于他们利用 DeepSeek 技术进行决策支持。 以下是一些 DeepSeek 技术在医疗健康场景中的典型应用示 例：  疾病诊断：通过深度学习模型对医学影像、病理数据等进行分 析，辅助医生进行早期疾病筛查和诊断，提高诊断准确率。  个性化治疗：基于患者的基因组数据、病史和生活习惯等信 息，DeepSeek 技术能够推荐个性化的治疗方案，提升治疗效 果。  健康管理：通过实时监测患者的生理指标，如心率、血压 易受到人为因素的影响。DeepSeek 通过深度学习算法，能够自动 识别和分析医学影像中的异常区域，显著提高诊断的准确性和效 率。例如，在肺部 CT 影像中，DeepSeek 可以快速检测出早期肺 癌的微小病灶，帮助医生在早期阶段进行干预，提高治愈率。 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 DeepSeek 后， 肺癌早期诊断的准确率提高了 15%，平均诊断时间缩短了 30%。 其次，DeepSeek 在乳腺 X 光片分析中也有重要应用。系统能 够自动识别乳腺肿块和微钙化点，帮助医生判断是否存在乳腺癌的 早期迹象。根据临床试验数据，DeepSeek 在乳腺癌筛查中的敏感 性和特异性分别达到 92%和 88%，远超传统分析方法。这使得更 多的早期乳腺癌患者能够得到及时的干预和治疗。

年医疗健康领域深度合成服务算法备案清单分布 1 医疗健康行业 AI 应用白皮书 AI 技术加速迭代， 推动医疗向更高效率、更精准服务发展 AI 在医疗健康行业的应用由来已久，从早期 的规则引擎和专家系统引入，到医学影像分析、病 历质控、疾病早期筛查与诊断、再到医药研发， AI 在医疗健康行业的应用逐步深入。当前，随着生成 式人工智能的加速发展，众多研究机构和企业在通 用大模型的基础上，基于不同细分领域的医学和医疗 影像分析技术在肺部、心脑血管等领 域的应用较为成熟，如在胸部 CT 影像分析中， AI 能 够快速定位肺部结节，并分析其大小、形状、密度、 边缘等特征，帮助放射科医生判断结节性质（如良 性、炎性或恶性）。对于早期脑部血管病变或细微骨 折， AI 通过对影像的高精度分析，能够提高病变检 出率，减少漏诊和误诊。但在肝脏影像分析中，由于 成像技术复杂（如多期相 CT、动态增强 MRI 等） ， 需进一步提升分类和识别能力。目前科研界和科技企 业已联合医疗机构共同开展相关技术攻关。 例如，阿里巴巴达摩院和上海市胰腺疾病研究 所、浙江大学医学院附属第一医院、复旦大学附属肿 瘤医院等医院临床研究人员共同开发的早期筛查模型 PANDA，能够识别出人眼难以察觉的细微病变，诊 断的准确率可达 99.9%，提高了胰腺癌早期诊断的 准确性。 随着基于 Transformer 大模型的发展，其相较 于传统的卷积神经网络（CNN），能够捕捉全局上下 文信息，有助于识别病灶与周围组织的关系，从而提

和这一总体目标的实际贡献。在建设过程中共存在两个 层面：决策层面和执行层面。所有参与的利益相关方都必 须声明他们会为实现气候中和付诸行动这一意愿，并在 整个过程中为实现这一目标做出具有建设性的贡献。 1 利益相关方早期参与的重要性 目前已经有示范园区在探索实现气候中和的发展途 径。工业和市政能源设施是这些示范项目的主要驱动 力。所有这 园区的现有项目和客户大多将碳中和而非气候中和作 为目标。 20 步骤二： )还将强调与园区边界范围定义相关的主题，即本 地的 能源转换与转换链。 2.1 能源园区的规模和边界范围限制的定义 如前文所述，相关资料文献中并没有一个关于园区或者 能源园区的明确定义。这使得在早期阶段使用相关的关 键性指标来描述建筑和区域作为一个园区的可能组成部 分，并开始根据这些关键指标推导出对于气候中和园区 合适的指标变得尤为重要。建筑和人口密度对于进一步 的能源规划和方案设计尤其具有决定性意义。基于现有 市 场 变 化 引 起 的 。 (Bloomberg, 2017) 对于寻求融资的公司来说，这意味着对披露气候相关信 息的要求提高了，而且融资方对相关项目的承诺也增加 了。出于这个原因，有必要在早期阶段考虑潜在的融资 条件，并将其纳入规划过程。 越来越多的金融系统代表看到自己通过以下传输渠道在 向气候中立性的转变中发挥着更积极的作用：风险管 理、资本成本、风险暴露、提供流动性和溢出效应。

SmartTPC 的铁水较 2021 年温降 分别 减少 29.57℃、44.32℃ 成熟应用 薄带铸轧一体化 技 术 2020 年 沙钢 建设双辊薄带连铸机及其配套设施等 早期应用 2.2.2 废钢 - 电炉技术 （1）技术现状、瓶颈和挑战 废钢 - 电炉技术是以废钢为主要原料，以电为 主要能源、化学能为辅助能源进行冶炼的一种工艺 设备，主要工艺流程包括废钢入电炉、精炼、连铸 技术成熟度展望 钢铁行业高炉 - 转炉节能和能效提升技术得到 了快速发展， 整体处于早期应用阶段， 但部分关 键 环节仍处于工业试验阶段，如中低温余热高效 回收 利用， 仍存在热源分布零散， 技术不稳定等 技术瓶 颈，挑战重点在于如何实现钢铁连续化高 效生产运 行与能量系统最优化利用的集成。高炉 喷吹氢气技 术尚处于早期应用阶段，未来需要重 点解决氢气与 传统炼铁过程的耦合，预计 2030 年后成熟。传统 进行技术升级， 具有快 硬、高强、抗冻、抗渗和耐海水腐蚀等优良特性。 通过深入开展试验研究和现场实践验证，成功解决 了铁铝酸盐水泥在南方高温环境下规模化应用的难 题。已取得的研究结果表明：铁铝酸盐水泥早期力 学性能明显优于硅酸盐水泥混凝土，后期力学性能 与之相当；耐久性能显著优于硅酸盐水泥混凝土。 为铁铝酸盐水泥产业的快速发展奠定了重要基础。 目前铁铝酸盐水泥尚存在矿物活性难控制、吨

.................................................31 0 一、BIM 应用策划（BIM 简介） BIM 适应设计阶段由粗到细的要求，可应用到从早期项目规划到施工图设 计的各阶段，并可加快方案比选过程，提高工程量估算的精度，保持前后工作 的连贯和专业间的协调，减少了出错及前后不一致的几率；并实现了更高程度 的可视化，不仅可以显示各种型式的三维模型，在此基础上还可以进行效果图 初步设计是否符合业主的要求，是否满足建筑策划阶段得到的设计依据，通过 BIM 连贯的信息传递或追溯，大大减少以后详图设计阶段发现不合格需要修改 设计的巨大浪费。 BIM 适应设计阶段由粗到细的要求，可应用到从早期项目规划到施工图设 计的各阶段，并可加快方案比选过程，提高工程量估算的精度，保持前后工作 的连贯和专业间的协调，减少了出错及前后不一致的几率；并实现了更高程度 的可视化，不仅可以显示各种型式的三维模型，在此基础上还可以进行效果图

读医学影像，如 X 光片、CT 和 MRI。某些医院引入了基于深度学 习的大模型，能够在短时间内提供初步的诊断意见，大幅提高了工 作效率。例如，一家医院通过使用 AI 系统分析胸部 X 光片，发现 早期肺炎病例的准确率达到 95%以上，这一效果显著地提高了医务 人员的工作效率并减轻了负担。 其次，在临床决策支持系统中，AI 生成式大模型被应用于基于 患者历史数据和临床指南，辅助医生制定治疗方案。例如，某些大 分析，使得个 性化医疗成为可能。 其次，个性化医疗的实施需要基于风险评估和预测分析，AI 技 术在这一方面表现强大。通过利用机器学习和数据挖掘技术，可以 识别潜在的健康风险，并以此为依据进行早期干预。例如，通过分 析患者的基因数据、生活习惯以及环境因素，系统能够预测出某些 患者对于特定药物的反应，或者某种疾病的发病风险。在这一过程 中，AI 模型通过算法学习历史病例，从而不断改进预测的准确性。 种具体的应用方式： 首先，在医学影像分析中，AI 生成式大模型能够处理和分析大 量的医疗影像数据，例如 X 光、CT 和 MRI 扫描。这些模型可以通 过训练学习到的图像特征，辅助医生进行疾病的早期诊断。通过对 病灶区域的高亮显示和病变类型的自动分类，大模型不仅提升了医 疗影像的解读效率，还减轻了医生的工作负担。 其次，在临床决策支持系统中，AI 生成式大模型可借助患者的 历史数据和症

群发功能；用户管理。 4.1.15. 机组运行故障诊断 热力系统是一个多变量耦合系统，运行参数间相互关联和影响，系统间的 任何故障或异常都会在多个参数上体现出来。利用信号分析、模型知识及诊断 知识库，可以早期发现系统故障，及时提示并处理，避免引起事故。 可自动监视主、辅设备的运行参数，当运行参数偏离正常值时，分析其原 因，以此为基础进行在线运行故障的诊断，提供具体对策和处理措施，指导运 行人员进行运行调整和处理。 接影响发电机组的安全、经济运行。因此，锅炉炉管泄漏的防止、以及对泄漏 的早期发现和处理对发电企业日趋重要。 锅炉水冷壁、省煤器、过热器、再热器通称为锅炉“四管”，确切地说，应 称为锅炉承压受热面。 锅炉炉管泄漏在线监测系统是采用声波测量和信号处理技术，实现对锅炉 “四管”泄漏的早期报警。国内外在八十年代初开展了对锅炉炉管泄漏早期检测 技术的研究，并陆续有产品投入商业应用。尤其是在九十年代后，该产品在国 值后将发出报警。此外，该装置 还能有效地监测吹灰器的运行工况。 2.主要功能 锅炉承压管泄漏在线监测系统可以监测≥1mm 直径的微小汽水泄漏，其主 要功能有：  锅炉“四管”轻微泄漏的早期诊断及报警。  自动显示泄漏区域的位置。  任意通道自动信号分析（小波分析、FFT）功能。  历史趋势记录对泄漏发展的自动跟踪。  炉内噪声的实时监听或监听录音功能。  对锅炉吹灰的全程记录跟踪显示功能。

78% ≥85% 智能出院预测模型+资源动态调度 算法 从医疗质量提升维度，项目将重点攻克两个技术瓶颈：一是利 用 DeepSeek-NLP 构建的病程进展预测模型，在肿瘤化疗领域实 现不良反应早期预警准确率从现有 62%提升至 82%；二是通过手 术室智能排程系统，使三级医院择期手术取消率从 9.3%降至 5%以 下。经济效益方面，预计整套方案可使三甲医院年运营成本降低 2300-2800 住院患者风险预警：整合生命体征监测数据、实验室结 果和用药记录，每 5 分钟更新预测模型 o 治疗方案优化：对比当前患者特征与历史相似病例的治 疗效果数据，生成疗效概率矩阵 典型应用案例显示，对于脓毒症患者的早期识别，系统通过分 析 72 维临床参数，将预警时间平均提前 4.2 小时，误报率降低至 3%以下。 3. 科研数据挖掘加速 针对临床研究中的队列分析需求，智能体提供： o ” 自动化患者筛选：通过组合条件（如 分流逻辑基于临床指南与真实场景数据训练，主要考量以下关 键因素： - 生命体征稳定性：包含心率、血压、血氧、体温等实时监测数 据，当任意指标超出阈值范围时自动触发急诊流程 - 症状严重度评分：采用改良早期预警评分（MEWS）体系，对疼 痛等级、意识状态、出血量等 21 项参数进行量化评估 - 流行病学风险：通过症状关键词与时空数据交叉分析，实时筛查 传染病疑似病例并启动特殊处置通道 - 资源

域 的应用越来越受到重视。其核心在于通过多模态数据的整合与分 析，及时发现环境污染的源头和变化趋势，并为决策提供科学依 据。 智慧诊断的发展可以追溯到信息技术和环境科学的交叉融合阶 段。在早期，环境监测主要依赖于人工采样和实验室分析，这种方 法不仅效率低下，而且难以实现实时监控。随着信息技术的进步， 尤其是物联网(IoT)和大数据技术的快速发展，环境数据的采集和分 析变得越来越自动 特征提取：利用深度学习等技术从每种模态中提取关键信息和 特征，例如使用卷积神经网络（CNN）处理图像数据，使用 自然语言处理技术处理文本数据。 3. 特征融合：将来自不同模态的特征进行有效融合。常用的方法 包括早期融合（直接在输入层进行融合）、晚期融合（在决策 层进行融合）以及混合融合（在各层之间进行融合）。 4. 模型训练与优化：将融合后的特征输入到机器学习模型中进行 训练，通过优化算法调整模型参数，以实现最佳的分类或回归 环境监测传感器、卫星遥感影像、地理信息系统（GIS）数据，甚 至社交媒体动态和历史环境数据等。模态融合的主要目标是实现多 种信息的有效整合，从而获得更为全面的环境状态表现。 模态融合方法可以分为以下几种类型： 1. 早期融合（Early Fusion） ： 在数据处理的初始阶段，将不 同模态的数据进行融合。这种方法常见于特征级的融合，通常 在输入到模型之前将不同特征向量拼接到一起。例如，将传感 器收集的气

债）识别率不足，某省联社数据显示，采用深度学习技术的银行对 关联风险的捕捉准确率（89.2%）较传统方法（64.8% ）提升 37.8% ” ” 。同时，监管要求的 风险早识别、早预警 机制亟待建 立，现有系统对早期风险信号（如企业股东频繁变更、水电费异常 波动）的捕捉灵敏度不足，导致不良贷款形成后才发现问题的案例 占比超过 45%。 技术债务积累问题突出，多数银行风控系统仍采用基于 SQL 的离线计算架构，导致审批决策依赖 闭环结构 贷后管理中应重点监控的早期风险信号包括：水电费缴纳金额 同比下降超过 20% 、社保缴纳人数波动超过 15%、主要供应商账 期 缩短超过 30 天等经营性指标异常。通过 DeepSeek 的NLP 引擎 可自 ” ” 动解析企业公告、舆情信息中的风险关键词，如 重大诉讼 、 “ ” 资产冻结 等，实现信用风险的早期预警。 2.1.2 操作风险 在 改进幅度 逾期 30+天检出率 82% 94% +12pp 虚假材料识别准确率 68% 89% +21pp 不良贷款控制能力 重点监测系统对资产质量的改善作用，采用动态跟踪方式： 1. 早期预警有效率：系统标记预警客户中 6 个月内出现还款异常 的比例需达到 75%以上 2. 新发放贷款不良率：系统上线后新增贷款的不良率应低于同行 业均值 1.5 个百分点 3. 风险定