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，助力构建更加高效、智能、个性化的医疗生态系统。 管疾病、呼吸道疾病等慢性病及肿瘤等的发病率总体 呈上升趋势，患者对创新药研发的需求也呈爆发式增 长态势，数据显示，2019 年到 2024 年期间，我国 创新药上市数量波动上升，从 2019 年的 51 款增加 至 93 款。国产创新药比例有显著提高，从 2019 年的 21%增加至 2023 年的 46%。虽然生物医药的规模持 续增长，但研发一款新药的时间和成本高昂，急需要 提升投入产出比。 同时，慢性病由于发病率高、病程长、有效控 对于蛋白质 - 蛋白质相互作 用等复杂结构预测能力有待 增强，对动态结构变化 模 拟不足 药物研发与设计 有少数基于 AI 设计的药物进入 临床试验阶段，但距离大规模商 业化上市还有距离 高，诸多创新药企和风 险投资积极布局 预测出的药物分子需大量实 验验证活性与安全性，临床 试验转化成功率目前较低 化合物筛选 在大型药企的研发管线中逐步 应用，成为常规筛选流程的补 充手段 高，是药物研发领域投

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。 中医药健康产业的数字化转型还涉及到患者健康管理的智能 发，DeepSeek 能够优化每个环节的资源配置，减少成本和时间浪 费。例如，通过分析药材价格波动和供应链数据，DeepSeek 可以 为采购部门提供最优的采购方案；通过模拟不同配方的疗效和安全 性，加快新药的研发进程。  提升数据整合能力：打破信息孤岛，实现多源数据的无缝连 接。  构建知识图谱：为科研和临床提供精准的知识支持。  个性化诊疗建议：基于患者数据分析，提升治疗效果。  据进行动态调整。 在中医药的现代化研究中，DeepSeek 还能够对药材的化学成 分、药理作用进行深入分析。通过对海量实验数据的处 理，DeepSeek 可以识别出药材中的有效成分及其作用机制，为中 药新药的研发提供数据支持。例如，通过对某种中药的化学成分进 行量化分析，DeepSeek 可以预测其潜在的药理活性，并筛选出最 有开发价值的化合物。 为了进一步提升中医药数据的可视化效果，DeepSeek

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 此外，DeepSeek 技术还可以应用于智能药物研发。传统药物 研发周期长、成本高，且成功率较低。通过 DeepSeek 技术，研究 人员可以快速筛选出潜在的有效化合物，预测其药效和副作用，从 而加速新药的开发进程。例如，在新冠疫情期间，DeepSeek 被用 于快速筛选可能的抗病毒药物，大大缩短了药物研发的时间。 在远程医疗和健康监测领域，DeepSeek 技术同样表现出色。 通过可穿戴设备和移动应用程序，DeepSeek 资源的利用效率，推动医疗健康行业的数字化转型。 2.5 药物研发与临床试验 在药物研发与临床试验领域，DeepSeek 技术展现了其独特的 潜力，尤其是在加速药物发现、优化临床试验设计和提升研发效率 方面。新药的研发通常需要长达 10 到 15 年的时间，成本高达数十 亿美元，而 DeepSeek 通过其强大的数据分析和模式识别能力，能 够显著缩短这一周期并降低成本。 首先，DeepSeek 技术可以应用于药物靶点的筛选与验证。通

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 安全性，防止数据泄露和滥用。同时，一体机还可以通过行为分析

输出完整的病历文档。这不仅提高了医疗工作的效率，还在一定程 度上减少了因人为因素造成的错误。此外，这类模型也可用于药物 研发，生成对特定患者群体有效的治疗方案，或通过分析历史数据 来发现潜在的新药物靶点。 在临床决策支持方面，AI 生成式大模型能够根据患者的病史和 症状生成诊断和治疗建议。通过实时分析患者的健康数据和医学文 献，模型可以显著提高准确性并降低医疗成本。值得一提的是，这

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支持调剂、发药人员可选择功能，调剂后选择调剂人员名字，发药人员选 择发药人。使得系统上 电子处方自动显示出审方人员、调剂人员、复核发药人员和医生的签名。 支持发药完成后，自动记录发药人员信息同时更新药房库存功能。 支持药品冻结维护功能。 支持自动和手动两种方式检索患者并打印配药单功能。提供窗口自动均衡/ 完全平均/日处方量平均的分配方式。提供配药完成后自动发药并记录调剂人员 信息，可以按