11.智能陪诊
基本概念：就诊全过程中向患者智能主动推送就诊流程、就诊提醒、位置指引等信息和提醒，实现智能陪伴式服务。
应用场景：利用机器学习、路径规划等人工智能技术，整合医生排班、患者就诊数据、服务流程、诊室位置等信息，为患者提供就诊时间和地点推送、就诊路径推荐、检查预约和院内导航，以及候诊到号、缴费支付、取药通知提醒等智能服务。通过智能陪诊服务，缩短患者候诊时间，减少排队次数，改善患者就医体验，提升医疗服务效率。
12.智能随访
基本概念：通过智能语音外呼及聊天机器人等方式，自动完成诊后患者或基本公共卫生重点人群随访服务。
应用场景：运用语音识别、语音合成、自然语言处理、语言大模型等人工智能技术，通过语音外呼及聊天机器人等人机交互方式，在开展患者诊后随访或公卫随访服务时，根据随访规则自动完成随访工作，收集患者的恢复情况、服药反应、生活行为等调查信息，并对常见问题提供即时自助式解答服务。通过智能随访，可以有效减轻随访工作人员的工作负担，实现随访工作的高效性、及时性与完整性，帮助医疗机构及医生全面了解患者的治疗效果和满意度，优化随访服务流程，改善医患关系，减少医疗机构的成本投入，实现患者全流程管理，为临床科研提供强有力的数据支持。
13.智能满意度调查
基本概念：面向患者自动发起满意度调查，智能分析患者或居民对基本医疗和公共卫生服务的反馈，为医疗卫生机构管理者提供优化建议。
应用场景：在患者就诊后通过自动智能外呼服务平台开展满意度调查，涵盖医疗服务、医患沟通、环境设施等方面。完成问卷语言交互问答后，通过自然语言理解和后结构化处理等人工智能技术，自动将患者满意度情况进行汇总和智能分析，为医疗机构提供持续的患者反馈监测和客观的满意度评价。根据调查结果，医疗机构可以更好地了解患者需求，针对性地改进服务流程，优化服务体验，提升医疗服务质量。
14.智能患者院后管理
基本概念：应用人工智能技术为出院患者提供个性化随访、健康监测、药物管理等服务，提升患者依从性、优化康复效果。
应用场景：基于对患者诊疗数据的智能分析，为出院患者提供全面出院后管理，包括健康管理、健康教育、咨询支持、家庭病床等内容。制定个性化随访计划，提供智能化交互，提醒患者复查、随访和治疗方案调整。利用可穿戴设备和移动应用，收集分析患者生理参数，及时预警并指导患者采取相应措施。用药计划管理，通过定时提醒和依从性跟踪确保患者合理用药。提供个性化康复指导，帮助患者加速康复进程。提供专家或其数字分身的在线咨询，及时解决院后健康管理疑问。通过智能服务，提高患者的依从性和康复效果，减轻医护人员的工作负担，优化医疗资源配置，提升医疗服务效率和质量。
15.智能病历辅助生成
基本概念：基于语言大模型打造智能化病历辅助书写虚拟助手，实现电子病历自动生成，提高病历书写效率及质量。
应用场景：利用语言大模型技术，从大量优质病历中提取文本信息，进行特征处理，基于患者历史就诊记录、主诉、检验检查结果等医疗信息，自动生成标准化、高质量医疗文书，包括门急诊病历、入院记录、病程记录和出院小结等，提高医生日常医疗文书整理和书写效率。对海量电子病历数据进行分析和评估，识别病历中的数据完整性和准确性等质量问题，提供实时的质量反馈及改进建议，帮助医生和医疗机构提升病历质量。
（二）“人工智能+”医药服务
16.处方前置审核智能辅助
基本概念：结合审方规则，辅助专业药师对处方进行合理性审查、追溯，预警不合理处方，保障临床合理用药。
应用场景：采用自然语言处理、深度学习等人工智能技术，将常用临床用药依据，如药品说明书、临床诊疗指南等构建知识图谱，形成审方知识库。结合审方规则与已积累的处方大数据，配合专业药师，在临床医生开具处方过程中，实现合理用药指导、药品信息提示、药师审方干预、处方质量评价、抗菌药物使用监测、药物相互作用审查等功能，辅助临床医生合理用药。在患者缴费前进行处方合法性、规范性和适宜性审核，对不规范处方、用药不适宜处方及超常处方实时预警，实现抗菌药物使用监测，记录患者用药档案/药历，保障患者用药有效、安全、经济、适当。
17.临床用药智能辅助
基本概念：以药物和疾病的知识图谱为基础，根据临床指征和药理学理论等，对用药行为作出决策建议。
应用场景：利用自然语言处理、深度学习等人工智能技术对临床诊疗指南、路径规则、用药指南等数据进行清洗和处理，提取有价值的信息构建药物知识库和算法模型，审核处方开具、药物调配、给药等流程的正确性、规范性和适宜性，实现及时的用药风险警告和提示，记录患者用药档案/药历，提供智能用药建议支持服务。建立药物治疗效果及预后预测模型，辅助临床医生开展个体化药物治疗，提高精准用药水平，保障用药安全。
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