各市卫生健康委，各省属医院，相关委属单位：
按照省委省政府关于统筹推进场景创新工作、加快构建全省应用场景一体化大市场的工作部署，为大力推动新兴信息技术在医疗卫生领域创造性应用，我委启动智慧医疗场景创新工作。经前期征集，省属医疗卫生机构、各市卫生健康委和部分企业共申报智慧医疗场景机会58个、智慧医疗场景能力95个。我委从安徽省全民健康信息化专家库中抽取专家进行两轮评审，遴选确定“智医助理”等10个场景能力、“基于5G+ 4K的医联体远程医疗协作云平台”等10个场景机会为2023年安徽省智慧医疗典型应用场景，现予以公布。
安徽省卫生健康委员会
2023年8月24日
（信息公开形式：主动公开）
附件
2023年安徽省智慧医疗典型应用场景名单
一、应用示范场景
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序号
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场景
名称
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场景简介
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申报
单位
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1
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智医助理
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“智医助理”打造每个基层医生的诊疗助理，可为基层医生提供中、西医病历调阅、辅助问诊、书写助手、病历质检、医学检索、辅助诊断、合理用药等智能辅诊功能，提升基层诊疗服务水平，提高中医诊疗服务的可及性，推动中医药创新发展，用AI解决80%的事务性工作，极大的提升公卫和家医随访工作效率。
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讯飞医疗科技股份有限公司
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2
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安徽省检查检验共享监管子平台（智联网医院平台）
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“安徽省检查检验共享监管子平台”可实现安徽内医疗机构之间检查检验资料的互联互通，为医疗机构之间检查检验资料互认奠定基础，通过对医疗机构检查检验结果互认和资料共享情况进行实时监测，逐步实现对不合理检查检验自动发现、自动提醒、自动干预。
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安徽省卫生健康委信息中心
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3
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合肥市传染病防控智慧化预警多点触发系统
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通过多点触发机制获取来自医疗机构、学校等重点人群病历数据以及相关的健康数据，基于自然语言理解技术，自动提取症状、诊断的相关信息，针对传染病病历以及传染病症候群，构建传染病及其症候群聚集性风险的智能监测体系。
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合肥市卫生健康委
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4
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VTE（静脉血栓）智能防治系统
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VTE（静脉血栓）智能防治管理系统，基于临床数据后结构化、自然语言理解等技术，通过与医院业务系统深入对接，实时监控患者基础信息、疾病手术凝血等临床非结构化数据，依托自然语言处理与静脉血栓疾病知识图谱，搭建静脉血栓风险智能评估模型，智能提取患者静脉血栓风险因子，在患者入院24h、术后、转科、出院等关键节点自动识别住院患者血栓风险因子及其变化情况，实现静脉血栓中高风险人群及时检出，医护共享评估预警结果，协同干预。
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中科大附一院（安徽省立医院）
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5
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中医人工智能辅助诊断系统
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该系统拥有“基于机器学习的中医舌色苔色定量分析方法”等多项发明专利，用户只需拍摄并上传舌面、舌下、面部照片，结合智能问诊，中医AI在10秒内即可提供中医健康状态辨识（106种）、中医妇科疾病检测（163种）、儿童体质健康辨识（47种）、慢病分型与调理（40种）、舌象与病种研究、中医AI辅助诊断等服务。
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合肥云诊信息科技有限公司；省针灸医院
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6
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5G+区域智慧急救信息平台
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通过5G网络实现急救车和紧密型医联体一样抢救过程的全流程监控及抢救指导，将患者的实时视频和医疗数据接入院内平台，通过远程进行急救监控，以及远程会诊，做好入院准备，使病患得到更加高效和高质量的院前急救，实现真正的院前急救区域协同，为患者提供更加精准的AI智能急救，实现“上车即入院”的急救愿景。
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阜阳市人民医院
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7
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互联网+护理服务
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“互联网+护理服务”模式，以“线上申请、线下服务”为主线，重点为高龄或失能老人、孕产妇、康复期患者、终末期患者以及出院后行动不便等人群，提供专科护理服务。以“互联网+”为手段，为特殊群体构建便捷的医疗卫生服务渠道，解决居家护理人群来院就医困难问题；促进分级诊疗、优质护理资源延伸至社区、家庭。
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芜湖市第二人民医院
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8
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智慧医院负压设施正负压智能转换控制技术
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采用精准微压智能测控技术及PID软件算法，精准控制医疗密闭空间气流方向，解决病毒气溶胶传播测不准、控不住痛点。系统零运维，可一键切换平疫模式；全方位态势感知，模糊变精准；末端智适应控制，设定即所得，不确定变确定；边缘AI算法保障负压设施低负荷运行，节能降耗；独立控制，相邻病房平疫共存，按需分配，随需所用。系统适用于负压病房、ICU、PCR、留观诊疗等有层流洁净需求场合，也可广泛用于洁净厂房、大型数据中心、智能家居等领域。
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合肥杜威智能科技股份有限公司
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9
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高血压人工智能精准筛查及诊断系统
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本产品是由中国高血压联盟、阜外医院（国家心血管病中心）牵头的国家“十三五”慢病管理重大专项课题科技成果转化产品。该产品采用大数据、人工智能技术，通过“人工智能+血压筛查”“人工智能+动态血压报告诊断”“人工智能+心脑血管疾病知识图谱”，可实现高血压患者“初步筛查”“精准筛查”、减少误诊漏诊，提升高血压临床诊疗辅助决策效率。
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中科大附一院（安徽省立医院）
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10
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知识推理+大数据分析双驱动的临床检验结果智能解读系统
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该系统能够实现诊断数据与检验数据的自动关联，辅助医生快速地进行高质量的临床决策，减少误诊漏诊等不良医疗事件发生；该系统通过互联网医院为患者提供在线查阅历史检验报告查询、重要指标提示、异常指标解读、个人指标历史趋势查询等功能，解决检验报告单看不懂、异常和危急项目未提醒等问题。
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中科大附一院（安徽省立医院）
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二、需求倒逼场景（场景机会）
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序号
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场景
名称
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场景简介
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申报单位
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1
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基于5G+ 4K的医联体远程医疗协作云平台
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向上承接首都医科大学附属北京天坛医院、对下开展相关医联体单位的远程会诊、远程病理、心电图、影像等业务，从而实现线上线下业务和中心医院以及基层医疗机构业务一体化。具体场景包括：远程多学科联合诊疗MDT、远程查房、远程超声、远程手术指导/示教等。
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皖南医学院第一附属医院（弋矶山医院）
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2
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合肥市市属医院医疗云平台
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按照“统一规划、分步建设、试点先行”思路，以标准化、结构化、集约化为导向，探索推进医疗卫生信息化统筹建设。进一步推进我市包括智慧服务、智慧医疗（电子病历）、智慧管理“三位一体”的智慧医院建设，为全市医疗卫生系统信息化建设提供可借鉴、可复制、可推广的统筹集约建设经验。
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合肥市卫生健康委
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3
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“医院-社区”联动的智慧医院协同服务平台
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聚焦医疗集团内部的信息孤岛、数据壁垒等问题。研究多源异构数据标准化治理方法与流程，规划设计以安徽医科大学第二附属医院为主体的“医院-社区”智慧医院集成数据平台标准及数据的互联互通和异构系统间的业务交互。
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安徽医科大学第二附属医院
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4
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人工智能辅助诊断
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以“AI+人工”的模式实现人工智能赋能影像科医生，提高医生阅片效率的同时，更有效保障了影像诊断质量，提高患者就医体验，促进医院向智能化、数字化发展。效果评价包括：提升阅片效率和阅片质量，扩容医院业务，提高患者满意度。
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东至县人民医院
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5
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传染病多点触发早期监测预警需求
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聚焦传染病早期监测预警问题，整合异常健康事件、严重症候群、病原学检测、媒体舆情、交通出行等多源数据，提高传染病监测数据分析和预警能力，并通过跨地区、跨部门合作，在全省范围内构建医防协同、灵敏可靠的重大传染病和突发公共卫生事件多点触发早期监测预警机制。
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安徽省卫生健康委、安徽省疾控中心
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6
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全民健康之健康大脑、居民画像、互联互通、协同应用场景
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构建城市健康大脑，建立开放共享的医疗健康大数据体系，构建居民画像，为居民提供个性化医疗服务。以电子病历和健康档案为核心，整合区域医疗资源，构建互联互通一体化的医疗健康生态系统，落实分级诊疗制度。推进多元化协同的服务体系，新技术应用赋能医疗卫生管理水平的提升和协同应用水平的提高。
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芜湖市卫生健康委
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7
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基于区块链技术患者检查检验数据院间安全互认及利用东数西算算力建设AI影像三维建模集中平台需求
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聚焦省内二级以上医院患者院间检查检验数据互认及AI影像建模难题，通过区块链安全认证实现患者检查检验数据院间互认，在AI建模方面将影像数据上传到省级算力中心进行建模，通过东数西算充沛算力资源降低医院运算时间和运算成本，实现优质医疗资源下沉，降低医院建设投资成本和患者就医成本。
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中科大附一院（安徽省立医院）
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8
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基于5G医疗专网的院际（跨院区）医疗协同云平台
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目前医院现有3个院区，借助5G、大数据、云等技术能力，搭建诊疗协同云平台，实现3个院区间的患者诊疗协同，有效提升医疗救治效率，方便患者就近救治，降低诊疗成本。后续可将平台服务能力进行延展，向下指导医联体单位，向上联复旦儿科医院等优资医疗资源，让医院诊疗能力得到不断提升。
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安徽省儿童医院
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9
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智慧手术室
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通过影像、信息以及5G网络等技术手段，调取医院信息系统(HIS)中与患者相关的影像资料和数据信息，并将患者在手术过程中的相关指标进行汇总分析，实现多向传输于一体的智能化系统。通过实时互动的方式进行远程观摩和教学演示，通过大数据信息保存功能对每一台手术过程进行跟踪预览、回放和储存；有效地对手术室人员安排、手术台次排序、手术间分配以及手术器械物资和药品的统一调度和管理，通过大数据分析、5G医疗和人工智能等新型技术生成科学、合理、高效的优化方案。
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淮北市人民医院
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10
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基于AI智能感知系统的患者全生命周期健康智慧服务
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现阶段大部分医院对于患者院内院外的管理仅仅停留在电话随访，或者固定时间的无差别微信公众号文章推送，增加了人力成本的同时，收效甚微。现急需通过智慧医疗系统精准识别患者类别进行全自动精准随访，同时让医生仍然有主动随访的权限。
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亳州市人民医院
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