全面探索人工智能在医疗服务管理、基层公卫服务、健康产业发展及医学教学科研等多个领域的创新应用
《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》全面梳理了人工智能在卫生健康领域的主要应用场景，旨在为行业从业者、政策制定者和技术开发者提供系统性参考。本指引涵盖了四大类共84个应用场景，涉及医疗服务管理、基层公共卫生服务、健康产业发展以及医学教学科研等多个方面，展示了人工智能如何赋能卫生健康行业的全面创新发展。
每个应用场景都包含基本概念和具体应用场景描述，帮助读者全面了解人工智能在卫生健康领域的具体应用方式和潜在价值。
针对医学影像数据进行智能分析、快速读片、报告生成，实现高效精准的医学影像辅助诊断。
利用计算机视觉、神经网络等技术，在X射线、CT、MRI、PET-CT、超声、病理切片、皮肤照片、眼底照片、心电图、脑电图、肌电图、消化道内镜、纤支镜等影像诊断中，发挥人工智能快速、精准的能力，通过各类医学影像病灶分析、参数量化、三维可视化等功能，实现人工智能影像参数量化和智能标注能力，生成影像结构化数据。应用人工智能从海量影像中准确快速发现微小病灶，直观定位病灶，实现骨折、肺癌、肝癌、皮肤癌、颅内动脉瘤等疾病精准早筛，提升影像数据分析效率，提高影像诊断质量，提升疾病早期诊断精度，为医学影像科研与成果转化提供数据要素与创新动力，提升影像诊断医生工作效率，降低随访工作量，减轻医生工作压力，优化医院人力成本。
利用人工智能技术开展医学影像检查质量评价、分析，提高医学影像摄片质量和质控效率。
在影像检查、报告流程中，利用人工智能多模态影像分析能力，发挥人工智能模型实时、准确、高效的特点，开展全量化、实时化、智能化影像质量评价，识别质量问题，通过人机协同和交互，协助医学影像技师提高影像学检查的图像采集质量。在报告审核阶段，联动解剖学结构、体表投影、器官结构、断层解析、医学诊断术语等信息，验证影像表现与病灶判断之间的逻辑关联，深度解读影像报告，有效筛查出报告中的遗漏、矛盾或误判问题，提高影像诊断报告质量。
智能清洗处理临床专科疾病数据，构建决策模型和算法，智能生成临床专病诊疗方案，实现各类专病智能化、规范化、精准化全流程临床诊疗辅助，提供辅助决策支持。
使用机器学习、自然语言处理、大数据挖掘、多模态人工智能大模型等技术，对收集的临床专科诊疗病历、临床诊疗指南、路径规则等数据进行清洗和处理，提取有价值的信息构建临床专病知识库和人工智能语料库。在高血压、糖尿病、肝癌、结直肠癌、胃癌、食管癌、肺癌、房颤、脑卒中、抑郁症等疾病的临床诊疗中，整合多组学基因测序、医学影像、数字病理等多模态数据，综合分析患者的诊断、症状、医嘱、检验检查、手术等信息，实现对专病患者的精准化、个性化风险评估。智能推荐匹配临床诊疗方案，为医生提供智能问诊、治疗效果预测、临床诊疗建议等辅助决策支持服务，提供相似病历诊断治疗信息的搜索与关键信息提取，辅助医生进行规范化诊疗，提高临床诊治效率和医疗质量。
应用人工智能技术结合基层医疗卫生机构常见病、慢性病诊疗规范，构建基层全科诊疗辅助决策应用，为基层全科医生提供智能诊断推荐，检验检查和用药等诊疗处置建议，并开展基层门诊处方和电子病历规范审核。
使用机器学习、自然语言处理、大数据挖掘等人工智能技术，训练基层常见病、慢性病临床诊疗指南等专用知识，在为患者提供门急诊诊疗过程中，综合判断患者主诉、现病史、既往史、体格检查、辅助检查结果等疾病信息，为全科医生提供诊断和鉴别诊断的推荐建议，辅助全科医生完成疾病诊断、门急诊病历书写、下一步检验检查推荐等辅助功能，智能推荐用药、转诊等诊疗建议，提供相似疾病诊断和治疗信息搜索，辅助基层全科医生提高问诊和治疗规范性，提高基层全科医生医疗服务质量、能力和效率。
利用人工智能、虚拟增强现实和三维建模等技术，智能分析医学影像数据，为临床提供智能辅助治疗方案。
通过深度挖掘分析医学影像数据，结合权威指南、共识与科研成果，帮助医生优化治疗过程，为医生提供快捷的数据支持和方案参考。在人体腹部、胸部、脑部、血管、皮肤等部位的手术中，精准评估定位病灶，提供病灶体积和定位等参数，利用术中影像实时分析和评估风险，降低手术风险和减少并发症发生率。在多学科临床会诊过程中，深度挖掘分析医学影像数据，为会诊专家提供循证依据和精准、全面、可解释的个性化治疗方案，避免过度诊疗和误诊误治，让患者获得最佳的治疗效果。
结合审方规则，辅助专业药师对处方进行合理性审查、追溯，预警不合理处方，保障临床合理用药。
采用自然语言处理、深度学习等人工智能技术，将常用临床用药依据，如药品说明书、临床诊疗指南等构建知识图谱，形成审方知识库。结合审方规则与已积累的处方大数据，配合专业药师，在临床医生开具处方过程中，实现合理用药指导、药品信息提示、药师审方干预、处方质量评价、抗菌药物使用监测、药物相互作用审查等功能，辅助临床医生合理用药。在患者缴费前进行处方合法性、规范性和适宜性审核，对不规范处方、用药不适宜处方及超常处方实时预警，实现抗菌药物使用监测，记录患者用药档案/药历，保障患者用药有效、安全、经济、适当。
汇聚区域居民健康信息，智能精准分析，开展健康服务、风险评估及健康宣教，实现分层分类治疗与管理。
汇聚区域医共体内医疗机构、医保、居民等多方数据建立居民全息健康档案，构建人工智能健康管理垂直类大模型，开展居民健康状况分级分类评估，预测预警疾病转归。通过对高血压、糖尿病、结核病、癌症、脑卒中等疾病制订个性化干预计划和建议，对照干预计划记录、监督和调整实际干预措施，实现分层次分人群精准治疗、辅助诊疗、精准管理服务和健康管理。根据评估结果，基于结果训练和优化算法模型，持续更新完善健康管理垂直类大模型，支撑区域医疗资源统筹利用、综合治理，提升区域内居民整体健康水平。
基于中医药垂直类大模型建立智能中医健康管理应用，辅助公众更好地进行中医"治未病"养生保健和健康管理。
利用中医诊疗知识库、养生保健知识库和中医体质辨识等，基于知识图谱和大模型技术建立智能中医健康管理应用，针对身体状况咨询或特定需求，结合个体体质、生活习惯、性别、年龄阶段、季节变化等因素，综合运用中医理论，输出包含药食同源中药、经络穴位按摩、食疗、养生茶饮等多种养生保健方案。结合中医"治未病"的理念，提供日常的健康管理和养生指导，包括季节性调养、食疗方案等，发挥中医药在现代健康管理领域的创新作用。
智能分析慢性病患者健康状况、疾病诊疗、生活习惯等数据，生成个性化智能慢性病管理方案，为患者提供精细化智能慢性病管理服务。
依法依规采集慢性病患者的基础信息、健康状况、疾病诊疗、用药档案/药历、生活习惯等多元数据，运用人工智能对采集的数据进行深度分析和挖掘，评估慢性病患者的健康状况，预测疾病发展趋势。根据分析结果制定个性化健康管理方案，包括用药计划、用药监督、生活习惯调整建议指导等内容。定期评估慢性病管理效果，根据评估结果调整管理方案，实现对患者的精细化管理，促进慢性病"防、查、诊、疗、养"闭环管理，提高患者的依从性和自主管理能力。通过对大量慢性病患者数据分析和挖掘，精确预测区域内群体慢性病的发展趋势，实现提早精准干预，降低慢性病发生率和疾病风险，提高居民健康水平，减轻医疗费用负担。
通过智能心理咨询、心理自助工具及专家数字人对话等服务，帮助用户改善心理状态，提升患者治疗依从性和临床疗效。
在心理咨询与治疗服务中，发挥智能对话、随时可用、个性化服务能力，实现7×24小时智能心理咨询、推荐心理测评、心理自助百宝箱、心理知识问答与专家数字分身对话等功能。在用户与人工智能系统对话过程中，智能判断用户的需求，比如需要倾诉陪伴、专业心理咨询、专业建议指导、学习心理知识或是需要心理测评，针对性提供个性化心理服务，为用户制定有针对性的自助方案，并推荐自助百宝箱工具方便用户进行冥想、呼吸练习、体验抽卡/减压游戏、进入互助社区等。在用户产生情绪问题时，提供及时的心理支持，还可以识别用户对于人工和专家服务的诉求，推荐紧急心理热线并可实现与专家分身随时对话咨询的需求，能够及时有效改善用户的心理状态，获得最大限度的帮助，同时缓解医疗资源不足，提高医疗服务效率。
整合先进机械设备、智能导航系统、传感器技术和实时影像反馈技术，建立辅助医生开展手术的智能机器人，辅助医生开展精准、微创、远程手术。
基于高精度机械设备、先进导航系统、实时三维影像反馈技术建立手术机器人，配备智能算法，具备术中决策和导航功能，推荐适合患者解剖结构的个性化手术规划。通过高精度机械臂滤除人手自然颤动、提供关节自由度，辅助医生精准实施手术，适用于普外科、胸外科、泌尿外科、妇科、骨科、神经外科、眼科等外科手术。手术机器人可以拓展医生的操作能力，提高手术精度与安全性，减少手术创伤和术后并发症，提高手术成功率，缩短患者康复时间。
通过多维人体信息采集、智能算法识别、精准机械运动实时反馈和电磁刺激调控的智能康复训练设备，促进神经受损功能恢复，实现患者精准康复。
结合虚拟现实、脑机接口、神经调控、高精度机械臂和智能导航系统等技术建立智能康复机器人，通过采集脑电、肌电、关节活动、步态等多维人体数据，针对脑卒中、脑外伤脊髓损伤、周围神经损伤、神经退行性疾病、精神类疾病等康复需求，智能推荐主被动结合的智能个体精准康复方案，动态评估感觉、运动、平衡、认知、吞咽、情绪等功能障碍状态，自动完成康复治疗程序性任务，根据患者反应情况实时调整康复方案，预测治疗效果，优化康复策略，提升临床康复疗效，提升患者整体生活自理能力，降低因病致残发生率。
应用人工智能技术建立针灸推拿机器人，实现中医针灸、推拿等传统非药物疗法的智能诊疗。
基于生成式智能仿生、针灸和推拿自动控制等技术，建立具有穴位自动识别与精确控制的智能针灸或推拿机械手。具备自主评估与诊断，多手法、多维度、多通道智能推拿仿生模拟功能。推荐非药物治疗方案选择、仿生模拟、信息反馈、疗效评价、可视化等临床非药物疗法智能治疗方案。通过穴位局部血流、温度和形态等穴位敏化特征变化，实现监测、反馈控制功能。
利用语言大模型、智能算法和医学知识库，与患者进行智能对话，提供医疗信息咨询，协助完成就诊、检查预约等服务，提高患者就医便捷性和准确性。
适用于医院网站、健康管理平台、移动应用、门诊导诊等场景，利用语言大模型、智能算法和医学知识库进行理解和分析，通过文字输入或语音交互的方式与患者进行智能对话，回答患者关于疾病症状、健康管理、医疗常识等方面的问题，提供医疗信息咨询与就诊服务。与医院信息系统对接，实现医疗预约、药品购买、健康档案管理等功能，为患者提供全方位的医疗服务和健康管理服务支持，提升患者就医体验，减轻医务人员负担。
开展医学教学薄弱环节的虚实融合内容研发，研发可交互的教学工具，解决医学实操训练的教学难题，拓展教学模式，提升医学教学质量。
基于虚拟现实、增强现实、混合现实、机器视觉、语言大模型等人工智能技术，构建院前急救、手术操作、医患沟通等虚实结合仿真课程，提供姿态识别、语音交互、知识推荐等工具，全面监测教学过程、教学内容、学生专注度等，建立教师教学画像和学生学习画像，精准推荐教学内容与课后作业，加强智能医学教学的针对性和实用性，了解学生学习成效，规范教师教学行为，提升教师教学能力。
运用仿真模拟等人工智能技术，构建多层级多维度生物过程仿真模型，支持多类科研及临床试验应用。
智能化医学仿真实验环境通过仿真建模复杂生物过程，可优化设计、降低成本、提高安全性，加速医疗科研创新。建立从分子、细胞、组织到器官和整个人体的多尺度基础生物模型，以模拟不同层级的生物过程。集成多源数据，可基于实际观测样本数据进行导入及综合模拟分析，并提供参数调节、规则设置，以支持对于不同目标人群的实验。应用人工智能算法，提升对于生物模型演化的学习预测能力，降低计算复杂性，提升对于复杂生物过程的智能模拟。提供交互仿真平台，面向生物标志物发现、药物研发仿真、疫苗研发支持、临床试验设计等不同应用场景，提供典型工作流编排、标准研发工具及开放对接能力。
结合数字人、语言大模型等技术，基于患者诊疗案例建立患者虚拟人，提升医学教育的多样性、灵活性。
基于对患者案例的脱敏、抓取、整合、筛选、摘要等步骤，形成高价值的医学教育案例储备和教学知识库。基于标准化患者数字虚拟人，结合案例数据及相关配置，模拟其病情的生理和病理表征。基于影像、病理等数据，通过三维重建技术形成患者的脏器孪生模型。通过语言大模型加载案例数据、医学知识，模拟患者的沟通表述方式，支持学员与模拟患者进行仿真沉浸式互动。
基于大模型定制学习资料、真实病例展示和复杂过程演示等个性化医学教学资源，提高学习效率和质量。
基于个性化教学资源平台建立多模态医学教育垂直类大模型，处理和学习文书、影像等多模态医学数据，提升教学资源生成效果。基于医学教育垂直类大模型进行具体生成应用的探索，为学员定制各类教学资源。通过对真实病例的学习进行合理化生成病例研究，自动收集整理相关论文、临床指南和多媒体内容，创建3D动画模拟演示复杂的医学过程等，生成的教学资源提供基于学员画像的主动式生成推送、智能交互式定制生成等两种方式。
基于患者的诊疗数据，自动识别筛选符合临床研究条件的患者，加速患者招募。
基于大数据技术，高效汇聚患者的入院信息、医生文书记录、检验检查、影像、病理、生物标志物等多源多模态诊疗信息。基于语言大模型的语义理解和信息抽取能力，对患者进行关键信息识别和综合评估，自动匹配临床试验入排标准，实时监测并通过医生工作站向医生自动推荐潜在受试者，从而有效降低人力耗时，提前储备受试者，有效加速临床试验进程。通过智能监测患者的反应和副作用，为临床决策提供支持。强化患者隐私保护，在技术层面通过患者信息脱敏处理、设置权限隔离、过程监管等方法提升信息安全能力，促进和规范对医疗健康数据的合理利用途径，提升相关人员的信息安全意识和法律意识。
基于人工智能和物联网技术提供实时监测、智能辅助诊疗、试验灵活配置等能力，打造数智化研究型病房。
利用物联网设备将人工智能算法嵌入边缘端，实时、按需管理配置和收集患者生命体征、病房环境参数等数据，协助保障试验过程的可靠性和可溯源。基于人工智能算法深度分析采集的数据，辅助医生的诊断与治疗方案评估，支持医护人员远程监控患者状态，及时响应医疗需求，减少不良反应、不良事件的发生。协助进行病房自动化管理，自动调节温度、湿度、照明等病房环境以适应患者需求，提示预测性设备维护以保障研究型病房稳定运行等。
建立涵盖文献资料检索、数据制备、智能分析、结果解读的科研辅助工具库，提高科研效率。
基于多模态大模型、计算机视觉、知识图谱、大数据分析等技术，辅助医生从海量文献资料中快速、精准地检索信息，按照医生个性化需求自动提炼、整合生成结构清晰、逻辑连贯的文献综述，提高医生查阅资料和信息汇总整理效率。辅助医生高效处理和整合多模态研究数据，提供数据标注、数据特征提取、深度学习建模和结果可视化等科研流程一体化智能分析工具，加速科研成果形成与转化。
应用语言大模型整合文献数据库公开数据，对文献进行领域归纳，挖掘归纳领域前沿热点。
利用语言大模型的语义理解能力，挖掘分析国内外文献数据库公开数据，对文献要点进行分析、归纳和总结，实现文献按领域分类，结合对于文献文本的理解，总结归纳行业领域前沿研究热点并向医生智能推荐，为医生提供诊断治疗的最新方案和研究证据，为医生开展科研提供前沿热点文献和知识推荐，提升医生文献检索和阅读效率。