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。
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。
利用人工智能技术构建专业药学知识库，开展智能药学咨询、药物治疗管理、药学科普等服务。
基于知识图谱构建专业药学知识库，利用自然语言理解和多模态交互等技术，通过在线智能药学咨询服务，回答公众药品使用、药物治疗等问题。根据患者用药情况和特定疾病特征，智能化评估药物治疗方案、用药依从性和潜在风险，遵循合理用药及病种临床路径相关规范，为临床医生提供专业用药建议。通过定制化的智能药学科普，提升公众用药安全理念和依从性。
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。
汇聚慢病个体健康数据，构建疾病预警模型，智能化慢病融合干预管理，提高慢病治疗效果。
针对慢病人群，采集个体健康数据，构建疾病预警模型，整合建立区域慢病融合管理平台。通过智能化慢病管理工具，推送个性化、精准化的慢病融合干预方案。通过实时跟踪患者在院内外的情况，定期评估健康状况和生理参数，实现慢病智能化融合闭环管理，提高慢病治疗效果，降低并发症风险，减轻慢病负担。
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。
基于人工智能技术优化药房管理与服务，实现智能化药品管理、自动化配药和个性化用药指导。
运用语音识别、机器视觉、机器人、大数据分析等技术，实现药品信息自动采集、智能化药品库存管理、智能化药品采购预测、自动化智能分拣配送、药品信息查询及用药咨询服务。通过智能药柜系统、自动化设备和人工智能药师，提供全天候药学服务，减少患者等待时间，提高药师工作效率，降低药品差错率，优化药房运营管理，提高患者满意度。
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。
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。
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。
利用人工智能技术，整合医学文书、影像、基因组、转录组、蛋白质组、时序传感等多模态数据，建立全面分析辅助临床科研的智能平台。
整合多模态医学数据，包括图像、文本、声音、传感器数据和基因组、转录组、蛋白质组等多组学数据，完成不同时间点、条件下的数据对齐，构建医学科研数据资源库。利用数据融合模型与方法，提供跨模态标注算法和标注工具，揭示跨模态数据之间的语义关联性，帮助分析其相互作用和整合效果，提高诊断和分析的准确性。面向不同类型的数据，提供计算机视觉、自然语言处理、图学习等多类算法，对多模态数据进行特征提取、模型训练、统计分析等，以识别疾病标志物和模式。提供科研合作平台，促进跨学科研究团队的协作，支持将分析结果转化为临床辅助决策支持工具，辅助医生进行更准确的诊断和治疗规划。
围绕经营决策、智能排产、供应链管理、数据资产运营等环节，应用数智技术提升企业经营管理决策能力，推动企业内部组织架构和管理制度变革。
面向企业经营管理过程中涉及的研发管理、生产管理、供应链管理、销售管理、人力资源管理、财务管理等业务活动，在各环节完成数智化软硬件系统部署的基础上，应用数据标准化框架、统一通信接口、系统集成平台等技术，打破数据孤岛，实现部门间的信息共享和协同工作，提升企业经营管理的高效性和敏捷度，为管理层提供数据驱动的决策支持，增强企业市场竞争力。
面向生产计划、生产排产等业务活动，针对生产计划灵活度低、资源配置效率低等问题，部署高级计划排程系统（APS），同时集成企业资源计划（ERP）、客户关系管理（CRM）等系统，结合市场需求、库存、批生产物流、设备、人员等因素生成排产计划，提高生产计划的灵活度和响应速度，优化资源使用，提高生产效率。
围绕药品供应的合理性、有效性需求，部署可对医药企业内部及企业间的商品流、信息流及资金流进行协调和集成的供应链管理系统（SCM），实现药品供应的合理性、有效性及供应链整体效益最大化；面向供应链监控和指导等业务活动，部署供应链控制塔，实现供应链关键指标和重要事件实时可见可控。利用生成式人工智能技术，通过对大量非结构化数据进行分析和预测，在采购环节可使用人工智能助手开展寻源、招标、合同起草及法务审核等工作，提升采购效率。
面向企业研发、生产、经营等不同业务场景的数据收集整合、存储、分析、可视化、应用等不同需求，针对数据质量低、数据流通难度大等问题，构建医药大数据平台，应用数据仓库、云化转型、隐私计算等技术，结合企业数据治理实践，提升数据利用效率，加快数据资产化进程。