卫生健康行业人工智能应用场景参考指引

2025-3-11 13:08| 发布者: 中国文化| 查看: 477| 评论: 0

摘要: 为贯彻落实党中央、国务院关于开展“人工智能+”行动的决策部署而制定:一、“人工智能+”医疗服务管理;二、“人工智能+”基层公卫服务;三、“人工智能+”健康产业发展;四、“人工智能+”医学教学科研 ...


41.智能慢性病管理

基本概念:智能分析慢性病患者健康状况、疾病诊疗、生活习惯等数据,生成个性化智能慢性病管理方案,为患者提供精细化智能慢性病管理服务。

应用场景:依法依规采集慢性病患者的基础信息、健康状况、疾病诊疗、用药档案/药历、生活习惯等多元数据,运用人工智能对采集的数据进行深度分析和挖掘,评估慢性病患者的健康状况,预测疾病发展趋势。根据分析结果制定个性化健康管理方案,包括用药计划、用药监督、生活习惯调整建议指导等内容。定期评估慢性病管理效果,根据评估结果调整管理方案,实现对患者的精细化管理,促进慢性病“防、查、诊、疗、养”闭环管理,提高患者的依从性和自主管理能力。通过对大量慢性病患者数据分析和挖掘,精确预测区域内群体慢性病的发展趋势,实现提早精准干预,降低慢性病发生率和疾病风险,提高居民健康水平,减轻医疗费用负担。

42.智能心理自助服务

基本概念:通过智能心理咨询、心理自助工具及专家数字人对话等服务,帮助用户改善心理状态,提升患者治疗依从性和临床疗效。

应用场景:在心理咨询与治疗服务中,发挥智能对话、随时可用、个性化服务能力,实现 7×24 小时智能心理咨询、推荐心理测评、心理自助百宝箱、心理知识问答与专家数字分身对话等功能。在用户与人工智能系统对话过程中,智能判断用户的需求,比如需要倾诉陪伴、专业心理咨询、专业建议指导、学习心理知识或是需要心理测评,针对性提供个性化心理服务,为用户制定有针对性的自助方案,并推荐自助百宝箱工具方便用户进行冥想、呼吸练习、体验抽卡/减压游戏、进入互助社区等。在用户产生情绪问题时,提供及时的心理支持,还可以识别用户对于人工和专家服务的诉求,推荐紧急心理热线并可实现与专家分身随时对话咨询的需求,能够及时有效改善用户的心理状态,获得最大限度的帮助,同时缓解医疗资源不足,提高医疗服务效率。

43.智能心理分级评估与护理

基本概念:基于智能远程照护技术,建立患者闭环式全场景自助式心理分级评估与心身整体护理的咨询机器人。

应用场景:全场景自助式心理分级评估与心身整体护理的智能咨询机器人具备患者精神状态精准评估、个体化干预、个性化照料、远程诊疗和探视等功能。患者精神状态精准评估是应用内置常用多维评估量表,也可以定制开发量表进行个性化评估,评估完成后实时出示报告,装载危机值预警功能。个体化干预是通过生物雷达和脑波监测评估患者心理干预过程中的脑功能、心率、呼吸等生理指标。个性化照料是机器人询问患者心情及睡眠情况,患者可与机器人互动。远程诊疗和探视是医生可不受时间空间限制与患者进行实时沟通,提供远程诊疗和探视服务。在患者住院和出院时对患者进行医疗知识宣教,提醒患者治疗时间和安排,给患者配送物品,在早间和晚间进行巡逻,通知患者准备治疗或回病房休息。

44.智能学生心理健康管理服务

基本概念:应用人工智能、大数据技术,对学生开展心理危机筛查、辅助诊断、预警推送、干预服务和随访分析。

应用场景:将互联网、云计算、大数据、人工智能、可穿戴等技术融入学生心理的测评、分析、管理与服务之中,开展包含日常生活行为轨迹、生理指标、心理测评、能力和价值观、考试成绩等学生数据的采集和智能分析,建立集心理危机筛查定级、心理潜能精准开发、心理宣教资料精准推荐、分类远程监督及管理、干预方案智能推送、大数据多维学生发展个体画像输出等智能学生心理健康管理与服务系统,为教育行政管理部门、学校及家长提供学生发展指导规划、心理辅导、心理危机干预方案等,促进学生心理健康,服务科研工作者和心理咨询师科学研究。

45.智能遗传性疾病筛查与预测

基本概念:基于人工智能筛选遗传性疾病标志物,探究标志物和疾病进展相关性,为疾病筛查预测提供决策支持。

应用场景:基于大模型及多组学方法,鉴定并筛选遗传性疾病密切相关新型生物标志物,分析基因组、表观遗传组、转录组、蛋白质组等生物信息,研究新型生物标志物和遗传性疾病进展程度的相关性及其在疾病早期预警中的作用,研究新型生物标志物产生过程,解析其在遗传性疾病发生发展中的作用机制。基于新型生物标志物构建遗传性疾病预测模型,采用区块链网络,构建遗传性疾病筛查及预测一体化、海量智能大数据管理和协同分析平台,在多中心进行部署,为疾病精准筛查预测提供决策支撑,实现遗传性疾病早期发现、早期干预,提高遗传性疾病防治水平。

46.慢性非传染性疾病筛查与预测

基本概念:利用人工智能实现慢性非传染性疾病早期筛查、危险因素识别、风险评估预测和预防性干预。

应用场景:通过收集个体生物医学数据、机会性筛查数据、生活方式和环境等信息,应用人工智能模型分析数据,分析慢性非传染性疾病的潜在风险因素、早期症状和发病概率等,根据分析结果提供个性化预防建议和干预措施。智能化筛查可以有效提高疾病的早期发现率,降低误诊、漏诊风险。同时风险预测模型能够优化医疗资源精准配置,提升慢性非传染性疾病的预防和控制效率。通过早期预警和及时干预显著延缓疾病进展、减少并发症、改善长期预后,提高慢性非传染性病的知晓率、早诊率和管理达标率,从而降低致死率、致残率和疾病负担。

 



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