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内容大纲
在人工智能深度赋能医疗健康产业的时代浪潮中，医工协同已然成为破解临床痛点、推动医疗数字化转型的核心驱动力。本书聚焦于这一前沿领域，汇聚了多家医疗机构人工智能落地的实战案例。其内容体系围绕智能技术在医疗核心业务中的深度融合构建，涵盖诊疗流程智能化、患者服务模式创新、医院精益运营与管理，以及包含中医药特色技术在内的多学科辅助决策等关键层面。书中不仅展现了从临床需求确定、技术方案设计到规模化应用的完整过程，更深入剖析了在数据治理、流程再造、跨团队协作及成效评估等环节所面临的共性挑战及其解决方案。本书所汇集的案例兼具先进性与代表性，既包含复杂场景下的体系化建设经验，也涵盖适合快速推广的轻量化实践。其目的在于为医院信息科负责人及相关从业者提供一套真实、可借鉴的方法论参考和实践工具，进而搭建起医工高效对话与协作的桥梁，共同推动人工智能技术在医疗健康领域安全、规范、有效地应用，最终实现服务质量、运营效率和患者体验的全面提升。本书适合卫生健康行业信息安全相关技术人员及管理人员使用。 -
作者介绍
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目录
第1编 总论
第1章 AI医疗应用发展概述
1.1 人工智能医疗应用的时代背景
1.1.1 全球医疗健康面临的时代挑战
1.1.2 数字化转型为AI医疗应用奠定基础
1.1.3 人工智能技术突破开启医疗应用新纪元
1.2 AI医疗应用发展历程
1.2.1 萌芽期：专家系统时代(1970—1999年)
1.2.2 发展期：机器学习时代(2000—2019年)
1.2.3 突破期：大语言模型时代(2020年至今)
1.3 AI医疗应用的政策环境
1.3.1 国家层面政策支持体系
1.3.2 医保支付改革驱动AI应用需求
1.3.3 地方政策试点与创新实践
1.3.4 数据安全与伦理规范
1.4 AI医疗应用的技术基础
1.4.1 大语言模型技术架构
1.4.2 多模态医学数据融合技术
1.4.3 医学知识图谱构建技术
1.4.4 医疗AI智能体系系统架构
1.4.5 数据安全与隐私保护技术
1.5 AI医疗应用的发展趋势
1.5.1 技术发展方向
1.5.2 应用领域拓展
1.5.3 产业格局演进
1.6 本章小结
第2章 医疗健康数字化关键业务场景体系
2.1 临床辅助决策类场景：从经验驱动向数据辅助决策的模式转变
2.2 医疗质量安全类场景：构建全流程主动防御的质量控制新机制
2.3 患者长期管理类场景：重塑“以患者为中心”的连续性服务生态
2.4 医院运营治理类场景：适配医保改革与数字化转型的精细化引擎
2.5 本章小结
第2编 实战案例
第3章 临床辅助决策类场景实证
3.1 基于国产自主可控大语言模型与鸿蒙硬件的重症智能化系统
3.1.1 临床背景：重症医学科面临的双重战略压力
3.1.2 痛点剖析：四个彼此纠缠的核心困境
3.1.3 设计理念：以临床问题为牵引的总体思路
3.1.4 系统架构：分层解耦的数智化全流程体系
3.1.5 网络拓扑与高可用架构：专为重症场景的工程设计
3.1.6 核心功能模块：三条改变临床工作方式的主线
3.1.7 数据治理：支撑智能系统的基础工程
3.1.8 安全与隐私保障：从传输加密到伦理约束的全链路防护
3.1.9 项目创新：技术、模式与场景的三个维度
3.1.10 实施成效：经过实践检验的关键指标
3.1.11 推广路径：分级复制的标准化交付设计
3.1.12 小结
3.2 基于非侵入式尿流动力学的良性前列腺增生(BPH)智能筛查与全周期管理系统
3.2.1 案例背景与临床痛点深度剖析
3.2.2 系统架构与技术机理
3.2.3 业务流程重构与实施路径
3.2.4 应用成效与价值评估
3.2.5 案例启示与理论升华
3.2.6 小结
3.3 基于“AI+中医”体验区的多场景智能服务体系建设实践
3.3.1 背景：中医医院智能化建设的现实需求
3.3.2 整体方案设计：全链路架构与核心技术选型
3.3.3 核心功能详述：四大应用场景
3.3.4 实施过程：四阶段推进与关键挑战
3.3.5 应用效果：多维度量化指标
3.3.6 医工协同的关键经验与挑战应对
3.3.7 当前局限性与未来展望
3.3.8 小结
3.4 人机协同诊疗模式下中医辅助决策系统的设计与实现
3.4.1 背景：通用大模型无法解决的中医临床问题
3.4.2 “问诊中医模型”的构建：技术路线与性能特点
3.4.3 系统总体架构：“中医全场景智能体”
3.4.4 临床工作流程重构：诊前—诊中—诊后全流程
3.4.5 实施过程中的关键挑战与应对
3.4.6 应用效果：提高中医诊疗能力的下限
3.4.7 医工协同的关键经验
3.4.8 小结
第4章 医疗质量安全类场景实证
4.1 AI全流程病历内涵质控系统
4.1.1 案例背景与问题分析
4.1.2 技术方案与系统架构
4.1.3 应用成效与实践价值
4.1.4 典型案例分析
4.1.5 经验总结与发展展望
4.2 AI赋能智慧药学服务
4.2.1 背景：处方审查的现实困境
4.2.2 痛点分析：传统处方点评与药学服务的“三重困境”与深层逻辑
4.2.3 体系架构：“规则+大模型”双驱动引擎的创新设计
4.2.4 业务流程重构：从“事后抽检”到“全流程智控”
4.2.5 创新应用拓展：构建“无处不在”的智慧药学服务
4.2.6 实施成效与价值评估：数据见证变革
4.2.7 医工协同的关键经验与挑战应对
4.2.8 小结
4.3 AI影像辅助诊断与智能质控
4.3.1 临床背景与痛点分析
4.3.2 系统设计理念与整体架构
4.3.3 核心算法与功能模块
4.3.4 质控规则与系统集成
4.3.5 部署方案与安全保障
4.3.6 预期应用效果
4.3.7 医工协同应用与经验总结
4.3.8 小结
第5章 患者长期管理类场景实证
5.1 AI诊疗全程陪诊智能体
5.1.1 背景：门诊服务的现实困境
5.1.2 痛点分析：传统门诊陪诊服务的“三重困境”与深层逻辑
5.1.3 体系架构：“大模型+知识库”双驱动引擎的创新设计
5.1.4 业务流程重构：从“被动响应”到“全流程陪诊”
5.1.5 创新应用拓展：构建“无处不在”的智慧陪诊服务
5.1.6 实施成效与价值评估：数据见证变革
5.1.7 医工协同的关键经验与挑战的应对
5.1.8 小结
5.2 基于AI大模型的患者精准追踪管理
5.2.1 背景：患者随访管理的现实困境
5.2.2 痛点分析：传统患者追踪的“三重困境”与深层逻辑
5.2.3 体系架构：“规则+大模型”双驱动引擎的创新设计
5.2.4 业务流程重构：从“事后抽检”到“全流程智控”
5.2.5 创新应用拓展：构建“无处不在”的智慧患者服务
5.2.6 实施成效与价值评估：数据见证变革
5.2.7 医工协同的关键经验与挑战的应对
5.2.8 小结
5.3 AI支持的慢性病管理与营养干预体系
5.3.1 应用背景与痛点分析
5.3.2 系统设计理念与建设目标
5.3.3 系统架构与功能模块
5.3.4 技术实现方案
5.3.5 系统部署与运维
5.3.6 临床应用与效果评估
5.3.7 医工协同实施要点
5.3.8 经验总结与展望
5.4 本章小结
第6章 医院运营治理类场景实证
6.1 病案AI辅助编码：从人工逐字编码到智能辅助审核
6.1.1 编码工作的战略地位与现实困境
6.1.2 人工编码的内在局限
6.1.3 DRG/DIP改革带来的新压力
6.1.4 项目缘起与合作框架
6.1.5 系统设计的核心理念
6.1.6 技术架构：三层三端的整体设计
6.1.7 三端功能的详细展开
6.1.8 核心技术的实现逻辑
6.1.9 运维保障与数据安全
6.1.10 落地成效：数字背后的变化
6.1.11 典型场景回放
6.1.12 面临的局限性与应对措施
6.1.13 医工协同：一次真正的双向奔赴
6.1.14 推广路径与可复制性
6.1.15 经验总结与同行建议
6.1.16 小结
6.2 大模型应用的安全纵深防御体系
6.2.1 背景：一场不得不打的安全保卫战
6.2.2 理论框架：站在巨人肩膀上的体系设计
6.2.3 总体架构：四层防御，相互支撑
6.2.4 模型算法层：让被盗的模型文件失效
6.2.5 系统平台层：让训推平台消失在攻击者视野中
6.2.6 智能应用层：在模型输入输出的边界建立护栏
6.2.7 网络环境层：用大模型打赢对抗大模型的战争
6.2.8 实施效果：数据见证的四层防御的价值
6.2.9 医工协同：安全体系建设背后的组织管理经验
6.2.10 局限性、展望与推广价值
6.2.11 小结
6.3 全栈国产化信息基础设施建设路径研究
6.3.1 背景：信创合规与智慧管理的双重命题
6.3.2 全栈国产化技术架构设计
6.3.3 八阶段建设路径
6.3.4 核心创新成果
6.3.5 应用效果
6.3.6 医工协同的关键经验与挑战的应对
6.3.7 存在问题与推广路径
6.3.8 小结
第3编 医工协同的方法论体系与实施路径
第7章 从实践到方法论：医工协同模式的理论建构
7.1 引言：为什么需要系统性的方法论
7.2 医工协同的本质：一种新型知识生产关系
7.3 医疗AI应用的“铁律”：从13个大案例归纳的核心规律
7.3.1 铁律一：“半自动化”是当前阶段的最优均衡点
7.3.2 铁律二：数据质量是持续迭代的动态过程，而非一次性工程
7.3.3 铁律三：临床知识的“隐性转化”是医工协同最关键、最困难的环节
7.3.4 铁律四：支付改革与质量考核是医疗AI应用最强有力的外部驱动力
7.3.5 铁律五：安全与能力建设必须同步规划，安全投入不能滞后于应用部署
7.3.6 铁律六：“知识工程化”是中医AI落地最难跨越的鸿沟
7.3.7 铁律七：信创底座与AI能力建设需要同步规划、协同推进
7.3.8 铁律八：患者全程服务的AI化须以“连续性”为核心设计原则
7.3.9 铁律九：信息科的组织能力与人才激励决定着AI落地的持续推进力
7.3.10 铁律十：医工协同的深度决定AI应用的生命力
第8章 医工协同的实施方法论：从理念到操作
8.1 医工协同的组织基础：从“项目制”到“生态制”的转型
8.1.1 组织架构：设立“医工协同”的制度性接口
8.1.2 团队建设：培育“桥梁型”复合人才
8.1.3 流程机制：设计支撑持续协同的工作流程
8.1.4 文化培育：建立“实证文化”与“容错文化”
8.2 “需求—设计—验证”的三阶段方法论
8.2.1 需求共识阶段：从“痛点描述”到“可测量需求”
8.2.2 方案共设阶段：从“技术可行”到“临床可用”
8.2.3 效果共验阶段：从“技术达标”到“价值实现”
8.3 信息科绩效管理制度建构：从平均主义到价值量化
8.3.1 困境根源：为什么信息科绩效改革举步维艰
8.3.2 北京中医药大学深圳医院(龙岗)的探索：五层架构、十二维度
8.3.3 设计要点与实施机制
8.3.4 推广适用性与后续优化方向
8.3.5 体系运行机制：自评与考核的双轨制
8.3.6 实施效果与持续优化
8.4 医院—厂商协同机制的优化：从博弈走向价值共创
8.4.1 协同失灵的系统性根源
8.4.2 协同机制重构的四条路径
8.4.3 典型协同失灵场景的复盘与反思
8.4.4 建立医院信息化厂商评价体系
第9章 医疗AI落地的伦理框架与合规路径
9.1 医疗AI的伦理特殊性
9.1.1 知情同意：患者对AI参与诊疗的知情权
9.1.2 算法公平性：AI决策对不同患者群体的公平性保障
9.1.3 责任归属：AI参与诊疗决策的法律责任界定
9.1.4 透明度与可解释性：患者和医生对AI决策过程的知情权
9.2 医疗AI的合规路径
9.2.1 监管框架的理解与导航
9.2.2 数据治理的合规架构
9.2.3 伦理审查的操作规程
第10章 区域医共体视角下的AI能力协同建设
10.1 紧密型医共体建设的AI机遇
10.1.1 AI能力下沉的三个层次
10.1.2 基层医疗机构AI能力建设的现实约束
10.2 数据互联互通：医共体AI协同的基础工程
第11章 AI医疗的质量评价体系与持续改进机制
11.1 构建医疗AI的质量评价框架
11.1.1 技术质量维度
11.1.2 临床质量维度
11.1.3 使用质量维度
11.1.4 社会质量维度
11.2 医疗AI的持续改进机制
11.2.1 监控—分析—改进的循环框架
11.2.2 模型漂移的早期检测与应对
第12章 展望：医工协同的未来图景
12.1 技术演进趋势对医工协同模式的影响
12.2 医工协同的人文维度：技术服务于医疗本质
12.3 本书的局限与未竟的命题
第13章 总结与展望
13.1 13个案例的核心洞察：从两院实践汇聚的共同认知
13.2 两院合作的特殊价值：综合医院与中医医院的经验互鉴
13.3 写在最后：给同道的几点思考
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