國家衛健委：衛生健康行業人工智能應用場景參考指引（45頁）.pdf

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1、 3 附件衛生健康行業人工智能應用場景衛生健康行業人工智能應用場景參考參考指引指引一、“人工智能+”醫療服務管理（一（一）“人工智能人工智能+”醫療服務醫療服務1.醫學影像智能輔助診斷醫學影像智能輔助診斷基本概念：基本概念：針對醫學影像數據進行智能分析、快速讀片、報告生成，實現高效精準的醫學影像輔助診斷。應用場景應用場景：利用計算機視覺、神經網絡等技術，在 X 射線、CT、MRI、PET-CT、超聲、病理切片、皮膚照片、眼底照片、心電圖、腦電圖、肌電圖、消化道內鏡、纖支鏡等影像診斷中，發揮人工智能快速、精準的能力，通過各類醫學影像病灶分析、參數量化、三維可視化等功能，實現人工智能影像參數量化和

2、智能標注能力，生成影像結構化數據。應用人工智能從海量影像中準確快速發現微小病灶，直觀定位病灶，實現骨折、肺癌、肝癌、皮膚癌、顱內動脈瘤等疾病精準早篩，提升影像數據分析效率，提高影像診斷質量，提升疾病早期診斷精度，為醫學影像科研與成果轉化提供數據要素與創新動力，提升影像診斷醫生工作效率，降低隨訪工作量，減輕醫生工作壓力，優化醫院人力成本。2.醫學影像數據智能輔助質控醫學影像數據智能輔助質控基本概念基本概念：利用人工智能技術開展醫學影像檢查質量評價、4 分析，提高醫學影像攝片質量和質控效率。應用場景：應用場景：在影像檢查、報告流程中，利用人工智能多模態影像分析能力，發揮人工智能模型實時、準確、高效

3、的特點，開展全量化、實時化、智能化影像質量評價，識別質量問題，通過人機協同和交互，協助醫學影像技師提高影像學檢查的圖像采集質量。在報告審核階段，聯動解剖學結構、體表投影、器官結構、斷層解析、醫學診斷術語等信息，驗證影像表現與病灶判斷之間的邏輯關聯，深度解讀影像報告，有效篩查出報告中的遺漏、矛盾或誤判問題，提高影像診斷報告質量。3.臨床專病智能輔助決策臨床專病智能輔助決策基本概念：基本概念：智能清洗處理臨床?？萍膊祿?，構建決策模型和算法，智能生成臨床專病診療方案，實現各類專病智能化、規范化、精準化全流程臨床診療輔助，提供輔助決策支持。應用場景：應用場景：使用機器學習、自然語言處理、大數據挖掘、

4、多模態人工智能大模型等技術，對收集的臨床?？圃\療病歷、臨床診療指南、路徑規則等數據進行清洗和處理，提取有價值的信息構建臨床專病知識庫和人工智能語料庫。在高血壓、糖尿病、肝癌、結直腸癌、胃癌、食管癌、肺癌、房顫、腦卒中、抑郁癥等疾病的臨床診療中，整合多組學基因測序、醫學影像、數字病理等多模態數據，綜合分析患者的診斷、癥狀、醫囑、檢驗檢查、手術等信息，實現對專病患者的精準化、個性化風險評估。智能推薦匹配臨床診療方案，為醫生提供智能問診、治療效果預測、臨床診療建議等輔助決策支持服務，提供相似 5 病歷診斷治療信息的搜索與關鍵信息提取，輔助醫生進行規范化診療，提高臨床診治效率和醫療質量。4.基層全科醫

5、生智能輔助決策基層全科醫生智能輔助決策基本概念：基本概念：應用人工智能技術結合基層醫療衛生機構常見病、慢性病診療規范，構建基層全科診療輔助決策應用，為基層全科醫生提供智能診斷推薦，檢驗檢查和用藥等診療處置建議，并開展基層門診處方和電子病歷規范審核。應用場景：應用場景：使用機器學習、自然語言處理、大數據挖掘等人工智能技術，訓練基層常見病、慢性病臨床診療指南等專用知識，在為患者提供門急診診療過程中，綜合判斷患者主訴、現病史、既往史、體格檢查、輔助檢查結果等疾病信息，為全科醫生提供診斷和鑒別診斷的推薦建議，輔助全科醫生完成疾病診斷、門急診病歷書寫、下一步檢驗檢查推薦等輔助功能，智能推薦用藥、轉診等診

6、療建議，提供相似疾病診斷和治療信息搜索，輔助基層全科醫生提高問診和治療規范性，提高基層全科醫生醫療服務質量、能力和效率。5.醫學影像智能輔助治療醫學影像智能輔助治療基本概念：基本概念：利用人工智能、虛擬增強現實和三維建模等技術，智能分析醫學影像數據，為臨床提供智能輔助治療方案。應用場景：應用場景：通過深度挖掘分析醫學影像數據，結合權威指南、共識與科研成果，幫助醫生優化治療過程，為醫生提供快捷的數據支持和方案參考。在人體腹部、胸部、腦部、血管、皮膚等部位的手術中，精準評估定位病灶，提供病灶體積和定 6 位等參數，利用術中影像實時分析和評估風險，降低手術風險和減少并發癥發生率。在多學科臨床會診過程

7、中，深度挖掘分析醫學影像數據，為會診專家提供循證依據和精準、全面、可解釋的個性化治療方案，避免過度診療和誤診誤治，讓患者獲得最佳的治療效果。6.手術智能輔助規劃手術智能輔助規劃基本概念：基本概念：智能分析醫學影像、病理、檢驗等臨床多模態數據，明確手術關鍵部位、推薦最佳手術方案、評估手術風險、輔助醫生提高手術精準性、減低術中風險及術后并發癥。應用場景：應用場景：針對胃腸外科、肝膽外科、甲狀腺乳腺外科、耳鼻喉科、泌尿外科、胸外科、骨科、神經外科等外科手術，使用人工智能技術綜合分析患者的臨床診療記錄、醫學影像、數字病理、基因檢測等多模態數據，應用智能手術方案推薦模型，協助醫生自動生成患者個體化風險評

8、估報告，智能推薦手術方式、確定手術范圍、提供手術路徑等建議，智能識別定位病灶、神經、血管及淋巴結等關鍵重點部位，輔助醫生提高手術精準度、降低術中誤操作風險、術后并發癥的發生。7.放射治療靶區智能輔助勾畫放射治療靶區智能輔助勾畫基本概念：基本概念：實現 CT、MR 等醫學影像中腫瘤及其周圍重要組織輪廓自動勾畫，為臨床精準放療提供智能靶區定位。應用場景應用場景：利用圖像處理和人工智能技術，輔助醫生準確、快速在 CT、MR 等醫學影像中勾畫出腫瘤及周圍重要組織的輪廓，實現智能靶區分割、深度病灶分析、多維量化組織參數、7 自動勾畫等功能，主要涉及鼻咽癌、乳腺癌、宮頸癌、肺癌、直腸癌、胰腺癌等疾病。通過

9、劑量疊加功能，將同一個患者兩個不同時段計劃的劑量分布累加到同一幅圖像上，方便醫生查看兩個計劃累加后危及器官或靶區累加受照劑量，提升放療醫師勾畫精度和工作效率，為臨床放療提供精準便捷服務。在放療科研中智能分析海量影像數據，提供更深入特征數據，實現臨床療效與放療副反應聯合分析，有效提高臨床治療水平。8.智能門診分診智能門診分診基本概念基本概念：診前采用圖文、語音等人機對話方式，根據患者癥狀及病史信息，為患者提供就診科室推薦等服務。應用場景應用場景：采用圖文、語音等人機對話方式實現人機交互，完成對患者癥狀、現病史、既往史、輔助檢查結果等臨床信息采集。利用醫學知識圖譜和深度學習等人工智能技術，結合醫院

10、預檢分診場景，為患者智能推薦就診科室和醫生，有效解決患者醫學知識匱乏、院內咨詢不便導致的醫患資源錯配等問題，提升就診精準性和效率，減少患者候診時間。9.智能就醫咨詢智能就醫咨詢基本概念：基本概念：通過圖文、語音等人機交互，精準識別患者就醫需求和問題，為患者提供就診流程、注意事項等服務。應用場景應用場景：利用圖文及語音識別、自然語言處理等技術，基于醫學知識庫和就醫服務知識庫，以人機交互方式服務于就診全流程，準確快速理解患者問題，幫助患者獲取就醫信息，了解就醫流程和注意事項，替代傳統導醫和人工客服模 8 式，也可關聯醫院其他在線服務，主動提供索引或推送服務。結合虛擬數字人技術為患者呈現可視化高仿真

11、交互體驗，提供更為真實、有溫度的數字化服務，構建高效醫患溝通渠道，疏解線下問詢壓力，緩解患者就醫焦慮，提升就醫體驗。10.智能預問診智能預問診基本概念基本概念：在醫生問診前，通過圖文、語音等人機交互，采集患者臨床?？撇∈沸畔⑤o助生成電子病歷。應用場景：應用場景：在醫生問診前，利用語音識別、自然語言理解、圖像識別、領域知識融合等人工智能技術，通過文字、語音、輔助檢查報告圖像或報告上傳等方式，根據不同臨床?？茊栐\要求，通過人機交互引導患者完成癥狀、現病史、既往史、輔助檢查結果等臨床信息采集。通過智能算法，依據病歷書寫要求，自動提取關鍵信息，生成格式標準、內容準確的病史文書，供醫生在書寫病歷時參考和

12、引用，幫助醫生快速了解患者基本病情、減少電子病歷錄入時間、增加與患者交流病情的時間，提高診療效率，提升醫療質量。11.智能陪診智能陪診基本概念基本概念：就診全過程中向患者智能主動推送就診流程、就診提醒、位置指引等信息和提醒，實現智能陪伴式服務。應用場景：應用場景：利用機器學習、路徑規劃等人工智能技術，整合醫生排班、患者就診數據、服務流程、診室位置等信息，為患者提供就診時間和地點推送、就診路徑推薦、檢查預約和院內導航，以及候診到號、繳費支付、取藥通知提醒等智 9 能服務。通過智能陪診服務，縮短患者候診時間，減少排隊次數，改善患者就醫體驗，提升醫療服務效率。12.智能隨訪智能隨訪基本概念基本概念：

13、通過智能語音外呼及聊天機器人等方式，自動完成診后患者或基本公共衛生重點人群隨訪服務。應用場景：應用場景：運用語音識別、語音合成、自然語言處理、語言大模型等人工智能技術，通過語音外呼及聊天機器人等人機交互方式，在開展患者診后隨訪或公衛隨訪服務時，根據隨訪規則自動完成隨訪工作，收集患者的恢復情況、服藥反應、生活行為等調查信息，并對常見問題提供即時自助式解答服務。通過智能隨訪，可以有效減輕隨訪工作人員的工作負擔，實現隨訪工作的高效性、及時性與完整性，幫助醫療機構及醫生全面了解患者的治療效果和滿意度，優化隨訪服務流程，改善醫患關系，減少醫療機構的成本投入，實現患者全流程管理，為臨床科研提供強有力的數據

14、支持。13.智能滿意度調查智能滿意度調查基本概念：基本概念：面向患者自動發起滿意度調查，智能分析患者或居民對基本醫療和公共衛生服務的反饋，為醫療衛生機構管理者提供優化建議。應用場景：應用場景：在患者就診后通過自動智能外呼服務平臺開展滿意度調查，涵蓋醫療服務、醫患溝通、環境設施等方面。完成問卷語言交互問答后，通過自然語言理解和后結構化處理等人工智能技術，自動將患者滿意度情況進行匯總和智能 10 分析，為醫療機構提供持續的患者反饋監測和客觀的滿意度評價。根據調查結果，醫療機構可以更好地了解患者需求，針對性地改進服務流程，優化服務體驗，提升醫療服務質量。14.智能患者院后管理智能患者院后管理基本概念

15、基本概念：應用人工智能技術為出院患者提供個性化隨訪、健康監測、藥物管理等服務，提升患者依從性、優化康復效果。應用場景：應用場景：基于對患者診療數據的智能分析，為出院患者提供全面出院后管理，包括健康管理、健康教育、咨詢支持、家庭病床等內容。制定個性化隨訪計劃，提供智能化交互，提醒患者復查、隨訪和治療方案調整。利用可穿戴設備和移動應用，收集分析患者生理參數，及時預警并指導患者采取相應措施。用藥計劃管理，通過定時提醒和依從性跟蹤確?；颊吆侠碛盟?。提供個性化康復指導，幫助患者加速康復進程。提供專家或其數字分身的在線咨詢，及時解決院后健康管理疑問。通過智能服務，提高患者的依從性和康復效果，減輕醫護人員的

16、工作負擔，優化醫療資源配置，提升醫療服務效率和質量。15.智能病歷輔助生成智能病歷輔助生成基本概念：基本概念：基于語言大模型打造智能化病歷輔助書寫虛擬助手，實現電子病歷自動生成，提高病歷書寫效率及質量。應用場景：應用場景：利用語言大模型技術，從大量優質病歷中提取文本信息，進行特征處理，基于患者歷史就診記錄、主訴、檢驗檢查結果等醫療信息，自動生成標準化、高質量醫療文書，包括門急診病歷、入院記錄、病程記錄和出院小結等，提高醫 11 生日常醫療文書整理和書寫效率。對海量電子病歷數據進行分析和評估，識別病歷中的數據完整性和準確性等質量問題，提供實時的質量反饋及改進建議，幫助醫生和醫療機構提升病歷質量。

17、（二（二）“人工智能人工智能+”醫藥服務醫藥服務16.處方前置審核智能輔助處方前置審核智能輔助基本概念基本概念：結合審方規則，輔助專業藥師對處方進行合理性審查、追溯，預警不合理處方，保障臨床合理用藥。應用場景應用場景：采用自然語言處理、深度學習等人工智能技術，將常用臨床用藥依據，如藥品說明書、臨床診療指南等構建知識圖譜，形成審方知識庫。結合審方規則與已積累的處方大數據，配合專業藥師，在臨床醫生開具處方過程中，實現合理用藥指導、藥品信息提示、藥師審方干預、處方質量評價、抗菌藥物使用監測、藥物相互作用審查等功能，輔助臨床醫生合理用藥。在患者繳費前進行處方合法性、規范性和適宜性審核，對不規范處方、用

18、藥不適宜處方及超常處方實時預警，實現抗菌藥物使用監測，記錄患者用藥檔案/藥歷，保障患者用藥有效、安全、經濟、適當。17.臨床用藥智能輔助臨床用藥智能輔助基本概念：基本概念：以藥物和疾病的知識圖譜為基礎，根據臨床指征和藥理學理論等，對用藥行為作出決策建議。應用場景：應用場景：利用自然語言處理、深度學習等人工智能技術對臨床診療指南、路徑規則、用藥指南等數據進行清洗和處理，12 提取有價值的信息構建藥物知識庫和算法模型，審核處方開具、藥物調配、給藥等流程的正確性、規范性和適宜性，實現及時的用藥風險警告和提示，記錄患者用藥檔案/藥歷，提供智能用藥建議支持服務。建立藥物治療效果及預后預測模型，輔助臨床醫

19、生開展個體化藥物治療，提高精準用藥水平，保障用藥安全。18.患者用藥指導智能輔助患者用藥指導智能輔助基本概念：基本概念：通過機器學習、自然語言處理等技術為患者提供個性化的用藥提醒和指導輔助。應用場景應用場景：通過自然語言處理和機器學習等人工智能技術，處理患者體征、病史、檢查檢驗、用藥信息等多維數據，在患者獲得處方后為患者提供個性化的用藥指導，包括藥物正確服用時間、正確服用方式、與食物或其他藥物的相互作用、副作用及其應對措施等，記錄患者用藥檔案/藥歷，幫助患者更安全、有效地管理用藥計劃，保障用藥安全，提升治療效果，同時減輕藥師的工作負擔。（三（三）“人工智能人工智能+”醫保服務醫保服務19.醫保

20、智能審核醫保智能審核基本概念：基本概念：應用人工智能技術結合醫保審核規則為醫保審核員提供病歷智能審核服務。應用場景：應用場景：以數據分析為核心，內嵌智能審核規則庫、知識庫，基于 DIP 分組付費指標構建智能控費體系，結合大數據分析對醫保費用進行事前智能提醒、事中智能審核、事后智能 13 分析。在醫保審核員審核醫保支付時，提供智能醫保審核服務，審核診療行為是否合理、編碼是否違規等情況，幫助醫保審核員提升醫保審核的效率和質量。20.醫保智能核算醫保智能核算基本概念：基本概念：智能分析患者的醫療健康數據，實現對患者的健康風險智能評估，提高核保的準確性和效率。應用場景：應用場景：結合健康醫療大數據，自

21、動分析醫學影像檢查報告（如 B 超、放射影像、心電圖等），依托自主深度學習模型和規則引擎，將傳統保險業務中的單點評估問題拓展為多維立體綜合評估問題?；诖罅空鎸嵤澜绮v，分析多種因素對于不同疾病發病率的影響，優化訓練核保預測模型，修正核保結論，提高核保準確率，為不同人群提供適配和多樣的健康保障服務。21.商業健康險智能設計商業健康險智能設計基本概念：基本概念：融合醫療、醫保、商保等多源數據，利用人工智能技術，實現商業健康險產品智能化創新設計。應用場景應用場景：利用醫療健康垂直類大模型，搭建個性化保險產品設計應用，基于商業健康險用戶精準畫像與健康評估，實現商業健康險產品設計、精準定價、保障責任、

22、健康管理計劃、風險控制的智能管理與動態優化，增加商業健康險產品供給，擴大商業健康險覆蓋人群范圍，滿足多層次醫療保障需求。（四（四）“人工智能人工智能+”中醫藥管理服務中醫藥管理服務22.中醫臨床智能輔助診療中醫臨床智能輔助診療 14 基本概念基本概念：應用中醫四診智能診斷設備采集全過程中醫臨床四診數據，基于中醫藥知識庫，建立中醫大數據診療模型，針對患者癥狀、診斷和相關病史自動推薦中醫診療方案。應用場景：應用場景：構建?？?、專病、名中醫診療知識庫、中醫古籍知識庫和中醫經方知識庫，利用知識圖譜和大模型等技術，建立中醫大數據診療模型，應用面診、舌診、脈診等智能診斷設備，結合預問診信息自動生成中醫電子

23、病歷。整合多模態中醫臨床數據，應用中醫大數據診療模型模擬中醫辨證論治思維、張仲景方證論治診療思維等，為醫生提供個性化、精準化臨床診療建議等輔助決策支持服務，智能推薦理法方藥一致的臨床診療方案，以及輔助治療、臨床預警、知識推薦、典型病案學習、健康宣教等內容，提高臨床醫生中醫辨證論治準確性。23.中醫經絡智能檢測中醫經絡智能檢測基本概念：基本概念：以中醫經絡、現代全息理論為基礎，應用人工智能技術模擬中醫臨床診斷過程，為臨床診療提供輔助參考。應用場景：應用場景：通過中醫經絡檢測儀，基于中醫藥專業知識庫和海量真實世界中醫病案術語庫，利用大數據挖掘和深度學習技術，準確提供經絡、臟腑、體質、氣血、情志等

24、5 個維度功能性檢測結果，反饋人體經絡功能狀態。24.中藥智能審方中藥智能審方基本概念：基本概念：依據中醫藥配伍規則，智能提醒醫生合理遣方用藥，智能輔助藥師開展中藥飲片處方點評。應用場景：應用場景：通過中醫臨床用藥禁忌的相關文獻和中成藥說 15 明書等資料，梳理中醫臨床用藥禁忌規則，建立中醫藥臨床用藥禁忌知識庫。利用知識庫和人工智能算法對醫生開具的中藥飲片處方中涉及的禁忌或超量使用行為及時提示，提高患者用藥安全水平。中醫藥臨床用藥禁忌知識庫輔助藥師進行審方和處方點評，評價中藥飲品處方的規范性、藥物使用的適宜性（中藥禁忌、用量用法），提出干預和改進措施，促進中藥飲片的合理使用。25.中醫臨床病案

25、智能質控中醫臨床病案智能質控基本概念基本概念：基于中醫臨床辨證論治理論，采用大數據存儲、深度學習算法等技術，建立中醫病案理法方藥一致的內涵質控垂直類大模型，提升中醫臨床病案的書寫質量。應用場景：應用場景：基于中醫藥專業知識庫和海量真實世界中醫病案術語庫，構建病因、病機、治則治法、病證、方藥等中醫臨床多維網絡知識圖譜，采用神經網絡等知識推理智能算法，從理法方藥、病證診斷準確性、中醫適宜技術選擇準確性等方面評估中醫臨床病案的內涵質量，提供病案數據缺失值提醒，全方位多角度建立貫穿診前、診中、診后全過程的中醫臨床病案質量控制管理應用，為中醫臨床病案書寫提供智能決策輔助支持，全面提高中醫臨床病案質量。2

26、6.名中醫學術思想智能傳承名中醫學術思想智能傳承基本概念：基本概念：通過挖掘名中醫經驗，基于深度學習等人工智能技術實現名中醫數字化傳承，輔助培養學術傳承人。應用場景：應用場景：深度挖掘名中醫臨床經驗，基于深度學習、大 16 模型等人工智能技術，結合歷代中醫名家古籍醫案知識庫揭示中醫藥專病治療內在機制，模擬臨床實際診療應用場景，依托中醫教學平臺實現臨床與教學、理論與實操結合，針對臨床實際問題為傳承人智能推薦名中醫診療方法、臨證經驗、用藥規律，深刻領悟名中醫學術思想和學術經驗，提高診療能力。27.中醫藥科研智能輔助中醫藥科研智能輔助基本概念：基本概念：輔助醫生采集中醫診療全過程真實世界數據，支撐中

27、醫的人用經驗轉化為臨床真實世界數據證據。應用場景：應用場景：應用人工智能、大數據、物聯網等技術，智能采集中醫臨床全過程閉環診療數據，構建“理法方藥”和“證治效”完整的高質量數據庫。分析中醫藥處方和臨床結局的關聯性，發現不同草藥組合效果，用數據驅動的方法揭示傳統經驗中未被完全理解的藥物相互作用，客觀分析中醫治療的長期效果和副作用，為評價中藥材質量、中醫診療方案、院內制劑、中成藥的適應癥等提供中醫藥價值證據。促進中醫醫生的人用經驗轉化為真實世界證據，為診療方案提供真實世界數據支撐，完善個性化診療方案，形成個性化中醫藥學術思想。（五（五）“人工智能人工智能+”醫院管理醫院管理28.智能醫療文書質控輔

28、助智能醫療文書質控輔助基本概念：基本概念：為管理人員提供可視化智能監控輔助，實時監控醫療文書書寫質量，自動識別反饋問題，根據病歷內涵反映醫療質量，提高醫療文書的書寫質量和質控效率。應用場景：應用場景：使用自然語言處理、知識抽取、語言大模型等 17 人工智能技術，對醫療文書中的文本、圖像等進行數據挖掘處理，構建醫療文書知識庫。在醫療文書書寫過程中，實時監控醫療文書的書寫內容，基于知識庫實時分析患者診療信息，自動識別反饋問題，保證醫療文書的完整性、合理性、規范性、準確性和時效性，輔助提高醫療文書質量。輔助醫務管理人員開展醫療文書質量評價，自動生成多維度、可視化醫療文書質量分析報告，精準規范醫務人員

29、醫療文書書寫行為，智能生成個性化醫療文書書寫問題總結報告，提升醫療文書質量。29.智能醫療質量管理智能醫療質量管理基本概念：基本概念：規范和完善醫療核心和醫療輔助規范流程，實現規范化、精細化、科學化、體系化的全面醫療質控管理。應用場景：應用場景：根據法律政策要求、診療指南、診療規范和專家共識等資料，建立臨床醫療質量管理知識庫。在患者診療過程中，應用臨床路徑實時監控治療方案的執行情況，提高診療效果和醫療資源利用率。應用條形碼或 RFID 技術，實現藥物的正確配送和準確給藥，減少人為錯誤，提高藥物使用安全性。通過患者滿意度調查、治療結果統計等手段，實現醫療服務全流程監控評估和醫療服務質量分析，提出

30、改進方向和措施，有效促進醫療服務質量和效率提升。30.智能醫務人員管理智能醫務人員管理基本概念：基本概念：精準匹配醫務人員能力和工作任務，優化醫務人員管理流程，提高醫務人員管理效率，助力醫院精細化管理。應用場景：應用場景：應用人工智能和大數據技術，實時分析患者流 18 量和醫療服務需求，精準預測醫務人員需求，智能調整醫務人員排班。自動評估醫務人員工作負荷，預防過度勞累，保護身心健康，提高醫務人員滿意度和留存率。綜合分析醫務人員工作表現和發展需求，智能推薦培訓課程或培訓會，提供個性化培訓建議。預測分析醫院業務發展趨勢和醫務人員需求，實現醫院人力資源優化配置。31.智能手術室管理智能手術室管理基本

31、概念：基本概念：實現手術排程和手術室資源配置優化等手術室智能管理應用，提升手術室的安全水平和運行效率。應用場景：應用場景：整合人工智能、數字孿生等技術，綜合分析手術的緊急程度、預計時長、患者狀況、醫生工作安排和手術室的可用性，自動安排手術，優化手術計劃，提升手術室運行效率。實時監測手術進度，為手術團隊、護理人員和患者家屬推送手術最新信息。智能分析手術室設備的使用時間和維護周期，確保設備正常運行和及時維護，提升手術室資源管理效率。自動監測手術室溫度、濕度、潔凈度等環境參數，建立環境參數動態調整機制，提升手術室環境質量。32.智能藥房管理智能藥房管理基本概念：基本概念：借助物流機器人等人工智能技術

32、，提供高效、便捷、個性化智能藥物管理服務，改善患者和藥師用藥體驗。應用場景：應用場景：智能分析患者用藥需求，完成藥物自動存儲、調配、分發等工作，記錄患者用藥檔案/藥歷，提高藥師工作效率，方便醫生動態關注患者用藥情況，節省醫院人力和時間成 19 本。實時監控和管理藥物庫存和銷售情況，提高藥房運營效率，實現藥物數據全面管理和追溯。實現智能機器人與藥師高效人機協作，智能機器人負責藥物儲存和配送，藥師負責用藥指導和咨詢服務，相互協作提供高效、便捷、個性化的藥物服務，提高患者和藥師的用藥體驗。33.智能耗材管理智能耗材管理基本概念：基本概念：利用大數據、人工智能等技術建立醫用耗材管理模型及智能問答系統，

33、實現醫用耗材的智能管理。應用場景：應用場景：實時監測醫用耗材需求及使用情況，構建醫院耗材管理模型，實時動態分析耗材使用問題，可視化展示耗材管理問題，幫助管理人員快速、精準定位耗材信息，分析耗材使用和業務進展的關系，合理調配醫用耗材，評估使用合理性，實現醫用耗材智能管理，提高運營效率。34.智能醫療設備管理智能醫療設備管理基本概念基本概念：通過對醫療設備的實時監控、智能識別和分析、預測性維護、優化調配和使用效益評價，提升設備利用率、合理配置醫療設備，助力醫療設備精細化運營和管理。應用場景：應用場景：應用人工智能、物聯網等技術，通過智能感知終端實時收集各類醫療設備的狀態數據、使用記錄、故障信息、維

34、修信息等，實現對醫療設備的智能、實時、綜合、科學管理，提高醫療設備使用效率。實時識別醫療設備種類、性能、位置、運行狀態等信息，基于性能和故障概率預測模型，分析設備使用情況、設備性能、主要零部件狀態、設備故障發生率、次生 20 安全隱患，全面提升醫療設備的可用性、可靠性、安全性。精準識別設備的工作負荷狀況、磨損跡象、參數異常、故障征兆等信息，預測醫療設備故障趨勢和維修需求，進行預防性維護。實施監控分析醫療設備空間精準定位、運行效能狀態，發現醫療設備閑置或浪費等問題，按照醫療設備的調配路徑和優先級提出優化建議，最短時間鎖定調配距離最近且狀態良好的醫療設備，實現醫療設備智能調配和共享，提升利用率。3

35、5.智能物流管理智能物流管理基本概念：基本概念：整合物聯網和智能配送技術，實現醫療物資的高效運輸和無人精準配送，提高工作效率，降低醫院成本。應用場景應用場景：應用智能感應器、RFID 等技術，實時監控庫存，大數據分析醫療物資消耗數據，預測物流需求，自動生成采購訂單，減少人為錯誤和庫存積壓。使用物流機器人或無人機，實現醫療物資的無人化、無接觸配送，確保精準調度和物資及時送達，提高醫療服務響應速度，減少人力成本和交叉感染風險，提高自動化倉儲物資存取效率。通過物聯網進行運輸醫療物資的識別、記錄及信息實時上傳，記錄物資發送端與接收端的操作人員身份信息，實現醫療物資配送、回收的全流程追溯管理，規范配送、

36、回收流程，優化醫院物資配置。36.智能醫院停車管理智能醫院停車管理基本概念：基本概念：智能分配患者停車位，自動引導患者停車，實現醫院車位資源的有效利用和管理。應用場景：應用場景：通過人工智能、衛星和藍牙定位、物聯網等技 21 術，實時分析患者車位需求，實現車位預約、智能車位分配、自動記錄車位、反向尋車導航等智能停車管理功能，合理分配車位資源，記錄患者車輛位置，助力患者就醫結束后高效尋車，提升患者就醫體驗和滿意度，高效調度停車資源，減輕車輛管理人員工作負擔，提升醫院服務質量和水平。37.智能醫院后勤安全管理智能醫院后勤安全管理基本概念基本概念：自動感知醫院人員安全、設備狀態、特殊作業、現場環境等

37、信息，實現智能醫院后勤安全管理。應用場景：應用場景：利用深度學習、數字孿生、智能算法和智能硬件設備自動采集醫院工作人員圖像信息，動態監控人員安全、設備狀態、特殊作業、現場環境等內容，自動分析基礎數據，智能匹配既往事故信息，匯總生成風險信息，定期發送預警信息，采用多種方式對異常情況實時分級告警提示，快速發現、快速告警，規范后勤人員工作行為，增強工作安全意識，提高工作安全性。實現事前預防、事中管控、事后分析的全周期監測，保障醫院后勤安全管理工作，為醫院后勤工作開展分類和分層管理提供技術依據。38.智能醫院經濟管理決策支持智能醫院經濟管理決策支持基本概念：基本概念：應用人工智能技術全面分析醫院經濟管

38、理活動和運營指標，提供智能決策輔助支持，提高決策科學性與效率。應用場景：應用場景：通過機器學習、大數據及智能建模技術，打破信息孤島，實現數據跨系統互聯互通，推進運營數據標準化，建立經濟效益分析、成本控制、績效評估、風險管理和運營分 22 析體系，通過預測分析和實時監控，提前識別潛在財務風險和運營問題，實現管理流程的自動化和智能化，為醫院管理層提供及時預警和應對策略，形成醫院經濟管理數據資產，實現醫院資源的最優配置，全面提升醫院管理效能。二、“人工智能+”基層公衛服務（六（六）“人工智能人工智能+”健康管理服務健康管理服務39.智能健康管理智能健康管理基本概念基本概念：匯聚區域居民健康信息，智能

39、精準分析，開展健康服務、風險評估及健康宣教，實現分層分類治療與管理。應用場景應用場景：匯聚區域醫共體內醫療機構、醫保、居民等多方數據建立居民全息健康檔案，構建人工智能健康管理垂直類大模型，開展居民健康狀況分級分類評估，預測預警疾病轉歸。通過對高血壓、糖尿病、結核病、癌癥、腦卒中等疾病制訂個性化干預計劃和建議，對照干預計劃記錄、監督和調整實際干預措施，實現分層次分人群精準治療、輔助診療、精準管理服務和健康管理。根據評估結果，基于結果訓練和優化算法模型，持續更新完善健康管理垂直類大模型，支撐區域醫療資源統籌利用、綜合治理，提升區域內居民整體健康水平。40.智能中醫健康管理智能中醫健康管理基本概念：

40、基本概念：基于中醫藥垂直類大模型建立智能中醫健康管理應用，輔助公眾更好地進行中醫“治未病”養生保健和健康管理。應用場景：應用場景：利用中醫診療知識庫、養生保健知識庫和中醫 23 體質辨識等，基于知識圖譜和大模型技術建立智能中醫健康管理應用，針對身體狀況咨詢或特定需求，結合個體體質、生活習慣、性別、年齡階段、季節變化等因素，綜合運用中醫理論，輸出包含藥食同源中藥、經絡穴位按摩、食療、養生茶飲等多種養生保健方案。結合中醫“治未病”的理念，提供日常的健康管理和養生指導，包括季節性調養、食療方案等，發揮中醫藥在現代健康管理領域的創新作用。41.智能慢性病管理智能慢性病管理基本概念：基本概念：智能分析慢

41、性病患者健康狀況、疾病診療、生活習慣等數據，生成個性化智能慢性病管理方案，為患者提供精細化智能慢性病管理服務。應用場景：應用場景：依法依規采集慢性病患者的基礎信息、健康狀況、疾病診療、用藥檔案/藥歷、生活習慣等多元數據，運用人工智能對采集的數據進行深度分析和挖掘，評估慢性病患者的健康狀況，預測疾病發展趨勢。根據分析結果制定個性化健康管理方案，包括用藥計劃、用藥監督、生活習慣調整建議指導等內容。定期評估慢性病管理效果，根據評估結果調整管理方案，實現對患者的精細化管理，促進慢性病“防、查、診、療、養”閉環管理，提高患者的依從性和自主管理能力。通過對大量慢性病患者數據分析和挖掘，精確預測區域內群體慢

42、性病的發展趨勢，實現提早精準干預，降低慢性病發生率和疾病風險，提高居民健康水平，減輕醫療費用負擔。42.智能心理自助服務智能心理自助服務 24 基本概念：基本概念：通過智能心理咨詢、心理自助工具及專家數字人對話等服務，幫助用戶改善心理狀態，提升患者治療依從性和臨床療效。應用場景：應用場景：在心理咨詢與治療服務中，發揮智能對話、隨時可用、個性化服務能力，實現 724 小時智能心理咨詢、推薦心理測評、心理自助百寶箱、心理知識問答與專家數字分身對話等功能。在用戶與人工智能系統對話過程中，智能判斷用戶的需求，比如需要傾訴陪伴、專業心理咨詢、專業建議指導、學習心理知識或是需要心理測評，針對性提供個性化心

43、理服務，為用戶制定有針對性的自助方案，并推薦自助百寶箱工具方便用戶進行冥想、呼吸練習、體驗抽卡/減壓游戲、進入互助社區等。在用戶產生情緒問題時，提供及時的心理支持，還可以識別用戶對于人工和專家服務的訴求，推薦緊急心理熱線并可實現與專家分身隨時對話咨詢的需求，能夠及時有效改善用戶的心理狀態，獲得最大限度的幫助，同時緩解醫療資源不足，提高醫療服務效率。43.智能心理分級評估與護理智能心理分級評估與護理基本概念：基本概念：基于智能遠程照護技術，建立患者閉環式全場景自助式心理分級評估與心身整體護理的咨詢機器人。應用場景：應用場景：全場景自助式心理分級評估與心身整體護理的智能咨詢機器人具備患者精神狀態精

44、準評估、個體化干預、個性化照料、遠程診療和探視等功能?；颊呔駹顟B精準評估是應用內置常用多維評估量表，也可以定制開發量表進行個性化 25 評估，評估完成后實時出示報告，裝載危機值預警功能。個體化干預是通過生物雷達和腦波監測評估患者心理干預過程中的腦功能、心率、呼吸等生理指標。個性化照料是機器人詢問患者心情及睡眠情況，患者可與機器人互動。遠程診療和探視是醫生可不受時間空間限制與患者進行實時溝通，提供遠程診療和探視服務。在患者住院和出院時對患者進行醫療知識宣教，提醒患者治療時間和安排，給患者配送物品，在早間和晚間進行巡邏，通知患者準備治療或回病房休息。44.智能學生心理健康管理服務智能學生心理健康

45、管理服務基本概念：基本概念：應用人工智能、大數據技術，對學生開展心理危機篩查、輔助診斷、預警推送、干預服務和隨訪分析。應用場景：應用場景：將互聯網、云計算、大數據、人工智能、可穿戴等技術融入學生心理的測評、分析、管理與服務之中，開展包含日常生活行為軌跡、生理指標、心理測評、能力和價值觀、考試成績等學生數據的采集和智能分析，建立集心理危機篩查定級、心理潛能精準開發、心理宣教資料精準推薦、分類遠程監督及管理、干預方案智能推送、大數據多維學生發展個體畫像輸出等智能學生心理健康管理與服務系統，為教育行政管理部門、學校及家長提供學生發展指導規劃、心理輔導、心理危機干預方案等，促進學生心理健康，服務科研工

46、作者和心理咨詢師科學研究。45.智能遺傳性疾病篩查與預測智能遺傳性疾病篩查與預測基本概念基本概念：基于人工智能篩選遺傳性疾病標志物，探究標志 26 物和疾病進展相關性，為疾病篩查預測提供決策支持。應用場景應用場景：基于大模型及多組學方法，鑒定并篩選遺傳性疾病密切相關新型生物標志物，分析基因組、表觀遺傳組、轉錄組、蛋白質組等生物信息，研究新型生物標志物和遺傳性疾病進展程度的相關性及其在疾病早期預警中的作用，研究新型生物標志物產生過程，解析其在遺傳性疾病發生發展中的作用機制?；谛滦蜕飿酥疚飿嫿ㄟz傳性疾病預測模型，采用區塊鏈網絡，構建遺傳性疾病篩查及預測一體化、海量智能大數據管理和協同分析平臺，

47、在多中心進行部署，為疾病精準篩查預測提供決策支撐，實現遺傳性疾病早期發現、早期干預，提高遺傳性疾病防治水平。46.慢性非傳染性疾病篩查與預測慢性非傳染性疾病篩查與預測基本概念基本概念：利用人工智能實現慢性非傳染性疾病早期篩查、危險因素識別、風險評估預測和預防性干預。應用場景應用場景：通過收集個體生物醫學數據、機會性篩查數據、生活方式和環境等信息，應用人工智能模型分析數據，分析慢性非傳染性疾病的潛在風險因素、早期癥狀和發病概率等，根據分析結果提供個性化預防建議和干預措施。智能化篩查可以有效提高疾病的早期發現率，降低誤診、漏診風險。同時風險預測模型能夠優化醫療資源精準配置，提升慢性非傳染性疾病的預

48、防和控制效率。通過早期預警和及時干預顯著延緩疾病進展、減少并發癥、改善長期預后，提高慢性非傳染性病的知曉率、早診率和管理達標率，從而降低致死率、致殘率和疾病負 27 擔。（七（七）“人工智能人工智能+”公共衛生服務公共衛生服務47.傳染病智能監測傳染病智能監測基本概念：基本概念：綜合醫院門急診和住院電子病歷，利用自然語言處理、大模型等人工智能技術，自動探測和智能監測傳染病病例及癥候群聚集性等公共衛生異常狀況，提高發現新發、突發傳染病及醫院內感染的敏感性。應用場景：應用場景：綜合利用二級及以上醫院門急診的診斷數據、住院病歷數據、醫院檢驗數據、影像報告結果、實驗室病原數據、相關用藥數據，使用多模態

49、時空模型等人工智能技術，實現對群體性不明原因疾病、聚集性不明原因肺炎、有流行病學關聯的臨床危重癥病例和不明原因死亡等異常健康事件的快速發現和綜合分析，以期實現傳染病的早期監測、預警提示等功能，盡早發現新發、突發傳染病，及時有效防控新發、突發傳染病。推動以實驗室為基礎的病原監測，提高對新發突發和重大變異病原體的發現和識別。48.智能衛生應急管理智能衛生應急管理基本基本概念概念：實現衛生應急準備、持續突發事件監測預警、突發事件衛生應急處置實時方案支持，衛生應急全程輔助等決策輔助支持。應用場景應用場景：通過整合疾控、急救、血液、監督等衛生健康信息數據資源，基于衛生應急預案、資源儲備、歷史復盤資料等信

50、息資源庫，使用專家評議和機器學習等多種方法，構建多 28 維度監測預警指標和閾值，利用人工智能技術處理分析突發公共衛生事件監測預警信息，全面監測醫療救治和衛生應急信息，開展衛生應急風險預警，為衛生應急處置全流程領導決策提供輔助支持。49.智能公共衛生群體數據分析智能公共衛生群體數據分析基本概念基本概念：對公共衛生群體數據進行多維度智能分析，及時發現潛在健康風險和疾病暴發趨勢。應用場景：應用場景：利用人工智能技術整合公共衛生“時間、空間、人群”多維度數據，構建公共衛生智能分析模型，智能監控區域高發疾病，精準識別疾病傳播路徑和風險因素，準確評估疾病的傳播速度和范圍，智能分析疾病傳播和暴發趨勢。利用

51、人工智能技術制作傳染病疫情風險月歷和風險地圖，輔助評價風險等級，自動生成風險信息。智能監測公共衛生健康指標，精準預測潛在的健康風險，實現提早預防和控制疾病傳播，為政府決策提供有力的科學依據和預警輔助，保障公眾健康和安全。50.智能智能疫苗查漏補種疫苗查漏補種基本概念基本概念：利用人工智能技術對適齡兒童進行查漏補種。應用場景：應用場景：利用人工智能技術，精準定位未按免疫程序完成國家免疫規劃疫苗接種的漏種兒童，開展智能語音電話及短信提醒補種，追蹤補種后疫苗實際接種情況，提高兒童疫苗接種率和及時率，提升預防接種服務質量。51.智能新生兒黃疸監測與干預智能新生兒黃疸監測與干預基本概念基本概念：開展新生

52、兒黃疸監測，實現膽紅素腦病高?；純?29 精準識別和新生兒黃疸智能輔助診斷，為早期干預和規范治療提供智能決策支持。應用場景：應用場景：對新生兒黃疸進行動態監控、高危預警和病情分析，動態監測高膽紅素血癥患兒住院期間的治療措施，包括光療、換血、靜脈輸注白蛋白和丙種球蛋白等內容。指導開展膽紅素腦病高?；純褐委熃Y果的規范評估，包括膽紅素相關神經損傷癥狀、腦干聽覺誘發電位、頭顱磁共振等檢查內容。所有信息上傳智能終端處理，提供可視化膽紅素腦病高?；純旱脑缙谠\斷和臨床智能輔助決策支持，提出及時干預治療措施建議，提升新生兒黃疸診療的便捷度與精準度，提高規范化診療水平，降低醫生工作負擔。52.智能嬰幼兒生長發育

53、分析智能嬰幼兒生長發育分析基本概念：基本概念：綜合分析嬰幼兒生長發育指標，智能生成嬰幼兒生長發育分析報告，促進嬰幼兒全面均衡發展。應用場景應用場景：深度分析嬰幼兒生長發育過程中的營養與喂養、睡眠、生活與衛生習慣、動作、語言、認知、情感與社會性等指標，智能生成嬰幼兒個性化生長發育發展報告，精準評估嬰幼兒生長發育狀況，科學預測嬰幼兒生長發育趨勢。在嬰幼兒全周期生長發育數據中，應用算法模型分析嬰幼兒生長發育狀況，精準捕捉嬰幼兒生長發育指標，快速識別嬰幼兒的生長水平和潛在問題，幫助托育從業人員和家長全面了解嬰幼兒生長發育狀況，提供科學干預措施，制定個性化保育照護服務計劃，促進嬰幼兒全面均衡發展。30

54、53.智能放射性染色體畸變劑量估算智能放射性染色體畸變劑量估算基本概念基本概念：快速分析放射工作人員及疑似放射性疾病患者的染色體畸變情況，智能估算放射劑量，輔助放射性疾病預防和應急處置。應用場景應用場景：在放射性疾病篩查和診斷中應用人工智能技術，采集整合文本、圖像及基因組等多元異構數據，分析放射性職業暴露情況，提升放射性疾病染色體畸變劑量估算的效率和準確性，實現放射性疾病的高效篩查和損傷預測，提升醫療機構放射應急響應速度和處理能力。54.智能職業健康風險評估智能職業健康風險評估基本概念：基本概念：抓取多維職業健康相關數據，建立多模態分析模型，實時評估和管理職業健康風險。應用場景應用場景：整合分

55、析職業健康相關的危害因素、接觸強度、預防措施、易感基因、個人健康狀況等各維度數據，通過人工智能技術與職業健康知識體系的結合，建立多因素綜合分析智能模型，實時監測個體的職業相關疾病風險情況?；趯β殬I群體健康態勢的統計分析，對工作場所管理、新技術、新材料、新工藝等危害因素進行監控預警，為預防和管理職業健康問題提供輔助決策支持。（八（八）“人工智能人工智能+”養老托育服務養老托育服務55.智能老年人健康管理智能老年人健康管理基本概念：基本概念：應用智能病床、穿戴設備、物聯網設備采集老年人健康數據，開展智能健康管理、慢性病管理和護理指導等。31 應用場景：應用場景：運用人工智能、區塊鏈、物聯網及數字

56、孿生等技術，面向老年人構筑基于智能病床、智能穿戴設備等物聯網設備的主動智能感知體系，采集匯聚老年人健康狀態與行為認知活動多模態數據。老年人健康管理方面，通過佩戴智能手環或手表，實時監測老年人的心率、血壓、睡眠質量等健康指標，提供運動和飲食建議。老年人慢性病管理方面，健康體測數據自動上傳至管理系統，供專家日常巡診，幫助糖尿病患者監測血糖水平，通過分析數據預測血糖異常，提醒服藥，提醒及時調整治療方案。老年人護理方面，通過地板傳感器、攝像頭等設備監測老人的活動，發生跌倒等緊急情況時立即通知家人或急救中心，保障老年人的生命安全。56.智能托育咨詢服務智能托育咨詢服務基本概念：基本概念：精準識別、綜合分

57、析托育從業人員和家長所提出的問題，快速提供個性化解答。應用場景：應用場景：利用自然語言處理和機器學習等技術，依托托育知識庫為托育從業人員提供專業指導和學習建議，為家長提供精準尋托和育兒咨詢等服務。在問答過程中，綜合分析托育從業人員和家長的歷史提問，深入理解提出的問題，及時提供貼合實際需求的答案。幫助托育從業人員和家長解決托育過程中遇到的各種疑問和難題，提供準確、權威的回答，有效增強托育服務的針對性，提高托育服務的質量和效率。57.智能托育從業人員學習輔助智能托育從業人員學習輔助基本概念：基本概念：為托育從業人員提供集人才測評、學習規劃、32 資源推送、效果評估于一體的智能學習輔助應用。應用場景

58、：應用場景：基于深度預訓練學習框架、知識圖譜智能推薦和職業技能效果評估等核心技術，為托育從業人員科學規劃學習路線，精準推送課程資源，智能評估學習效果。在托育從業人員學習過程中，通過收集分析托育從業人員的學習數據，智能識別學習需求和能力水平，匹配行業成功案例和職業要求，智能推薦適合的學習路線和課程資源，根據托育從業人員的學習情況及時調整輔助學習方案，提高托育從業人員的學習效率和服務水平。58.智能托育培訓應用智能托育培訓應用基本概念基本概念：通過模擬真實嬰幼兒的生理與行為特征，為托育從業人員提供回應性照護的實操訓練。應用場景：應用場景：模擬嬰幼兒的各種生理和行為特征，具備高度仿真性和互動性，在模

59、擬托育環境中實現托育從業人員喂奶、拍嗝、哄睡、換尿布和陪伴等多種場景的嬰幼兒回應性照護實操訓練。在托育從業人員實訓過程中，根據預設程序，智能檢測和評估托育從業人員操作行為，展現出不同的情緒反應，幫助托育從業人員直觀地了解嬰幼兒的需求和反應，及時發現并糾正錯誤，提高托育從業人員的專業技能和服務水平。59.智能托育行業監管輔助智能托育行業監管輔助基本概念：基本概念：多維度分析托育行業市場供需指標，智能生成托育專項數據報表，支持托育行業監管決策。應用場景：應用場景：圍繞托育需求、托育機構覆蓋、機構質量和機 33 構安全等托育行業關鍵指標，應用監管輔助決策分析模型智能生成托育專項數據統計分析報表，智能

60、分析托育機構全過程運營數據，提取托育行業市場供需發展指標結果，優化托育行業綜合研判體系，提高托育行業監管效率，降低管理成本，為人口增長分析聯動提供托育行業監管輔助決策支持，促進托育行業健康發展。60.智能托育機構質量評估智能托育機構質量評估基本概念：基本概念：通過采集托育機構的運行質量數據，智能生成托育機構質量評估報告，提升托育機構的服務質量。應用場景：應用場景：依托托育機構質量評估標準，自動采集托育機構的辦托條件、托育隊伍、保育照護、衛生保健、養育支持、安全保障、機構管理等 7 類質量指標數據，通過大數據綜合治理分析，智能生成托育機構質量評估報告。在評估托育機構質量過程中，利用“公式清單化、

61、監管分類化、數據集成化”自評，綜合他評和督評方式，實時檢測托育機構質量指標，及時發現機構未達標情況，智能推薦機構改進優化方案，提高托育服務質量，增強家長信任度。61.智能托育機構安全隱患預警智能托育機構安全隱患預警基本概念：基本概念：實時檢測托育機構的安全場所，智能預警托育機構的安全隱患，提高托育機構的安全水平。應用場景：應用場景：通過云端協同的智能分析能力，應用陌生人識別、人群密度檢測、煙火捕捉等安全預警算法模型，實現托育機構安全隱患全方位、無死角實時監控與智能預警。在托育機 34 構安全隱患檢測中，綜合分析托育機構門口、走廊、廚房等存在安全隱患場所的實時視頻畫面，精準捕捉潛在風險點，預警托

62、育機構安全隱患，及時將預警信息推送托育從業人員，方便托育機構快速展開人工干預，全方位筑牢托育機構安全屏障。三、“人工智能+”健康產業發展（九（九）“人工智能人工智能+”醫用機器人醫用機器人62.手術機器人手術機器人基本概念基本概念：整合先進機械設備、智能導航系統、傳感器技術和實時影像反饋技術，建立輔助醫生開展手術的智能機器人，輔助醫生開展精準、微創、遠程手術。應用場景應用場景：基于高精度機械設備、先進導航系統、實時三維影像反饋技術建立手術機器人，配備智能算法，具備術中決策和導航功能，推薦適合患者解剖結構的個性化手術規劃。通過高精度機械臂濾除人手自然顫動、提供關節自由度，輔助醫生精準實施手術，適

63、用于普外科、胸外科、泌尿外科、婦科、骨科、神經外科、眼科等外科手術。手術機器人可以拓展醫生的操作能力，提高手術精度與安全性，減少手術創傷和術后并發癥，提高手術成功率，縮短患者康復時間。63.康復機器人康復機器人基本概念基本概念：通過多維人體信息采集、智能算法識別、精準機械運動實時反饋和電磁刺激調控的智能康復訓練設備，促進神經受損功能恢復，實現患者精準康復。應用場景應用場景：結合虛擬現實、腦機接口、神經調控、高精度 35 機械臂和智能導航系統等技術建立智能康復機器人，通過采集腦電、肌電、關節活動、步態等多維人體數據，針對腦卒中、腦外傷脊髓損傷、周圍神經損傷、神經退行性疾病、精神類疾病等康復需求，

64、智能推薦主被動結合的智能個體精準康復方案，動態評估感覺、運動、平衡、認知、吞咽、情緒等功能障礙狀態，自動完成康復治療程序性任務，根據患者反應情況實時調整康復方案，預測治療效果，優化康復策略，提升臨床康復療效，提升患者整體生活自理能力，降低因病致殘發生率。64.針灸推拿機器人針灸推拿機器人基本概念基本概念：應用人工智能技術建立針灸推拿機器人，實現中醫針灸、推拿等傳統非藥物療法的智能診療。應用場景：應用場景：基于生成式智能仿生、針灸和推拿自動控制等技術，建立具有穴位自動識別與精確控制的智能針灸或推拿機械手。具備自主評估與診斷，多手法、多維度、多通道智能推拿仿生模擬功能。推薦非藥物治療方案選擇、仿生

65、模擬、信息反饋、療效評價、可視化等臨床非藥物療法智能治療方案。通過穴位局部血流、溫度和形態等穴位敏化特征變化，實現監測、反饋控制功能。65.醫療咨詢機器人醫療咨詢機器人基本概念基本概念：利用語言大模型、智能算法和醫學知識庫，與患者進行智能對話，提供醫療信息咨詢，協助完成就診、檢查預約等服務，提高患者就醫便捷性和準確性。應用場景應用場景：適用于醫院網站、健康管理平臺、移動應用、36 門診導診等場景，利用語言大模型、智能算法和醫學知識庫進行理解和分析，通過文字輸入或語音交互的方式與患者進行智能對話，回答患者關于疾病癥狀、健康管理、醫療常識等方面的問題，提供醫療信息咨詢與就診服務。與醫院信息系統對接

66、，實現醫療預約、藥品購買、健康檔案管理等功能，為患者提供全方位的醫療服務和健康管理服務支持，提升患者就醫體驗，減輕醫務人員負擔。66.配送機器人配送機器人基本概念基本概念：采用人工智能導航和定位技術，配備智能傳感器和運動控制的配送系統，執行自動化藥品、醫療用品等物品配送任務，提高配送效率和準確性，降低人工成本。應用場景應用場景：通過路徑規劃和實時避障等技術，應用于各類醫療場所，將藥品、醫用耗材、手術器械、病理標本、被服、餐食、醫療廢棄物等物品快速、準確地配送到指定目的地。在配送任務過程中能夠根據周圍環境自動調整路徑和速度，避免碰撞和意外發生，保證配送安全與穩定。與信息系統或醫療設備聯動，實現物

67、品配送和信息傳遞的無縫連接，為患者和醫護人員提供便捷、高效的配送服務，提升醫院物流效率和質量，降低物流成本，改善醫療服務體驗。67.消毒機器人消毒機器人基本概念基本概念：采用先進的消毒技術和自動化控制系統，對環境進行自動、高效、精準消殺，有效預防疾病傳播和交叉感染，保障人員健康安全。37 應用場景應用場景：配備紫外線、臭氧、噴霧等各類消毒裝置，用于空氣、表面、器械等消毒殺菌，廣泛用于各類醫療機構、公共場所。實時監測環境參數，自動調整消毒策略和路徑，根據實際場景需求選擇合適消毒方式，確保消毒效果達標。具備消毒任務自動化管理和記錄功能，及時、精準保障公共空間或特定區域的環境衛生質量，有效預防疾病傳

68、播和交叉感染，提高工作效率和數據可追溯性，提升公共衛生安全水平。68.緊急醫學救援機器人緊急醫學救援機器人基本概念：基本概念：面向重大火災爆炸、毒氣泄漏等事故，應用醫學急救機器人和云端專家輔助決策系統，在人力難以到達的空間開展智能緊急搜救、前期處置、生命支持和安全搬運等。應用場景：應用場景：應用醫學急救機器人，快速進入廢墟下狹小空間或火、爆、毒等危險救援現場搜索幸存者，采集傷病員生命體征參數并上傳云端專家輔助決策系統，實現對傷員進行簡單現場急救、生命支持和安全快速搬運，為后續救援作業贏得時間。（十（十）“人工智能人工智能+”藥物研發藥物研發69.智能藥物研發智能藥物研發基本概念：基本概念：集成

69、人工智能和生物信息等技術，基于海量數據支持高效篩選、效果預測、設計優化，加速藥物研發。應用場景應用場景：集成人工智能、計算化學和系統生物學等算法，用于小分子藥物的篩選、設計和優化。利用虛擬篩選技術、高通量篩選實驗平臺，自動化、規?；Y選大量化合物，快速識 38 別有潛力的藥物候選分子，評估其與藥物靶標的相互作用。在藥物逆合成設計中，實現單步逆合成分析、多步逆合成分析、合成路線設計等功能。在新藥研發過程中，從化學反應數據集中進行逆合成分析預測任務，加速合成路徑的設計和優化。研發多維藥物評價及臨床前研究工具，包括藥物動力學、藥效學、結構生物學、安全性等模型，綜合評估其與藥物靶標的分子對接、體內循環

70、、毒副作用等多個維度的性能，加速藥物候選物的驗證和優化。70.智能藥物臨床試驗輔助智能藥物臨床試驗輔助基本概念：基本概念：搭建藥物研發臨床試驗智能應用，智能輔助篩選患者、檢查檢驗判讀，為提高臨床試驗質量提供支持。應用場景應用場景：在藥物研發的臨床試驗階段，發揮大數據精準、快速、智能的能力智能篩選患者，研究者維護需要發布篩選信息的項目后，系統根據入組標準、排除標準等信息，通過臨床研究數據中心及醫療數據知識圖譜，快速精確地進行患者數據的清洗與整合，展示疑似受試者，研究者可對疑似受試者進行查看追蹤?；颊呷虢M后，系統自動監控數據平臺中的臨床試驗患者檢查檢驗數據，進行智能預警并對需要判讀的不良事件自動生

71、成判讀任務，支持在線生成異常評判單及電子簽名留檔，進行嚴重不良事件上報及可疑且非預期嚴重不良反應上報。應用臨床試驗智能平臺，快速準確發現項目疑似受試者，提高試驗患者入組率，加速試驗進度；智能檢查檢驗單判讀，降低漏判錯判率，提升藥物研發效率和質量。39 71.智能藥品臨床綜合評價輔助智能藥品臨床綜合評價輔助基本概念：基本概念：利用人工智能技術自動快速分析評估藥品多維度信息，生成藥品臨床綜合評價結果報告，助力藥品臨床綜合評價主題遴選、評價實施和結果轉化應用全流程。應用場景：應用場景：應用大數據、自然語言處理、機器學習和數據挖掘等人工智能技術，迅速抓取藥品在治療疾病中研究進展和評價情況，輔助評價人員

72、快速識別科學問題和發現有價值的評價主題，自動爬取、解析、預處理、整合多源信息，識別高質量研究證據，深入挖掘真實世界數據，快速分析評估藥品安全性、有效性、經濟性、創新性、適宜性、可及性等多維信息，自動完成數據的提取整合和定性定量分析，快速自動生成評價結果報告，避免人為因素導致的評估質量差異，提升評價結果可信度，為優化醫療機構藥品目錄、強化合理用藥、控制不合理藥品費用、完善藥物政策等場景提供輔助參考依據。（十一（十一）“人工智能人工智能+”中醫藥產業中醫藥產業72.中藥材智能生態種植中藥材智能生態種植基本概念：基本概念：采用人工智能技術建立中藥材智能模擬種植系統，開展規?；?、科學化、精細化種植，提

73、高中藥材種植品質，降低種植成本，提升中藥材種植經濟效益。應用場景：應用場景：利用深度學習等人工智能技術，收集中藥材生長環境的空氣、土壤、水分等數據，建立藥材種植培育數字化模型，模擬不同中藥材原生態種植環境，實現中藥材智能化、規?；鷳B種植，提高中藥材種植品質。40 73.中藥材智能仿生鑒定識別中藥材智能仿生鑒定識別基本概念：基本概念：將傳統性狀鑒定與仿生化、數字技術結合，為中藥材和中藥飲片真偽鑒定和快速評價提供新手段。應用場景：應用場景：利用電子眼、電子鼻、電子舌等仿生設備，對藥材或飲片特征進行數字化提取分析，結合人工智能算法，利用實測樣本提取特征數據對仿生分類設備進行針對性訓練，建立仿生特征

74、智能分類模型，實現對中藥材和飲片進行快速、高效、定性鑒別。74.中藥智能生產設備中藥智能生產設備基本概念：基本概念：基于中醫藥理論、藥材固有屬性以及產品制備要求，集合視覺分析、智能傳感、在線檢測、全過程質量控制等技術，提升中藥（制劑）生產設備的智能化水平。應用場景：應用場景：應用人工智能、物聯網、數字孿生等技術，采集中藥（制劑）生產加工全過程參數建立數據模型，進行仿真模擬、工藝參數實時動態監測、質量在線檢測控制和全過程質量追溯管理。利用機器視覺自動檢測、電子智能傳感等技術，研發包含前處理、提取、濃縮、干燥、制劑成型等工藝環節的實時質量監測設備，基于丸、散、膏等劑型原料物理性質，建立包含物料特性

75、、制劑工藝、成型質量的大數據模型及指紋圖譜，提升臨方制劑生產的自動化、智能化水平，實現中藥生產加工設備的智能化升級。四、“人工智能+”醫學教學科研（十二（十二）“人工智能人工智能+”醫學教學醫學教學 41 75.醫學教學智能輔助醫學教學智能輔助基本概念：基本概念：開展醫學教學薄弱環節的虛實融合內容研發，研發可交互的教學工具，解決醫學實操訓練的教學難題，拓展教學模式，提升醫學教學質量。應用場景：應用場景：基于虛擬現實、增強現實、混合現實、機器視覺、語言大模型等人工智能技術，構建院前急救、手術操作、醫患溝通等虛實結合仿真課程，提供姿態識別、語音交互、知識推薦等工具，全面監測教學過程、教學內容、學生

76、專注度等，建立教師教學畫像和學生學習畫像，精準推薦教學內容與課后作業，加強智能醫學教學的針對性和實用性，了解學生學習成效，規范教師教學行為，提升教師教學能力。76.醫學智能仿真實驗醫學智能仿真實驗基本概念：基本概念：運用仿真模擬等人工智能技術，構建多層級多維度生物過程仿真模型，支持多類科研及臨床試驗應用。應用場景：應用場景：智能化醫學仿真實驗環境通過仿真建模復雜生物過程，可優化設計、降低成本、提高安全性，加速醫療科研創新。建立從分子、細胞、組織到器官和整個人體的多尺度基礎生物模型，以模擬不同層級的生物過程。集成多源數據，可基于實際觀測樣本數據進行導入及綜合模擬分析，并提供參數調節、規則設置，以

77、支持對于不同目標人群的實驗。應用人工智能算法，提升對于生物模型演化的學習預測能力，降低計算復雜性，提升對于復雜生物過程的智能模擬。提供交互仿真平臺，面向生物標志物發現、藥物研發仿真、疫苗研發支持、臨 42 床試驗設計等不同應用場景，提供典型工作流編排、標準研發工具及開放對接能力。77.醫學教育患者虛擬人醫學教育患者虛擬人基本概念：基本概念：結合數字人、語言大模型等技術，基于患者診療案例建立患者虛擬人，提升醫學教育的多樣性、靈活性。應用場景：應用場景：基于對患者案例的脫敏、抓取、整合、篩選、摘要等步驟，形成高價值的醫學教育案例儲備和教學知識庫?；跇藴驶颊邤底痔摂M人，結合案例數據及相關配置，模

78、擬其病情的生理和病理表征?；谟跋?、病理等數據，通過三維重建技術形成患者的臟器孿生模型。通過語言大模型加載案例數據、醫學知識，模擬患者的溝通表述方式，支持學員與模擬患者進行仿真沉浸式互動。78.醫學教學資源智能生成醫學教學資源智能生成基本概念：基本概念：基于大模型定制學習資料、真實病例展示和復雜過程演示等個性化醫學教學資源，提高學習效率和質量。應用場景：應用場景：基于個性化教學資源平臺建立多模態醫學教育垂直類大模型，處理和學習文書、影像等多模態醫學數據，提升教學資源生成效果?；卺t學教育垂直類大模型進行具體生成應用的探索，為學員定制各類教學資源。通過對真實病例的學習進行合理化生成病例研究，自動

79、收集整理相關論文、臨床指南和多媒體內容，創建 3D 動畫模擬演示復雜的醫學過程等，生成的教學資源提供基于學員畫像的主動式生成推送、智能交互式定制生成等兩種方式。43 79.醫學科普智能生成醫學科普智能生成基本概念：基本概念：自動生成和配置醫學知識內容，以多媒體和人機互動形式向公眾普及醫學信息和健康知識。應用場景：應用場景：基于醫學科普教育平臺和醫學基礎垂直類大模型構建科普知識體系，生成科學準確的醫學教育內容，通過文字、圖像、視頻等多模態語料的語義對齊，打造跨模態融合的生成能力，自動生成醫學科普文章、視頻腳本和真實案例解說等科普素材，使醫學知識更加生動、易于理解?；趯颊咴\療記錄、興趣、需求和

80、知識水平的畫像分析，定制個性化的健康科普內容，智能推送其最相關和最感興趣的信息。補充研發在線問答、模擬診斷游戲等互動模塊，設計針對性的教育活動和挑戰，提高用戶的參與度和學習興趣。（十三（十三）“人工智能人工智能+”醫學科研醫學科研80.智能患者招募智能患者招募基本概念：基本概念：基于患者的診療數據，自動識別篩選符合臨床研究條件的患者，加速患者招募。應用場景：應用場景：基于大數據技術，高效匯聚患者的入院信息、醫生文書記錄、檢驗檢查、影像、病理、生物標志物等多源多模態診療信息?；谡Z言大模型的語義理解和信息抽取能力，對患者進行關鍵信息識別和綜合評估，自動匹配臨床試驗入排標準，實時監測并通過醫生工作

81、站向醫生自動推薦潛在受試者，從而有效降低人力耗時，提前儲備受試者，有效加速臨床試驗進程。通過智能監測患者的反應和副作用，為臨床決策提供支 44 持。強化患者隱私保護，在技術層面通過患者信息脫敏處理、設置權限隔離、過程監管等方法提升信息安全能力，促進和規范對醫療健康數據的合理利用途徑，提升相關人員的信息安全意識和法律意識。81.智能研究型病房智能研究型病房基本概念：基本概念：基于人工智能和物聯網技術提供實時監測、智能輔助診療、試驗靈活配置等能力，打造數智化研究型病房。應用場景：應用場景：利用物聯網設備將人工智能算法嵌入邊緣端，實時、按需管理配置和收集患者生命體征、病房環境參數等數據，協助保障試驗

82、過程的可靠性和可溯源?；谌斯ぶ悄芩惴ㄉ疃确治霾杉臄祿?，輔助醫生的診斷與治療方案評估，支持醫護人員遠程監控患者狀態，及時響應醫療需求，減少不良反應、不良事件的發生。協助進行病房自動化管理，自動調節溫度、濕度、照明等病房環境以適應患者需求，提示預測性設備維護以保障研究型病房穩定運行等。82.醫學科研智能輔助醫學科研智能輔助基本概念基本概念：建立涵蓋文獻資料檢索、數據制備、智能分析、結果解讀的科研輔助工具庫，提高科研效率。應用場景：應用場景：基于多模態大模型、計算機視覺、知識圖譜、大數據分析等技術，輔助醫生從海量文獻資料中快速、精準地檢索信息，按照醫生個性化需求自動提煉、整合生成結構清晰、邏輯連

83、貫的文獻綜述，提高醫生查閱資料和信息匯總整理效率。輔助醫生高效處理和整合多模態研究數據，提供數據標注、數 45 據特征提取、深度學習建模和結果可視化等科研流程一體化智能分析工具，加速科研成果形成與轉化。83.智能文獻挖掘分析智能文獻挖掘分析基本概念：基本概念：應用語言大模型整合文獻數據庫公開數據，對文獻進行領域歸納，挖掘歸納領域前沿熱點。應用場景：應用場景：利用語言大模型的語義理解能力，挖掘分析國內外文獻數據庫公開數據，對文獻要點進行分析、歸納和總結，實現文獻按領域分類，結合對于文獻文本的理解，總結歸納行業領域前沿研究熱點并向醫生智能推薦，為醫生提供診斷治療的最新方案和研究證據，為醫生開展科研

84、提供前沿熱點文獻和知識推薦，提升醫生文獻檢索和閱讀效率。84.智能醫學科研數據分析智能醫學科研數據分析基本概念：基本概念：利用人工智能技術，整合醫學文書、影像、基因組、轉錄組、蛋白質組、時序傳感等多模態數據，建立全面分析輔助臨床科研的智能平臺。應用場景應用場景：整合多模態醫學數據，包括圖像、文本、聲音、傳感器數據和基因組、轉錄組、蛋白質組等多組學數據，完成不同時間點、條件下的數據對齊，構建醫學科研數據資源庫。利用數據融合模型與方法，提供跨模態標注算法和標注工具，揭示跨模態數據之間的語義關聯性，幫助分析其相互作用和整合效果，提高診斷和分析的準確性。面向不同類型的數據，提供計算機視覺、自然語言處理、圖學習等多類算法，對多模態數據進行特征提取、模型訓練、統計分析等，以識別疾病標志 46 物和模式。提供科研合作平臺，促進跨學科研究團隊的協作，支持將分析結果轉化為臨床輔助決策支持工具，輔助醫生進行更準確的診斷和治療規劃。?