AI赋能公共卫生：应用场景与实践案例解析

20XX/XX/XXAI赋能公共卫生：应用场景与实践案例解析汇报人:XXXCONTENTS目录01

AI与公共卫生的融合发展02

疾病监测与预警智能化应用03

临床诊疗辅助应用场景04

慢性病防控智能化实践CONTENTS目录05

医疗资源优化配置应用06

健康管理与服务智能化07

中医特色AI应用场景08

AI应用的挑战与发展建议AI与公共卫生的融合发展01公共卫生领域的数字化转型需求

海量数据处理与精准决策的需求公共卫生决策依赖大量数据，但传统方式难以高效处理和分析。人工智能的数据挖掘和分析能力，可从海量信息中提取关键insights，如预测疾病流行趋势、评估公共卫生风险，为科学决策提供支持。

提升医疗服务效率与可及性的需求尤其在医疗资源匮乏地区，AI辅助诊断、智能导诊等技术能弥补人力不足，提供高质量服务。例如，AI影像分析可辅助医生提高诊断效率，智能预检分诊能减少患者排队时间，优化就医流程。

公共卫生资源优化配置的需求面对不同地区、不同时段的公共卫生需求差异，AI可通过数据分析预测需求，实现资源动态调配。如疫情期间预测医疗物资需求，或日常优化医疗设备与人力资源的分布。

突发公共卫生事件快速响应的需求传统监控手段响应滞后，AI技术能实时分析多源数据，早期识别传染病暴发等潜在风险，提供预警并辅助制定应急策略，为防控工作争取宝贵时间，提升应急响应速度和精准度。AI技术在公共卫生中的价值定位提升公共卫生决策的科学性与精准性AI技术通过处理海量多源数据，如社交媒体疾病话题、医疗记录、环境数据等，能够预测疾病流行趋势、评估公共卫生风险，为决策者提供数据支持，实现从经验判断到数据驱动的精准决策转变，例如流感预测和疫情趋势研判。增强公共卫生服务的可及性与效率在医疗资源匮乏地区，AI辅助诊断系统可提供高质量的诊疗参考；智能导诊和分诊系统能优化就医流程，减少等待时间；AI还能辅助基层医疗机构和家庭医生，提升基层健康服务能力，让更多人便捷获取优质公共卫生服务。优化公共卫生资源配置与管理效能AI技术能够分析不同地区、不同时间段的公共卫生需求，预测医疗资源（如床位、物资、人力）的动态需求，助力实现资源的优化调度与合理分配，提高资源利用率，尤其在突发公共卫生事件中，可快速响应并支持物资调配。赋能疾病防控与健康促进的智能化水平AI在传染病监测预警、慢性病智能管理、个性化健康教育等方面发挥重要作用。例如，通过智能分析健康数据识别心血管高危人群，或为公众推送定制化健康信息，推动公共卫生服务从疾病治疗向预防为主、健康促进转变。政策支持：五部门24项应用方向解读

医疗服务流程智能化升级涵盖智能预检分诊与导诊、医疗影像智能分析辅助、临床决策支持、智能病历书写管理及院内物流设备管理，提升诊疗效率与服务质量。

公共卫生与健康管理新范式包括公共卫生风险早期预警、慢性病智能管理干预、个性化健康教育推送及大规模人群健康趋势分析，助力精准化健康服务与宏观决策。

药物研发与医学研究加速创新涉及新药发现与靶点识别、临床试验受试者匹配、真实世界数据研究及医学文献智能分析，缩短研发周期并推动医学科研突破。

中医药现代化与特色应用重点发展中医智能辅助诊疗、名老中医经验传承及中药质量控制溯源，促进中西医协同及传统医学标准化、智能化发展。疾病监测与预警智能化应用02传染病多源数据监测体系

多源数据采集：打破信息孤岛监测体系整合医疗机构病例报告、实验室检测数据、社交媒体健康话题、环境监测数据（如气温、湿度）等多维度信息，实现对传染病线索的全面捕捉，为早期预警提供数据基础。

AI实时分析与趋势预测利用人工智能算法对海量多源数据进行实时处理，通过识别异常数据模式和传播规律，预测疾病流行趋势。例如，通过分析特定地区社交媒体疾病相关话题激增情况，可提前预警疾病爆发可能性。

公共卫生风险早期智能识别AI模型能够从复杂数据中提取关键特征，辅助早期识别传染病暴发或其他公共卫生事件的潜在风险。如某地出现聚集性不明原因发热病例，系统可快速关联相关数据，提示风险等级，为及时响应提供信息支持。

案例：构建区域疫情动态监测网部分地区已应用此类体系，通过整合医院HIS系统、疾控直报数据、交通出行数据等，结合AI分析，实现对流感、手足口病等传染病的动态监测和精准预警，为区域疫情防控决策提供科学依据。疫情发展趋势预测模型实践多源数据融合的预测基础疫情预测模型整合病例报告、社交媒体健康话题、环境数据等多源信息，通过AI算法挖掘数据关联，为趋势研判提供全面数据支撑。疾病流行趋势的智能预测AI技术处理海量数据，运用深度学习分析预测疾病流行趋势，例如通过监测关键词和社交媒体数据，可提前预警特定地区疾病爆发可能性，为防控决策争取时间。疫情响应与资源调配支持实时分析疫情数据，提供准确趋势预测，协助快速决策。在疫情期间，模型能预测医疗资源需求，为急需地区提供及时物资支持，优化公共卫生资源配置效率。案例：流感智能预警系统应用效果多源数据融合的预警机制

流感智能预警系统通过整合社交媒体疾病相关话题、病例报告、环境数据等多源信息，利用人工智能算法进行实时分析，能够早期识别流感暴发的潜在风险，为公共卫生决策提供提前预警。疫情趋势预测与防控支持

该系统能够处理海量数据，通过深度学习和数据分析预测流感的流行趋势、评估公共卫生风险，为决策者提供科学依据，从而为防控工作赢得宝贵时间，辅助制定有效的区域防控策略。提升公共卫生应急响应效率

通过AI技术对流感疫情数据的实时分析和准确趋势预测，流感智能预警系统能够协助政府部门快速响应，优化医疗资源调配，例如提前做好药品、疫苗储备及医疗人员安排，有效提升公共卫生应急管理能力。临床诊疗辅助应用场景03医学影像智能分析系统应用提升诊断效率与准确性AI系统通过学习大量医疗影像数据，能自动识别X光片、CT、MRI等影像中的可疑病灶或异常区域，为医生提供参考，有助于提升影像诊断的效率和准确性，尤其在基层医疗机构和医疗资源匮乏地区作用显著。辅助医生临床决策结合患者病史等信息，AI影像分析可辅助医生进行更全面的病情评估，为制定个性化治疗方案提供支持，成为医生的得力助手，增强诊疗决策的科学性。赋能基层与偏远地区医疗在医疗资源分布不均的情况下，AI医学影像分析系统能够将优质的影像诊断能力延伸至基层和偏远地区，使当地居民也能享受到较高水平的影像诊断服务，助力实现医疗服务的均等化。智能临床决策支持系统实践

整合多源信息辅助诊疗决策智能临床决策支持系统能够整合患者病史、检查结果、诊疗方案等大量信息，结合最新医学知识库，为医务人员提供基于证据的治疗方案建议，助力更优临床决策制定。

AI辅诊营养处方实现个性化膳食指导部分医疗机构应用AI辅诊营养处方系统，基于患者病情、体质及营养状况，智能生成科学、个性化的膳食建议，推动临床诊疗更加标准化、个性化。

AI辅诊康复评估优化康复训练计划AI辅诊康复评估系统通过对患者功能状态的客观评估，辅助制定精准的康复训练计划，提升康复治疗效果与效率，是临床决策支持在康复领域的具体体现。AI辅助诊断的准确率提升数据

医疗影像分析准确率提升AI在X光片、CT、MRI等医学影像分析中表现出色，通过对大量医疗数据的训练，能精准识别可疑病灶或异常区域，为医生提供可靠参考，显著提升影像诊断的工作效率和准确性。

临床决策支持准确率提高AI临床决策支持系统可整合分析患者病史、检查结果、诊疗方案等海量信息，结合最新医学知识库，为医务人员提供基于证据的治疗方案建议，辅助做出更优临床决策，提高决策准确率。

中医辅诊准确率助力诊疗AI中医辅诊系统通过学习大量经典医案与现代诊疗数据，辅助中医师进行证候分析、治则治法推荐及经典方药建议，促进中医经验传承与标准化应用，提升中医诊断准确率。慢性病防控智能化实践04心血管疾病高危人群AI筛查模型模型核心功能：智能风险分层评估AI系统通过多维度健康数据分析，实现心血管疾病风险的精准分层。以宁波鄞州区钱湖医院为例，系统将评估人群分为极高危（6.74%）、高危（39.40%）、中危（5.73%）和低危（48.13%）四个等级，为针对性干预提供依据。应用成效：提升高危人群检出效率该模型在实际应用中展现出高效筛查能力，上线后共评估患者117038人次，其中60岁以上人群53074人次。对高危及以上人群开展颈动脉斑块超声检查923人次，成功检出轻度狭窄473人次、中重度狭窄4人次，实现早发现早干预。技术价值：助力公卫精准防控作为慢性病智能管理的关键工具，AI筛查模型改变了传统依赖人工的低效模式，通过自动化数据分析构建心血管健康“防护网”，为公共卫生部门制定区域防控策略、优化医疗资源配置提供数据支持，推动慢病管理从被动治疗向主动预防转变。案例：钱湖医院AI慢病管理系统

AI心血管高危人群智能筛查钱湖医院应用“AI心血管高危人群筛查”系统，智能分析健康数据识别潜在高危个体。自上线以来共评估患者117038人次，其中60岁以上53074人次；筛查出心血管风险极高危占6.74%、高危占39.40%，对高危及以上人群进行颈动脉斑块超声检查923人次，发现轻度狭窄473人次，中重度狭窄4人次。

AI健康体检检后动态管理“AI健康体检检后管理”系统实现从单次报告到多年动态健康趋势的智能对比分析。2025年完成体检21373人次，基于历年数据识别出七类疾病指标持续恶化人群，包括心血管疾病832人次、内分泌疾病464人次、消化道疾病248人次等，为针对性健康干预奠定数据基础。

AI门诊诊后专病随访服务医院部署“AI门诊诊后专病随访”系统，根据疾病类型自动执行标准化随访流程，收集患者康复数据并及时识别异常情况，显著提升随访效率与质量，增强患者就医获得感，推动慢病管理从院内延伸至院外。慢性病患者个性化干预方案01可穿戴设备数据实时监测人工智能结合可穿戴设备收集的慢性病患者日常活动、生理指标等数据，进行持续健康状态监测，为个性化干预提供动态数据支持。02生活方式个性化建议推送基于患者健康状况、行为习惯等信息，AI系统分析后推送个性化的饮食、运动等生活方式建议，助力患者自我健康管理，预防疾病进展。03智能用药提醒与依从性管理针对高血压、糖尿病等慢性病患者，AI可提供精准的用药提醒服务，并通过数据分析患者用药依从性，及时干预以提高治疗效果。04健康趋势动态对比与预警通过AI健康体检检后管理系统，对患者历年体检数据进行动态对比分析，识别疾病指标恶化趋势，为早期干预奠定数据基础，如钱湖医院识别出多类疾病指标异常人群。医疗资源优化配置应用05智能预检分诊系统流程优化

自然语言交互初步问诊患者通过智能系统的自然语言交互功能，描述自身症状、病史及基本情况，系统快速采集关键健康信息，替代传统人工初步问询环节。

多维度症状智能分析系统整合患者提供的信息，结合内置医学知识库，对症状进行多维度智能分析，判断症状的紧急程度、可能涉及的系统及科室方向。

精准科室引导与优先级排序基于分析结果，系统引导患者前往最合适的科室就诊，并根据病情紧急程度进行优先级排序，有助于减少患者排队等候时间，实现医疗资源的合理分配。医疗设备智能调度实践案例

院内物流与设备管理智能化人工智能可调度机器人或自动化系统，负责药品、标本、耗材等在院内的配送，并监控医疗设备的运行状态，实现预防性维护，保障医疗活动顺畅进行。

疫情期间医疗资源需求预测调度在疫情期间，AI可以帮助政府部门和医疗机构预测医疗资源的需求，为急需援助的地区提供及时的物资支持，优化医疗设备等资源的分配。区域医疗资源动态调配模型

01需求预测：基于多维度数据的智能分析该模型通过整合区域内人口结构、疾病流行趋势、历史医疗数据及实时就诊信息等多源数据，运用人工智能算法预测不同地区、不同时间段的医疗资源需求，包括床位、医护人员、药品及耗材等，为资源调配提供科学依据。

02资源评估：实时掌握资源供给与分布对区域内各医疗机构的现有资源进行动态监测与评估，包括可用床位数量、医护人员配置、设备运行状况及库存物资等，形成可视化的资源分布图谱，清晰呈现资源供给能力与缺口。

03智能匹配：供需精准对接与优化调度基于需求预测和资源评估结果，模型能够自动生成最优的资源调配方案，实现医疗资源在区域内的动态平衡。例如，在疫情期间，可快速将富余医疗资源调度至需求紧张地区，确保患者得到及时救治。

04案例参考：提升公共卫生事件响应效率参考相关政策导向及实践探索，区域医疗资源动态调配模型有助于提升突发公共卫生事件下的应急响应能力，通过智能化手段缩短资源调配时间，提高资源利用效率，保障区域整体医疗服务的可及性与连续性。健康管理与服务智能化06AI健康体检检后管理系统

突破传统检后管理瓶颈传统体检后管理常面临人力不足、跟踪困难等问题，AI健康体检检后管理系统通过科技手段，实现从单次体检报告解读到多年健康数据动态对比分析的转变，推动健康管理模式从“疾病诊断”向“健康促进”升级。

动态健康趋势智能分析系统能够整合个体历年体检数据，进行多维度智能对比分析，精准识别健康指标的变化趋势。以浙江省宁波市鄞州区钱湖医院为例，2025年完成健康体检21373人次，系统基于历年数据评估，成功识别出七类疾病指标呈持续恶化趋势的异常人群。

异常人群精准识别与干预支持通过对体检数据的深度挖掘，AI系统可定位健康风险升高的个体。钱湖医院的实践显示，系统识别出心血管疾病832人次、内分泌疾病464人次、消化道疾病248人次、肝胆疾病231人次、肾脏疾病37人次、结节（占位性病变）104人次及血液疾病26人次，为后续针对性健康干预提供了精准的数据支持。家庭医生签约智能评估系统

多维度智能健康评估系统对签约居民的健康数据进行多维度智能分析，精准勾勒个体及群体健康画像，为后续干预提供数据基础。

签约对象智能分层通过智能评估，将签约对象分为一般人群、患病人群、高危人群三类，实现差异化管理。

高效评估与风险预警系统上线一周即可完成对大量签约居民的评估，如某案例中一周评估41857人次，并能精准预警高危人群，如该案例中预警高危人群6101人次。个性化健康宣教内容生成基于用户画像的精准推送人工智能系统可根据用户的年龄、性别、健康状况等信息，精准推送相关的健康科普知识和预防保健信息，提升公众的健康素养。结合行为习惯的动态调整通过智能算法分析公众的健康需求和行为习惯，为公众提供个性化的健康建议和教育内容，有助于提升公众的健康意识，预防疾病的发生。多形式内容的智能创作AI技术能够自动生成图文、短视频、语音等多种形式的健康宣教内容，满足不同用户的信息获取偏好，提高健康知识的传播效率和覆盖面。中医特色AI应用场景07AI中医辅诊系统架构设计

核心数据层：医案与临床数据整合系统底层整合海量经典中医医案、现代诊疗数据及患者症状、舌象、脉象等多模态信息，构建标准化中医数据库，为智能分析提供数据支撑。

算法模型层：证候分析与决策支持采用深度学习、知识图谱等技术，训练中医证候识别模型，实现对患者证候的智能分析，并依据分析结果推荐治则治法及经典方药，辅助医生精准诊疗。

应用交互层：医师友好的操作界面设计直观的交互界面，支持医师便捷录入患者信息，实时展示证候分析过程与结果，提供方药调整建议，促进中医经验的传承与标准化应用。名老中医经验传承数字化实践名老中医经验传承的痛点与挑战传统名老中医经验多依赖口传心授和个人实践总结，存在传承效率低、标准化难、易流失等问题，难以满足现代中医发展和广泛服务患者的需求。人工智能赋能经验传承的技术路径通过知识图谱、机器学习等人工智能技术，对名老中医的诊疗经验、经典医案、用药规律等进行数字化提取、整合与分析，构建可复用、可推广的智能辅助系统。AI中医辅诊系统的核心功能实现AI中医辅诊系统能够学习大量经典医案与现代诊疗数据，辅助中医师进行证候分析、治则治法推荐及经典方药建议，促进中医经验的传承与标准化应用。实践案例：AI助力中医经验推广与应用部分医院已创新性地引入AI中医辅诊系统，通过数字化手段将名老中医的宝贵经验固化并融入日常诊疗流程，提升了年轻医师的诊疗水平和中医服务的同质化水平。中西医结合智能诊疗案例

AI中医辅诊系统赋能传统诊疗浙江省宁波市鄞州区钱湖医院创新性引入"AI中医辅诊系统"，通过学习大量经典医案与现代诊疗数据，辅助中医师进行证候分析、治则治法推荐及经典方药建议，促进了中医经验的传承与标准化应用。

中西医并重的智能诊疗新路径该医院秉承中西医并重的发展理念，将AI中医辅诊系统与现代医疗技术相结合，不仅为患者提供了更全面的诊疗方案，也为中西医结合的标准化、智能化发展开辟了新路径，推动传统医学与现代科技的深度融合。AI应用的挑战与发展建议08数据安全与隐私保护策略

技术层面：数据脱敏与加密技术采用数据脱敏技术对个人身份信息、医疗记录等敏感数据进行处理，去除或替换可识别个人的信息字段。同时，运用加密算法对数据传输和存储过程进行保护，确保数据在全生命周期中的安全性，防止未授权访问和数据泄露。

管理层面：建立数据安全管理制度制定完善的数据安全管理规范，明确数据收集、使用、共享等各环节的权限和责任。加强对数据管理人员的培训和监督，定期开展数据安全审计和风险评估，及时发现并整改潜在的安全隐患，保障数据管理的合规性和规范性。

政策层面：遵循相关法律法规要求严格遵守国家关于数据安全和隐私保护的法律法规，如《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等。在人工智能应用于公共卫生领域时，确保数据的使用符合法律规定，获得必要的用户授权，不滥用或非法交易数据。

技术应用：AI赋能隐私保护监测利用人工智能技术构建隐私保护监测系统，对数据处理行为进行实时监控和异常检测。通过智能算法识别可疑的数据访问和操作行为，及时发出预警并采取干预措施，提升数据隐私保护的主动性和时效性，如异常访问检测、数据泄露溯源等。AI系统落地实施路径建议

夯实数据基础：标准化与安全共享高质量、标准化的医疗健康数据是AI系统训练与应用的基础。需建立统一的数据标准，推动电子病历、检验检查等数据的规范化采集与存储。同时，严格遵循数据隐私保护法规，通过脱敏处理、权限管理等技术手段，在保障个人隐私的前提下，实现跨机构、跨区域数据的安全共享与利用，为AI模型提供充足的“养料”。加强技术研发：提升算法鲁棒性与可解释性针对医疗数据的复杂性和临床场景的高要求，持续优化AI算法。重点提升模型的鲁棒性，确保在不同数据分布和实际应用环境中稳定可靠