人工智能与大数据在智慧医疗领域的应用案例可归纳为以下五个方面，涵盖智能辅助诊断、患者服务优化、基层医疗提升、诊疗流程改革及精准医疗：

一、智能辅助诊断

1. 医学影像分析

   • 通过深度学习技术快速识别微弱病变特征，如早期肿瘤、肺部结节等，显著提高诊断效率。例如，联想集团开发的AI系统可分析影像数据，将癌症病变标注时间从45分钟缩短至10分钟。

   • 谷歌DeepMind通过神经网络分析视网膜病变图像，辅助医生精准定位病变位置。

2. 临床决策支持系统（CDSS）

   • 湖南智超医疗的CDSS系统可在4.8秒内完成100名患者数据的诊断，支持分诊、检查单开具及处方生成，提升诊疗可操作性。

二、患者服务优化

1. 智能导诊与分诊

   • 科大讯飞医疗通过小程序提供超13000种症状自查和5200种疾病分类，实现智能分诊和就诊宣教，缓解患者对科室选择的困惑。

   • 诊前病史采集系统模拟医生问诊流程，患者提前完成信息填写，提升医患沟通效率。

2. AI陪诊与检查指引

   • AI系统可指引患者至检查室、提示排队时间，如科大讯飞在诊后为患者提供B超检查单查询服务。

三、基层医疗提升

• 全科/中医辅助诊疗机器人

  • 集成医学专家经验和临床案例，通过输入症状、检验数据等自动分析诊断概率，支持村医快速开具处方。例如，平阴县推广的机器人系统使乡村医生业务水平显著提升。

四、诊疗流程改革

• 全流程数字化诊疗

  • 湖南智超医疗的CDSS系统覆盖入院至出院全流程，包括分诊、检查、诊断及处方生成，实现诊疗标准化和效率优化。

五、精准医疗

• 个性化治疗方案

  • 基于基因组数据和临床特征，AI辅助制定差异化治疗计划。例如，IBM的ASD系统通过分析大量数据预测自闭症风险，实现早期干预。

总结 ：人工智能与大数据通过智能诊断、优化服务、提升基层能力、改革诊疗流程及精准医疗，显著改善了医疗效率与质量，同时推动了分级诊疗和医疗资源下沉。