11月14日，国家卫生健康委、国家中医药局、国家疾控局联合发布《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》，旨在推进卫生健康行业“人工智能+”应用创新发展。
《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》将医疗领域的人工智能应用场景划分为四大部分，十三个类目，共列出84个典型应用场景：
“人工智能+”医疗服务管理：医疗服务、医药服务、医保服务、中医药管理、医院管理；
“人工智能+”基层公卫服务：健康管理、公共卫生、养老托育；
“人工智能+”健康产业发展：医用机器人、药物研发、中医药产业；
“人工智能+”医学教学科研：医学教学、医学科研。
《参考指引》从多个维度提出了卫生健康行业人工智能应用场景的参考方向，涵盖了智能医疗、智能医药、智能中医药管理、智能医保、智能健康管理以及公共卫生、疾病预防、养老、科研、教育等多个领域。
1.智能医疗：
医学影像：
智能辅助诊断：针对医学影像数据进行智能分析、快速读片、报告生成，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。
数据智能辅助质控：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。通过人机协同和交互，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。
智能辅助治疗：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。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。
就医随访：
智能门诊分诊：通过对患者症状、现病史、既往史、辅助检查结果等临床信息采集，为患者智能推荐就诊科室和医生，提升就诊精准性和效率。
智能随访：通过语音外呼及聊天机器人等人机交互方式，根据随访规则自动完成随访工作，收集患者的恢复情况、服药反应、生活行为等调查信息，并对常见问题提供即时自助式解答服务，优化随访服务流程，改善医患关系，减少医疗机构的成本投入，实现患者全流程管理。
医生预问诊、手术：
智能辅助决策：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。
智能预问诊：采集患者临床专科病史信息辅助生成电子病历，帮助医生快速了解患者基本病情、减少电子病历录入时间、增加与患者交流病情的时间，提高诊疗效率，提升医疗质量。
手术智能辅助规划：应用智能手术方案推荐模型，协助医生自动生成患者个体化风险评估报告，智能推荐手术方式、确定手术范围、提供手术路径等建议，智能识别定位病灶、神经、血管及淋巴结等关键重点部位，辅助医生提高手术精准度、降低术中误操作风险、术后并发症的发生。
2.智能医药服务：
处方前置审核智能辅助：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。
3.智能健康管理
慢病管理：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。
遗传病和慢性非传染病的筛查与预测：利用人工智能实现遗传病和慢性非传染病的筛查与预测，早期发现、早期干预，降低误诊、漏诊风险。
4.药物研发
药物研发：利用人工智能技术加速药物筛选、优化药物结构，降低研发成本和时间。
临床试验辅助：搭建药物研发临床试验智能应用，智能辅助筛选患者、检查检验判读，为提高临床试验质量提供支持。
可以预见，人工智能在卫生健康行业的应用将为医疗产业带来深刻变革，推动医疗行业向更智能、更高效、更个性化的方向发展。
技术与各学科的深度融合，将为创新研发提供源源不断动力，从医疗影像的辅助诊断到个体化治疗方案的制定，人工智能将助力精准医疗发展，引领医疗质量变革。
远程医疗服务和智能化健康管理将打破时空限制，为偏远地区患者提供优质医疗服务，并为慢性病患者带来更便捷的居家健康管理。
同时，在医学科研和药物研发方面，人工智能将加速创新进程，提高研发效率和质量，助力医疗科研成果转化。
值得注意的是，数据安全和隐私保护、伦理规范等问题也需要得到重视，以保障AI技术在卫生健康领域的合理应用。
对AI在医疗健康和学术科研领域应用有兴趣的朋友，欢迎与Dr.2交流沟通（微信号：medicool-1）。
指引全文如下：
