（一）“人工智能+”医疗服务

1.医学影像智能辅助诊断

基本概念：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。

应用场景：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。

2.医学影像数据智能辅助质控

基本概念：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。

应用场景：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。

3.临床专病智能辅助决策

基本概念：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。

应用场景：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。

4.基层全科医生智能辅助决策

基本概念：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。

应用场景：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。

5.医学影像智能辅助治疗

基本概念：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。

应用场景：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。

6.手术智能辅助规划

基本概念：智能分析医学影像、病理、检验等临床多模态数据，明确手术关键部位、推荐最佳手术方案、评估手术风险、辅助医生提高手术精准性、减低术中风险及术后并发症。

应用场景：针对胃肠外科、肝胆外科、甲状腺乳腺外科、耳鼻喉科、泌尿外科、胸外科、骨科、神经外科等外科手术，使用人工智能技术综合分析患者的临床诊疗记录、医学影像、数字病理、基因检测等多模态数据，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。

7.放射治疗靶区智能辅助勾画

基本概念：实现CT、MR等医学影像中肿瘤及其周围重要组织轮廓自动勾画，为临床精准放疗提供智能靶区定位。

应用场景：利用图像处理和人工智能技术，辅助医生准确、快速在CT、MR等医学影像中勾画出肿瘤及周围重要组织的轮廓，实现智能靶区分割、深度病灶分析、多维量化组织参数、自动勾画等功能，主要涉及鼻咽癌、乳腺癌、宫颈癌、肺癌、直肠癌、胰腺癌等疾病。通过剂量叠加功能，将同一个患者两个不同时段计划的剂量分布累加到同一幅图像上，方便医生查看两个计划累加后危及器官或靶区累加受照剂量，提升放疗医师勾画精度和工作效率，为临床放疗提供精准便捷服务。在放疗科研中智能分析海量影像数据，提供更深入特征数据，实现临床疗效与放疗副反应联合分析，有效提高临床治疗水平。

8.智能门诊分诊

基本概念：诊前采用图文、语音等人机对话方式，根据患者症状及病史信息，为患者提供就诊科室推荐等服务。

应用场景：采用图文、语音等人机对话方式实现人机交互，完成对患者症状、现病史、既往史、辅助检查结果等临床信息采集。利用医学知识图谱和深度学习等人工智能技术，结合医院预检分诊场景，为患者智能推荐就诊科室和医生，有效解决患者医学知识匮乏、院内咨询不便导致的医患资源错配等问题，提升就诊精准性和效率，减少患者候诊时间。

9.智能就医咨询

基本概念：通过图文、语音等人机交互，精准识别患者就医需求和问题，为患者提供就诊流程、注意事项等服务。

应用场景：利用图文及语音识别、自然语言处理等技术，基于医学知识库和就医服务知识库，以人机交互方式服务于就诊全流程，准确快速理解患者问题，帮助患者获取就医信息，了解就医流程和注意事项，替代传统导医和人工客服模式，也可关联医院其他在线服务，主动提供索引或推送服务。结合虚拟数字人技术为患者呈现可视化高仿真交互体验，提供更为真实、有温度的数字化服务，构建高效医患沟通渠道，疏解线下问询压力，缓解患者就医焦虑，提升就医体验。

10.智能预问诊

基本概念：在医生问诊前，通过图文、语音等人机交互，采集患者临床专科病史信息辅助生成电子病历。

应用场景：在医生问诊前，利用语音识别、自然语言理解、图像识别、领域知识融合等人工智能技术，通过文字、语音、辅助检查报告图像或报告上传等方式，根据不同临床专科问诊要求，通过人机交互引导患者完成症状、现病史、既往史、辅助检查结果等临床信息采集。通过智能算法，依据病历书写要求，自动提取关键信息，生成格式标准、内容准确的病史文书，供医生在书写病历时参考和引用，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。

11.智能陪诊

基本概念：就诊全过程中向患者智能主动推送就诊流程、就诊提醒、位置指引等信息和提醒，实现智能陪伴式服务。

应用场景：利用机器学习、路径规划等人工智能技术，整合医生排班、患者就诊数据、服务流程、诊室位置等信息，为患者提供就诊时间和地点推送、就诊路径推荐、检查预约和院内导航，以及候诊到号、缴费支付、取药通知提醒等智能服务。通过智能陪诊服务，缩短患者候诊时间，减少排队次数，改善患者就医体验，提升医疗服务效率。

12.智能随访

基本概念：通过智能语音外呼及聊天机器人等方式，自动完成诊后患者或基本公共卫生重点人群随访服务。

应用场景：运用语音识别、语音合成、自然语言处理、语言大模型等人工智能技术，通过语音外呼及聊天机器人等人机交互方式，在开展患者诊后随访或公卫随访服务时，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。通过智能随访，可以有效减轻随访工作人员的工作负担，实现随访工作的高效性、及时性与完整性，帮助医疗机构及医生全面了解患者的治疗效果和满意度，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，为临床科研提供强有力的数据支持。 

13.智能满意度调查 

基本概念：面向患者自动发起满意度调查，智能分析患者或居民对基本医疗和公共卫生服务的反馈，为医疗卫生机构管理者提供优化建议。

应用场景：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，涵盖医疗服务、医患沟通、环境设施等方面。完成问卷语言交互问答后，通过自然语言理解和后结构化处理等人工智能技术，自动将患者满意度情况进行汇总和智能分析，为医疗机构提供持续的患者反馈监测和客观的满意度评价。根据调查结果，医疗机构可以更好地了解患者需求，针对性地改进服务流程，优化服务体验，提升医疗服务质量。

14.智能患者院后管理

基本概念：应用人工智能技术为出院患者提供个性化随访、健康监测、药物管理等服务，提升患者依从性、优化康复效果。

应用场景：基于对患者诊疗数据的智能分析，为出院患者提供全面出院后管理，包括健康管理、健康教育、咨询支持、家庭病床等内容。制定个性化随访计划，提供智能化交互，提醒患者复查、随访和治疗方案调整。利用可穿戴设备和移动应用，收集分析患者生理参数，及时预警并指导患者采取相应措施。用药计划管理，通过定时提醒和依从性跟踪确保患者合理 用药。提供个性化康复指导，帮助患者加速康复进程。提供专家或其数字分身的在线咨询，及时解决院后健康管理疑问。通过智能服务，提高患者的依从性和康复效果，减轻医护人员的工作负担，优化医疗资源配置，提升医疗服务效率和质量。

15.智能病历辅助生成

基本概念：基于语言大模型打造智能化病历辅助书写虚拟助手，实现电子病历自动生成，提高病历书写效率及质量。

应用场景：利用语言大模型技术，从大量优质病历中提取文本信息，进行特征处理，基于患者历史就诊记录、主诉、检验检查结果等医疗信息，自动生成标准化、高质量医疗文书，包括门急诊病历、入院记录、病程记录和出院小结等，提高医生日常医疗文书整理和书写效率。对海量电子病历数据进行分析和评估，识别病历中的数据完整性和准确性等质量问题，提供实时的质量反馈及改进建议，帮助医生和医疗机构提升病历质量。

（二）“人工智能+”医药服务

16.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。

17.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。 

18.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。

（三）“人工智能+”医保服务

19.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。

20.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。

21.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。

（四）“人工智能+”中医药管理服务

22.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。

23.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。

24.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。

25.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。

26.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。

27.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。

（五）“人工智能+”中医药管理服务

28.智能医疗文书质控辅助

基本概念：为管理人员提供可视化智能监控辅助，实时监控医疗文书书写质量，自动识别反馈问题，根据病历内涵反映医疗质量，提高医疗文书的书写质量和质控效率。

应用场景：使用自然语言处理、知识抽取、语言大模型等人工智能技术，对医疗文书中的文本、图像等进行数据挖掘处理，构建医疗文书知识库。在医疗文书书写过程中，实时监控医疗文书的书写内容，基于知识库实时分析患者诊疗信息，自动识别反馈问题，保证医疗文书的完整性、合理性、规范性、准确性和时效性，辅助提高医疗文书质量。辅助医务管理人员开展医疗文书质量评价，自动生成多维度、可视化医疗文书质量分析报告，精准规范医务人员医疗文书书写行为，智能生成个性化医疗文书书写问题总结报告，提升医疗文书质量。

29.智能医疗质量管理

基本概念：规范和完善医疗核心和医疗辅助规范流程，实现规范化、精细化、科学化、体系化的全面医疗质控管理。

应用场景：根据法律政策要求、诊疗指南、诊疗规范和专家共识等资料，建立临床医疗质量管理知识库。在患者诊疗过程中，应用临床路径实时监控治疗方案的执行情况，提高诊疗效果和医疗资源利用率。应用条形码或RFID技术，实现药物的正确配送和准确给药，减少人为错误，提高药物使用安全性。通过患者满意度调查、治疗结果统计等手段，实现医疗服务全流程监控评估和医疗服务质量分析，提出改进方向和措施，有效促进医疗服务质量和效率提升。

30.智能医务人员管理

基本概念：精准匹配医务人员能力和工作任务，优化医务人员管理流程，提高医务人员管理效率，助力医院精细化管理。

应用场景：应用人工智能和大数据技术，实时分析患者流量和医疗服务需求，精准预测医务人员需求，智能调整医务人员排班。自动评估医务人员工作负荷，预防过度劳累，保护身心健康，提高医务人员满意度和留存率。综合分析医务人员工作表现和发展需求，智能推荐培训课程或培训会，提供个性化培训建议。预测分析医院业务发展趋势和医务人员需求，实现医院人力资源优化配置。

31.智能手术室管理

基本概念：实现手术排程和手术室资源配置优化等手术室智能管理应用，提升手术室的安全水平和运行效率。

应用场景：整合人工智能、数字孪生等技术，综合分析手术的紧急程度、预计时长、患者状况、医生工作安排和手术室的可用性，自动安排手术，优化手术计划，提升手术室运行效率。实时监测手术进度，为手术团队、护理人员和患者家属推送手术最新信息。智能分析手术室设备的使用时间和维护周期， 确保设备正常运行和及时维护，提升手术室资源管理效率。自动监测手术室温度、湿度、洁净度等环境参数，建立环境参数动态调整机制，提升手术室环境质量。

32.智能药房管理

基本概念：借助物流机器人等人工智能技术，提供高效、便捷、个性化智能药物管理服务，改善患者和药师用药体验。

应用场景：智能分析患者用药需求，完成药物自动存储、调配、分发等工作，记录患者用药档案/药历，提高药师工作效率，方便医生动态关注患者用药情况，节省医院人力和时间成本。实时监控和管理药物库存和销售情况，提高药房运营效率，实现药物数据全面管理和追溯。实现智能机器人与药师高效人 机协作，智能机器人负责药物储存和配送，药师负责用药指导和咨询服务，相互协作提供高效、便捷、个性化的药物服务，提高患者和药师的用药体验。

33.智能耗材管理

基本概念：利用大数据、人工智能等技术建立医用耗材管理模型及智能问答系统，实现医用耗材的智能管理。

应用场景：实时监测医用耗材需求及使用情况，构建医院耗材管理模型，实时动态分析耗材使用问题，可视化展示耗材管理问题，帮助管理人员快速、精准定位耗材信息，分析耗材使用和业务进展的关系，合理调配医用耗材，评估使用合理性，实现医用耗材智能管理，提高运营效率。

34.智能医疗设备管理

基本概念：通过对医疗设备的实时监控、智能识别和分析、预测性维护、优化调配和使用效益评价，提升设备利用率、合理配置医疗设备，助力医疗设备精细化运营和管理。

应用场景：应用人工智能、物联网等技术，通过智能感知终端实时收集各类医疗设备的状态数据、使用记录、故障信息、维修信息等，实现对医疗设备的智能、实时、综合、科学管理，提高医疗设备使用效率。实时识别医疗设备种类、性能、位置、运行状态等信息，基于性能和故障概率预测模型，分析设备使 用情况、设备性能、主要零部件状态、设备故障发生率、次生安全隐患，全面提升医疗设备的可用性、可靠性、安全性。精准识别设备的工作负荷状况、磨损迹象、参数异常、故障征兆等信息，预测医疗设备故障趋势和维修需求，进行预防性维护。实施监控分析医疗设备空间精准定位、运行效能状态，发现医疗设备闲置或浪费等问题，按照医疗设备的调配路径和优先级 提出优化建议，最短时间锁定调配距离最近且状态良好的医疗设备，实现医疗设备智能调配和共享，提升利用率。

35.智能物流管理

基本概念：整合物联网和智能配送技术，实现医疗物资的高效运输和无人精准配送，提高工作效率，降低医院成本。

应用场景：应用智能感应器、RFID等技术，实时监控库存，大数据分析医疗物资消耗数据，预测物流需求，自动生成采购订单，减少人为错误和库存积压。使用物流机器人或无人机，实现医疗物资的无人化、无接触配送，确保精准调度和物资及时送达，提高医疗服务响应速度，减少人力成本和交叉感染风 险，提高自动化仓储物资存取效率。通过物联网进行运输医疗物资的识别、记录及信息实时上传，记录物资发送端与接收端的操作人员身份信息，实现医疗物资配送、回收的全流程追溯管理，规范配送、回收流程，优化医院物资配置。

36.智能医院停车管理

基本概念：智能分配患者停车位，自动引导患者停车，实现医院车位资源的有效利用和管理。

应用场景：通过人工智能、卫星和蓝牙定位、物联网等技术，实时分析患者车位需求，实现车位预约、智能车位分配、自动记录车位、反向寻车导航等智能停车管理功能，合理分配车位资源，记录患者车辆位置，助力患者就医结束后高效寻车，提升患者就医体验和满意度，高效调度停车资源，减轻车辆管理人员工作负担，提升医院服务质量和水平。

37.智能医院后勤安全管理 

基本概念：自动感知医院人员安全、设备状态、特殊作业、现场环境等信息，实现智能医院后勤安全管理。

应用场景：利用深度学习、数字孪生、智能算法和智能硬件设备自动采集医院工作人员图像信息，动态监控人员安全、设备状态、特殊作业、现场环境等内容，自动分析基础数据，智能匹配既往事故信息，汇总生成风险信息，定期发送预警信息，采用多种方式对异常情况实时分级告警提示，快速发现、快速告警，规范后勤人员工作行为，增强工作安全意识，提高工作安全性。实现事前预防、事中管控、事后分析的全周期监测，保障医院后勤安全管理工作，为医院后勤工作开展分类和分层管理提供技术依据。

38.智能医院经济管理决策支持

基本概念：应用人工智能技术全面分析医院经济管理活动和运营指标，提供智能决策辅助支持，提高决策科学性与效率。

应用场景：通过机器学习、大数据及智能建模技术，打破信息孤岛，实现数据跨系统互联互通，推进运营数据标准化，建立经济效益分析、成本控制、绩效评估、风险管理和运营分析体系，通过预测分析和实时监控，提前识别潜在财务风险和运营问题，实现管理流程的自动化和智能化，为医院管理层提供及时预警和应对策略，形成医院经济管理数据资产，实现医院资源的最优配置，全面提升医院管理效能。

资料来源：kk CardioQuest Daily，2024年12月12日 19:00 四川