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。 

18.患者用药指导智能辅助 

基本概念：通过机器学习、自然语言处理等技术为患者提供个性化的用药提醒和指导辅助。 

应用场景：通过自然语言处理和机器学习等人工智能技术， 处理患者体征、病史、检查检验、用药信息等多维数据，在患者获得处方后为患者提供个性化的用药指导，包括药物正确服用时间、正确服用方式、与食物或其他药物的相互作用、副作用及其应对措施等，记录患者用药档案/药历，帮助患者更安全、有效地管理用药计划，保障用药安全，提升治疗效果，同时减轻药师的工作负担。

69.智能药物研发 

基本概念：集成人工智能和生物信息等技术，基于海量数据支持高效筛选、效果预测、设计优化，加速药物研发。 

应用场景：集成人工智能、计算化学和系统生物学等算法， 用于小分子药物的筛选、设计和优化。利用虚拟筛选技术、高 通量筛选实验平台，自动化、规模化筛选大量化合物，快速识别有潜力的药物候选分子，评估其与药物靶标的相互作用。在药物逆合成设计中，实现单步逆合成分析、多步逆合成分析、合成路线设计等功能。在新药研发过程中，从化学反应数据集 中进行逆合成分析预测任务，加速合成路径的设计和优化。研发多维药物评价及临床前研究工具，包括药物动力学、药效学、 结构生物学、安全性等模型，综合评估其与药物靶标的分子对接、体内循环、毒副作用等多个维度的性能，加速药物候选物的验证和优化。 

70.智能药物临床试验辅助 

基本概念：搭建药物研发临床试验智能应用，智能辅助筛选患者、检查检验判读，为提高临床试验质量提供支持。 

应用场景：在药物研发的临床试验阶段，发挥大数据精准、快速、智能的能力智能筛选患者，研究者维护需要发布筛选信 息的项目后，系统根据入组标准、排除标准等信息，通过临床研究数据中心及医疗数据知识图谱，快速精确地进行患者数据 的清洗与整合，展示疑似受试者，研究者可对疑似受试者进行 查看追踪。患者入组后，系统自动监控数据平台中的临床试验 患者检查检验数据，进行智能预警并对需要判读的不良事件自动生成判读任务，支持在线生成异常评判单及电子签名留档，进行严重不良事件上报及可疑且非预期严重不良反应上报。应用临床试验智能平台，快速准确发现项目疑似受试者，提高试验患者入组率，加速试验进度；智能检查检验单判读，降低漏判错判率，提升药物研发效率和质量。 

71.智能药品临床综合评价辅助 

基本概念：利用人工智能技术自动快速分析评估药品多维度信息，生成药品临床综合评价结果报告，助力药品临床综合评价主题遴选、评价实施和结果转化应用全流程。 

应用场景：应用大数据、自然语言处理、机器学习和数据挖掘等人工智能技术，迅速抓取药品在治疗疾病中研究进展和评价情况，辅助评价人员快速识别科学问题和发现有价值的评 价主题，自动爬取、解析、预处理、整合多源信息，识别高质量研究证据，深入挖掘真实世界数据，快速分析评估药品安全性、有效性、经济性、创新性、适宜性、可及性等多维信息，自动完成数据的提取整合和定性定量分析，快速自动生成评价结果报告，避免人为因素导致的评估质量差异，提升评价结果可信度，为优化医疗机构药品目录、强化合理用药、控制不合理药品费用、完善药物政策等场景提供辅助参考依据。

80.智能患者招募 

基本概念：基于患者的诊疗数据，自动识别筛选符合临床研究条件的患者，加速患者招募。 

应用场景：基于大数据技术，高效汇聚患者的入院信息、医生文书记录、检验检查、影像、病理、生物标志物等多源多模态诊疗信息。基于语言大模型的语义理解和信息抽取能力， 对患者进行关键信息识别和综合评估，自动匹配临床试验入排标准，实时监测并通过医生工作站向医生自动推荐潜在受试者，从而有效降低人力耗时，提前储备受试者，有效加速临床试验 进程。通过智能监测患者的反应和副作用，为临床决策提供支持。强化患者隐私保护，在技术层面通过患者信息脱敏处理、设置权限隔离、过程监管等方法提升信息安全能力，促进和规范对医疗健康数据的合理利用途径，提升相关人员的信息安全意识和法律意识。 

81.智能研究型病房 

基本概念：基于人工智能和物联网技术提供实时监测、智能辅助诊疗、试验灵活配置等能力，打造数智化研究型病房。 

应用场景：利用物联网设备将人工智能算法嵌入边缘端，实时、按需管理配置和收集患者生命体征、病房环境参数等数 据，协助保障试验过程的可靠性和可溯源。基于人工智能算法 深度分析采集的数据，辅助医生的诊断与治疗方案评估，支持医护人员远程监控患者状态，及时响应医疗需求，减少不良反应、不良事件的发生。协助进行病房自动化管理，自动调节温度、湿度、照明等病房环境以适应患者需求，提示预测性设备维护以保障研究型病房稳定运行等。