涉及医疗服务、中医药、医院、医保、养老、基层公卫、健康产业管理等众多领域。
无论是医学影像的精准诊断、临床决策的智能辅助，还是公共卫生事件的智能监测、医用机器人的创新应用，都展现出人工智能与卫生健康行业深度融合的无限潜力，为医疗从业者提供了全面且极具实践价值的参考蓝图，引领着卫生健康行业朝着智能化、高效化的方向大步迈进。
诊锁界提炼了文件中关于人工智能在卫生健康行业各领域应用的重点内容，涉及医疗服务、中医药、医院、医保、养老、基层公卫、健康产业管理等众多领域：
一、“人工智能 +” 医疗服务管理
利用多种技术对医学影像数据进行智能分析，涵盖各类影像诊断场景，能发现微小病灶，提升影像数据分析效率、诊断质量及早期诊断精度，还可为科研提供数据支持，减轻医生工作压力。
在影像检查和报告流程中，运用人工智能多模态影像分析能力，实时、准确、高效地评价影像质量，协助技师提高图像采集质量，在报告审核阶段筛查问题，提高影像诊断报告质量。
基于机器学习等技术，处理临床专科疾病数据，构建知识库和模型，在多种疾病诊疗中整合多模态数据，实现患者风险评估，为医生提供诊疗方案推荐、治疗效果预测等辅助决策支持，提高临床诊治效率和医疗质量。
结合基层医疗卫生机构常见疾病诊疗规范，利用人工智能技术训练知识，在基层诊疗中辅助全科医生完成疾病诊断、病历书写、检验检查推荐、用药转诊建议等，提高问诊和治疗规范性、医疗服务质量及效率。
借助人工智能、虚拟增强现实和三维建模等技术分析医学影像数据，为临床手术提供精准评估定位、术中风险分析，在多学科会诊中提供循证依据和个性化治疗方案，避免过度诊疗和误诊误治，优化治疗过程。
6. 手术智能辅助规划
综合分析临床多模态数据，为外科手术推荐最佳方案、评估风险，辅助医生提高手术精准性、降低术中风险及术后并发症，涉及多种外科手术领域。
利用图像处理和人工智能技术，在多种癌症放疗中辅助医生准确快速勾画肿瘤及周围组织轮廓，实现智能靶区分割等功能，提升放疗医师勾画精度和工作效率，为临床放疗和科研提供支持。
8. 智能门诊分诊
通过图文、语音等人机对话采集患者信息，利用医学知识图谱和深度学习技术，为患者推荐就诊科室和医生，解决医患资源错配问题，提升就诊精准性和效率，减少候诊时间。
基于图文及语音识别、自然语言处理等技术，结合医学知识库和就医服务知识库，为人机交互提供就医信息咨询服务，可关联其他在线服务，还可结合虚拟数字人技术提升就医体验，缓解患者焦虑。
在医生问诊前，运用多种人工智能技术引导患者完成临床信息采集，自动提取关键信息生成病史文书，供医生参考引用，减少病历录入时间，增加医患交流时间，提高诊疗效率和医疗质量。
利用机器学习等技术整合医疗服务相关信息，为患者提供就诊时间地点推送、路径推荐、检查预约、院内导航、提醒通知等智能服务，缩短候诊时间，减少排队次数，改善就医体验，提升医疗服务效率。
运用语音相关人工智能技术，通过语音外呼及聊天机器人开展患者诊后或公卫随访，收集信息并解答问题，减轻随访人员负担，实现随访高效及时完整，帮助医疗机构了解患者情况，优化服务流程，为临床科研提供数据支持。
在患者就诊后通过自动智能外呼服务平台开展满意度调查，利用自然语言理解等技术汇总分析患者满意度情况，为医疗机构提供持续反馈监测和评价，助其改进服务流程，提升医疗服务质量。
基于对患者诊疗数据的智能分析，为出院患者提供个性化随访、健康监测、药物管理等全面服务，包括制定随访计划、利用可穿戴设备监测生理参数、管理用药计划、提供康复指导和在线咨询等，提高患者依从性和康复效果，减轻医护负担，优化医疗资源配置。
15. 智能病历辅助生成
基于语言大模型，从大量病历中提取信息，根据患者医疗信息自动生成标准化、高质量医疗文书，同时分析评估病历质量问题，提供反馈和改进建议，提升医生病历书写效率和质量。
结合审方规则，运用自然语言处理等人工智能技术构建审方知识库，在医生处方开具过程中实现合理用药指导等功能，在缴费前审核处方，预警不合理处方，保障患者用药安全、有效、经济、适当。
以药物和疾病知识图谱为基础，利用人工智能技术处理临床诊疗相关数据，构建药物知识库和算法模型，审核用药流程，提供用药风险警告和建议，建立治疗效果预测模型，辅助个体化药物治疗，提高精准用药水平。
通过处理患者多维数据，运用机器学习等技术为患者提供个性化用药指导，包括服药时间、方式、相互作用、副作用应对等，记录用药档案，帮助患者安全有效管理用药计划，减轻药师负担。
应用人工智能技术结合医保审核规则，基于数据分析和智能审核规则库、知识库，构建智能控费体系，对医保费用进行事前提醒、事中审核、事后分析，帮助医保审核员提升审核效率和质量。
结合健康医疗大数据，自动分析医学影像检查报告，依托深度学习模型和规则引擎，优化核保预测模型，提高核保准确率，为不同人群提供适配多样的健康保障服务。
融合多源数据，利用医疗健康垂直类大模型，实现商业健康险产品智能化创新设计，包括产品设计、定价、保障责任、健康管理计划、风险控制的智能管理与动态优化，满足多层次医疗保障需求。
应用中医四诊智能诊断设备采集数据，基于中医药知识库建立诊疗模型，为医生提供个性化、精准化诊疗建议，包括推荐诊疗方案、辅助治疗、临床预警等，提高中医辨证论治准确性。
以中医经络和现代全息理论为基础，利用中医经络检测仪和人工智能技术，提供经络、脏腑、体质等功能性检测结果，反馈人体经络功能状态。
依据中医药配伍规则，梳理用药禁忌规则建立知识库，利用人工智能算法提示医生合理遣方用药，辅助药师开展处方点评，促进中药饮片合理使用。
基于中医临床理论，运用大数据存储等技术建立质控大模型，从多方面评估中医临床病案质量，提供病案数据缺失值提醒，为病案书写提供决策辅助支持，提高病案质量。
通过挖掘名中医经验，基于深度学习等技术实现数字化传承，结合古籍医案知识库揭示内在机制，模拟诊疗场景，为传承人推荐诊疗方法等，提高诊疗能力。
应用多种技术智能采集中医诊疗全过程数据，构建高质量数据库，分析中医药处方和临床结局关联性，为中药材质量、诊疗方案等提供证据，促进经验转化为真实世界证据，完善个性化诊疗方案。
运用自然语言处理等技术挖掘医疗文书数据，构建知识库，实时监控文书书写内容，自动识别反馈问题，辅助提高文书质量，生成质量分析报告，规范书写行为。
依据法律政策等资料建立质量管理知识库，在诊疗过程中应用临床路径监控治疗方案，利用技术手段提高药物使用安全性，通过多种方式监控评估医疗服务质量，提出改进措施。
应用人工智能和大数据技术，分析患者流量和医疗服务需求，精准预测医务人员需求，调整排班，评估工作负荷，提供培训建议，优化医院人力资源配置。
整合多种技术，优化手术排程和资源配置，实时监测手术进度，管理手术室设备和环境参数，提升手术室安全水平和运行效率。
借助物流机器人等技术，分析患者用药需求，实现药物自动存储等功能，监控管理药物库存和销售，人机协作提供高效便捷个性化药物服务，提升患者和药师用药体验。
利用大数据和人工智能技术建立管理模型和问答系统，实时监测耗材需求和使用情况，分析问题，合理调配耗材，评估使用合理性，提高运营效率。
通过物联网等技术实时收集设备状态数据，实现智能管理，提升设备使用效率、可靠性和安全性，预测设备故障趋势和维修需求，进行预防性维护，优化设备调配和共享。
整合物联网和智能配送技术，实时监控库存，预测物流需求，实现医疗物资无人化精准配送，提高工作效率，降低医院成本，实现配送全流程追溯管理。
利用多种定位和物联网技术，分析患者车位需求，实现车位预约等智能停车管理功能，合理分配车位资源，提升患者就医体验和满意度，减轻车辆管理人员负担。
利用深度学习等技术自动采集医院相关信息，动态监控分析，生成风险信息，预警提示异常情况，保障后勤安全，为分层分类管理提供依据。
应用机器学习等技术打破信息孤岛，建立管理体系，通过预测分析和实时监控，提前识别风险和问题，实现管理流程智能化，为医院管理层提供决策支持，优化资源配置，提升管理效能。
汇聚区域多方数据建立居民健康档案，构建大模型进行健康状况评估和疾病预测预警，制定个性化干预计划，训练优化算法模型，支撑区域医疗资源利用和居民健康水平提升。
基于中医药知识库和大模型建立应用，结合个体因素，为公众提供养生保健方案和健康管理指导，发挥中医药在健康管理领域的创新作用。
采集慢性病患者多元数据，运用人工智能分析挖掘，评估健康状况和预测疾病趋势，制定个性化管理方案，定期评估调整，实现闭环管理，提高患者依从性和自主管理能力，降低慢性病风险。
通过智能心理咨询等服务，实现全天候智能对话，为用户提供心理测评、自助工具、知识问答等个性化心理服务，改善心理状态，提高治疗依从性和临床疗效，缓解医疗资源不足。
基于智能远程照护技术建立咨询机器人，具备患者精神状态精准评估、个体化干预、个性化照料、远程诊疗和探视等功能，在患者住院和出院期间提供多方面服务。
应用多种技术采集学生多方面数据，建立心理健康管理系统，进行心理危机筛查等，为教育部门、学校、家长提供指导规划、干预方案等，促进学生心理健康，服务科研。
基于大模型和多组学方法筛选遗传性疾病标志物，研究其与疾病进展相关性，构建预测模型和管理平台，实现疾病早期发现和干预，提高防治水平。
收集个体多方面信息，应用人工智能模型分析数据，实现慢性非传染性疾病早期筛查、风险评估预测和预防性干预，提高早期发现率，优化医疗资源配置，改善疾病预后。
综合医院多源数据，利用自然语言处理等技术，实现对传染病病例及公共卫生异常状况的快速发现和综合分析，提高对新发突发传染病的监测和防控能力。
整合卫生健康信息数据资源，构建监测预警指标和阈值，利用人工智能处理分析信息，为卫生应急处置全流程提供决策辅助支持。
整合公共卫生多维度数据，构建智能分析模型，监控疾病、识别传播路径和风险因素、评估传播趋势，制作风险月历和地图，为政府决策提供依据，预防控制疾病传播。
利用人工智能精准定位漏种儿童，通过智能语音电话及短信提醒补种，追踪接种情况，提高儿童疫苗接种率和及时率，提升预防接种服务质量。
对新生儿黄疸进行动态监控、高危预警和病情分析，指导治疗评估，利用智能终端提供辅助决策支持，提升诊疗便捷度、精准度和规范化水平。
综合分析婴幼儿生长发育指标，生成个性化报告，评估发育状况和趋势，帮助托育人员和家长了解情况，提供干预措施和保育照护计划，促进婴幼儿全面均衡发展。
在放射性疾病筛查诊断中应用人工智能技术，采集多元异构数据，分析职业暴露情况，估算放射剂量，提升筛查效率和准确性，助力应急处置。
整合职业健康多维度数据，建立多因素综合分析模型，实时评估个体和群体职业健康风险，监控危害因素，为预防管理提供决策支持。
运用多种技术采集老年人健康数据，在健康管理方面提供监测和建议，慢性病管理方面辅助监测和治疗，护理方面实现紧急情况监测和通知，保障老年人健康和安全。
利用自然语言处理等技术，依托托育知识库为托育从业人员和家长提供专业指导、学习建议、寻托咨询等服务，增强服务针对性，提高托育服务质量和效率。
基于核心技术为托育从业人员规划学习路线，推送课程资源，评估学习效果，根据学习情况调整方案，提高学习效率和服务水平。
模拟婴幼儿特征，为托育从业人员提供实操训练，检测评估操作行为，帮助其了解婴幼儿需求和反应，提高专业技能。
分析托育行业关键指标，生成数据报表，智能分析运营数据，提取发展指标，优化研判体系，提高监管效率，为行业健康发展提供决策支持。
依据评估标准采集托育机构质量数据，通过大数据分析生成评估报告，实时检测指标，发现问题并推荐改进方案，提高托育服务质量和家长信任度。
利用云端协同分析能力，应用安全预警算法模型，对托育机构安全隐患场所实时监控预警，推送信息，便于人工干预，筑牢安全屏障。
整合先进技术建立手术机器人，具备术中决策和导航功能，辅助医生精准实施手术，适用于多种外科手术，可提高手术精度、安全性，减少创伤和并发症，缩短康复时间。
结合多种技术建立康复机器人，采集多维人体数据，针对多种康复需求，推荐个性化康复方案，动态评估功能障碍状态，调整方案，提升康复疗效，降低致残率。
应用人工智能技术建立，实现穴位自动识别与精确控制，具备多种临床非药物疗法智能治疗功能，可反馈控制治疗过程。
利用语言大模型等与患者智能对话，提供医疗信息咨询和就诊服务，对接医院系统，实现多种功能，提升患者就医体验，减轻医务人员负担。
采用人工智能导航等技术，在医疗场所执行物品配送任务，可根据环境调整路径和速度，保障配送安全，提升物流效率和质量，降低成本。
运用先进消毒技术和自动化控制系统，配备多种消毒装置，实时监测环境参数，自动调整消毒策略，保障公共卫生安全，提高工作效率和数据可追溯性。
7. 紧急医学救援机器人
面向重大事故，应用医学急救机器人和云端专家系统，在危险环境中搜索幸存者，进行现场急救、生命支持和搬运，为后续救援争取时间。
