煎药也有黑科技！深圳30案例入选省“AI+医疗卫生”榜单

近日，广东省卫生健康委发布《关于公布“人工智能+医疗卫生”应用场景案例（第一批）的通知》。经单位申报、地市推荐、专家评审，遴选了第一批“人工智能+医疗卫生”应用场景案例共289个，涵盖了医疗服务管理、基层公卫服务、健康产业发展、医学教学等四个领域的12个方面、44个应用场景。

深圳共有30个案例上榜，其中市属医院（含市卫健委）8个，宝安区6个，坪山区5个，福田区4个，南山区3个，龙岗区2个，罗湖区和龙华区各1个，光明区、盐田区和大鹏新区无案例上榜。

宝安坪山福田占15例 光明盐田大鹏无案例上榜　

为落实省委、省政府关于发展人工智能的工作部署，充分应用人工智能技术，提升健康医疗服务水平，改善居民就医体验，加快卫生健康智能化数字化转型。省卫健委上半年组织开展了“人工智能+医疗卫生”应用场景案例征集工作。经单位申报、地市推荐、专家评审，省卫健委共遴选了第一批“人工智能+医疗卫生”应用场景案例共289个，涵盖了医疗服务管理、基层公卫服务、健康产业发展、医学教学等四个领域的12个方面、44个应用场景，日前该批案例被正式公布。

省卫健委称，希望各地、各单位参考借鉴这些有益做法，结合实际予以落地推广。进一步加强“人工智能+医疗卫生”的探索和实践，丰富人工智能应用场景，不断提升医疗卫生服务效率和质量，推进卫生健康高质量发展。

首批入选的289个典型案例中，深圳有30个案例成功上榜。其中市属医院（含市卫健委）8个，宝安区6个，坪山区5个，福田区4个，南山区3个，龙岗区2个，罗湖区和龙华区各1个，光明区、盐田区和大鹏新区无案例上榜。

宝安区人民医院医学影像智能辅助诊断系统。

宝安区的医疗机构表现也十分突出，共有6个案例入选，其中五个案例全部来源于宝安区人民医院。该院人工智能辅助诊断在病理诊断中的应用案例，通过对大量病理图像的学习训练，累计完成宫颈液基细胞学样本分析10万例，AI阳性率11.89%，上皮病变敏感性超过99%，大幅提高了病理诊断效率和准确性，减少了漏诊误诊风险。影像AI系统在放射影像快速智能诊断中的应用案例，完成肺部影像分析27万例、CTA影像分析3万例，将肺部CT单列影像诊断时间从15分钟降至5-8分钟。深圳市宝安区福永人民医院的基于多模态AI的肠道准备质量智能检测平台，有效降低了肠道准备不充分率，提高了患者依从性。　　

案例覆盖十余应用场景 “医学影像智能辅助诊断”占6个　

深圳30个入选案例在应用场景上覆盖广泛，深度融合了人工智能技术与医疗卫生的各个环节。其中，“医学影像智能辅助诊断”应用场景案例有6个，“智能病例辅助生成”案例有5个，“智能预问诊”“智能医疗文书质控辅助”案例也各有3个。此外，手术智能辅助规划、智能门诊分诊、智能医疗质量管理、智能医院经济管理决策支持、智能健康管理、智能慢性病管理、中药智能生产设备、基层全科医生智能辅助决策、临床专病辅助智能决策等应用场景均有案例入选。

广州中医药大学深圳医院（福田）“‘仲思’智慧中医平台”。

如在“医学影像智能辅助诊断”应用场景中，深圳大学附属华南医院的“DeepSeek大模型驱动的影像应用”案例，通过整合医院多系统资源，借助大模型推理能力，为影像诊断医生提供精准诊断关键信息辅助，报告生成效率提升约30%，解读准确率与高年资医生匹配度达90%以上；在“临床专病智能辅助决策”应用场景中，广州中医药大学深圳医院（福田）的“‘仲思’智慧中医平台”案例，基于中医大语言模型，实现了医患对话实时转写、诊疗辅助等功能，已在下属多家社康和社区医院部署，提升了社康接诊效率。　　

部分上榜案例

深圳市卫生健康发展研究和数据管理中心：智能预问诊 医生写病历平均节省一半时间

深圳市卫生健康发展研究和数据管理中心（市卫健委下属单位）利用全市1000多万本地医疗卫生语料进行集中训练和标注，采用大模型+RAG/提示词工程等技术，建设了覆盖就诊全流程的“深小卫AI预约”健康助手。

“深小卫AI预约”具备3D数字人、智能导诊、智能客服、智能陪诊、智能预问诊、智能报告解读等功能。其中3D数字人结合深圳市卫生健康委IP形象设计，提供语音、文字、动作等多种交互方式，实现与客服咨询、门诊分诊、陪诊等全流程融合。智能导诊结合患者病症，提供医院科室智能推荐和门诊挂号服务。智能客服为居民提供医学知识获取、就医流程指导、复杂问题解答等功能，实现24小时问答咨询。智能预问诊通过采集患者疾病信息，自动生成结构化病历并同步至医生HIS工作站。智能陪诊通过对传统门诊的就诊流程优化，以可视化动态流程图形式，实时更新患者的就诊流程和状态，为患者提供就诊全流程智能指引服务。智能报告解读为患者提供报告上传、异常指标分析、风险评估及健康建议等服务。

自2025年1月上线以来，“深小卫”数字人服务患者近万人次，问答数累计4万余次，已在深圳市第三人民医院、深圳市中医院、中国医学科学院阜外医院深圳医院试点上线AI全流程就医服务，并正向全市医院推广使用。智能分诊场景快速挂号功能对比传统预约流程，平均缩短了3－5分钟。智能预问诊平均为医生节省50%病历书写时长。智能陪诊，实现了引导患者有序就医，大幅度减少了患者门诊就诊时长。

龙华区人民医院“龙医AI小助手”。

龙华区人民医院：“龙医AI小助手”服务5.6万多次评审场景查询

为将分散的制度转化为员工可即时调用的行为决策依据，2025年2月21日，深圳市龙华区人民医院基于DeepSeek大语言模型研发、上线“龙医AI小助手”智能问答系统，通过整合超300份国家、省、市、区及院内政策法规、章程制度、专科规范等构建院内制度知识图谱，采用Function　Calling技术实现智能调度，精准解析制度内容，自动化输出文档材料。系统结合RAG增强技术，建立包含政策法规、制度文件、典型问题和最佳实践的向量库，支持条款关联检索与场景化应用，并通过持续学习机制优化推荐策略，为医院制度管理提供全流程智能管理支持。

“龙医AI小助手”智能问答系统依托DeepSeek深度语义理解技术，实现复杂制度的智能拆解与可视化呈现，让制度学习从“纸质文档”跃迁为“立体认知”。截至今年4月29日，系统累计服务5.6万多次评审场景查询，完成高频调用验证；大模型完成超255万字符医疗领域知识注入，构建精准院内制度语义网络，输出标准化知识条目600万+Tokens，覆盖制度解读、诊疗规范等高频需求。

龙岗区妇幼保健院智慧化古法煎药系统，机器人替代83%人工操作。

龙岗区妇幼保健院：AI生成个性化煎煮方案　机器人替代八成多人工操作

龙岗区妇幼保健院研发智慧化古法煎煮系统，以“人工智能决策中枢+工业机器人执行终端+区块链溯源网络“的模式，实现古法煎药工艺标准化，生产全程透明化。

该中药代煎服务是由三大智能平台协同运作，实现全程无人化操作。一是智能收货平台，对接供应商数据，AI自动核验饮片产地资质、质检报告，确保原料合规。二是AI调剂审核平台，自动校验处方合理性，高清摄像头记录调剂过程，杜绝配药差错。三是机器人煎煮平台，AI生成个性化煎煮方案，机械臂自动搬运砂锅；通过高精度流量传感器+深度学习算法动态计算药材吸水率，智能加水，实时精准调控加水量；利用超高频RFID传感网络，砂锅植入式耐高温电子标签实时采集煎煮全流程数据。

该平台2025年4月研发落地，日均煎煮350剂，机器人替代83%人工操作，区块链存证降低医疗纠纷风险，药效物质提取率提升37%，达家庭自煎水准，保障患者用药安全。　　

南山区人民医院出院小结AI智能生成系统。

南山区人民医院：AI智能生成出院小结只需5分钟 效率提升83%

一直以来，出院小结撰写是医疗文书工作中的“耗时大户”，医生需反复整合患者基本信息、入院诊断、治疗过程、检查结果及出院医嘱等数据，其中南山医院每份出院小结平均需住院医师耗费30分钟，且80%内容属于标准化表述，占用医生大量工作时间。

南山区人民医院引入DeepSeek　R1671B满血版大模型，通过深度对接医院HIS、EMR、LIS、PACS等医疗信息系统，构建起全维度诊疗数据实时采集网络。依托RAG技术，系统整合医院47个临床科室历年评选出的327份优秀出院小结模板，打造出不同专科的出院小结模板知识库。当医生在系统下达“今日出院”医嘱时，系统将对患者全周期诊疗数据进行毫秒级语义解析与结构化提取，解析患者入院记录、首程病历、查房记录、护理记录、检查检验报告、用药治疗过程、手术麻醉记录等全过程诊疗数据，个性化地智能生成患者基本信息、入院情况、入院诊断、治疗经过、出院情况、出院诊断、出院医嘱等七大出院小结模块，并无缝嵌入标准化病历模板，无需医生重新撰写出院小结病历，打开出院小结界面即可直接看到出院小结智能生成内容，并支持一键导入最终打印病历，省去病历重复撰写、数据反复查看、界面来回切换等繁琐操作。

截至2025年5月20日，该系统已累计智能生成3924份出院小结，单份生成时间从30分钟缩短至5分钟，效率提升高达83%。临床调研显示，92%的医师反馈该系统显著减轻文书工作负担，使他们能够将更多精力投入患者健康教育与医患沟通环节。

采写：南都N视频记者 韩成良 谢萌