国家卫健委2024卫生健康行业人工智能应用场景参考指引.pdf

附件

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卫生健康行业人工智能应用场景参考指引

卫生健康行业人工智能应用场景参考指引

一、“人工智能+”医疗服务管理

一、“人工智能+”医疗服务管理

（一）“人工智能+”医疗服务

(一)“人工智能+”医疗服务

1.医学影像智能辅助诊断

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、

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。

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、

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、

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，

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、

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

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

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、

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

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

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

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

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。

院人力成本。

2.医学影像数据智能辅助质控

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、

基本概念：利用人工智能技术开展医学影像检查质量评价、

—3—

—3—

分析，提高医学影像摄片质量和质控效率。

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

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，

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，

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

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、

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

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

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。

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

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

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、

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。

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、

应用场景：使用机器学习、自