预测其生物活性和毒性， 从而缩短研发周期。通过模拟和生成数据，研究人员可以在不进行 实际实验的情况下，评估多种化合物的有效性和安全性，提高研发 AI 生成式大模型在治疗方案推荐中的具体应用。 首先，治疗方案推荐系统可以通过分析患者的病史、检查结果 及相关生物标志物数据，生成一套个体化的治疗建议。这种系统通 常集成了各种临床最佳实践指南和临床试验数据，确保推荐的方案 具有较高的有效性和安全性。 治疗方案推荐的流程一般包括以下几个步骤： 1. 数据收集：通过电子病历系统收集患者信息，包括但不限于年 龄、性别、既往病史、过敏史、实验室检验结果等。

《涉及人的生物医学研究伦理审查办法》 2016.12 《医疗器械临床试验质量管理规范》 2016.7 《生物医学新技术临床应用管理条例》( 征求意见稿 ) 2019 国际伦理规范 《纽伦堡法典》 1947 《赫尔辛基宣言》（2024 修订版） 2024 《贝尔蒙特报告》 1979 《东京宣言》 1975 《涉及人的健康相关研究国际伦理指南》 2016 《E6(R3) 药物临床试验质量管理规范（GCP）》 预计 2025 2018.3 《中华人民共和国医师法》 2022.3 《医疗机构管理条例》 2022.5 《医疗器械临床试验质量管理规范》 2022.5 《中华人民共和国民法典》 2021.1 《医疗器械监督管理条例》 2021.6 《中华人民共和国基本医疗卫生与健康促进法》 2020.6 《药物临床试验质量管理规范》 2020.7 《药品管理法》 2019.12 《医疗技术临床应用管理办法》 2018 2018.11 《医疗质量管理办法》 2016.11 《医疗事故处理条例》 2002.9 国内伦理规范 《药物临床试验质量管理规范》 2023.1 《遏制微生物耐药国家行动计划（2022-2025 年）》 2022 《中国制定 / 修订临床诊疗指南的指导原则（2022 版）》 2022.3 《医疗机构工作人员廉洁从业九项准则》 2021.11 《不合理医疗检查专项治理行动工作方案》 2021

疗机构提供精准的决策支持。 在中医药健康产业中，DeepSeek 技术主要应用于以下几个方 面： 1. 数据整合与管理 DeepSeek 能够将分散在不同系统中的中医药数据进行整合， 包括患者病历、药材流通信息、临床试验数据等。通过统一的 数据管理平台，用户可以快速访问和分析这些数据，提高工作 效率。 2. 智能诊断与推荐 基于机器学习和自然语言处理技术，DeepSeek 能够分析患者 的症状和历史病历，智能推荐适合的中医药治疗方案。通过不 数据驱动的决策支持是 DeepSeek 在药物研发中的另一大优 势。通过整合实验数据、临床数据和市场反馈，DeepSeek 能够为 研发团队提供实时的数据分析报告，帮助团队及时调整研发策略。 例如，当某种药物在临床试验中出现不良反应时，DeepSeek 可以 快速分析相关数据，识别问题根源，并提出改进方案。 以下是一些具体的应用场景和数据实例： - 药物分子筛选：利 用 DeepSeek 分析 10,000 构化的知识网络，为中医药的研发、生产、销售和临床应用提供智 能化支持。 首先，数据采集是知识图谱构建的基础。DeepSeek 利用自然 语言处理技术，从古籍如《黄帝内经》《伤寒杂病论》，现代期 刊、专利、临床试验报告等非结构化文本中提取关键信息，并结合 结构化数据如药材数据库、方剂数据库、穴位图谱等，形成初步的 知识库。数据采集的重点在于确保数据的权威性和全面性。 其次，数据清洗与预处理是确保知识图谱质量的关键步骤。通

通过预测模型优化资源配置，在以下方面产生直接效益： - 住院床 位周转率提升 12% - 急诊分级分诊误差率降低至 3.2% - 手术室利 用率提高 18.5% 医药研发辅助场景 在临床试验阶段，智能体可快速完成： - 受试者筛选条件匹配 - 不 良事件报告自动归类 - 试验方案偏离预警 这些场景的实现均基于 DeepSeek 智能体特有的医疗知识图谱 （包含 450 临床决策支持智能体：集成知识图谱与循证医学规则库，提供 DDx 鉴别诊断建议 2. 流程优化智能体：基于强化学习动态调整门诊资 源分配，实测降低候诊时间 23% 3. 科研分析智能体：自动生成符 合 CONSORT 标准的临床试验分析报告 知识管理子系统 建立动态更新的医学知识库，采用增量学习机制保持内容时效性。 每周自动抓取 PubMed 最新文献，通过置信度加权算法更新诊疗 指南，关键性能指标包括： - 知识检索准确率≥98%（基于 同步放化疗（顺铂+依托泊苷）+ ” 度伐利尤单抗维持治疗 2. 替 代方案：当患者存在禁忌症时（如肾功能不全），自动替换为卡铂 为基础的化疗方案 3. 实验性方案：针对罕见病例或治疗失败患 者，提供临床试验筛选结果（如 Phase III 的 KRAS G12C 抑制剂试 验） 治疗方案对比分析表（以 2 型糖尿病为例）： 方案类 型 药物组合 预期 HbA1c 降 幅 低血糖 风险

交通警情 智能视频巡逻 智能问数 AI+ 数字社会 （普惠、便捷、精准，有温度） AI+ 数字政府 （协同、敏捷、智能，有效率） 公文草拟 数字 公务员 AI气象 药物发现 临床试验设计 药物安全警戒 AI辅助个性化教学 AI医疗健康服务 产品外观 设计 合同审查 边办 智能接警 政策找人 /企业 AI零代码 HIS系统 智能家居

帮助研 究人员更快地发现新的治疗方法和药物靶点。例如，在药物筛选过 程中，一体机可以通过大规模数据分析，快速识别出具有潜在治疗 效果的化合物，缩短药物研发周期。此外，一体机还可以协助进行 临床试验数据的分析，提高试验的准确性和可靠性，为新药的上市 提供有力支持。 最后，DeepSeek 智算一体机在医疗安全管理中的应用也不容 忽视。一体机可以通过数据加密和访问控制技术，确保医疗数据的