45.智能遗传性疾病筛查与预测
基本概念：基于人工智能筛选遗传性疾病标志物，探究标志物和疾病进展相关性，为疾病筛查预测提供决策支持。
应用场景：基于大模型及多组学方法，鉴定并筛选遗传性疾病密切相关新型生物标志物，分析基因组、表观遗传组、转录组、蛋白质组等生物信息，研究新型生物标志物和遗传性疾病进展程度的相关性及其在疾病早期预警中的作用，研究新型生物标志物产生过程，解析其在遗传性疾病发生发展中的作用机制。基于新型生物标志物构建遗传性疾病预测模型，采用区块链网络，构建遗传性疾病筛查及预测一体化、海量智能大数据管理和协同分析平台，在多中心进行部署，为疾病精准筛查预测提供决策支撑，实现遗传性疾病早期发现、早期干预，提高遗传性疾病防治水平。
46.慢性非传染性疾病筛查与预测
基本概念：利用人工智能实现慢性非传染性疾病早期筛查、危险因素识别、风险评估预测和预防性干预。
应用场景：通过收集个体生物医学数据、机会性筛查数据、生活方式和环境等信息，应用人工智能模型分析数据，分析慢性非传染性疾病的潜在风险因素、早期症状和发病概率等，根据分析结果提供个性化预防建议和干预措施。智能化筛查可以有效提高疾病的早期发现率，降低误诊、漏诊风险。同时风险预测模型能够优化医疗资源精准配置，提升慢性非传染性疾病的预防和控制效率。通过早期预警和及时干预显著延缓疾病进展、减少并发症、改善长期预后，提高慢性非传染性病的知晓率、早诊率和管理达标率，从而降低致死率、致残率和疾病负担。
（七）“人工智能+”公共卫生服务
47.传染病智能监测
基本概念：综合医院门急诊和住院电子病历，利用自然语言处理、大模型等人工智能技术，自动探测和智能监测传染病病例及症候群聚集性等公共卫生异常状况，提高发现新发、突发传染病及医院内感染的敏感性。
应用场景：综合利用二级及以上医院门急诊的诊断数据、住院病历数据、医院检验数据、影像报告结果、实验室病原数据、相关用药数据，使用多模态时空模型等人工智能技术，实现对群体性不明原因疾病、聚集性不明原因肺炎、有流行病学关联的临床危重症病例和不明原因死亡等异常健康事件的快速发现和综合分析，以期实现传染病的早期监测、预警提示等功能，尽早发现新发、突发传染病，及时有效防控新发、突发传染病。推动以实验室为基础的病原监测，提高对新发突发和重大变异病原体的发现和识别。
48.智能卫生应急管理
基本概念：实现卫生应急准备、持续突发事件监测预警、突发事件卫生应急处置实时方案支持，卫生应急全程辅助等决策辅助支持。
应用场景：通过整合疾控、急救、血液、监督等卫生健康信息数据资源，基于卫生应急预案、资源储备、历史复盘资料等信息资源库，使用专家评议和机器学习等多种方法，构建多维度监测预警指标和阈值，利用人工智能技术处理分析突发公共卫生事件监测预警信息，全面监测医疗救治和卫生应急信息，开展卫生应急风险预警，为卫生应急处置全流程领导决策提供辅助支持。
49.智能公共卫生群体数据分析
基本概念：对公共卫生群体数据进行多维度智能分析，及时发现潜在健康风险和疾病暴发趋势。
应用场景：利用人工智能技术整合公共卫生“时间、空间、人群”多维度数据，构建公共卫生智能分析模型，智能监控区域高发疾病，精准识别疾病传播路径和风险因素，准确评估疾病的传播速度和范围，智能分析疾病传播和暴发趋势。利用人工智能技术制作传染病疫情风险月历和风险地图，辅助评价风险等级，自动生成风险信息。智能监测公共卫生健康指标，精准预测潜在的健康风险，实现提早预防和控制疾病传播，为政府决策提供有力的科学依据和预警辅助，保障公众健康和安全。
50.智能疫苗查漏补种
基本概念：利用人工智能技术对适龄儿童进行查漏补种。
应用场景：利用人工智能技术，精准定位未按免疫程序完成国家免疫规划疫苗接种的漏种儿童，开展智能语音电话及短信提醒补种，追踪补种后疫苗实际接种情况，提高儿童疫苗接种率和及时率，提升预防接种服务质量。
51.智能新生儿黄疸监测与干预
基本概念：开展新生儿黄疸监测，实现胆红素脑病高危患儿精准识别和新生儿黄疸智能辅助诊断，为早期干预和规范治疗提供智能决策支持。
应用场景：对新生儿黄疸进行动态监控、高危预警和病情分析，动态监测高胆红素血症患儿住院期间的治疗措施，包括光疗、换血、静脉输注白蛋白和丙种球蛋白等内容。指导开展胆红素脑病高危患儿治疗结果的规范评估，包括胆红素相关神经损伤症状、脑干听觉诱发电位、头颅磁共振等检查内容。所有信息上传智能终端处理，提供可视化胆红素脑病高危患儿的早期诊断和临床智能辅助决策支持，提出及时干预治疗措施建议，提升新生儿黄疸诊疗的便捷度与精准度，提高规范化诊疗水平，降低医生工作负担。
粤公网安备 44190002000244号