....................................................................................14 2.1.1 自动识别与诊断................................................................................................... .......................................................................................33 2.4.2 远程诊断与治疗................................................................................................ 此外，医疗健康领域的决策支持系统也对预测能力提出了更高 的要求。例如，在疾病诊断、治疗方案推荐和患者预后预测等方 面，精准的预测模型能够帮助医生做出更加科学的决 策。DeepSeek 在预测分析方面的优势在于其能够通过大量的历史 数据训练出高精度的模型，并结合实时的患者数据进行动态预测。 这不仅提高了诊断的准确性，还为个性化医疗提供了强有力的技术 支持。 在实际应用中，DeepSeek

2.1.2 人工效率低下.............................................................................18 2.1.3 诊断与决策支持不足..................................................................21 2.2 DeepSeek 智能体的适用场景. 智能问诊与分诊..................................................................................65 4.1.1 症状分析与初步诊断..................................................................68 4.1.2 患者分流建议................. 近年来，医疗系统面临日益增长的服务需求与资源分配不均的 双重挑战。随着人口老龄化加剧和慢性病发病率上升，传统医疗模 式在效率、准确性和可及性方面逐渐显现瓶颈。根据世界卫生组织 统计，全球范围内约有 50%的医疗服务机构存在诊断延迟问题，而 基层医疗机构因专业人才短缺导致的误诊率高达 15%-20%。这种 现状迫切需要通过智能化技术重构医疗服务流程，实现从被动治疗 到主动健康管理的转型。 人工智能技术为医疗系统优化提供了新的突破口。以自然语言

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 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。 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 数据进行再训练或微调，构建医疗行业大模型，推动 患者主诉、检验报告结论等），或者其功能不涉及医 疗器械数据的处理和分析，则不作为医疗器械管理， 无需进行医疗器械注册。如果 AI 医疗软件处理的是 医疗器械数据（如医学影像、生理信号等），且其核 心功能用于医疗用途（如辅助诊断、治疗计划制定 等），则属于医疗器械，需按照相应的类别进行注 册管理才能合法上市销售。目前生成式 AI 在医学领 域的应用尚未形成明确的监管框架和注册准入管理制 度，因而很多作用于医学影像和医药研发的大模型与

.............................................................................127 8.1.1 案例一：AI 助力临床诊断........................................................129 8.1.2 案例二：健康管理平台...................... 行更为精准的诊断和治疗。因此，在医疗场景中应用生成式大模 型，具有极高的现实意义与可行性。 当前，面对全球医疗资源紧张、临床决策复杂化等挑战，传统 医疗模式已无法满足日益增长的患者需求。医务人员需要在短时间 内处理海量的信息并做出决策，这无疑增加了医疗风险。生成式大 模型通过自然语言处理、图像生成等技术，可以在多方面为医疗应 用提供支持。 首先，生成式大模型可以应用于临床诊断辅助。通过分析患者 分析患者 的症状、实验室结果及影像学资料，这些模型能够生成初步的诊断 建议。这不仅提高了诊断的准确性，还可以减少医生的工作负担。 基于以往的病例数据，模型能够识别趋势和模式，从而为疾病的早 期发现和预防提供数据支持。 其次，在治疗方案的制定过程中，生成式大模型同样具有重要 的作用。模型能够整合各类医疗信息，包括患者的病史、当前病情 及最新的医学研究成果，为医生提供个性化的治疗建议。例如，针

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 智算一体机将采用模块化设计，确保系统 的高效性、可扩展性和易维护性。 在硬件方面，DeepSeek 智算一体机将搭载最新的多核处理 器、高 支持 的多个应用场景。这些算法将基于海量的医疗数据进行训练，并通 过持续的更新和优化，确保其在实际应用中的高准确性和可靠性。 例如，在医学影像诊断领域，DeepSeek 智算一体机将能够自动识 别和标注病灶区域，辅助医生进行更快速、更精准的诊断。 为了确保系统的稳定性和可持续性，DeepSeek 智算一体机将 采用智能化的运维管理系统。该系统能够实时监控设备的运行状 态，预测潜在故障，并提供远程维护和升级服务。此 念旨在 通过高度优化的硬件架构和深度学习的软件框架，为医疗机构提供 一站式的智能化计算平台。例如，在医学影像处理方 面，DeepSeek 智算一体机能够实现实时的高分辨率图像分析，显 著提升诊断效率和准确性；在基因组学数据分析中，其强大的并行 计算能力可以大幅缩短数据比对和变异检测的时间。 此外，DeepSeek 智算一体机还支持与现有医疗信息系统的无 缝对接，通过对海量医疗数据的智能化处理，助力医疗机构实现精

支持根据用户设置的条件查询病人的医技结果报告。 7 住院医技清 单 支持查询某一住院病人的医技情况。 8 信息查询 1.提供医技清单、医技用药、结果报告、科室工作情况、设备益时 段、总和分析、诊断结果统计分析等查询功能。 2.可按检查项目、申检医生、申检科室、执行医生等分别统计科室 经济核算情况。 7.1.7、住院登记收费系统 7.1.7.1、出入院管理 出入院管理完成住病人的登记和出院结账工作，并且管理病人的多种方式 3. 支持将已经安排的手术申请单通知到医生工作站和护 士工作站。 2 记录查询 1. 支持对对手术申请、安排记录进行查询，包括手术名 称，开始时间，结束时间、输血血型、输血量、术前 诊断、术后诊断、切口等级、愈合类别、附加手术、 并可进行器械清点。 2. 提供管理会诊记录信息，对会诊结果进行记录。 3. 支持查询麻醉记录信息，包括麻醉方法，麻醉医生， 巡回护士，麻醉效果，麻醉评分，记录事项。 出入院手续办理、健康宣教、 术前谈话签字、入院评估、手术跟踪、出院评估以及术后随访数字化管理等功 能。主要功能需求如下： 序号 功能分类 功能参数需求 1 日 间数据 维护 支持控制日间诊断准入控制。 支持中国日间手术合作联盟推荐的 56 个日间手术标准， 支持自定义本院可开展的日间手术。 支持自定义本院可以做日间手术的科室。 支持医生准入制度控制，支持自定义本院可进行日间手术

....................................................................................38 4.2.1 疾病预测与诊断................................................................................................... 1. 引言 随着中医药健康产业的快速发展，传统中医药与现代科技的融 合已成为推动行业转型升级的重要方向。近年来，人工智能技术的 进步为中医药的现代化提供了新的契机，尤其是在大数据分析、智 能诊断和个性化健康管理等领域，展现了巨大的潜力。然而，中医 药的复杂性和独特的理论体系，使得其在与现代技术结合时面临诸 多挑战。在这一背景下，引入 DeepSeek 应用方案，不仅能够有效 提升中医 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 化。通过引入 DeepSeek，可以实现对患者健康状况的实时监测和

.........................................................................................86 7.3.2 诊断及治疗建议.............................................................................................. 性。通过实时分析患者的就诊过程，AI 技术还能为医生提供有效的 临床决策支持，在中医学术分析及治疗方案优化方面发挥积极作 用。 例如，AI 模型可以在患者就诊后，自动生成病历内容，包括主 诉、病史、体征、诊断和治疗方案等信息，具体流程如下： 通过这一流程，门诊病历的生成将变得更加高效、标准化，从 而提升整体就医体验和服务质量。 为实现这一目标，必须考虑以下几点可行性： 1. 数据整合：需构建全面的患者信息数据库，包括历史病历、治 和系统。 AI 技术的应用前景广泛，尤其是在以下几个方面：  智能问诊：通过构建智能问诊系统，利用自然语言处理技术， 患者可以直接通过对话界面描述症状，系统则能根据已有病历 和知识库自动生成初步诊断，并指导患者选择合适的就医路 径。  病历文书智能生成：基于患者的信息及病历资料，AI 可以自 动生成标准化的病历文书，减少医生的重复劳动，使其能够将 更多精力投入到病患的诊治中。  临床决策支持：AI

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 20 分钟左右，利用 CT+AI 技术，平均每位患 者的诊断时间只需要几秒钟。同时，AI 影像可以迅速提供量化信息，辅助医生 诊断，成为提升医生工作效率的重要工具。 由于当前还处于疫情防控期，对于治愈患者出院之后的康复环节，尚缺乏足够 患对接，需医院开放患者个人信息。通过绑定患者个人信息，收集患者问题， 系统智能给出诊断结果并推送至医生端，供医生作为诊断的参考依据； 模式 2 打通医院人工（医生）问诊通道，实现医患对接 三是接入医院挂号系统，用于医院院前筛查，接入医院挂号系统，作为患者挂 号前的初步筛查，需医院开放患者个人信息。通过绑定个人信息，患者挂号时 先经过系统智能诊断，系统根据诊断结果引导疑似患者去发热门诊就诊。 模式 3 接入医院挂号系统，作为患者挂号前的初步筛查 医院的智能问诊系统紧急部署 要求。目前，新冠肺炎智能问诊产品已经覆盖了全国 106 家医院，遍布上海、 浙江等十多个省份，在系统中问诊的用户达到 15 万，访问量已经超过 30 万。 通过自测诊断与院前筛查，不仅加强居民对新冠肺炎的科学认知，帮助居民获 得及时的健康评估和专业指导，同时指导群众有序就诊，缓解医院救治压力， 提高医疗服务效率，降低交叉感染风险。 同时，此次疫情也让此前不温

应力与寿命管理.............................................................................3 4.1.9. 设备状态监测与故障诊断..............................................................3 4.1.10. 数据归类统计.................... .....................................3 4.1.15. 机组运行故障诊断.......................................................................3 4.1.16. 控制系统故障诊断...................................................... 烟气排放连续监测.......................................................................3 4.1.22. 汽机振轮动在线监测与故障诊断.................................................3 4.1.23. 飞灰含碳在线检测...............................