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 ——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 应用，大致可分为智能问答、线上问诊以及 其中，在线诊疗成为国家大力倡导的方式。2 月 3 日，国家卫健委发布《关于 加强信息化支撑新型冠状病毒感染的肺炎疫情防控工作的通知》，要求积极组 织各级医疗机构借助“互联网+”开展针对新型冠状病毒感染的肺炎的网上义务咨 询、居家-医学观察指导等服务，拓展线上医疗服务空间，引导患者有序就医， 缓解线下门诊压力。 在此前就已大规模展开的智慧医院建设中，智能导诊和分诊作为诊前收集患者 症状基本信息和引导

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 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 外 ， AI 技术正在推动医疗服务向自动化和智能化转变，优化包括预约挂号、诊 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

..........................................................................................46 9.6 远程医疗................................................................................................... 随着经济的快速发展和人民生活水平的日益提高，某某市市人 口老龄化、高龄化的趋势日益严峻。截至目前，全市 60 岁以上老年 人约占总人口数的 18%，社会养老压力日益增大，老年人的日常生 活照料、医疗健康、精神慰藉等问题日益突出。如何解决老年群体 的生活和社会保障问题已经成为某某市市的重要民生工作之一。 4 为此，在推进养老服务社会化的进程中，以推进实现养老服务 业发展和转型升级为目标，适度超前建设市级智慧健康养老综合服 急 指挥等一体的供需对接、资源互动的养老综合服务中枢，优化养老 管理流程，细化服务单元，建立精确、敏捷、高效、透明，搭建市 级居家养老服务体系和社区养老网络，实现社区老人、居民、服务 机构、医疗机构、社区义工、社区志愿者、政府部门的有效衔接， 使广大居民和老年人享受便利化的综合社区服务。本项目对某某市 市养老项目定位、提升全市“互联网+大养老”养老服务总体水平具有 深远影响。 通过

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 唐 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： 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..........................................................................................................12 2.1 医疗影像分析.................................

项目编号： 医疗系统接入 DeepSeek 构建智能体提 效 设 计 方 案 目 录 1. 引言...............................................................................................................6 1.1 医疗系统现状与挑战............. 项目背景与需求分析..................................................................................13 2.1 医疗系统的痛点分析...........................................................................15 2.1.1 数据孤岛问题. 68 4.1.2 患者分流建议.............................................................................70 4.2 医疗记录自动化生成...........................................................................73 4.2.1 语音转文本技术

项目编号： AIGC 生成式大模型医疗场景应用可行性 研 究 报 告 目 录 1. 引言...............................................................................................................6 1.1 背景介绍....................... 2.2 应用案例.....................................................................................24 3. 医疗场景的需求分析..................................................................................26 3.1 患者管理需求 患者管理需求......................................................................................28 3.1.1 个性化医疗.................................................................................31 3.1.2 健康监测....

项目编号： 智慧医疗数字化场景 DeepSeek AI 大模 型智算一体机 设 计 方 案 目 录 1. 项目概述.......................................................................................................6 1.1 项目背景与目标.............. ....................139 1. 项目概述 随着医疗行业的数字化转型，医疗机构对高效、智能化计算资 源的需求日益增长。为了满足这一需求，本项目提出了一种针对医 疗场景的 DeepSeek 智算一体机设计方案。该方案旨在通过集成高 性能计算硬件、智能算法和医疗行业专用软件，打造一个能够满足 医疗机构在数据分析、图像处理、辅助诊断等方面的计算需求的综 合解决方案。DeepSeek 器、高速内存和大容量存储设备，以支持大规模的医疗数据处理。 同时，显卡和专用加速器将被集成用于加速深度学习模型的训练和 推理，特别是在医学图像识别和自然语言处理任务中表现优异。网 络模块将支持高速数据传输，确保医疗数据在院内外的快速共享与 协同处理。 软件层面，DeepSeek 智算一体机将预装医疗行业专用的操作 系统和软件套件，包括但不限于医疗影像分析系统、电子病历管理 系统、远程会诊平台等。这些软件将针对医疗场景进行深度优化，

随着人工智能技术的快速发展，AI 大模型在医疗领域的应用潜 力逐渐显现，尤其是在中医院的门诊病历管理中。传统的病历记录 方式往往依赖医生的手写和口述，不仅效率低下，还容易出现信息 遗漏和书写不清等问题。此外，随着病人数量的不断增加，门诊的 工作压力不断增大，因此亟需一种高效、精准的病历自动生成工 具。 中医院作为具有悠久历史和丰富经验的医疗机构，其在门诊病 历的精确记录和及时更新上存在着巨大的改善空间。与西医不同， 大模型可以快速解析患者的主诉和症状， 自动生成结构化的病历内容，大幅减少医生的手动记录时间。 2. 增强准确性：通过学习大量中医病例，AI 大模型能够根据病 人情况提供相对准确的病历描述，降低人为错误的发生。 3. 支持个性化医疗：AI 模型能够分析病人的历史记录，为医生 提供个性化的诊疗建议，使治疗更具针对性。 4. 促进数据分享与分析：生成的电子病历不仅便于医务人员查 阅，还可以通过数据挖掘分析，为患者管理和公共卫生研究提 进行协作，提高治疗效果。 综上所述，接入 AI 大模型进行中医院门诊病历自动生成的方 案，既是对传统医疗模式的积极革新，也是提升医疗服务质量的重 要举措。随着技术的不断成熟和医务人员对新工具的认可，未来该 方案将对中医院的工作流程和患者体验产生深远的影响。 1.1 中医院门诊现状 在当前医疗体系中，中医院门诊作为重要的医疗服务环节，承 载着大量患者的诊疗需求。中医院门诊主要分为药物治疗、针灸、 推拿、

..................................................................................83 5.1.2 非结构化数据（医疗报告、照片等）............................................................................................ ........................................................................................135 8.2.1 医疗报告解析............................................................................................... 核心痛点集中在三个维度：首先，海量非结构化数据的处理能 力不足，医疗险中仅 CT 影像等医疗文件的人工解读就需要 2-3 小 时/案；其次，风险识别依赖经验判断，车险骗保案件漏检率高达 18%；第三，客户服务响应滞后，85%的保险公司尚未实现 7×24 小时智能问答。某头部寿险公司内部测试显示，传统 OCR+规则引 擎的医疗票据识别系统，在特病门诊单据上的关键字段提取错误率 达 21%。