《AI 赋能医疗场景产品创新— 从诊断辅助到健康管理产品实践 》

《A赋能医疗场景产品创新—从诊断辅助到健康管理产品实践》

AI助力医疗机构实现效能百倍提升

主讲：张峰老师

【课程背景】

在AI人工智能浪潮席卷全球的当下，人工智能（AI）技术迅猛发展（如DeepSeek大模型）在医疗领域的应用加速推进，从临床诊疗、患者服务到医院管理，逐步实现全场景智能化转型。DeepSeek凭借其卓越的算法性能、本地化部署能力和开源生态优势，已在多家三级综合医院落地应用，覆盖智能导诊、影像分析、病历质控、辅助决策等场景。

在医疗健康行业加速数字化转型的当下，AI 技术正成为驱动产品创新的核心引擎。国家《“十四五” 医药工业发展规划》明确提出 “加快人工智能、大数据等技术与医药工业融合”，要求医疗健康产品从 “标准化供给” 向 “个性化服务” 升级。当前，我国医疗健康领域存在资源分布不均、服务效率偏低、用户体验同质化等问题，而 AI 技术通过需求洞察、智能交互、个性化定制等路径，为解决这些痛点提供了全新方案。

从行业实践来看，AI 已在医疗影像诊断、健康管理、智能医疗设备等领域实现突破：唯智医疗眼科影像大模型将糖尿病视网膜病变筛查准确率提升至 98.7%，Alo 智能医疗助手通过实时监测降低医护人员职业病风险，这些案例印证了 AI 对医疗健康产品创新的巨大赋能价值。平安好医生作为行业重要参与者，亟需推动员工系统掌握 AI 在产品创新中的应用逻辑与方法，以适应行业变革、提升核心竞争力。本课程立足医疗健康领域特色，结合前沿案例与实操工具，助力学员构建 “AI + 医疗” 的产品创新思维体系。

【课程收益】

明晰创新路径：系统掌握 AI 赋能医疗健康产品创新的场景和思维模式，洞察路径，理解各环节的技术逻辑与实施要点，能够结合具体场景规划产品创新方向。

提升案例解析能力：通过剖析医疗健康领域 AI 产品创新案例（如智能诊断系统、个性化健康管理工具），学会提炼成功经验与关键要素，为自身产品设计提供借鉴，降低创新试错成本。

掌握实用工具与方法：熟悉 AI 工具和大模型技术在医疗产品创新中的应用工具，能够运用需求思维模型等解决实际问题。

应对创新挑战：了解 AI 在医疗产品创新中面临的数据隐私、算法偏见、技术落地成本等风险挑战，确保创新过程合规可控。

把握未来趋势：洞察 AI 与大数据、云计算、边缘计算、可持续发展在医疗健康领域的融合趋势，提前布局前沿创新方向，为企业构建长期竞争优势提供思路。

【课程特色】

真场景：所有案例均来自省级综合医院实践和应用案例

强实操：实操演练专用AI工具快速实践落地

重合规：符合法律法规的相关标准内容

【课程对象】

卫健委、民政局、医院院长、医院管理人员、医疗从业人员、医药企业管理人员

【课程时间】

1天（6小时/天）

【课程大纲】

医疗 AI 认知重构 —— AI 赋能医疗健康产品创新的宏观背景与价值

1．医疗AI的全球发展趋势

1）全球竞争格局重塑

(1)全球竞争市场格局的巨变

(2)百年未有之大变局影响深远

(3)国家数字化转型和智能化顶层设计

(4) “人工智能+”成为中国国家战略

(5)全球医疗 AI 应用现状与中国「人工智能 + 医疗健康」战略解读

2）行业变革与政策驱动

(1)医疗健康行业创新痛点

(2)生成式 AI 与大模型在医疗领域的颠覆性价值

(3)医学大模型技术演进：从单模态到多模态的临床价值跃迁

(4)AI替代的旧职业和AI创造的新职业

3）商业生态重构

(1)新转变带来新思路，新营销带来新机遇

(2)AI开启智能商业模式新时代

(3) AI 医疗产品中的数据资产价值

(4)医疗 AI 伦理与法律风险防范：数据隐私保护与责任界定

2. 人工智能的概况

《我是AI》影片

3004185214630人工智能的发展历史

人工智能的层级与核心要素

人工智能的总类

判别式人工智能

生成式人工智能

生成式AI在职场的应用场景

人工智能法律风险与防范

3. 医疗大模型的基础知识

大模型的定义

模型的工作机制

预训练和微调

医疗3041650206375大模型和小模型的差异

医疗大模型的类别

医疗大模型的产业链

医疗大模型的商业模式

医疗大模型发展的必要条件

医疗大模型与推理模型的区别

医疗大模型训练方式

医疗大模型的幻觉和开悟

DeepSeek的模型的3大核心技术与优势

DeepSeek的3大模式的特点

DeepSeek的2种模型的正确使用

DeepSeek医疗场景与应用的阻碍

DeepSeek本地化后在医疗领域的应用探索——如何利用DeepSeek模型辅助问题解决

DeepSeek本地化部署数据安全与挑战

医疗数据的特殊性及隐私保护要求

本地化部署的技术难点与解决方案

DeepSeek在三级综合医院中的未来发展趋势和展望

临床决策支持系统：辅助医生制定诊疗方案

医学知识库建设：整合与挖掘海量医学文献

患者服务优化：智能导诊、在线咨询等

医疗管理与科研：数据分析、趋势预测等

医疗健康产品创新领域的应用与案例 —— AI在医疗场景下的应用创新

AI在医疗健康产品领域的应用价值探索

提升医疗信息检索效率

辅助医学研究与检测

优化患者服务与体验

提升医疗科学诊断决策

医疗系统管理智能化升级

案例分享：AI在医院机构场景下的成功案例

临床病理大模型预防癌症的案例

康养机构利用智能化巡检视觉大模型侦测的案例

中山医院利用大模型对于患者提升智能化服务案例

三甲医院开展院内应用大模型智能化应用竞赛的案例

具身智能和大模型交互系统对于患者康复的应用案例

具身智能机器人在患者转运过程中的应用案例

医疗配送机器人在住院物资运输中的应用案例

医疗配送机器人在医院检测运输中的应用案例

课堂练习：

讨论：医院哪些场景下可以快速实践AI产品应用创新

医疗健康产品创新领域的应用与案例 —— AI在健康产品创新下的应用创新

案例分享：AI在医院机构场景下的成功案例

智能无创健康检测大模型的应用与商业化案例

康养医美机构面部智能诊疗的产品创新案例

中医问诊在智能舌诊的产品创新案例

外骨骼设备在康复治疗的产品创新案例

中医大健康在智能设备的产品创新案例

心理健康问诊在智能设备的产品创新案例

课堂练习：

讨论：消费健康医疗场景下可以快速实践AI产品应用创新

AI 激活医疗产品创新数据应用能力 —— AI在健康产品创新下的数据价值应用与探索

AI驱动医疗行业数据智能化转型

医疗行业数字化转型的背景

医疗行业数据智能化三个阶段

医疗行业决策层对数据的需求

数据认知的基本概念

数据认知的定义

数据认知的核心

数据的核心结构特征

数据认知三大基本构成（框架、方法、转换）

数据在统计学上的意义

数据的概念

数据的核心属性

数据的功能定位

数据在计算机&人工智能领域的意义

计算机视角下的数据

人工智能视角下的数据

数据在未来的价值与挑战

AI 赋能医疗产品创新趋势 —— AI在未来的医疗产品创新的趋势与发展

AI 赋能医疗产品创新的核心路径

需求洞察

智能交互

个性化定制

智能辅助设计

AI 赋能医疗产品创新的挑战

技术的挑战

数据的挑战

人才的挑战