涉及医药、医保、中医药服务！国家卫健委：引导“人工智能+”多场景应用

处方前置审核智能辅助

基本概念：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。

应用场景：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。

临床用药智能辅助

基本概念：以药物和疾病的知识图谱为基础，根据临床指征和药理学理论等，对用药行为作出决策建议。

应用场景：利用自然语言处理、深度学习等人工智能技术对临床诊疗指南、路径规则、用药指南等数据进行清洗和处理，提取有价值的信息构建药物知识库和算法模型，审核处方开具、药物调配、给药等流程的正确性、规范性和适宜性，实现及时的用药风险警告和提示，记录患者用药档案/药历，提供智能用药建议支持服务。建立药物治疗效果及预后预测模型，辅助临床医生开展个体化药物治疗，提高精准用药水平，保障用药安全。

患者用药指导智能辅助

基本概念：通过机器学习、自然语言处理等技术为患者提供个性化的用药提醒和指导辅助。

应用场景：通过自然语言处理和机器学习等人工智能技术，处理患者体征、病史、检查检验、用药信息等多维数据，在患者获得处方后为患者提供个性化的用药指导，包括药物正确服用时间、正确服用方式、与食物或其他药物的相互作用、副作用及其应对措施等，记录患者用药档案/药历，帮助患者更安全、有效地管理用药计划，保障用药安全，提升治疗效果，同时减轻药师的工作负担。

医保智能审核

基本概念：应用人工智能技术结合医保审核规则为医保审核员提供病历智能审核服务。

应用场景：以数据分析为核心，内嵌智能审核规则库、知识库，基于 DIP 分组付费指标构建智能控费体系，结合大数据分析对医保费用进行事前智能提醒、事中智能审核、事后智能分析。在医保审核员审核医保支付时，提供智能医保审核服务，审核诊疗行为是否合理、编码是否违规等情况，帮助医保审核员提升医保审核的效率和质量。

医保智能核算

基本概念：智能分析患者的医疗健康数据，实现对患者的健康风险智能评估，提高核保的准确性和效率。

应用场景：结合健康医疗大数据，自动分析医学影像检查报告（如 B 超、放射影像、心电图等），依托自主深度学习模型和规则引擎，将传统保险业务中的单点评估问题拓展为多维立体综合评估问题。基于大量真实世界病历，分析多种因素对于不同疾病发病率的影响，优化训练核保预测模型，修正核保结论，提高核保准确率，为不同人群提供适配和多样的健康保障服务。

商业健康险智能设计

基本概念：融合医疗、医保、商保等多源数据，利用人工智能技术，实现商业健康险产品智能化创新设计。

应用场景：利用医疗健康垂直类大模型，搭建个性化保险产品设计应用，基于商业健康险用户精准画像与健康评估，实现商业健康险产品设计、精准定价、保障责任、健康管理计划、风险控制的智能管理与动态优化，增加商业健康险产品供给，扩大商业健康险覆盖人群范围，满足多层次医疗保障需求。

中医临床智能辅助诊疗

基本概念：应用中医四诊智能诊断设备采集全过程中医临床四诊数据，基于中医药知识库，建立中医大数据诊疗模型，针对患者症状、诊断和相关病史自动推荐中医诊疗方案。

应用场景：构建专科、专病、名中医诊疗知识库、中医古籍知识库和中医经方知识库，利用知识图谱和大模型等技术，建立中医大数据诊疗模型，应用面诊、舌诊、脉诊等智能诊断设备，结合预问诊信息自动生成中医电子病历。整合多模态中医临床数据，应用中医大数据诊疗模型模拟中医辨证论治思维、张仲景方证论治诊疗思维等，为医生提供个性化、精准化临床诊疗建议等辅助决策支持服务，智能推荐理法方药一致的临床诊疗方案，以及辅助治疗、临床预警、知识推荐、典型病案学习、健康宣教等内容，提高临床医生中医辨证论治准确性。

中医经络智能检测

基本概念：以中医经络、现代全息理论为基础，应用人工智能技术模拟中医临床诊断过程，为临床诊疗提供辅助参考。

应用场景：通过中医经络检测仪，基于中医药专业知识库和海量真实世界中医病案术语库，利用大数据挖掘和深度学习技术，准确提供经络、脏腑、体质、气血、情志等5个维度功能性检测结果，反馈人体经络功能状态。

中药智能审方

基本概念：依据中医药配伍规则，智能提醒医生合理遣方用药，智能辅助药师开展中药饮片处方点评。

应用场景：通过中医临床用药禁忌的相关文献和中成药说明书等资料，梳理中医临床用药禁忌规则，建立中医药临床用药禁忌知识库。利用知识库和人工智能算法对医生开具的中药饮片处方中涉及的禁忌或超量使用行为及时提示，提高患者用药安全水平。中医药临床用药禁忌知识库辅助药师进行审方和处方点评，评价中药饮品处方的规范性、药物使用的适宜性（中药禁忌、用量用法），提出干预和改进措施，促进中药饮片的合理使用。

中医临床病案智能质控

基本概念：基于中医临床辨证论治理论，采用大数据存储、深度学习算法等技术，建立中医病案理法方药一致的内涵质控垂直类大模型，提升中医临床病案的书写质量。

应用场景：基于中医药专业知识库和海量真实世界中医病案术语库，构建病因、病机、治则治法、病证、方药等中医临床多维网络知识图谱，采用神经网络等知识推理智能算法，从理法方药、病证诊断准确性、中医适宜技术选择准确性等方面评估中医临床病案的内涵质量，提供病案数据缺失值提醒，全方位多角度建立贯穿诊前、诊中、诊后全过程的中医临床病案质量控制管理应用，为中医临床病案书写提供智能决策辅助支持，全面提高中医临床病案质量。

名中医学术思想智能传承

基本概念：通过挖掘名中医经验，基于深度学习等人工智能技术实现名中医数字化传承，辅助培养学术传承人。

应用场景：深度挖掘名中医临床经验，基于深度学习、大模型等人工智能技术，结合历代中医名家古籍医案知识库揭示中医药专病治疗内在机制，模拟临床实际诊疗应用场景，依托中医教学平台实现临床与教学、理论与实操结合，针对临床实际问题为传承人智能推荐名中医诊疗方法、临证经验、用药规律，深刻领悟名中医学术思想和学术经验，提高诊疗能力。

中医药科研智能辅助

基本概念：辅助医生采集中医诊疗全过程真实世界数据，支撑中医的人用经验转化为临床真实世界数据证据。应用场景：应用人工智能、大数据、物联网等技术，智能采集中医临床全过程闭环诊疗数据，构建“理法方药”和“证治效”完整的高质量数据库。分析中医药处方和临床结局的关联性，发现不同草药组合效果，用数据驱动的方法揭示传统经验中未被完全理解的药物相互作用，客观分析中医治疗的长期效果和副作用，为评价中药材质量、中医诊疗方案、院内制剂、中成药的适应症等提供中医药价值证据。促进中医医生的人用经验转化为真实世界证据，为诊疗方案提供真实世界数据支撑，完善个性化诊疗方案，形成个性化中医药学术思想。

（来源：国家卫健委，中国医药物资协会公众号）