为贯彻落实党中央、国务院关于开展“人工智能+”行动的决策部署，国家卫生健康委、国家中医药局、国家疾控局研究制定了《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》可参照执行，积极推进卫生健康行业“人工智能+”应用创新发展。
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、降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。
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