一、核心应用场景
1. 诊疗辅助
智能病历系统实时转写医患对话，自动生成入院记录、出院小结等文书，如中山医院"有爱小山-病历助手"将20天放疗流程缩短至20分钟
影像诊断领域，AI可识别CT/X光中的微小病变，浙大二院AI赋能的冠脉血流测定体系实现1分钟内完成分析
2. 手术革新
武汉中南医院的"三合一智慧手术室"集成多模态影像设备，支持术中实时三维定位
腹腔镜手术机器人具备720°旋转关节，完成毫米级精细操作，并支持远程会诊
3. 健康管理
可穿戴设备结合AI算法提供个性化健康建议，如深兰科技的AI生理检测仪通过面部扫描实现血脂血糖快速检测
慢性病管理中，AI通过分析基因数据制定个性化治疗方案
二、技术突破方向
1. 架构演进
从大语言模型（L1）向目标导向智能体（L3）发展，云知声提出智能体正渗透医疗全场景
浙大二院构建"算力-模型-数据"三位一体模式，形成可复制的智能医院方案
2. 多模态融合
DeepSeek等模型整合进医疗数据平台，提升疾病报告精准度
联影医疗推出覆盖诊断、治疗、管理的10余款医疗智能体
三、挑战与趋势
1. 现存瓶颈
通用大模型在医疗场景仍存在"幻觉"误判，需保持医生可控可审的监管体系
医院端数据孤岛与基层资源不足仍是智能化主要障碍
2. 未来展望
乌镇智能医院等案例显示，AI导诊+健康评估已实现规模化应用
清华大学Agent Hospital等"AI医院"项目预示人机协同将成为新常态
医疗AI发展正呈现"辅助→协同→重塑"的路径，但需在技术创新与安全监管间保持平衡。
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