深色台面上的医药玻璃容器、泡罩和金属器具。生成场景示意。

AI架构、智能化项目负责人

医疗与医药
智能化实践

从药房服务、复杂审核,到多业务共用能力。
以三个历史项目,说明怎样把AI放进实际工作流程。

相互宝 · 理赔中台 · 百药师生成场景示意 · 主线阅读约 4—6 分钟

资料、协作、服务。
让技术进入工作。

资料反复补交,专业人员反复查找,一项工作需要多次交接。这些问题往往同时涉及流程、系统和信息质量。

蚂蚁集团
相互宝 · 历史网络互助

让复杂申请
少返工。

成员提交互助申请,审理和调查人员核实资料与事实,符合条件者获得互助金。相互宝已于2022年1月28日停止运行。

工作人员在桌前整理和对照匿名资料的生成场景
生成场景示意
相互宝七步主线、仅问题案件进入追偿的分支,以及复审退回初审、公示退回复审两条退回路径。
业务流程示意查看原图(新窗口打开)查看原图(新窗口打开)
查看流程文字版与说明
  1. 报案

    提交互助申请

  2. 立案

    受理并建立案件

  3. 初审

    核对资料与基本条件

  4. 调查

    核实相关事实

  5. 复审

    复核案件审理结论

  6. 公示

    按项目规则公开互助案件信息。

  7. 打款

    向符合条件者发放互助金

仅问题案件在打款后进入问题案件追偿,按规则追回已发放的互助金。

退回路径:复审退回初审;公示退回复审。两项历史指标分别对应这两条退回路径的减少。

仅问题案件在打款后进入追偿。

80%

复审退回初审减少

90%

公示退回复审减少

来源:历史项目记录。

系统在入口检查并整理材料,交接时带上待核实问题,审核时集中呈现事实与依据,并辅助整理和检查公示内容。审理和调查人员使用这些信息开展工作,专业判断仍由专业人员承担。

查看项目细节
  1. 报案提交互助申请
  2. 立案受理并建立案件
  3. 初审核对资料与基本条件
  4. 调查核实相关事实
  5. 复审复核案件审理结论
  6. 公示按项目规则公开互助案件信息。
  7. 打款向符合条件者发放互助金

全流程

先理清业务,再推进系统改造

跟随审理人员、了解调查现场,观察材料如何使用、哪些问题反复询问、交接为何中断,据此确定改造方向。

保持业务连续运行,逐步迁移旧系统,重新组织案件与任务,使复杂案件能够分阶段处理,并接入智能能力。

报案、立案、初审与调查

把资料与任务,整理在交接之前

在入口检查材料类型与完整性,组织分散的病史、就诊、用药和费用信息。审理人员沿着时间与事实线索理解案件,减少反复查找。

把待核实内容拆成调查任务,交接时带上已有信息和待确认的问题,让调查与审理围绕同一组事实协作。

初审、复审与公示

让专业人员把精力放在判断上

集中呈现关键事实、时间关系和材料依据,支持审理与复核;辅助整理和检查公示内容,减少重复录入与文字差错。需要经验和责任的判断仍由专业人员承担。

依据历史项目记录整理,保留已确认的公开内容。

蚂蚁集团
理赔中台
理赔中台

多个理赔业务共用的一组基础能力。例如材料识别可以统一建设,但不同业务仍各自配置审核规则和人工节点。

· 跨业务平台

一组能力,
支持多个业务。

理赔中台支持不同业务处理用户的赔付申请及材料,为业务人员提供材料识别、信息提取与审核辅助。各业务共用这些能力,保留自己的规则和人工处理节点。

不同理赔业务共用材料识别、信息提取与审核辅助,各自保留业务规则和人工节点,人工修正反馈用于改进共用能力。
能力协作示意查看原图(新窗口打开)查看原图(新窗口打开)
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  1. 不同理赔业务

    复杂业务、高频小额业务和其他理赔业务,共用整组基础能力。

  2. 共用能力

    材料识别、信息提取和审核辅助并列,按业务需要组合使用,没有固定先后顺序。

  3. 各业务分别保留

    自己的业务规则与人工处理节点。

  4. 人工补充与修正

    人工处理中的补充与修正信息,用于改进共用能力。

各业务按需组合共用能力,具体处理顺序由所在业务的流程确定。

复杂业务由专业人员主导,高频小额业务探索更多自动处理。材料提取困难时由人工补充,修正信息进入后续改进;新能力先验证,再逐步应用。

查看项目细节

处理过程示意

识别并提取文字或表格信息 → 必要时人工补充 → 按所在业务配置进入审核、复核。

人工补充仅在信息难以提取时介入。

能力共用与业务配置

把共用能力,与业务规则分开

统一建设材料识别、信息提取和审核辅助,不同产品的材料要求和判断条件独立配置。接入业务时,先明确流程和人工节点,再组合相应能力。

业务处理方式

根据业务特点,安排人机分工

金额较高、判断复杂的业务,以人工审理为主;高频小额业务结合规则、异常处理和抽查,探索更多自动处理。

业务量较小、改造收益有限时,可以保留人工。各业务都需要明确人员与系统的分工和交接方式。

人工修正与能力更新

把验证与反馈,纳入日常建设

识别失败和人工修正的信息进入标注流程,衔接模型训练与发布,为后续优化留下依据。

新能力先通过历史案件检查,再以不影响实际判断的方式观察运行结果,之后逐步应用,持续跟进实际效果。

依据历史项目记录整理,保留已确认的公开内容。

老百姓大药房
百药师 · 药房一线

辅助店员,
支持服务检查。

店员借助工具查找药品信息、组织服务话术,再向顾客提供服务;管理人员查看营销话术检查结果,了解规定介绍是否执行。

药房店员借助平板查询信息并与顾客交流的生成场景
生成场景示意

服务辅助

顾客提出需求,店员借助工具查找药品信息和组织服务话术,再向顾客提供服务。
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  1. 顾客需求

    顾客提出药品信息或门店服务需求。

  2. 店员使用工具

    查找药品信息,组织服务话术。

  3. 向顾客提供服务

    由店员与顾客沟通并提供服务。

话术检查
话术检查

检查规定的营销介绍是否执行、是否涉及相应卖点,结果供管理人员查看;这里不是医疗诊断或行政监管。

门店营销介绍经过系统检查形成判定,供管理人员查看;该流程对应营销话术检查指标。
营销话术检查流程示意查看原图(新窗口打开)查看原图(新窗口打开)
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  1. 营销介绍

    门店服务中的营销话术内容。

  2. 系统检查

    检查规定介绍是否执行、是否涉及相应卖点。

  3. 形成判定

    形成对应检查任务的判定结果。

  4. 管理人员查看

    了解门店服务执行情况。

96.58%仅对应营销话术检查判定总正确率,来源为历史项目记录。

96.58%

营销话术检查判定总正确率

来源:历史项目记录,
仅对应营销话术检查任务。

根据门店接待反馈,重点转向药品信息匹配、服务辅助和营销话术检查。

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顾客需求与店员接待

用现场反馈,校准产品方向

早期探索症状询问、问题分流和问诊辅助,也尝试理解文字与图像。实际使用中,很多顾客直接询问具体药品,连续追问可能增加接待负担。

项目因此调整重点,优先推进药品相关需求和门店服务辅助。

店员的信息查找与组织

把自然表达,接到商品与服务上

顾客的说法并不总与系统名称一致。项目提取症状、药品等信息,也探索从处方照片识别药品,关联规范名称与门店商品。

据此支持相关药品、替代商品的信息匹配与话术辅助,减少店员查找和组织信息的工作。

话术检查与管理使用

把服务要求,拆成明确检查任务

营销话术检查关注规定介绍和相应卖点,形成判定供管理人员查看。会员询问检查、药品信息提取等其他任务分别评估,服务辅助与早期探索也按各自的使用情况推进。

依据历史项目记录整理,保留已确认的公开内容。

医疗AI的更多可能

以下为可共同评估的项目方向,需要结合实际业务、数据和系统条件验证。

把分散资料放到一起理解

关联文本、扫描件、表格和历史记录,形成带依据的整理结果。

把一个需求接成连续工作

结合检索、分析工具和业务系统,完成多个步骤,产出可检查的工作结果。

用积累的数据发现变化、比较方案

结合统计分析、预测模型与优化算法,支持趋势判断和资源方案比较。

依据截至2026年9月的公开能力与研究进展整理。不同任务需组合适合的模型、工具与业务规则。

患者就医与院后服务

贯穿就诊准备与院后联系。

诊前资料整理

把多次就诊资料整理成时间线、缺项和沟通问题,供接诊人员核对。
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  1. 多次就诊资料

    资料或问题

  2. 整理时间线与缺项

    AI与数据处理

  3. 接诊人员核对

    输出及人工复核

以上为可共同评估的应用设想,具体资料、输出和验证方式见本项目说明。

就医导航与检查准备

工作辅助 · 应用设想

谁使用
门诊服务人员与患者
工作问题
科室、地点和检查准备要求分散,患者容易反复询问。
需要哪些资料
经院方确认的科室介绍、预约规则、院内位置与检查准备指引。
AI与数据分析产出
结合就诊安排,整理路线、准备事项和待向工作人员确认的问题。
谁复核并决定采用
门诊服务人员核准并维护指引;常规问题按已核准规则回复,超出规则或需要个体判断的问题转交相应医护人员确认。
建议验证方式
从一个门诊区域开始,用真实常见问法检查指引是否准确。
出院注意事项说明

工作辅助 · 应用设想

谁使用
出院服务人员与患者
工作问题
出院材料较多,患者不容易记住复诊、准备和日常注意事项。
需要哪些资料
经医护确认的出院记录、医嘱和院方教育材料。
AI与数据分析产出
把已确认内容整理成易读清单,可结合语音工具提供朗读。
谁复核并决定采用
医护人员审核后提供给患者;不新增或修改医嘱。
建议验证方式
以既有出院材料做样稿,检查是否忠实、易懂且无遗漏。
院后随访与异常转交

工作辅助 · 应用设想

谁使用
随访团队与出院患者
工作问题
一次就诊后的回访记录分散,需要及时发现待人工处理的问题。
需要哪些资料
已确认的随访计划、问题清单、患者回复与转交规则。
AI与数据分析产出
协助收集回复、整理待办,将符合转交条件的情况连同原始表述交给人员处理。
谁复核并决定采用
随访医护确认情况并决定后续行动;紧急情况按既定通道处理。
建议验证方式
先在人工监督下辅助记录与分流,检查遗漏、误报和转交时效。

医护工作与临床辅助

支持信息掌握与专业协作。

会诊前信息与证据整理

关联复杂病例与指南,列出信息矛盾和待核实问题,供会诊团队讨论。
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  1. 病例与指南依据

    资料或问题

  2. 关联事实、标出疑点

    AI与数据处理

  3. 会诊团队讨论

    输出及人工复核

以上为可共同评估的应用设想,具体资料、输出和验证方式见本项目说明。

病程时间线与交班摘要

工作辅助 · 应用设想

谁使用
医生、护士与接班人员
工作问题
较长病程中的变化、处理和待办分散在多份记录中。
需要哪些资料
经授权的病程记录、护理记录、检验报告与交班规范。
AI与数据分析产出
按时间关联关键变化,整理交班摘要和未完成事项,附对应记录位置。
谁复核并决定采用
交班人员核对并确认,接班人员据此继续查阅和沟通。
建议验证方式
与人工交班内容对照,检查关键事件、待办与时间对应关系。
诊疗记录草稿与漏项核对

工作辅助 · 应用设想

谁使用
接诊医生与护士
工作问题
同一次接诊中,记录整理和格式核对占用较多时间。
需要哪些资料
合法授权的转写文本或人员笔记、当次资料与记录模板。
AI与数据分析产出
结合语音转写等工具整理草稿,对照模板标出待确认内容;不把未提及信息补成事实。
谁复核并决定采用
记录责任人员核对事实、修改并签署,系统不代签。
建议验证方式
从记录草稿开始,核对事实一致性与漏项,不直接写入正式病历。
影像与报告复核辅助

需专科验证 · 应用设想

谁使用
影像科医生与相关专科人员
工作问题
影像、既往检查和文字报告之间可能存在需要复核的差异。
需要哪些资料
适用的影像资料、既往报告、检查协议与专科核对标准。
AI与数据分析产出
结合经过相应验证的专科影像工具,提示可疑区域或报告差异及依据。
谁复核并决定采用
影像医生复核并决定报告内容;通用文字或图像理解能力不等于影像诊断资质。
建议验证方式
按具体病种、设备与任务开展专科验证,再评估适用范围。

药事服务与医药供应

连接药师服务与供应安排。

处方与既往用药记录核查

关联处方、既往用药与核准资料,列出疑点和依据,由药师复核。
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  1. 处方与用药记录

    资料或问题

  2. 对照规则、列出疑点

    AI与数据处理

  3. 药师复核处理

    输出及人工复核

以上为可共同评估的应用设想,具体资料、输出和验证方式见本项目说明。

药品知识与用药教育

工作辅助 · 应用设想

谁使用
药师、门店服务人员与患者
工作问题
药品资料更新较多,服务时需要快速找到可靠依据。
需要哪些资料
核准药品说明书、院内药品目录及经审核的教育材料。
AI与数据分析产出
按问题检索资料,标出版本和出处,形成面向患者的说明草稿。
谁复核并决定采用
药师审核具体内容,个体用药问题由专业人员判断。
建议验证方式
先限定常用药品范围,检查来源、版本及回答是否超出资料。
药品需求与临近有效期管理

数据分析 · 应用设想

谁使用
药库、药房与采购管理人员
工作问题
需求波动与库存有效期需要一起考虑,单看存量难以安排。
需要哪些资料
药品消耗、库存批次、有效期、供应周期和季节性业务数据。
AI与数据分析产出
结合预测与库存算法,形成需求区间、临期提醒和补货方案,并说明假设。
谁复核并决定采用
药库与采购人员核对约束,决定调配与采购。
建议验证方式
用历史时段回测预测偏差,再比较不同补货方案的可执行性。
药品不良反应线索整理

需专科验证 · 应用设想

谁使用
药学部门与药品安全监测人员
工作问题
报告、用药记录和相关文献分散,线索汇总与核对较费时。
需要哪些资料
经授权的不良反应报告、用药记录及公开药品安全资料。
AI与数据分析产出
辅助去重、关联时间与用药信息,整理待核实信号和原始依据。
谁复核并决定采用
药师及药品安全监测人员复核,不能由关联信号直接判断因果。
建议验证方式
与历史人工审核对照,验证线索完整性和误关联情况。

医院运营与质量管理

从运营数据到备选方案。

床位与检查资源方案比较

输入需求与资源约束,比较床位和检查安排的等待、占用,供管理人员选择。
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  1. 需求与资源约束

    资料或问题

  2. 分析数据、比较方案

    AI与数据处理

  3. 管理人员选择

    输出及人工复核

以上为可共同评估的应用设想,具体资料、输出和验证方式见本项目说明。

用日常语言查询和分析运营数据

数据分析 · 应用设想

谁使用
医院管理人员与数据分析人员
工作问题
一个运营问题往往要跨报表找数据、统一口径再分析。
需要哪些资料
经授权的运营数据、指标定义、组织口径与数据更新时间。
AI与数据分析产出
将问题转换为受控查询和分析步骤,产出图表、口径说明与可追溯计算过程。
谁复核并决定采用
业务和数据人员核对口径与结果,决定是否采用分析结论。
建议验证方式
先开放一组只读指标,用已知问题检查查询结果与人工报表一致性。
病历质量与医保材料核对

工作辅助 · 应用设想

谁使用
医疗质量管理与医保事务人员
工作问题
管理检查需要按标准逐项核对材料,查找缺项与前后不一致。
需要哪些资料
经授权的病历、费用材料、适用管理规则及规则版本。
AI与数据分析产出
按标准整理待核查清单,标注缺项、疑点及相关原文,不直接作违规结论。
谁复核并决定采用
质量或医保事务人员复核,并决定补充、沟通与处理。
建议验证方式
在明确的一类材料上对照人工检查,评估误报、遗漏及规则变化影响。
设备维护与耗材分析

数据分析 · 应用设想

谁使用
设备、后勤与耗材管理人员
工作问题
故障记录、保养计划和耗材消耗分散,容易被动处理。
需要哪些资料
设备台账、工单、保养记录、使用量与耗材历史数据。
AI与数据分析产出
关联异常与使用变化,整理维护优先线索、消耗趋势和备件准备建议。
谁复核并决定采用
设备与管理人员核实原因,决定检修和采购,不自动停用设备。
建议验证方式
从一类设备或耗材开始,回测异常提示并检查台账质量。

医学科研与教学

衔接研究与教学全过程。

研究人群筛选与分析工作台

从研究问题出发,辅助筛选候选人群、分析和起草报告,由研究团队审核方法与结论。
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  1. 研究问题与授权数据

    资料或问题

  2. 筛选、分析、保留依据

    AI与数据处理

  3. 研究团队审核

    输出及人工复核

以上为可共同评估的应用设想,具体资料、输出和验证方式见本项目说明。

文献与研究证据追踪

工作辅助 · 应用设想

谁使用
临床研究者与教学团队
工作问题
研究主题的文献持续更新,结论、适用范围和分歧需要比较。
需要哪些资料
明确的研究问题、可访问文献、检索范围与资料日期。
AI与数据分析产出
持续检索并整理证据表,比较研究设计、支持与反证,提供可核查出处。
谁复核并决定采用
研究者阅读原文并判断证据质量及适用性,不以生成摘要替代原文核对。
建议验证方式
选择一个主题,对照人工检索检查遗漏、引用和结论是否准确。
虚拟病例教学训练

工作辅助 · 应用设想

谁使用
医学生、规培学员与带教教师
工作问题
教学需要不同难度的病例和沟通情境,但现场训练资源有限。
需要哪些资料
经审核的教学案例、教学目标、指南与评分要点。
AI与数据分析产出
生成明确标注为虚拟的病例对话和分支情境,记录提问与处置思路,供复盘。
谁复核并决定采用
带教教师审核病例、反馈和评价;不据此独立作资格认定。
建议验证方式
先由教师试练固定病例,检查情境一致性、医学准确性和反馈适切性。
药物研究线索与假设整理

需联合研究 · 应用设想

谁使用
医院研究团队与合作医药研发人员
工作问题
研究线索跨文献与数据来源分散,支持和反证难以并排核对。
需要哪些资料
合法可用的公开文献、研究数据库与经确认的研究问题。
AI与数据分析产出
串联检索与分析工具,形成待检验假设、支持及反证资料和进一步研究问题。
谁复核并决定采用
研究团队评价科学合理性并设计验证,不将计算结果视为疗效或新药成功证明。
建议验证方式
围绕一个清晰问题做文献与数据复核,后续实验或临床研究另行设计。

长期健康与医疗保障

关注长期变化与群体需求。

日常医疗保障资源配置模拟

针对常规门诊、体检或活动医疗服务,比较人力、设备与物资配置,供保障人员评估。
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  1. 常规服务需求

    资料或问题

  2. 比较人员、设备与物资

    AI与数据处理

  3. 保障人员评估

    输出及人工复核

以上为可共同评估的应用设想,具体资料、输出和验证方式见本项目说明。

体检与长期健康管理

工作辅助 · 应用设想

谁使用
健康管理人员与长期服务对象
工作问题
历次体检、生活记录与随访分散,不容易持续观察变化。
需要哪些资料
经授权的历次体检结果、健康记录及经专业人员确认的管理计划。
AI与数据分析产出
整理长期趋势、待复核变化与计划提醒,支持持续随访;区别于一次就诊后的回访。
谁复核并决定采用
健康管理医护复核变化,决定是否进一步评估或调整计划。
建议验证方式
先验证不同年度数据能否正确对齐,再检查趋势提示和人工转交。
群体健康趋势分析

数据分析 · 应用设想

谁使用
健康管理、公共卫生与服务规划人员
工作问题
汇总数据中可能存在需求变化,需要区分真实趋势和记录差异。
需要哪些资料
经过授权、脱敏汇总的数据,以及时间范围、统计口径和质量说明。
AI与数据分析产出
按群体观察变化与需求,标明样本覆盖、口径变化和不确定性。
谁复核并决定采用
公共卫生及管理人员复核趋势,不据此自动评定个人健康资格。
建议验证方式
先检查口径与数据完整性,再用历史时段验证趋势识别是否稳定。
感染异常信号辅助发现

需专科验证 · 应用设想

谁使用
院感与公共卫生专业人员
工作问题
分散记录中出现的异常变化,需要及时汇总和核实。
需要哪些资料
依法授权使用的诊疗、检验和相关统计资料,以及专业监测规则。
AI与数据分析产出
结合规则与异常检测整理待核实信号、涉及时间和来源依据,提示专业人员关注。
谁复核并决定采用
院感或公共卫生人员核实原因并决定处置,不由信号直接判定事件。
建议验证方式
以历史数据进行专项验证,分别评估漏报、误报和处置流程。

从哪项工作开始讨论

哪项工作最费时间?

已经积累了哪些资料?

谁适合一起验证效果?

以上为基于历史经验提出的应用方向,需要结合具体业务、数据条件和现有系统评估,尚不代表已完成的医院交付。

资料依据与适用范围

核验日期:2026年9月16日。这些资料用于说明技术与研究方向,外部研究结果不代表本页面作者的项目成果。

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