65.医疗咨询机器人 基本概念：利用语言大模型、智能算法和医学知识库，与患者进行智能对话，提供医疗信息咨询，协助完成就诊、检查预约等服务，提高患者就医便捷性和准确性。 应用场景：适用于医院网站、健康管理平台、移动应用、门诊导诊等场景，利用语言大模型、智能算法和医学知识库进行理解和分析，通过文字输入或语音交互的方式与患者进行智能对话，回答患者关于疾病症状、健康管理、医疗常识等方面的问题，提供医疗信息咨询与就诊服务。与医院信息系统对接，实现医疗预约、药品购买、健康档案管理等功能，为患者提供全方位的医疗服务和健康管理服务支持，提升患者就医体验，减轻医务人员负担。 66.配送机器人 基本概念：采用人工智能导航和定位技术，配备智能传感器和运动控制的配送系统，执行自动化药品、医疗用品等物品配送任务，提高配送效率和准确性，降低人工成本。 应用场景：通过路径规划和实时避障等技术，应用于各类医疗场所，将药品、医用耗材、手术器械、病理标本、被服、餐食、医疗废弃物等物品快速、准确地配送到指定目的地。在配送任务过程中能够根据周围环境自动调整路径和速度，避免碰撞和意外发生，保证配送安全与稳定。与信息系统或医疗设备联动，实现物品配送和信息传递的无缝连接，为患者和医护人员提供便捷、高效的配送服务，提升医院物流效率和质量，降低物流成本，改善医疗服务体验。 67.消毒机器人 基本概念：采用先进的消毒技术和自动化控制系统，对环境进行自动、高效、精准消杀，有效预防疾病传播和交叉感染，保障人员健康安全。 应用场景：配备紫外线、臭氧、喷雾等各类消毒装置，用于空气、表面、器械等消毒杀菌，广泛用于各类医疗机构、公共场所。实时监测环境参数，自动调整消毒策略和路径，根据实际场景需求选择合适消毒方式，确保消毒效果达标。具备消毒任务自动化管理和记录功能，及时、精准保障公共空间或特定区域的环境卫生质量，有效预防疾病传播和交叉感染，提高工作效率和数据可追溯性，提升公共卫生安全水平。 68.紧急医学救援机器人 基本概念：面向重大火灾爆炸、毒气泄漏等事故，应用医学急救机器人和云端专家辅助决策系统，在人力难以到达的空间开展智能紧急搜救、前期处置、生命支持和安全搬运等。 应用场景：应用医学急救机器人，快速进入废墟下狭小空间或火、爆、毒等危险救援现场搜索幸存者，采集伤病员生命体征参数并上传云端专家辅助决策系统，实现对伤员进行简单现场急救、生命支持和安全快速搬运，为后续救援作业赢得时间。 （十）“人工智能+”药物研发 69.智能药物研发 基本概念：集成人工智能和生物信息等技术，基于海量数据支持高效筛选、效果预测、设计优化，加速药物研发。 应用场景：集成人工智能、计算化学和系统生物学等算法，用于小分子药物的筛选、设计和优化。利用虚拟筛选技术、高通量筛选实验平台，自动化、规模化筛选大量化合物，快速识别有潜力的药物候选分子，评估其与药物靶标的相互作用。在药物逆合成设计中，实现单步逆合成分析、多步逆合成分析、合成路线设计等功能。在新药研发过程中，从化学反应数据集中进行逆合成分析预测任务，加速合成路径的设计和优化。研发多维药物评价及临床前研究工具，包括药物动力学、药效学、结构生物学、安全性等模型，综合评估其与药物靶标的分子对接、体内循环、毒副作用等多个维度的性能，加速药物候选物的验证和优化。 70.智能药物临床试验辅助 基本概念：搭建药物研发临床试验智能应用，智能辅助筛选患者、检查检验判读，为提高临床试验质量提供支持。 应用场景：在药物研发的临床试验阶段，发挥大数据精准、快速、智能的能力智能筛选患者，研究者维护需要发布筛选信息的项目后，系统根据入组标准、排除标准等信息，通过临床研究数据中心及医疗数据知识图谱，快速精确地进行患者数据的清洗与整合，展示疑似受试者，研究者可对疑似受试者进行查看追踪。患者入组后，系统自动监控数据平台中的临床试验患者检查检验数据，进行智能预警并对需要判读的不良事件自动生成判读任务，支持在线生成异常评判单及电子签名留档，进行严重不良事件上报及可疑且非预期严重不良反应上报。应用临床试验智能平台，快速准确发现项目疑似受试者，提高试验患者入组率，加速试验进度；智能检查检验单判读，降低漏判错判率，提升药物研发效率和质量。 71.智能药品临床综合评价辅助 基本概念：利用人工智能技术自动快速分析评估药品多维度信息，生成药品临床综合评价结果报告，助力药品临床综合评价主题遴选、评价实施和结果转化应用全流程。 应用场景：应用大数据、自然语言处理、机器学习和数据挖掘等人工智能技术，迅速抓取药品在治疗疾病中研究进展和评价情况，辅助评价人员快速识别科学问题和发现有价值的评价主题，自动爬取、解析、预处理、整合多源信息，识别高质量研究证据，深入挖掘真实世界数据，快速分析评估药品安全性、有效性、经济性、创新性、适宜性、可及性等多维信息，自动完成数据的提取整合和定性定量分析，快速自动生成评价结果报告，避免人为因素导致的评估质量差异，提升评价结果可信度，为优化医疗机构药品目录、强化合理用药、控制不合理药品费用、完善药物政策等场景提供辅助参考依据。 （十一）“人工智能+”中医药产业 72.中药材智能生态种植 基本概念：采用人工智能技术建立中药材智能模拟种植系统，开展规模化、科学化、精细化种植，提高中药材种植品质，降低种植成本，提升中药材种植经济效益。 应用场景：利用深度学习等人工智能技术，收集中药材生长环境的空气、土壤、水分等数据，建立药材种植培育数字化模型，模拟不同中药材原生态种植环境，实现中药材智能化、规模化生态种植，提高中药材种植品质。 73.中药材智能仿生鉴定识别 基本概念：将传统性状鉴定与仿生化、数字技术结合，为中药材和中药饮片真伪鉴定和快速评价提供新手段。 应用场景：利用电子眼、电子鼻、电子舌等仿生设备，对药材或饮片特征进行数字化提取分析，结合人工智能算法，利用实测样本提取特征数据对仿生分类设备进行针对性训练，建立仿生特征智能分类模型，实现对中药材和饮片进行快速、高效、定性鉴别。 74.中药智能生产设备 基本概念：基于中医药理论、药材固有属性以及产品制备要求，集合视觉分析、智能传感、在线检测、全过程质量控制等技术，提升中药（制剂）生产设备的智能化水平。 应用场景：应用人工智能、物联网、数字孪生等技术，采集中药（制剂）生产加工全过程参数建立数据模型，进行仿真模拟、工艺参数实时动态监测、质量在线检测控制和全过程质量追溯管理。利用机器视觉自动检测、电子智能传感等技术，研发包含前处理、提取、浓缩、干燥、制剂成型等工艺环节的实时质量监测设备，基于丸、散、膏等剂型原料物理性质，建立包含物料特性、制剂工艺、成型质量的大数据模型及指纹图谱，提升临方制剂生产的自动化、智能化水平，实现中药生产加工设备的智能化升级。 |
