AI+医疗如何落地防疫诊疗全流程 ——盘点五大智慧医疗典型案例 案例概览 案例 1 | 基于知识图谱的新冠肺炎防护问答助手，离智能更近一步——柯基数据 案例 2 | 不只是疫情咨询，院前预检筛查成智能问答新“战场”——朗通医疗 案例 3 | 互联网医疗作为“第二战场“，在疫情防控中发挥重要作用——左手医生 案例 4 | 高敏快速检出病灶，CT+AI 助力医院实现“应收尽收”——体素科技 助力医院实现“应收尽收”——体素科技 案例 5 | 新冠肺炎患者治愈出院后的康复管理如何进行？——海思瑞格 疫情突袭，智慧医疗围绕就诊全流程迅速落地 在本次突如其来的疫情面前，大批医疗科技企业冲在一线，加班加点地“捐赠”自 己的技术和产品，围绕患者的诊前、诊中和诊后在多个场景迅速应用和落地， 承担着自己的使命。 如果说此前智慧医疗的主要推动力是政策，那么，此次疫情中智慧医疗在多环 节部署的牵引力就是突然催生的需求和应用场景。纵观本次疫情中的智慧医疗 ，尽量 降低医疗场所内交叉感染风险。 新冠肺炎是肺炎中的一种病毒性肺炎。体素 CT 全病种解决方案基于数千例的 肺炎患者病例建立，其磨玻璃-斑片影检测功能和定量分析功能已经可以高敏感 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

号文件《关于进一步加强煤矿安全生 产 “ 工作的意见》的要求， 建设完善安全生产综合调度信息平台，做 到 ” 视频监视、实时监测、远程控制。 2)发改委《国家发展改革委办公厅关于组织开展 2014 年煤矿安 全 改 造 和 示 范 工 程 建 设 项 目 前 期 工 作 的 通 知 》 ( 发 改 办 能 源 [2013]2520 号)要求，需要建设煤矿安全信息化平台。 3)2014 年 2 月 21 日，省煤炭工作会议在太原召开。会议要 田面积 75.3km₂。新柳煤矿属于低瓦斯矿井，通风方式为 混合式，通 风方法采用抽出式。近年来该矿先后荣获：全国煤炭工 业省级高产高 效矿井，国家行业一级高效矿井，安全质量标准化国 标一级矿井，全 国煤炭系统文明煤矿，全国企业文化优秀单位等荣誉称号。 到目前为止，该矿完成的基本业务系统建设及应用情况如下： 1、煤矿安全监测监控系统。 2003 年 3 月份安装了常州三恒的 KJ70 型煤矿综合监测监控系 预测预要 工业库 蝶 族 资 源 管 理 系 统 本 管 理 系 统 物 资 管 理 系 统 安 全 质 量 标 准 化 系 统 隐 患 管 理 系 统 一 通 三 防

智能体开发通用方案应运而生。该方案旨在为企业 提供一套标准化、模块化的智能体开发框架，帮助开发者快速构建 高效、可靠且可扩展的智能体系统。 当前市场上，智能体开发的主要痛点包括： - 技术栈复杂：智 能体开发涉及机器学习、自然语言处理、物联网等多个技术领域， 开发者需要具备跨学科知识。 - 可扩展性差：现有解决方案往往针 对特定场景设计，难以适应不同业务需求的变化。 - 维护成本高： 最后，项目将制定详细的测试与部署计划，确保系统的稳定性 和可维护性。测试计划将包括单元测试、集成测试、性能测试与安 全测试等多个阶段，部署计划则将涵盖本地部署与云部署两种模 式，支持弹性扩展与自动化运维。 综上所述，本项目范围广泛且切实可行，涵盖了从数据处理到 智能算法再到用户界面的全流程开发，为企业提供了一套完整的深 度搜索解决方案。 1.4 项目团队组成 项目团队组成为 DeepSeek ，同 时提供清晰的反馈以引导用户完成任务。用户体验的优化不仅依赖 于技术实现，还需要通过用户测试和反馈不断迭代改进。 最后，技术约束和资源限制也是需求分析的重要内容。开发团 队需评估现有技术栈、硬件资源以及开发周期的限制，确保项目在 规定的时间内高质量交付。例如，如果智能体需要在边缘设备上运 行，则需考虑模型的轻量化设计以及离线处理能力；如果项目预算 有限，则需在功能和性能之间做出权衡。

....................................................................................69 4.1 开发工具与技术栈..............................................................................72 4.1.1 编程语言选择...... 产品设计 在人工智能行业的大模型 SaaS 平台设计方案中，产品设计是 实现产品价值、增强用户体验的核心环节。本文的产品设计主要围 绕用户需求、功能模块、数据架构、用户界面和交互设计、以及安 全性与合规性等方面展开。 首先，用户需求的分析是产品设计的起点。通过对目标用户群 体的访谈和调查，我们确定了以下关键需求： 1. 易用性：用户希望平台操作简单，能够快速上手，降低学习成 本。 2 能够有效支持用户交互和展示强大的 AI 功能。平台的前端应采用 模块化设计，以便于后续的维护和功能扩展。基于用户体验 （UX）和用户界面（UI）的最佳实践，前端设计包括以下几个关 键方面。 首先，前端技术栈的选择至关重要。推荐使用以下现代技术：  React 或 Vue.js：用于构建用户界面的 JavaScript 框架，具备 良好的组件化能力，便于复用和管理。  Redux 或

科技部 围绕构建全链条、全过程的人工智能行业应用 生态， 支持一批基础较好的人工智能应用场 景，打造形成一批可复制、可推广的标杆型示 范应用场景。 2024 年 6 月 《国家人工智能产业综合标准 化 体 系 建 设 指 南 （ 2024 版 ） 》 （ 工 信 部 联 科 〔 2024〕113 号） 工业和信息化部 等四部门 完善人工智能标准工作顶层设计，强化全产业 链标准工作协同，统筹推进标准的研究、制 月 31 2019 年 5 月 16 2020 年 3 月 31 2025 年 4 月 27 表 3 部分城市人工智能发展目标定位 AI 原生城市，人工智能创新策源 地和应用高地 “全栈式 AI”先锋城市 全国算力成本洼地、模型输出源 地、数据共享高地、应用首发地， 具有全球竞争力和影响力的人工智 能产业发展高地 全国人工智能产业发展高地 人工智能产业集聚区 人工智能产业创新高地 号），旨在解决当时我国智慧城市建设缺乏顶层设计和统筹规划、体制机制创新滞后、网络安全隐患 和风险突 出等问题，对规范和推动我国智慧城市健康发展起到了关键作用。 2024 年 5 月《关于深化智慧城市发展 推进城市全 域数字化转型的指导意见》（发改数据〔 2024〕660 号）印发，标志着我国智慧城市建设进入深化发展 的新阶段。该文件在总结、继承近十年来我国智慧城市建设实践经验的基础上，顺应智慧城市发展规律和面临的形势

地址，如果这个活路由器失效的话则那个备份路 由器马上代替活路由器工作而不会在对主机的连通性上产生大的中断。 网络安全技术 安全保障体系总体框架 通过对 XXXXX 市立医院的安全需求分析，安全策略制定，从安全管理、安 全技术和安全运行等方面，构建了整体安全保障体系，其总体框架如图 3-26 所 示。 图 3-26 安全保障体系总体框架 实现网络与信息系统的安全是一个过程，采用信息系统安全工程（ISSE） 的方 网络和基础设施 安全、边界安全、信息和应用安全等；安全运行包括安全系统运行管理、应急 响应与恢复、安全评估、监控与检测等。 网络与信息系统的安全是一个持续改进的动态的过程。没有一劳永逸的安 全方案，必须针对系统外部环境、部环境的变化，以及系统的业务应用任务的 变化，进行持续的分析、评估和改进，才能确保系统的安全可靠运行。 网络安全体系结构 网络安全保障体系包括物理安全、系统安全、网络安全、应用安全和安全 vlan，在终端用户的访问控制上还可以根据 要求配置认证。所有的 vlan 组在核心交换机上做 VRRP 冗余备份，为了确保安 全，还可以将不同的 vlan 从主备核心交换上区别开来，保证网络的负载均衡， 本次接入层交换机我们选用华为公司的 S5700-48TP-SI-AC 和 S5700-24TP-SI- AC 两款全千兆交换机。 3、IP 地址分配 对于一个 IP 网络来说，不可回避的一项工作就是 IP 地址的规划和分配。

在语义理解与多轮对话方面，采用动态注意力机制和上下文记 忆增强技术，政务场景下的长文本解析准确率达到 92.3%，较传统 NLP 模型提升 37%。典型表现为：可准确识别”低保申请材料不齐 全但符合容缺受理条件”等复杂政务表述，支持连续 5 轮以上的政 策问答交互而不出现语义漂移。某省级政务平台实测数据显示，对 2,000 字以上的政策文件进行要点提取时，关键信息捕获完整度达 89%，较传统方法节省 动态更新知识库，当政策法规变更时，系统可在 24 小时内完成知 识图谱的增量更新。 1.2.2 大数据分析与决策支持 DeepSeek 在大数据分析与决策支持领域的技术优势，为政务 系统提供了从数据治理到智能决策的全链路赋能能力。其核心价值 体现在以下三方面： 首先，多源异构数据融合能力突破传统政务数据孤岛限制。通 过分布式 ETL 引擎支持日均 PB 级数据处理，兼容结构化数据（如 MySQL/Orac 目标值 并发处理能力 50 请求/秒 300 请 求/秒 意图识别准确 率 78% 92% ≥ 系统响应延迟 1.5 秒 ≤800 毫秒 安全合规保障 1. 通过国家三级等保认证，实现数据全链路加 密与审计追溯，敏感信息脱敏处理率达到 100%。 2. 建立双通道审 核机制，所有 AI 生成内容需经规则引擎校验后才会触达用户，确 保输出合规性不低于 99.5%。 项目实施后将形成标准化

此类场景要求智能体具备专业术语理解能力和动态决策支持功能， 某股份制银行试点数据显示，专业顾问型智能体可使复杂产品咨询 转化率提升 40% ，同时降低合规风险 83%。 风险管控场景涵盖贷前、贷中、贷后全流程，具体表现为： 1. 实时反欺诈：通过交易特征分析识别异常行为（如高频小额转账、 非惯常时间操作） 2. 信用评估：整合税务、社保、消费等多维数 据构建动态评分卡 3. 合规监控：自动筛查可疑交易（如洗钱特征 输入输出需通过敏感信息脱敏模块（如银行卡号、身份证号的正 则匹配替换）。 - 模型训练数据需满足《金融数据安全分级指南》三级标准，存储 加密采用 AES-256 算法。 2. 审计追踪：全链路日志记录需包含以下字段： 日志保留周期≥6 个月，支持关键词检索和异常行为模式分 析。 3. 兜底策略 ：当模型置信度低于 70%时自动转人工坐席，并推 送 实时告警至运维中台，确保业务连续性 3. 决策支持类场景：如贷款审批，模型 AUC 需≥0.9。 技术实现上需通过以下措施保障：  流式处理架构：采用 Kafka 或Flink 实现事件驱动，确保数 据从接入到推理的全链路延迟可控。  模型优化：通过量化压缩、缓存热点数据降低推理耗时，同 时定期用生产数据回测验证模型漂移。  容错机制：部署双活集群与降级策略，在系统超时或异常时 自动切换至规则引擎，保证服务连续性。

37%。最后，实时审计需求与滞后分析能力的矛盾突出，特别 是在区块链、云计算等新技术应用场景中，传统审计方法难以实现 交易链路的全流程穿透。 以下数据直观反映了审计效能瓶颈的关键指标： 指标维度 行业平均值 监管期望值 差距率 异常交易识别时效 72 小时 ≤24 小时 200% 全量数据分析覆盖率 12% ≥90% 650% 审计调整事项回溯准确 率 68% ≥95% 40% 为突破这些限 审计数据的处理成本从传统方案的 3200 元降至 800 元，且满足三级等保要求。未来 6-12 个月的演进路线应包 括：Q3 完成企业私有知识库的定制训练，Q4 实现与审计软件（如 鼎信诺）的深度集成，最终达到审计项目全流程 30%以上的人工工 时压缩目标。 2. 项目背景与目标 随着数字化转型的加速推进，审计行业正面临数据量激增、合 规要求趋严、人力成本上升等多重挑战。传统审计方法依赖人工抽 样和规则引擎 分钟/ GB 维度 基线水平 一期目标 二期目标 规则覆盖度 58% 85%+ 95%+ 全量扫描占比 18% 60% 100% 误报率 22% ≤15% 8% ≤ 通过部署 DeepSeek 智能体，计划实现审计作业流程的范式转 ” ” ” 移：从 人工主导抽样检查 转变为 AI ” 驱动全量分析 ，最终使高风 险事项识别准确率提升至 92%以上，同时将项目平均交付周期压缩 40%

1. 自动化文档处 理：目前 80%的理赔材料仍需人工分类，医疗票据识别错误率高达 18% 2. 智能风险判定：需要构建动态欺诈识别模型，当前静态规 则仅能覆盖 67% 的欺诈模式 3. 全流程加速：从报案到结案的关键 路径中，有 60%的等待时间消耗在人工交接环节 现行流程存在明显的瓶颈节点，特别是在人工分派和跨部门协 作环节平均产生 2.3 天的延迟。某头部财险公司试点数据显示，引 合云 架构，要求方案支持本地化知识库与公有云模型的协同计算。同时 需要兼容现有核心业务系统中的 27 种数据接口标准，包括 ACORD、HL7 等行业协议。数据安全方面需满足《保险业数据安 全管理规范》三级等保要求，特别是医疗健康数据的脱敏处理需达 到 ANONYMIZATION-3 标准。 市场实践表明，成功的智能化方案应实现运营成本与服务质量 的双重优化。某试点案例显示，应用 AI 小时，成本降低 20% 欺诈检测 依赖规则引擎，漏判 率高 结合索赔文本、图像及用 户行为构建多维风险模型 欺诈案件识别覆盖率 从 60%提升至 85% 此外，模型可通过以下方式优化全流程： 1. 智能问答系统： 实时解答客户理赔进度查询，减少 80% 的重复人工咨询； 2. 动态 流程编排：根据案件复杂度自动分配至人工或自动化通道，降低 30% 的无效人力投入； 3