岚医全域医疗智能体
琼海智医科技有限公司
目录
1
第一章
医院数字化转型的挑战与机遇
2
第二章
医院智能化痛点与解决方案
3
第三章
岚医全域医疗智能体一期产品体系
4
第四章
岚医系统实施路径与回报分析
医疗行业与互联网行业的数据智能启示
当电商平台能通过鼠标悬停预测购买意向时，医疗行业仍在为获取完整患者病史挣扎。
互联网行业
毫秒级数据响应，千人千面精准推荐，全链路数据闭环驱动决策。
- 短视频能靠0.5秒的‘划屏迟疑’优化内容，而三甲医院仍在为调取三年前的检查报告耗费半天——医疗数据的‘时间成本’正以患者健康为代价。
- 当越南农民通过抖音直播把榴莲卖到沈阳时，北京三甲医院的专家却无法调取患者在海南的体检报告——数字中国的现实鸿沟
医疗行业现状
数据孤岛严重，标准化缺失，AI应用局限，患者价值挖掘不足。
- 当电商用一次‘加入购物车’预判消费偏好时，医疗却连患者的用药依从性都难以追溯——这不是数据鸿沟，而是生命价值的代差。
- 当TikTok用算法重构全球文化传播规则时，中国医疗仍在为GE医疗的CT机支付25%专利费
能力代差
二者的全球地位差异本质上是数据化能力代差的缩影：一个行业在用AI预测下一秒的人性欲望，另一个行业还在为验证昨天的诊疗记录奔波。
转型路径
构建数据基础设施，AI深度赋能核心场景，实现全生命周期患者管理。
医疗信息化的落后现实：当电商为用户提供百万级商品组合，医疗却让2000万糖尿病患者使用同款控糖方案，这不是技术鸿沟，而是以人为中心的服务理念代差。
第一章
医院数字化转型的挑战与机遇
"主动健康"，从"以疾病为中心"转向"以健康为中心"的医疗模式。当前医院面临医务人员倦怠、资源分配失衡等挑战，主动健康医院建设聚焦全生命周期健康管理，覆盖预防、诊断、治疗、康复全流程，已有多个成功案例和正在推进的项目。
十三五、十四五主动健康相关课题布局
2023年，国家各部委、省、地、县政府支持建设主动健康示范城市
国家各部委、省、地、县政府已发文支持建设主动健康示范城市
主动健康战略布局
1
2015年
科技部成立专家组进行医疗和健康促进"十三五"科技规划,具有前瞻性地以健康为中心布局我国人口与健康的科技计划,主动促进健康的提议得到国家的支持,并把主动健康列为重点研发计划专项。"主动健康" 一词由此确定。
2
2017年
《"十三五"卫生与健康科技创新专项规划》科技部联合国家卫生计生委、国家体育总局、国家食品药品监管总局、国家中医药管理局、中央军委后勤保障部印发,正式将"主动健康"列入国家科技创新专项规划。提出"加快主动健康关键技术突破和健康管理服务研究"。
3
2017年
《"十三五"健康产业科技创新专项规划》支持近人体空间健康信息采集等技术发展,推动健康产业与科技创新深度融合,为主动健康体系建设提供科技支撑。
4
2018年
《"健康中国2030"规划纲要》进一步强化主动健康理念，提出构建全人群、全生命周期的健康服务体系。
5
2020年
新冠疫情推动数字健康和远程医疗快速发展，主动健康管理需求激增。
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2021年
《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》第四章"强化国家战略科技力量"明确提出"主动健康干预技术研发"作为战略性科学项目。
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2021年
《"十四五"医疗装备产业发展规划》工信部、卫健委、发改委、科技部等十部门印发,明确提出在办公场所、公共场所、家庭等健康建筑内嵌入基础医疗设施装备。
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2022年
国家发改委《"十四五"公共服务规划》明确提出发展主动健康服务。
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2021年
《健康建筑评价标准》中国建筑学会,提出主动健康、主动健康建筑基础设施和健康护照等关键概念,支持近人体空间健康信息采集等技术发展,为主动健康服务提供物理空间和技术支撑。
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2023年
科技部"主动健康和人口老龄化科技应对"重点专项正式启动,二十多个省地县级城市发文参与。多地启动主动健康医院建设试点项目，包括广东、浙江、山东等省份。
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2023年
成立"全国主动健康行业产教融合共同体"（雄安新区）
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2024
河南省健康建筑嵌入式基础医疗设施装备工程研究中心
河南省临床主动健康工程研究中心
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2024年
琼海智医科技有限公司成立，确立产研一体推进计划
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2025年
住建部城科会《主动健康城市评价实施办法》发布
主动健康概念
主动健康是人类围绕生命健康价值创造展开的所有社会活动的总和，包括从社会活动源头控制健康危险因素，在社会活动各过程中干预健康安全风险。
全人群生命周期服务
从"患者为中心"到"全人群生命周期"
多主体协同服务模式
从单一医疗机构服务转向多方协同
全面健康服务内容
从单纯治疗扩展至预防、诊断、治疗、康复、护理全覆盖
健康中心范式转变
从"以疾病为中心"向"以健康为中心"的转变
健康风险源头控制
源头控制风险、过程干预、提前应对人口安全危机
在此基础上，以数据为基础的服务是主动健康不可或缺的组成部分，它强调基于数据与知识双驱动的医疗服务。通过整合大数据、人工智能等先进技术，实现对健康状况的精准评估、个性化干预和风险预测，从而更有效地支持和优化上述主动健康的核心理念。
医疗服务模式演进与医院转型方向
医院发展的四个阶段
第一代医院（古代）
宗教经验医院，医、旅、教三位一体
第二代医院（近代）
分散的实验医学工业医院，专业分工与集体协作
第三代医院（现代）
生物学整体医院，医教研三位一体
第四代医院（未来）
主动健康医院，医疗服务渗透到生活各场景
主动健康理念下的医院转型方向
服务模式转变
从"以疾病为中心"向"以健康为中心"的服务模式转变
服务范围扩展
从单纯治疗扩展至预防、诊断、治疗、康复、护理全面覆盖
服务主体转向
从单一医疗机构服务转向多主体协同服务模式
服务对象扩展
从"患者为中心"到"全人群生命周期"的服务对象扩展
实际应用效果数据
阜外华中心血管病医院
建立老年人心肺功能数据库，确定不同年龄段老年人心肺功能正常值区间，形成流调与主动服务平台，发布老年人心肺功能现状及疾病报告，完善心肺健康全流程管理实施方案
广东省第二人民医院
2012年，内分泌科整合资源，率先建立"2+N"院内院外合作逆转糖尿病服务体系，形成主动健康新模式
湘雅医院
在全病程管理领域进行8年探索，出版《神经内科疾病全病程管理》，详细介绍35种神经内科疾病的全病程管理实施路径
广西自治区人民医院
院内主动健康中心涵盖营养、康复、精神心理、睡眠医学、中医等学科，配备专业技术人员，依托"3+1+2"主动健康云平台，通过人体健康状态量化分层、健康信息连续动态采集、健康大数据融合分析等，进行"三全"健康管理
西安新城凯华医院
以预防疾病为主，提供营养支持、预防干预的综合性医疗服务，院内设有内科、检验、中医、医学影像等科室，配备磁共振等大型医疗设备，为患者提供线上线下一体化的医疗健康服务
汶川县主动医疗服务中心
3年完成12万人次体检；建立8万份健康档案；占全县总人口75%
浏阳市"蓝车"移动健康体检
65岁以上老年人体检率达81.63%；卫生院营收从2000万增至4.8亿元
广东二院临床主动健康中心效果数据
10000+
临床实践病例
糖尿病患者临床实践超过10000例
90%
总有效率
糖尿病治疗总有效率
49%
逆转成功率
糖尿病逆转成功率
59%
收益率
2023年，临床主动健康中心（糖胖病逆转中心）医疗收入5300余万，收益率59%
"1+3+1"区域主动健康服务网络
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主动健康医院
技术中枢
2
城市中心
城市级健康数据平台
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街道综合体
社区健康服务
4
乡村网点
基层健康筛查
5
第三方中心
移动医疗、健康管理、资源调配
全国推进路径
四条推进主线，四个阶段
主线1：院内智能化升级
目标对象: 三级、二级、私立医院
建设内容: 部署医教研管智能助理体系
价值实现: 提升医疗质量效率，解决医生倦怠，满足评级
主线2：临床主动健康中心建设
目标对象: 有意向建设主动健康中心的医院
建设内容: 建设临床主动健康中心（健康评估、干预、管理等）
价值实现: 响应国家战略，拓展服务，支撑城市评价
主线3：第三方连续服务中心建设
目标对象: 有意向建设第三方服务机构的运营方
建设内容: 建设第三方连续服务中心（数据管理、移动医疗、医养结合），落地“新三药”体系
价值实现: 协助医院，提供院外连续健康管理，拓展市场
主线4：区域医疗生态构建
目标对象: 区域医疗集团、医联体、县域医共体
建设内容: 构建“1+3+1”区域主动健康服务网络
价值实现: 支撑区域主动健康城市评价，实现“大病不出县”
第二章
医院智能化痛点与解决方案
医院数字化转型面临的核心挑战、主动健康的"新三药"理念与应用、岚医全域医疗智能体解决方案
医教研管四大智能助理体系
核心价值主张
给每位医生配备四类AI智能助理
传统模式:1个医生+1-2个人工助理(成本高)。智能模式:1个医生+4类AI智能助理(24小时在线,持续学习进化),替代传统人工助理。
医疗助理:解放医生文书工作
智能导医助理
替代分诊台护士,24小时在线智能导诊。导诊准确率92%,患者等候时间减少30%。
预问诊助理
患者就诊前完成病史采集、症状描述。医生获取病情时间减少53%,问诊效率提升。
诊室智能助理
实时语音转文字,病历自动生成,智能诊疗建议,处方审核。病历书写时间减少85%(从3-4小时降至30分钟),病历符合规范性提高21%。
随访助理
自动化术后/出院随访,智能提醒、问卷调查。随访覆盖率从30%提升至90%以上。
住院智能助理
实时语音转文字,入院记录、住院病程自动生成,智能诊疗建议,处方审核。病历书写时间减少85%(从3-4小时降至30分钟),病历符合规范性提高21%。
教学助理:提升医学教育质量
临床带教助理
虚拟病人系统,模拟真实病例进行教学训练。年轻医生培养周期缩短30%。
考核评估助理
AI标准化考核系统,客观评估医学生/住培医生水平。考核标准化、客观化,减少人为因素。
知识管理助理
医院专属知识库,沉淀优秀医生诊疗经验。医院诊疗水平整体提升,形成特色优势。
科研助理:加速临床研究
数据归集助理
自动化临床数据整合与深度分析,数据归集效率提升10倍
论文写作助理
智能辅助文献检索、论文撰写与投稿,论文产出效率提升50%
项目管理助理
科研项目全生命周期管理工具,项目进度可视化
管理助理:支撑医院决策
院务分析助理
医院运营数据BI分析与决策支持,管理决策从"拍脑袋"到"数据驱动"
质控助理
病历质量自动审核,医疗安全预警。病历质量提升,医疗纠纷减少
绩效管理助理
多维度医护人员工作效率与质量评估,绩效考核科学化、透明化
系统效果数据
85%
病历书写时间减少
从3-4小时降至30分钟
53%
获取病情时间减少
问诊效率大幅提升
92%
导诊准确率
智能导医系统精准度
10倍
数据归集效率提升
科研数据处理加速
40%
医生满意度提升
工作负担显著减轻
35%
患者满意度提升
就医体验明显改善
当前医院面临的挑战
医务人员职业倦怠问题
87.8%
最高倦怠率
中国医生职业倦怠率高达66.5~87.8%，远高于其他国家
60%
行政工作占比
过多的行政工作（如文书工作）是主要原因
88.5%
三级医院倦怠增幅
三级医院医生倦怠程度比基层医院高
60%
急诊医师倦怠率
从43%上升至60%，为所有科室最高
医疗资源分配失衡
医师人口比例
中国执业医师与人口比例为1:343，低于西方国家1:280的水平
资源集中问题
北京、上海等一线城市吸收周边省市患者，三级医院承担过多基层医疗任务
病历时效要求
《病历书写基本规范》要求门诊病历需即时完成，入院记录需24小时内完成
工作量过重
医生资源不足导致单个医生承担过重工作量，三甲医院尤为明显
医患关系与就医体验
医患冲突
超过60%医务工作者经历过医患冲突，63%以上医院有医务人员因患者行凶受伤
科室转诊率
分诊不准确导致的科室转诊率高达27%，造成医疗资源浪费
患者等待时间
患者等待时间长，满意度低，就医体验亟待改善
信息不对称
医患信息不对称，患者难以理解医疗过程
医院管理与数字化痛点
电子病历分级评价要求
三级医院达到4级以上，对信息共享与决策支持提出高要求
信息孤岛
医院内多系统各自独立，数据难以共享利用
决策支持系统脱节
医疗决策支持系统与临床实践脱节，利用率低
经验难以数字化
医生诊疗经验难以数字化沉淀，知识传承效率低
医院数字化转型面临的核心挑战
医疗流程效率低下
病历书写时效要求与工作量矛盾
2010年卫生部发布的《病历书写基本规范》对病历书写提出了客观、真实、准确、及时、完整、规范的要求，并明确规定了各类病历的完成时限，如门诊病历需即时完成，入院记录需24小时内完成，首次病程记录需8小时内完成，抢救记录需6小时内完成等，然而这些繁琐的病历书写工作不仅耗费医生大量宝贵时间，还容易导致人为失误。
医生重复性工作占比高
这些工作中涉及很多重复性工作，如填写患者个人资料、检查结果等，这不仅占用了医生宝贵的时间，也增加了病历书写的工作量。此外，医生需要反复记录患者的病情变化，而这些病历记录往往是相似且需要重复书写的。
医疗服务流程分散
医疗服务流程分散造成信息沟通不畅，增加了整个诊疗过程的复杂性。医生需要在多个系统之间切换，导致数据不统一、易产生错误。整合医疗服务流程可以提高效率，减少医生的繁重重复性工作。
数据价值低效应用
诊疗数据未能有效沉淀
丰富的诊疗数据未能有效沉淀为医院资产，无法 充分利用数据的潜力来改善医疗服务质量和效率。这也意味着缺乏数据分析和利用，使得医院无法实现更有效的决策和优化诊疗流程。
数据壁垒
医院各系统间数据壁垒，缺乏标准化整合，使数据在系统之间无法流畅共享和应用。导致信息孤岛，影响医院内部数据的协同效率和综合利用。
AI应用碎片化
AI技术应用碎片化，难以形成系统性价值， 阻碍了整体医院智能化水平的提升。
AI应用难以落地
商业AI系统适配性差
通用型商业AI系统难以适配医院专科特色和临床工作流程，无法满足不同科室的差异化需求，导致实用性低。现有系统通常缺乏对专科医疗术语的理解能力和临床场景的深度洞察。
专业团队缺乏
医院普遍缺乏AI模型训练和应用的专业团队，人才储备不足。医护人员对AI技术认知有限，IT部门又缺乏医学专业知识，跨领域协作困难，难以支持持续的AI创新与迭代。
数据资产外流风险
医院对第三方AI服务依赖性强，宝贵的临床数据在使用过程中外流，没有形成自己的壁垒，医疗数据涉及大量的科研价值，医院在使用过程中无法利用其数据产生价值。
岚医全域医疗智能体解决方案
定位
主动健康理念下的医院AI竞争力构建平台
- 医院数字化转型的核心引擎
- 医院AI资产积累的长期战略支撑
- 医院诊疗经验的数字化传承工具
解决医院核心痛点的端到端方案
- 医生文书工作自动化：AI辅助病历生成，符合《病历书写基本规范》要求
- 问诊效率智能提升：预问诊与诊室智能辅助，释放医生核心诊疗时间
- 院内外数据连续性：患者个人全权管理的岚医护照(MSP)体系，打通就医全流程数据，保护患者隐私
- 医院AI资产培育：将日常诊疗场景转化为AI训练数据，形成医院专属AI模型
落实方案：岚医系统九大领域全面实施内容
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医疗文书自动化
实现病历自动生成，提高医生文书工作效率
2
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医学问答系统
提供智能导诊与医学咨询服务
3
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临床决策辅助
为医生提供诊断与治疗建议支持
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虚拟专家与病人
建立医疗培训与临床模拟系统
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病历质控建设
确保医疗文书规范与质量审核
6
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院务管理建设
优化医院运营与质量监控流程
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智能生态体系建设
构建多层次医疗智能体系
8
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科研创新平台
实现医疗数据智能归集与分析
9
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主动健康连续管理与服务
提供全程健康干预服务体系
医疗文书自动化
门急诊诊间听写
在医生诊断过程中自动记录医患对话
住院听写
支持医生通过语音记录输入住院患者病历信息，进行自动生成和整理
问诊提示
为医生提供结构化的诊间问诊指导辅助
场景追溯
回顾诊疗过程的关键信息和时间点
医学问答系统
AI导诊
为患者提供初步的科室导向和就医建议
AI预问诊
在正式就诊前进行初步症状分析和评估
AI咨询
回答患者关于健康和疾病的一般性问题
AI随访
在诊疗结束后进行自动化的患者跟踪和健康状况评估
临床决策辅助
智能化临床决策支持系统全流程覆盖
1
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诊断辅助
提供可能的诊断建议和参考
处方建议
根据诊断结果提出用药和治疗方案建议
检验分析
辅助解读实验室检查结果
康复指导
为患者提供个性化的康复计划和建议
检查建议
根据症状建议进一步的检查项目
虚拟专家与病人
AI培训
创建模拟患者，为医疗人员提供AI相关技能的培训系统
AI考核
评估医务人员的专业能力和知识水平
虚拟问诊
提供模拟问诊环境进行练习和培训
决策支持
在复杂医疗情况下提供决策建议和参考
病历质控建设
事前质控
在病历生成前进行规范检查和指导
事中质控
在病历书写过程中实时提供改进建议
AI语音检索
通过语音命令快速检索和管理病历信息，通过模糊搜索快速寻找数据、归纳总结数据
院务管理建设
院务Agent
提供医院运营数据的商业智能分析，数据可视化，将医疗数据转化为易于理解的图表和可视化形式，帮助医护人员更直观地分析和利用数据
医疗质量
监控和评估医疗服务质量指标
医疗安全
识别潜在的医疗安全风险和问题
绩效管理
评估医护人员和部门的工作效率和质量
智能生态体系建设
多层次智能体系
构建覆盖医、教、研、管的院内智能体系，实现跨院区协同和区域医疗网络智能协作，整合不同部门的信息资源，提高数据共享和管理效率
医院AI资产集群
建立医院专属医学知识图谱，开发医院自有特色专科大模型，打造医院私有资产AI能力对外输出与商业化平台，医院可就此打开更多营收渠道如对外输出AI服务，对外输出个性化社区健康管理连续服务
技术创新融合
整合多模态数据（文本、影像、声音、生理信号等一切可以输入的数据来源），提升医院的个性化推理能力，深度融入健康城市建设
科研创新平台
数据智能归集
实现临床数据的自动化整合与深度分析，构建院内专属医学数据库，支持跨部门多维度数据挖掘，将碎片化临床数据转化为可用科研资产
项目管理辅助
提供科研项目全生命周期的智能化管理工具，包括立项申请、伦理审批、进度追踪、团队协作、经费管理和成果转化，显著提升科研效率
学术产出支持
提供智能辅助论文撰写与投稿AI辅助，结合医院自有数据库进行文献全自动生成、文献综述生成、数据可视化、语言润色、统计分析、期刊匹配推荐及SCI论文智能排版，提升发表成功率
智慧健康生态
建设覆盖医疗、健康、养老全领域的主动健康院内院外联动生态系统，打造区域医学科研创新网络，促进科研成果临床转化与产业孵化，形成医院科技创新竞争力
主动健康连续管理与服务
主动健康连续服务是创新医疗服务模式，突破传统医疗局限，形成全新健康服务理念和实践体系。主动健康连续服务有以下主要特征：
全维度覆盖服务
覆盖"全人群、全周期、全过程、全场景"。不仅关注病患，也关注健康人群；服务从儿童到老年人全生命周期；监测运动、静止和睡眠状态；服务场所从医院扩展到商场、车辆、学校和家庭等日常环境。
预防优先的理念转变
强调"防患于未然"，重心从治疗转向预防和早期干预。大多数疾病形成是渐进过程，生活方式因素占疾病原因的60%以上。及早识别健康风险，立即干预，能有效预防疾病。
数据驱动的个性化服务
以大数据为基础，收集日常生活中各种健康数据，分析这些行为与健康的关系，建立个人健康模型，实现精准预测和预防。健康护照系统保障了数据的连续性和完整性。
"新三药"的干预方式
倡导"数字药、营养药和运动药"三种非传统药物与传统药物配合使用。通过可穿戴设备实时监测、个性化膳食调整和科学运动，全面提升健康效果。
连续不间断的服务模式
强调服务连续性，打破传统医疗的片段式服务。通过健康建筑设施、健康数据集成与控制器、健康护照系统等技术，实现健康状况实时监测和持续管理，形成闭环服务体系。
跨学科团队协作
需要医生、护士、营养师、心理咨询师和数据分析师等多专业人员共同参与，形成跨学科协作模式。这种模式提供更全面的健康解决方案，满足不同人群的多样需求。
岚医系统整合与协同
整个岚医全域医疗智能体系统展现了一个以患者为中心、覆盖诊前、诊中、诊后全流程的智能医疗解决方案。这些AI业务模块相互协同，形成一个完整的医疗服务闭环
AI导诊
患者通过AI导诊进入医疗系统
AI预诊
收集初步信息
AI辅助诊断
医生在AI辅助下完成诊断和治疗决策
文书自动生成
医疗文书自动生成，减轻医生工作负担
病历质控
确保医疗文档的准确性和规范性
AI随访
跟踪患者恢复情况
院务管理
分析整体医疗服务质量和效率
科研创新
支持临床数据分析与学术成果转化
第三章
岚医全域医疗智能体一期产品体系：五大核心模块
智能导医模块、预问诊模块、诊室智能辅助模块、住院辅助模块、患者随访管理模块
五大核心模块
智能导医模块（就医前引导）
现有导诊系统局限性
- 仅支持预设选择题形式
- 无法支持自然语音或文字输入
- 问题过于基础且单一
- 科室推荐不够精准
AI导诊系统优势
- 基于医学鉴别诊断逻辑主动提问
- 支持自然语言交互
- 深入了解患者病情
- 精准推荐适合的就诊科室
智能导医模块核心功能
多Agent协同对话系统
模拟医生主动引导患者的交互逻辑，动态调整问题，确保信息收集全面
病情知识约束系统
集成权威医学指南和科室分配规则，确保导诊符合循证医学
紧急情况识别
自动识别需要急诊的症状描述，优先推荐急诊通道
实际应用数据
导诊准确率92%，患者满意度提升40%
预问诊模块（诊前准备）
传统诊前问卷局限性
- 依赖表单选择题形式
- 患者依从性差
- 无法上传和处理检查单据
- 问诊结果呈现形式过于简单
AI智能预问诊系统优势
- 模拟医生诊疗思维进行提问引导
- 支持多模态交互录入
- 快速生成门诊病历草稿
- 支持急症和重症的预警提醒功能
预问诊模块核心功能
专科适配问诊模板
系统根据不同科室需求，自动调用专科问诊模板
多智能体问询框架
具备复杂逻辑链路和更多询问轮次，模拟专科医生思路
结构化数据生成
将患者描述转化为标准结构化数据，便于医生快速阅读
实际应用数据
医生获取病情信息时间减少53%，患者重复描述减少72%
诊室智能辅助模块（诊中支持）
传统诊中问诊模式局限性
- 医生需同时完成多项任务
- 手动记录病历耗时低效
- 医生个体间专业水平差异大
- 高强度工作易导致疲劳决策
AI智能诊中辅助系统优势
- 实时记录并理解医患对话
- 提供智能提醒防止信息遗漏
- 快速生成规范病历文档
- 与医院信息系统无缝集成
诊室智能辅助模块核心功能
对话内容智能标记
系统自动标记重要信息（标红删除内容、标绿修改内容）
医生一键审阅
点击内容查看相应对话源，接受或拒绝修改
辅助诊断建议
鉴别诊断建议（仅对医生可见，医生自主决定是否采纳）
医生主导编辑
全程手动编辑病历，保持医生主导权
实际应用数据
病历书写时间减少85%，符合规范性提高21%
住院辅助模块（住院病程管理）
传统住院病程记录模式局限性
- 医生需同时完成查房、记录、分析等多项任务
- 手动记录病程耗时低效，影响查房质量
- 病历规范性和完整性不均衡
- 高强度工作压力下容易因疲劳导致记录质量下降
AI智能住院病程记录系统优势
- 实时记录并理解查房过程中的医患对话
- 提供智能提醒防止重要信息遗漏
- 2-3秒内快速生成规范病程记录文档
- 与医院信息系统无缝集成，支持病程调阅
住院辅助模块核心功能特性
查房对话智能记录
识别转换医患语音对话为医学专用词汇
医生一键审阅
点击查看查房对话源，提交病历记录
病情评估辅助
基于患者数据变化提供评估建议
医生主导编辑
保持医生主导权，全程可手动编辑
多类型病程支持
入院记录、病程记录、阶段小结、出院记录等
录音文件备查
提供原始录音语料，为医疗纠纷提供依据
实际应用数据
- 病程记录书写时间减少90%
- 记录完成及时率提高95%
- 病程记录规范性提高30%
患者随访管理模块（诊后连续服务）
传统随访管理模式局限性
- 中国慢病患者基数庞大：超5亿人（高血压2.45亿、糖尿病1.4亿）
- 基层医生工作负荷重：平均每天工作超9小时
- 随访效率低下：人工随访平均需10-15分钟，且内容缺乏个性化
- 随访覆盖率与规范性不足：全国高血压患者规范管理率仅为74.48%，失访率高达23.0%
- 信息难以系统化存储、分析与及时干预
智能随访管理系统优势
- 大幅提升覆盖率与效率：覆盖率提升至99%，效率提升40倍
- 显著缩短单次随访时间：从10-15分钟缩短至2分钟
- 有效降低人力成本：人力成本降低80%
- 高并发处理能力：可同时处理40个随访任务
- 确保信息采集质量：信息采集正确率达95%
- 与电子病历无缝整合，实时分析随访数据识别风险
患者随访管理模块核心功能
个性化随访计划
根据疾病类型和治疗方案，30秒内生成健康画像及定制化随访方案
智能语音交互
支持方言识别，实现真人式对话，提高患者依从性
异常预警机制
实时分析数据，自动识别随访反馈中的异常情况，及时通知医生干预
多渠道融合
支持AI电话、短信、微信小程序等多种随访渠道，全面覆盖患者
数据智能分析
自动汇总随访数据，生成结构化报告，辅助医生决策
实际应用数据
以华西医院为例，随访覆盖率达99%，效率提升40倍
AI智能随访系统：重塑中国慢病管理的效率革命
中国慢病管理正面临前所未有的规模挑战。截至2024年，中国慢性病患者已超过5亿人，其中高血压患者2.45亿、糖尿病患者1.4亿、血脂异常5.5亿人，慢病导致的死亡占全部死亡的80-88.5%。
效率瓶颈严重
- 基层医生平均每天工作时间超过9小时
- 三级医院医生半天门诊接诊量达41-75.8人
- 人工随访平均需要10-15分钟，完成100例患者随访需耗时9.3小时
- 每位话务员每日接听电话上限仅45个
管理覆盖不足
- 全国高血压患者规范管理率仅为74.48%
- 2型糖尿病患者规范管理率为73.55%
- 失访率高达23.0%，即近四分之一的患者在管理过程中流失
AI智能随访系统的革命性突破
以四川大学华西医院为代表的实践证明，AI随访可将覆盖率提升至99%，效率提升40倍，单次随访时间从10-15分钟缩短至2分钟，人力成本降低80%。
核心技术优势
- 可同时处理40个随访任务，24小时不间断工作
- 信息采集正确率达95%，支持方言识别
- 30秒内生成个性化健康画像
- 实时分析随访数据，自动识别异常指标和风险信号
健康结局改善
宁波等地的实践中使糖尿病发病率下降22%，医疗支出降低18%，展现了从效率工具到健康结局改善的完整价值链。
标杆案例：四川大学华西医院智能随访系统
应用规模与部署
- 覆盖18个科室、81个护理单元的大规模应用
- 2023年12月启动，2024年4月正式上线
- 2024年第三季度完成6万余出院患者、13万余次随访电话任务
核心效果指标
- 覆盖率革命：出院患者随访覆盖率达99%
- 效率提升：智能随访机器人可同时拨打40个电话，效率提升约40倍
- 时间节省：单次随访时间从人工的10-15分钟降至2分钟，时间下降约85%
- 成功率优异：成功接听率88%，智能语音电话执行成功率83%
人力成本节省
第三季度减少人工拨打电话10.6万次，直接节省了大量人力成本，成为全国医疗机构的标杆案例。
第三季度减少人工拨打电话10.6万次，直接节省了大量人力成本，成为全国医疗机构的标杆案例。
宁波市鄞州区慢病防控平台
- 健康结局改善：糖尿病发病率从514.15/10万下降至400.02/10万（下降约22%）
- 医疗支出下降：整体医疗支出下降18%
- 快速响应：30秒内生成健康画像，个性化健康教育
江苏省镇江市大规模验证
- 对6家医院拨打52,754个电话，仅用2天完成
- 接通35,555人（接通率67.4%），信息采集正确率达95%
- 人工方式每周仅能拨打400个电话，AI系统效率提升数十倍
场景一：急诊患者精准分流
智能科室匹配
系统识别患者描述的"突发头晕、左侧肢体麻木"等症状，结合患者年龄和既往史，精准推荐神经内科就诊
多模态交互
患者通过语音描述症状，系统自然理解并进行深度分析，无需患者填写复杂表单
主动问询引导
系统自动追问"头晕是否伴有恶心呕吐"、"肢体麻木持续时间"等关键信息，构建完整症状画像
急危重症预警
系统识别可能的卒中高风险，立即触发急诊绿色通道预警，建议患者立即就医
场景二：复杂病例高效预评估
线上智能预问诊
胸外科肿瘤患者在挂号成功后启动预问诊，系统收集肿瘤发现时间、生长速度、既往检查结果等关键信息
线下便捷接入
患者在候诊区通过扫描二维码完成预问诊，等候时间得到高效利用
临床思维模拟
系统基于肿瘤科专家思路，针对性询问吸烟史、职业暴露史、家族肿瘤史等关键信息
4
多模态数据采集
患者上传既往CT、病理报告照片，系统自动识别关键信息并整合入病历
场景三：专科门诊高效诊疗
AI智能诊间听写
皮肤科医生一键启动AI语音记录系统，自动捕捉患者描述的"反复瘙痒、红斑、季节性加重"等关键症状
实时临床指导
系统提示医生询问"是否接触过新的化妆品"、"家族中是否有类似病史"等易被忽略的信息
快速文档生成
医生诊断为"慢性湿疹"后，系统在3秒内生成规范病历，包含预问诊阶段信息、完整的症状描述、体征记录和初步诊疗意见
系统集成无缝
医生一键将生成的病历导入医院HIS系统，同时自动生成处方模板和随访计划
场景四：住院病程高效管理
住院部医生查房时的病程记录管理
具体流程：
AI智能查房记录
医生查房时一键启动AI记录系统，自动捕捉患者描述的"胸闷症状缓解、夜间睡眠改善、无胸痛发作"等关键病情变化
实时临床指导
系统提示医生询问"用药后有无不适反应"、"活动后症状是否加重"等易被忽略的关键信息
快速文档生成
医生查房结束后，系统在3秒内生成规范的病程记录，包含完整的主观症状描述、客观检查发现、病情分析和诊疗计划
系统集成无缝
医生一键将生成的病程记录导入医院HIS系统
实际效果：
效率显著提升
医生单次查房病程记录时间从平均20分钟缩短至5分钟
及时率大幅提高
病程记录及时完成率从65%提升至98%
规范性增强
病程记录规范性评分提高28%
医生满意度提升
医生工作满意度提升50%
场景五：糖尿病患者规范化管理
预问诊高效采集
患者复诊前完成血糖记录、用药情况等信息采集
智能汇总分析
系统生成近3个月血糖波动趋势、用药依从性分析
规范化随访与管理
系统根据指南推荐，自动安排1-3个月一次的标准随访，根据患者情况定制并提供规范化的连续服务
连续数据积累
患者数据通过岚医护照(MSP)长期积累，形成完整病程数据，医生可通过患者本人授权后用于科研调取
系统工作流程与数据流动
全域医疗智能体端到端工作流程
患者接入流程
智能导医→挂号预约→预问诊
预问诊流程
专科问诊模板→详细症状采集→预问诊病历生成
诊室就诊流程
预问诊资料查看→补充问诊→病历确认→导入HIS
住院流程
入院病历→查房记录→病程记录生成→出院小结→随访计划
随访管理流程
自动生成随访计划→定期触发随访→异常预警干预
系统各环节无缝衔接，确保患者信息与医疗数据高效流动
医院数据资产构建闭环
诊疗数据智能采集
自动收集临床数据
结构化处理
标准化数据格式
医疗知识提取
从数据中提炼价值
AI模型训练
构建专属模型
辅助诊疗应用
应用于临床实践
新数据积累
持续优化模型
医院通过"诊疗数据智能采集→结构化处理→医疗知识提取→AI模型训练→辅助诊疗应用"形成完整闭环，使"临床实践→数据沉淀→模型训练→辅助决策→临床验证"构成良性循环，最终帮助医院构建专属AI资产，增强其在人工智能时代的核心竞争力。
第四章
岚医系统实施路径与回报分析
从智能导医到临床决策支持的全周期解决方案，通过四期递进式实施（基础模块部署、专科应用拓展、临床决策支持、全业务AI化），帮助医院降低医生工作负担、提升诊疗效率、构建AI医疗资产，实现医院数字化转型与"主动健康"战略落地，共同构建全人群、全周期、全场景的健康服务生态。
全流程AI智能医疗系统价值陈述
这是一套覆盖患者就医全流程的AI智能系统，包含五大核心模块，每个模块都能为医院创造显著的经济和社会价值：
智能导医模块（就医前引导）
1
经济价值
- 年节省人力成本30-40万（减少6-8名专职导诊护士）
- 科室转诊率从27%降至8%
- 每年减少无效挂号和重复就诊，综合收益180-320万元
2
社会价值
- 导诊准确率提升至92%（+24%）
- 急危症识别率提升至96%（+41%）
- 患者从症状描述到专科医生接诊时间缩短57%
- 对于卒中等急危重症患者，每提前15分钟治疗致残率降低4%
- 患者满意度提升23%
3
战略意义
- 24小时不间断智能服务
- 为患者提供精准科室推荐
- 优化急诊绿色通道
- 减少医疗资源浪费
- 提升医院智慧服务形象
预问诊模块（诊前准备）
1
经济价值
- 单医生年增收37.4万元
- 30名医生科室年增收1,122万元
- 医生年节省1,719小时（相当于215个工作日）
- 接诊量提升40%
- 投资回收期<1个月
2
社会价值
- 病史采集时间从15分钟缩短至4分钟（-73%）
- 信息完整度从65%提升至94%（+29%）
- 患者重复描述次数减少72%
- 过敏史准确率提升至96%（+26%）
- 用药记录完整度提升36%
- 患者满意度提升23%
3
战略意义
- 支持线上线下双渠道
- 多模态信息采集（语音、文字、照片）
- 自动生成规范预问诊病历
- 医生诊前即可掌握完整病情
- 大幅提升诊疗效率和准确性
五大核心模块综合价值分析
诊中智能辅助模块（诊中支持）
1
经济价值
- 单医生年增收46.8万元，30名医生科室年增收1,404万元，综合年度价值2,491万元以上
- 医生年节省1,565小时（相当于9个月工作时间）
- 病历书写时间减少85%（从11分钟降至1分钟）
- 接诊量提升50%
- 投资回收期<1个月，ROI>3600%
2
社会价值
- 病历规范性从78分提升至94分（+16分）
- 信息遗漏率从23%降至3%（-87%）
- 病历完成及时率从65%提升至100%
- 医生注意力在患者身上的时间从40%提升至85%（+113%）
- 医患交流时间增加17%
- 医生工作满意度提升35%
- 职业倦怠率预计降低40%
- 患者满意度提升22%
- 医疗纠纷风险降低30-40%
3
战略意义
- 实时对话智能记录
- 2-3秒快速生成规范病历
- 智能问诊提醒
- 辅助诊断建议
- 原始录音备查
- 完全符合《病历书写基本规范》和三级医院评审要求
- 支持HIMSS、JCI认证
- 减少医生文书负担，让医生回归医疗本质
住院病程记录模块（住院管理）
1
经济价值
- 单个医生每天节省5小时病程记录时间，年节省1,565小时（相当于195.6个工作日）
- 相当于每个医生增加0.86名助手
- 30名医生年节省时间价值近200万元
- 病程记录书写时间减少90%（从11分钟降至1分钟）
- 让医生有更多时间用于查房、手术、会诊等高价值医疗活动
2
社会价值
- 病程记录完成及时率从65%提升至98%以上
- 病程记录规范性提高30%
- 查房对话自动转化为规范病历
- 关键信息智能标记，医生一键审阅即可完成
- 原始查房录音留存为医疗纠纷提供证据
- 医生工作满意度显著提升，职业倦怠感大幅降低
3
战略意义
- 查房过程智能记录
- 实时捕捉医患对话
- 自动生成入院记录、首次病程记录、日常病程记录、阶段小结、出院记录等全类型病程文档
- 符合《病历书写基本规范》要求
- 支持三级医院评审和电子病历分级评价
岚医通AI智能随访时间与成本节省价值分析
基础参数对比
成本效益分析
人力成本节省：
- 中等规模医院通常需要4-5名护士全职从事随访工作
- 年人力成本高达36-50万元
- AI系统可替代80%的人工随访工作
- 年节省人力成本约30-40万元
效率价值提升：
- 传统模式：每位话务员每日最多45个电话
- AI系统：24小时可完成5,000人次随访
- 单日效率提升超过100倍
投资回收期：
- AI智能随访系统投资回收期：8-12个月
- 兼具社会价值和经济价值的创新解决方案
- 随着2024年国家要求三级医院出院患者随访率达80-90%，AI智能随访已从可选项变为医疗机构的必选项
结语：您离引爆医院价值只差一次数字化转型的决心
电商鼠标知冷暖，医疗病史凑不全；
短视算法瞬息变，问诊AI总犯难。
数据若金莫闲置，智能转型箭在弦；
经验老本终见底，数字革命换新天！
当电商平台能通过一次鼠标悬停预测购买意向时，医疗行业仍在为获取完整的患者病史数据挣扎；
当短视频算法可以实时优化内容推荐时，医疗AI系统却常因数据质量不足需要重新训练。
医疗行业需要建立"数据即资产"的认知，在确保隐私安全的前提下，以互联网行业的迭代速度推进数字化转型。
这不仅是技术升级，更是医疗服务从"经验驱动"向"数据智能驱动"的范式革命。
感谢您的关注
感谢您对岚医全域医疗智能体的关注与支持。
我们期待与您携手共创医疗健康新未来。
联系方式：北京市海淀区首都体育馆南路6号
电话：+86 18511113629
琼海智医科技有限公司简介
琼海智医科技有限公司是一家专注于医疗AI智能化解决方案的创新型科技企业，致力于推动中国医疗行业数字化转型与"主动健康"战略落地。
公司背景与定位
- 国家主动健康行业产教融合共同体战略合作方
- 河南省健康建筑嵌入式基础医疗设施装备工程研究中心战略合作方
- 专注于医疗AI智能体系统研发与应用
- 以"主动健康"理念为指导，构建全域医疗智能解决方案
核心产品：岚医全域医疗智能体
岚医系统是基于数据与知识双驱动的医疗服务平台，覆盖患者就医全流程：
五大核心模块：
智能导医模块
24小时在线智能导诊，准确率达92%
预问诊模块
AI智能病史采集，信息完整度提升至94%
诊中智能辅助
实时对话记录，2-3秒生成规范病历
住院辅助模块
智能查房记录，病程记录效率提升90%
患者随访管理
AI智能随访，覆盖率达99%，效率提升40倍
技术优势
- 医教研管四大智能助理体系
- 高精度医疗领域专业语音识别模型
- 多Agent协同推理架构
- 医学知识图谱约束
- 医院专属AI模型训练
- 与医院信息系统深度融合
应用价值与成果
经济价值
- 单医生年增收46.8万元，30名医生科室年增收1,404万元
- 病历书写时间减少85%，医生年节省1,565小时工作时间
- 年节省人力成本30-40万元，综合收益可达数千万元
- 投资回收期<1个月，ROI>3600%
标杆案例
阜外华中心血管病医院
建立老年人心肺功能数据库，确定不同年龄段老年人心肺功能正常值区间，形成流调与主动服务平台，发布老年人心肺功能现状及疾病报告，完善心肺健康全流程管理实施方案
广东省第二人民医院
2012年，内分泌科整合资源，率先建立"2+N"院内院外合作逆转糖尿病服务体系，形成主动健康新模式
广西自治区人民医院
院内主动健康中心涵盖营养、康复、精神心理、睡眠医学、中医等学科，配备专业技术人员，依托"3+1+2"主动健康云平台，通过人体健康状态量化分层、健康信息连续动态采集、健康大数据融合分析等，进行"三全"健康管理
汶川县主动医疗服务中心
3年完成12万人次体检；建立8万份健康档案；占全县总人口75%
浏阳市"蓝车"移动健康体检
65岁以上老年人体检率达81.63%；卫生院营收从2000万增至4.8亿元
发展愿景
致力于成为中国医疗AI智能化领域的领军企业，通过技术创新推动医疗服务从"经验驱动"向"数据智能驱动"的范式革命，构建全人群、全周期、全场景的主动健康服务生态，为实现"健康中国2030"战略目标贡献力量。
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