医疗风险预警模型的法律基础与应用实践

医疗风险预警模型的法律基础与应用实践演讲人01医疗风险预警模型的法律基础与应用实践02引言：医疗风险预警模型的时代价值与本文研究视角03医疗风险预警模型的法律基础：合规运行的底层逻辑04医疗风险预警模型的应用实践：从理论到落地的多维探索05结论：医疗风险预警模型的“法律-实践”辩证统一目录01医疗风险预警模型的法律基础与应用实践02引言：医疗风险预警模型的时代价值与本文研究视角引言：医疗风险预警模型的时代价值与本文研究视角在医疗技术飞速发展的今天，医疗活动的高度专业化与复杂性已成为常态。从外科手术的精准操作到药物治疗的个体化方案，从重症监护的多参数监测到慢病管理的长期随访，每一个环节都潜藏着医疗风险。据国家卫健委数据统计，2022年全国医疗纠纷总量较十年前下降超过60%，但患者对医疗安全的期望值持续提升，医疗风险防控仍是医疗质量管理的核心命题。在此背景下，医疗风险预警模型应运而生——它通过整合临床数据、利用人工智能算法对潜在风险进行预测与干预，为医疗安全提供了“主动防御”的新范式。作为一名深耕医疗信息化与医疗风险管理十年的从业者，我曾亲历某三甲医院通过预警模型将术后出血风险预测准确率提升40%，使早期干预时间窗口平均提前2小时；也曾在某基层医院见证因模型数据维度单一导致的漏报事件，引发对法律合规性的深刻反思。这些实践经历让我深刻认识到：医疗风险预警模型绝非单纯的“技术工具”，其设计、应用与迭代始终嵌入在复杂的法律关系网络中，既需以法律为基石确保合规运行，又需以实践为土壤实现价值落地。引言：医疗风险预警模型的时代价值与本文研究视角本文将从法律基础与应用实践两个维度，系统梳理医疗风险预警模型的核心议题。在法律层面，我将剖析其顶层设计、核心原则与责任边界；在实践层面，我将结合典型案例，探讨其在临床场景中的落地路径、挑战与未来方向。通过“法律-实践”的双重视角，力求为行业从业者提供兼具理论深度与实践指导的参考框架。03医疗风险预警模型的法律基础：合规运行的底层逻辑医疗风险预警模型的法律基础：合规运行的底层逻辑医疗风险预警模型的法律基础，是确保其“正当性”与“可信赖性”的基石。它不仅关乎模型的合法性，更直接影响医患双方权益的保障、医疗责任的界定以及医疗行业的健康发展。从宏观法律框架到微观合规要求，其内涵可从以下四个层面展开：法律框架的顶层设计：从宏观到中观的规范体系医疗风险预警模型的法律并非孤立存在，而是嵌入在我国“宪法-法律-行政法规-部门规章-地方性法规”的多层次法律体系中，形成了“顶层引领-中层支撑-基层细化”的规范网络。法律框架的顶层设计：从宏观到中观的规范体系宪法与基本法律的宏观引领《中华人民共和国宪法》第33条“公民的人格尊严不受侵犯”与第45条“公民在年老、疾病或者丧失劳动能力的情况下，有从国家和社会获得物质帮助的权利”，为医疗风险预警模型的价值追求提供了根本遵循——即通过风险防控保障公民健康权，同时尊重患者的人格尊严与隐私权。《民法典》作为“社会生活的百科全书”，更是直接构建了模型应用的底层法律逻辑：第1222条“患者在诊疗活动中受到损害，医疗机构或者其医务人员有过错的，由医疗机构承担赔偿责任”明确了医疗过错责任认定标准，而预警模型作为“医务人员决策辅助工具”，其预测结果若被采纳并导致损害，需纳入过错认定范畴；第1034条“自然人的个人信息受法律保护”则对模型涉及的患者数据收集、使用、存储提出了严格约束。法律框架的顶层设计：从宏观到中观的规范体系卫生健康领域法律法规的中层支撑《基本医疗卫生与健康促进法》作为我国卫生健康领域的基础性法律，第73条“医疗机构应当加强医疗质量管理，改善医疗服务，提高医疗技术水平，保障医疗安全”为模型的应用目标提供了法定依据——即服务于医疗质量提升与患者安全保障。《医疗纠纷预防和处理条例》第18条“医疗机构应当建立健全医疗质量安全管理制度，对医疗服务质量进行监测、评估”进一步将风险预警纳入医疗质量管理体系，要求模型设计需与医疗质量安全管理制度相衔接。法律框架的顶层设计：从宏观到中观的规范体系部门规章与行业规范的基层细化在国家层面，国家卫健委《电子病历应用管理规范》《医疗质量安全核心制度要点》等规章，明确了电子数据作为预警模型“原材料”的合规要求；在行业层面，《医疗人工智能应用技术规范》《健康医疗大数据安全管理规范》等文件，则针对模型算法透明度、数据脱敏标准、临床验证流程等提出了具体操作指引。这种“顶层-中层-基层”的法律框架，既确保了模型的宏观合法性，又为具体应用提供了微观操作指南。核心法律原则的遵循：医疗风险预警模型的“行为准则”法律原则是法律精神的浓缩，对医疗风险预警模型的应用具有普遍指导意义。在实践中，以下四项原则尤为关键：核心法律原则的遵循：医疗风险预警模型的“行为准则”患者权益优先原则患者的生命健康权、隐私权、知情权是医疗活动的核心权益，预警模型的应用必须以“不损害患者权益”为底线。例如，某医院在开发糖尿病并发症预警模型时，曾尝试整合患者基因数据以提升预测精度，但因基因信息属于《个人信息保护法》规定的“敏感个人信息”，需单独取得患者“书面明示同意”，最终因部分患者拒绝而放弃该数据维度——这正是患者权益优先原则的生动体现。核心法律原则的遵循：医疗风险预警模型的“行为准则”医疗行为合法性与合理性原则预警模型提供的风险提示，本质上是对医疗行为的“辅助决策”，而非“替代决策”。根据《民法典》第1219条“医务人员在诊疗活动中应当向患者说明病情和医疗措施”，模型输出结果需经医务人员结合患者具体情况进行合理性判断。若某模型提示“某患者术后感染风险高”，但医生未予重视且未采取干预措施导致感染，医疗机构仍需承担未尽到诊疗义务的责任——这说明模型不能成为医生“免责”的工具，其应用必须符合医疗行为的合法性与合理性要求。核心法律原则的遵循：医疗风险预警模型的“行为准则”数据安全与隐私保护原则医疗风险预警模型的核心是“数据驱动”，而数据安全与隐私保护是其合规应用的“生命线”。《数据安全法》第29条“开展数据处理活动，应当依照法律、行政法规的规定，建立健全全流程数据安全管理制度”与《个人信息保护法》第28条“处理敏感个人信息应当取得个人的单独同意”，要求模型在数据收集阶段必须明确告知数据用途、范围，获得患者知情同意；在数据存储阶段需采取加密、访问控制等技术措施；在数据共享阶段需进行匿名化处理，避免患者身份识别。我曾参与某区域医疗风险预警平台建设，因未对基层医院上传的患者数据进行脱敏处理，导致患者隐私泄露，最终项目被叫停——这一教训深刻印证了数据安全与隐私保护原则的“红线”意义。核心法律原则的遵循：医疗风险预警模型的“行为准则”程序正当与透明原则模型的算法逻辑、风险阈值、验证结果等关键信息，需对医疗机构内部质控部门、患者（必要时）及监管机构保持透明，这是确保其“可问责性”的基础。例如，某模型在调整“术后心衰风险”的预测阈值时，需经过伦理委员会审批、临床专家论证、历史数据验证等程序，而非开发者单方面决定——这正是程序正当原则的实践要求。数据合规与隐私保护：模型应用的“数据治理”难题数据是医疗风险预警模型的“血液”，但数据的“获取-处理-使用”全流程均涉及复杂的法律合规问题。这一问题的核心，在于如何在“数据利用价值”与“个人隐私保护”之间取得平衡。数据合规与隐私保护：模型应用的“数据治理”难题数据来源的合法性：从“告知-同意”到“最小必要”数据来源的合法性是模型合规的第一道关口。根据《个人信息保护法》，患者数据的收集需满足“告知-同意”原则，即医疗机构应以“通俗易懂的语言”向患者说明数据收集的目的、方式、范围及存储期限，并取得其“单独同意”。实践中，部分医院为简化流程，采用“一揽子同意”条款（如“同意医院收集用于诊疗及研究的所有数据”），这种做法因未明确数据的具体用途，可能被认定为“无效同意”。此外，还需遵循“最小必要原则”——即仅收集与风险预测“直接相关”的数据，例如“术后出血风险模型”无需收集患者的宗教信仰、婚史等无关信息。数据合规与隐私保护：模型应用的“数据治理”难题数据处理的合规性：从“匿名化”到“算法透明”数据处理环节的核心是“匿名化”与“算法透明”。《个人信息保护法》第73条明确，匿名化处理后的信息不属于个人信息，可自由使用。但医疗数据的匿名化并非简单去除姓名、身份证号等直接标识符，还需考虑“间接识别风险”——例如，结合患者的年龄、性别、诊断、手术方式等信息，仍可能通过大数据关联识别到具体个人。因此，需采用“k-匿名化”“差分隐私”等技术手段，确保无法识别到特定个人。同时，算法透明度是患者信任的关键。若模型采用“黑箱算法”（如深度学习），需向患者及监管机构解释“为什么某患者被判定为高风险”，即提供“可解释AI”（XAI）结果，例如“该患者因年龄>65岁、术中出血量>200ml、术后血小板计数<100×10⁹/L，被判定为高风险”。数据合规与隐私保护：模型应用的“数据治理”难题数据共享与跨境流动的法律边界在区域医疗协同场景中，预警模型常需跨机构共享数据。此时需遵循“数据最小化”与“目的限定”原则——即数据接收方仅能将数据用于“风险预警”的约定用途，不得挪作他用。对于涉及国家健康安全的医疗数据，《数据安全法》第31条明确“核心数据”实行“出境安全管理”，若模型涉及跨境算法服务（如使用国外开发的AI算法），需通过国家网信部门的安全评估。法律风险与责任边界：模型应用中的“责任分配”难题医疗风险预警模型的应用，打破了传统医疗“医生-患者”二元责任结构，引入了“开发者-医疗机构-医务人员”等多方主体，导致责任边界变得模糊。厘清各方责任，是模型安全应用的关键。法律风险与责任边界：模型应用中的“责任分配”难题模型开发者的责任：从“技术缺陷”到“更新义务”模型开发者主要承担“产品责任”。若因模型算法设计缺陷（如训练数据代表性不足、特征选择错误）导致风险预测失误，造成患者损害，根据《民法典》第1202条“因产品存在缺陷造成他人损害的，生产者应当承担侵权责任”，开发者需承担赔偿责任。此外，开发者还需承担“持续更新义务”——随着医学知识的发展，模型的预测规则需及时迭代。例如，某新冠重症预警模型若未纳入“奥密克戎变异株”的临床特征，导致预测偏差，开发者需承担未及时更新的责任。法律风险与责任边界：模型应用中的“责任分配”难题医疗机构的责任：从“选择义务”到“管理义务”医疗机构作为模型应用的“最终责任主体”，需承担两项核心义务：一是“合理选择义务”，即选择经过临床验证、符合医疗质量要求的模型，而非盲目追求“高精度”；二是“使用管理义务”，包括对医务人员的培训、模型使用流程的规范、风险预警后的干预机制等。若医疗机构选择了未经临床验证的模型，或未对医务人员进行培训导致其错误解读模型结果，医疗机构需承担未尽到管理职责的责任。法律风险与责任边界：模型应用中的“责任分配”难题医务人员的责任：从“辅助决策”到“最终判断”医务人员是模型应用的“最终决策者”。模型提供的风险提示仅为“参考意见”，医务人员仍需结合患者具体情况进行临床判断。若医务人员完全依赖模型结果，未发现明显异常（如模型提示“低风险”但患者出现典型感染症状），导致延误治疗，需承担未尽到诊疗义务的责任。正如我所在医院质控科主任常说的：“模型是‘导航’，医生才是‘司机’，导航错了可以修正，但方向盘最终握在医生手里。”04医疗风险预警模型的应用实践：从理论到落地的多维探索医疗风险预警模型的应用实践：从理论到落地的多维探索明确了法律基础后，我们需要将目光转向医疗风险预警模型在真实医疗场景中的应用实践。这不仅是检验法律合规性的“试金石”，更是模型价值实现的“最后一公里”。从临床场景到开发流程，从落地挑战到未来方向，应用实践的复杂性远超技术本身。临床应用场景与实证分析：模型价值的“实践检验”医疗风险预警模型的生命力在于解决临床实际问题。目前，其在围术期管理、重症监护、用药安全、慢病管理等场景已展现出显著价值，以下结合典型案例展开分析：临床应用场景与实证分析：模型价值的“实践检验”围术期风险预测：从“被动应对”到“主动干预”围术期并发症（如出血、感染、血栓）是医疗纠纷的高发领域，其风险预测是预警模型的核心应用场景。某三甲医院开发的“肝切除术后出血风险预警模型”，整合了患者年龄、血小板计数、凝血功能、术中出血量、手术时长等12项指标，通过逻辑回归算法构建预测模型。2021-2023年，该模型在该院应用期间，术后出血发生率从3.2%降至1.8%，早期干预率（出血量<100ml时即采取措施）从45%提升至82%，直接减少医疗纠纷4起。其关键价值在于：通过术前24小时的风险评分，医生可提前备血、调整抗凝药物方案；通过术后6小时、24小时的动态监测，可及时发现“迟发性出血”征象，避免二次手术。临床应用场景与实证分析：模型价值的“实践检验”重症患者病情恶化预警：从“经验判断”到“数据驱动”ICU患者的病情瞬息万变，传统依赖医生经验判断的“预警滞后”问题突出。某大学附属第一医院构建的“脓毒症休克早期预警模型”，通过提取心率、血压、呼吸频率、血乳酸、炎症指标等20项参数，每15分钟更新一次风险评分。当评分超过阈值时，系统自动推送预警至医生手机。2022年，该模型使脓毒症休克“黄金6小时”干预时间达标率从58%提升至89%，ICU死亡率下降12%。一位ICU医生在反馈中写道：“过去我们靠‘感觉’发现病情恶化，现在有了模型的数据支撑，就像给患者装了‘生命监护仪’，让我们更有底气。”临床应用场景与实证分析：模型价值的“实践检验”用药安全监测：从“人工核对”到“智能拦截”药物不良反应（ADR）是医疗风险的重要组成部分，尤其在多药联用的老年患者中风险更高。某区域医疗中心开发的“老年患者多重用药风险预警模型”，整合了患者年龄、肝肾功能、用药史、药物相互作用数据库等信息，对医生开具的处方进行实时审核。2023年，该模型拦截高风险处方（如地高辛与胺碘酮联用、华法林与抗生素联用）326例，其中导致严重ADR的潜在风险处方89例，用药安全事故发生率下降35%。一位药剂师表示：“人工核对很难记住数千种药物的相互作用，模型就像‘智能药师’，帮我们守住了用药安全的第一道关。”临床应用场景与实证分析：模型价值的“实践检验”慢病管理风险预测：从“单次诊疗”到“全程管理”慢病管理具有“长期性、连续性”特点，传统诊疗模式难以覆盖全周期风险。某社区卫生服务中心开发的“2型糖尿病患者并发症风险预测模型”，通过整合患者血糖控制情况、血压、血脂、生活方式、随访依从性等数据，预测未来1年“糖尿病肾病、视网膜病变、足溃疡”的风险概率。针对高风险患者，模型自动推送个性化干预建议（如增加眼底检查频率、调整运动方案），并家庭医生团队进行重点管理。2022-2023年，该社区高风险患者的并发症发生率从18.5%降至12.3%，患者满意度提升27%。一位糖尿病患者说：“以前管理糖尿病就是‘开药复查’，现在家庭医生根据模型提醒我定期检查，感觉有人一直‘盯着’我的健康，特别安心。”模型开发与迭代的实践路径：从“实验室”到“临床一线”医疗风险预警模型的开发并非“一蹴而就”，而是“临床需求-数据采集-算法训练-临床验证-迭代优化”的闭环过程。这一过程的每一步，均需以“临床价值”为导向，避免“为技术而技术”。模型开发与迭代的实践路径：从“实验室”到“临床一线”需求定义：从“临床痛点”到“模型目标”模型开发的起点是“临床痛点”。例如，某医院骨科发现“髋关节置换术后深静脉血栓（DVT）”发生率高，且早期症状隐匿，传统预防措施（如物理抗凝）对部分高危患者效果不佳。因此，模型的目标明确为“预测髋关节置换术后7天内DVT发生风险”，为个体化预防方案提供依据。需求定义阶段需明确：预测目标（是否发生）、预测时间窗（术后7天）、风险因素范围（患者因素、手术因素、术后因素）等关键要素，避免目标模糊导致模型开发偏离方向。模型开发与迭代的实践路径：从“实验室”到“临床一线”数据采集：从“数据孤岛”到“多源融合”数据质量决定模型性能。临床数据常分散在电子病历（EMR）、实验室信息系统（LIS）、影像归档和通信系统（PACS）、护理记录系统等多个系统中，形成“数据孤岛”。某医院在开发“心衰再入院风险模型”时，需整合住院期间的实验室检查（如BNP、肌酐）、用药记录（如利尿剂、ACEI抑制剂）、出院医嘱（如低盐饮食、限水）、随访数据（如体重变化、症状记录）等，需通过ETL（抽取、转换、加载）工具进行数据清洗与融合，解决数据格式不统一、指标缺失、异常值处理等问题。此外，还需注意数据的“时效性”——例如，术后出血风险模型需使用“术前24小时内”的数据，而非“术前1周内”的数据，以确保预测的及时性。模型开发与迭代的实践路径：从“实验室”到“临床一线”算法选择与训练：从“技术先进”到“临床适用”算法选择需平衡“预测精度”与“可解释性”。例如，逻辑回归、随机森林等“白盒算法”可输出各风险因素的权重（如“年龄每增加10岁，风险增加1.2倍”），便于临床理解；而深度学习等“黑盒算法”精度更高，但可解释性差。在“脓毒症预警模型”开发中，团队曾尝试使用LSTM（长短期记忆网络）提升预测精度，但因临床医生无法理解“为何某患者被判定为高风险”，最终选择随机森林算法，并通过SHAP值（可加性解释模型）解释各因素的影响权重。算法训练阶段需注意“过拟合”问题——即模型在训练数据上表现良好，但在新数据上表现差。解决方法包括：扩大训练样本量、采用交叉验证、正则化等。模型开发与迭代的实践路径：从“实验室”到“临床一线”临床验证：从“实验室指标”到“临床结局”模型开发完成后，需通过前瞻性或回顾性临床验证，评估其在真实世界中的性能。验证指标不仅包括AUC（曲线下面积，反映预测准确性）、灵敏度（真阳性率）、特异度（真阴性率）等统计指标，更需关注“临床结局改善”——即模型应用后，是否降低了不良事件发生率、缩短了住院时间、减少了医疗费用。例如，某“术后感染预警模型”在回顾性验证中AUC达0.89，但在前瞻性应用中，因护士未及时录入体温、白细胞计数等实时数据，导致灵敏度降至0.65，提示模型需与临床工作流程深度整合，才能发挥价值。模型开发与迭代的实践路径：从“实验室”到“临床一线”迭代优化：从“静态模型”到“动态进化”医学知识在不断更新，患者的疾病谱也在变化，模型需持续迭代优化。某“新冠重症预警模型”在2020年初开发时，主要基于“原始毒株”的临床特征，2021年随着“德尔塔”毒株流行，模型及时纳入“氧合指数下降速度、D-二聚体升高”等新特征，使预测精度从0.82提升至0.89。迭代优化的动力来源包括：临床反馈（医生发现模型漏报某类患者）、数据更新（新增患者数据）、医学进展（新的生物标志物发现）等。临床落地的关键挑战与应对：从“理想”到“现实”的跨越尽管医疗风险预警模型在理论上具有显著价值，但在临床落地中仍面临诸多挑战。这些挑战既有技术层面的，也有管理层面的，更有文化层面的，需多措并举解决。临床落地的关键挑战与应对：从“理想”到“现实”的跨越挑战一：临床接受度低——“医生不信任模型”临床医生是模型的“最终使用者”，若医生不信任模型，再好的技术也无法落地。信任缺失的原因主要包括：模型“黑箱化”（无法解释预测依据）、与临床经验冲突（模型判定“低风险”但医生认为“高风险”）、操作繁琐（数据录入增加工作负担）。应对策略包括：12-人机协同设计：将模型嵌入医生工作站，采用“轻量化”交互方式，如“高风险”时弹出提示框，并附上“建议干预措施”（如“建议复查凝血功能”），而非强制改变医生决策；3-提升可解释性：采用XAI技术，向医生展示“各风险因素的贡献度”，例如“该患者风险评分8分（满分10分），其中‘年龄75岁’贡献3分，‘术后肌酐升高’贡献2分”；临床落地的关键挑战与应对：从“理想”到“现实”的跨越挑战一：临床接受度低——“医生不信任模型”-临床培训与反馈：通过案例分享、操作培训让医生了解模型的“优势与局限”，例如“模型对‘典型’患者预测准确率高，对‘非典型’患者需结合临床经验判断”，并建立医生反馈渠道，及时优化模型。临床落地的关键挑战与应对：从“理想”到“现实”的跨越挑战二：数据质量参差不齐——“垃圾进，垃圾出”数据质量是模型性能的“天花板”。临床数据常存在“缺失率高”（如护理记录中的“患者疼痛评分”漏填）、“准确性差”（如实验室检查结果录入错误）、“不一致性”（如“糖尿病”在EMR中记录为“DM”“diabetesmellitus”不同编码）等问题。应对策略包括：-数据治理体系建设：成立由信息科、临床科室、质控科组成的数据质控小组，制定数据标准（如统一诊断编码、指标单位），定期开展数据质量检查；-自动化数据采集：通过自然语言处理（NLP）技术从非结构化文本（如病程记录、护理记录）中提取关键信息，减少人工录入错误；-缺失值处理：采用“多重插补”“均值填充”等方法处理缺失数据，但需明确告知医生“数据存在缺失，结果仅供参考”。临床落地的关键挑战与应对：从“理想”到“现实”的跨越挑战二：数据质量参差不齐——“垃圾进，垃圾出”3.挑战三：法律与伦理风险——“模型用了，责任谁担？”如前所述，模型应用涉及多方责任边界问题，易引发法律与伦理争议。应对策略包括：-明确权责划分：在模型采购合同中，与开发者约定“因算法缺陷导致的责任由开发者承担”，在院内管理制度中明确“医生对模型结果有最终判断权”；-伦理审查前置：模型应用前需通过医院伦理委员会审查，重点评估“数据隐私保护”“患者知情同意”“风险-收益比”等问题；-患者知情权保障：在模型应用场景中，以“知情同意书”或“告知书”形式向患者说明“将使用AI模型辅助诊疗，数据将用于风险预测，隐私将严格保护”，尊重患者的选择权。临床落地的关键挑战与应对：从“理想”到“现实”的跨越挑战四：投入产出比失衡——“模型贵，用不起”部分医疗机构，尤其是基层医院，认为模型开发与维护成本高（如数据采集、服务器、人员培训），而短期收益不明显，导致应用积极性不高。应对策略包括：-区域协同共享：由区域内龙头医院牵头开发模型，向基层医院输出“模型+服务”，降低基层医院的开发成本；-价值导向评估：不仅关注“直接经济收益”（如减少并发症导致的医疗费用），更要关注“间接社会价值”（如提升患者满意度、减少医疗纠纷、改善医疗资源利用效率）；-政策支持引导：争取将模型应用纳入医疗质量考核体系，通过医保支付、专项经费等方式给予政策支持。未来发展的多维探索：从“单一模型”到“智能生态”随着人工智能、大数据、物联网等技术的发展，医疗风险预警模型正从“单一功能”向“智能生态”演进，其未来发展方向可概括为以下四个维度：未来发展的多维探索：从“单一模型”到“智能生态”技术维度：从“数据驱动”到“知识-数据双驱动”传统模型主要依赖“数据驱动”，易出现“数据偏差”或“知识滞后”问题。未来，将“医学知识图谱”（如疾病-症状-药物-并发症之间的关联关系）与“机器学习算法”结合，构建“知识-数据双驱动”模型，可提升模型的“可解释性”与“泛化能力”。例如，某“肿瘤免疫治疗不良反应预警模型”整合了临床试验数据、医学指南、文献知识，不仅可预测不良反应风险，还可解释“为何该患者易发生免疫相关性肺炎”（如“患者有慢性阻塞性肺疾病病史，正在使用PD-1抑制剂”）。未来发展的多维探索：从“单一模型”到“智能生态”场景维度：从“院内单点”到“院内外全周期”当前模型多应用于“院内诊疗”场景，未来将向“院前预防-院内诊疗-院外康复”全周期延伸。例如，通过可穿戴设备（如智能手环、动态血糖仪）采集院外患者的生命体征、血糖数据，结合院内数据