里云 前言 Preface 医疗健康行业是维护全民福祉的重要基石，始终是全球关注的焦点。当前 普遍的亚健康状态， 以及老龄化带来的慢性疾病增加等，不仅影响着人们的生活 “ ” 质量，也给医疗体系带来了沉重负担。我国医疗体系的 不可能三角 依然突出，即 便宜、高效和服务难以兼顾。优质的医疗服务供不应求，医护人员负担较重，而 基层医疗能力相对较弱，患者的就医体验也需要进一步提升。另一方面，疾病 变化快，药物研发周期长、资金需求庞大且成功率较低，现有供给难以快速应 对， 很大程度上也限制了医疗的突破发展。 面对这些挑战，人工智能技术，特别是以大型模型为代表的生成式 AI 的迅 猛 发展，为医疗健康注入了新的机遇。 AI 的应用能够快速分析海量且复杂的 医疗信息， 从而支持更加精准的医疗决策，协助医生做出更为科学合理的诊断 与治疗规划，有效减轻医护人员的工作压力，并缓解医疗资源紧张的局面。此 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，助力构建更加高效、智能、个性化的医疗生态系统。 本白皮书将深入探讨 AI 在医疗健康行业的应用现状、发展趋势和未来机遇，为 行业参与者提供有价值的参考和建议。 1 目录 Contents 总体篇 1 医疗健康行业的智能化发展机遇 人口老龄化趋势下，全社会医疗服务需求显著上升

出版单位 / 组织名称： 发布日期： 医疗健康大模型 伦理与安全白皮 书 上海交通大学 复旦大学 上海交通大学医学院附属瑞金医院 蚂蚁集团 2025 年 7 月 18 日 Ab 医疗健康大模型伦理与安全白皮书 健 天津医科大学 王 玥 西安交通大学俞 凯 上海交通大学 张新庆 北 京协和医学院张海洪 北 京大学医学部 张洳源 上 海交通大学 医疗健康大模型伦理与安全白皮书 随着人工智能技术发展， 医疗健康大模型兴起， 但在应用中面临诸多问题。 本 白 皮 书 旨 在 全 面 剖 析 医 疗 健 康 大 模 型 应 用 的 各 方 面 情 况 ， 包 括 技 术 分 析 、 伦理法律评测、模型评测及提升措施等， 为其安全、有效、合规应用提供指导， 促进医疗行业智能化发展， 保障患者权益与医疗质量 。《 医疗健康大模型应用 伦理与安全白皮书 》 围绕医疗健康大模型展开多方面探

项目编号： 中医药健康产业基于 DeepSeek AI 大模 型应用 设 计 方 案 目 录 1. 引言........................................................................................................................................ ......................................................6 1.1 中医药健康产业的现状与挑战............................................................................................................................7 .........................................................................................19 3. 中医药健康产业的数据现状............................................................................................

项目编号： 医疗健康场景引入 DeepSeek AI 大模型 研 究 报 告 目 录 1. 引言............................................................................................................................................. .................................................6 1.1 医疗健康行业的现状与挑战.................................................................................................................................7 1 ..............................................................................10 2. DeepSeek 技术在医疗健康领域的应用场景............................................................................................

............................................................................................20 3.4 健康档案................................................................................................. ...........................36 8、健康管理系统.................................................................................................................. 37 8.1 居民健康档案管理.............................. ................................37 8.3 健康报告查询...........................................................................................................38 8.4 健康预警（血压、血糖等）.............................

1.1 个性化医疗.................................................................................31 3.1.2 健康监测.....................................................................................33 3.2 医务人员需求 .51 4.2.2 影像生成与增强.........................................................................54 4.3 健康教育与患者沟通...........................................................................56 4.3.1 自动化咨询.. ...............................................................................58 4.3.2 定制化健康信息推送..................................................................60 5. 可行性研究........................

症状基本信息和引导精准就医的重要应用，已在很多公立医院落地。疫情期间， 由于新冠肺炎患者就诊量大并且交叉感染风险颇高，因此就医之前的智能导诊 和分诊显得更为重要。 2 月 7 日，国家卫生健康委网站发布《国家卫生健康委办公厅关于在疫情防控 中做好互联网诊疗咨询服务工作的通知》，浙大医学院附属邵逸夫医院联合开 发的智能问诊系统及智能自诊筛查工具被作为范例推广。同时，全国多家公立 医院均接入医疗科 在诊中环节，主要是互联网医院开放的在线诊疗功能，以及 AI 助力医护人员提 升工作效率。 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 疫情期间，海思瑞格已经推出线上医学观察平台以及可穿戴设备，用以远程监 测患者状态；疫情之后，公司也拟推出新冠肺炎等各类心肺疾病愈后相关的康 复监测与管理服务。同时，多地政府已经推出线上心理疏导服务，以帮助患者 愈后心理健康恢复。 医保覆盖互联网医院成重要里程碑，诊后管理按下加速键 在疫情期间，互联网医院除了在新冠肺炎的在线诊疗中发挥重大作用，在慢病 复诊和续方领域也开始大显身手。 疫情之前，受制于用户对线上医

领域知识。测试显示，在健康险咨询场景中，DeepSeek 对免责条 款的解释准确率达到 98.7%，显著高于通用大模型的 82.1%。关键 性能对比如下： 指标 DeepSeek 定制 版 通用大模型 条款响应准确 率 98.7% 82.1% 问题解决率 91.2% 68.5% 平均响应速度 1.2 秒 3.5 秒 复杂决策支持 采用强化学习框架构建的核保决策树，可同步分析投保人健康告 知、医疗历史、职业风险等 - 理赔指导：根据用户上传的医疗记录 动态生成补充材料清单 - 争议调解：通过情绪识别自动切换沟通策 略，投诉场景解决率提升 40% 实时决策支持能力 在核保风控场景中，系统可同步处理客户健康告知、医疗影像报 告、既往理赔记录等多维度数据，实现： 1. 高风险案件自动预警 （响应速度<200ms ） 2. 差异化核保建议生成（覆盖 83 种常见疾 病） 3. 人工复核焦点自动标注（减少 通过分析用户画像和历史行为数据，智能体可自动生成 个性化保险方案推荐，例如针对健康险客户推送特定疾 病的附加保障，或为车险用户提供基于驾驶习惯的动态 定价。 o 在代理人端，智能体可实时生成话术建议，结合客户实 时反馈调整销售策略，试点数据显示，此类功能可提升 转化率 15%-20%。 2. 自动化核保与风控 o 在健康险场景中，智能体通过解析体检报告、医疗记录 等非结构化数据，实现秒级核保决策，准确率可达

前国内已经提出建设智慧城市的城市中，有 的是创新推进智慧城市建设，提出了“智慧深圳”、“智慧南京”、“智慧佛山”等；更多的是围绕各自城市 发展的战略需要，选择相应的突破重点，提出了“数字南昌”“健康重庆”“生态沈阳”等，从而、、实现智 慧城市建设和城市既定发展战略目标的统一。 目前国内智慧城市建设主要分以下几类： （1）创新推进智慧城市建设 这类城市将建设智慧城市作为提高城市创新能力和综合竞争实力的重要途径。 成都提出要提高城市居民素质，完善创新人才的培养、引进和使用机制，以智慧的人文为构建智 慧城市提供坚实的智慧源泉。重庆提出要以生态环境、卫生服务、医疗保健、社会保障等为重点建设 智慧城市，提高市民的健康水平和生活质量，打造“健康重庆”。 1.1.4 国外智慧城市发展情况 城市的发展历经了传统城市、数字城市，目前正进入智慧城市。美国的纽约、英国的伦敦、日本 的东京和新加坡这些国际大都市，已经在智慧城市的道路上进行了一些有效的实践。 三个重要特征。 物联网为智慧城市提供了坚实的技术基础。物联网为智慧城市提供了城市的感知能力，并使得这 种感知更加深入、智能。通过环境感知、水位感知、照明感知、城市管网感知、移动支付感知、个人 健康感知、无线城市门户感知、智能交通的交互感知等，智慧城市才能实现市政、民生、产业等方面 的智能化管理。物联网的主要目标之一是实现智慧城市，许多基于物联网的产业和应用都是服务于智 慧城市的主流应用的。换句话说，智慧城市是物联网的靶心。

大模型在保险产品设计和定价中发挥着重要作用。通 过分析历史数据和市场趋势，模型能够预测不同风险因素对保费的 影响，帮助保险公司优化产品结构和定价策略。例如，利用机器学 习算法，可以根据客户的个人信息和健康数据，定制个性化的健康 保险计划。 其次，在理赔处理方面，AI 大模型能够自动化地审查理赔申 请，快速识别欺诈行为，减少人工干预，提高处理速度和准确性。 通过图像识别技术，模型可以自动评估车辆损坏程度，从而加速车 如，在健 康险领域，AI 可以通过分析医疗影像和病历数据，自动判断是否符 合理赔条件，并生成相应的理赔建议。 此外，AI 大模型还支持保险产品的个性化设计。通过分析客户 的年龄、职业、收入、健康状况等多维度数据，模型能够推荐最适 合客户的保险产品，甚至定制专属的保险方案。这种精准营销不仅 提高了销售转化率，还增强了客户的粘性。 综上所述，保险公司 AI 大模型的核心功能可以总结如下： 大模型通过对客户通话记录、在线聊天记录、电子邮 件和社交媒体互动等多渠道数据的自然语言处理，精准识别客户的 情绪状态。例如，当客户表现出焦虑或不满情绪时，系统可以自动 识别并优先推荐相关的保险产品或服务，如意外险、健康险或保费 调整方案，以缓解客户的担忧。 其次，基于客户的历史行为和偏好数据，AI 大模型可以生成个 性化的产品推荐列表。例如，对于经常出差的客户，推荐高保额的 旅行险；对于有车族的客户，推荐车险和附加的道路救援服务。通