阿里云医疗健康 AI 场景与开发平台方案集

帮助医疗机构和药企选择导诊、影像、病案及药物研发场景，并组织算力、数据处理、模型训练和应用服务。

中文 PDF · 40 页 · 3.3 MB2025-06 版 · 文件修订日期浏览次数1

适用对象

医院数字化团队、医药研发、健康管理与医疗 AI 产品团队

方案摘要

阿里云《医疗健康行业 AI 应用白皮书》把医疗服务、医药创新和健康管理与计算、开发平台及模型服务联系起来。它面向医院、药企和医疗科技团队，说明不同业务怎样使用 AI，以及数据、计算和模型开发需要哪些支持。资料同时包含行业应用和企业案例，适合按具体场景阅读，不能将全部案例都理解为阿里云单独提供的现成产品。

开发能力分为计算基础、AI 开发管理和通义模型服务。计算部分包括 GPU 集群、高性能计算、网络和文件存储，服务于模型训练、基因组分析和分子模拟。平台覆盖数据存储、脱敏、标准化、模型训练、评估、部署及监控；模型服务涉及语言、视觉及其他模态，可通过 API 或相应调整方式参与医疗应用。

医疗服务场景包括导诊、预问诊、陪诊、影像、临床辅助、病案、患者管理和教学。对话应用采集患者主诉和既往信息，帮助人员准备就诊；影像应用从检查中提取特征、识别可疑区域和量化；病案及患者管理整理记录和服务过程。各类功能需要与医院系统、专业人员审核及相应产品资格结合。

医药研发部分覆盖蛋白结构、靶点、分子设计、候选筛选、ADMET 和临床试验。模型用于组织候选、预测结构或性质，并帮助处理研究数据和文献；临床试验场景还涉及方案要素、患者筛选与持续参与。不同环节采用的数据、模型和实验标准不同，计算预测需要后续研究验证，不能直接代表药物疗效或安全性。

白皮书还讨论健康监测、个性化指导和保险服务，以及多模态、智能助手和云端与设备协同等发展方向。这些场景共同依赖数据质量、系统连接、模型评价和持续运行。对于项目团队，资料可以帮助把业务问题映射到需要的基础能力，再确认采用现有应用、接入服务或开展专门研发的具体条件。

白皮书将同一套开发支持用于不同场景，但各场景需要的数据和评价方法不同。影像标注、临床文本、基因数据及分子结构需要相应处理工具，训练、推理和持续监控也有不同资源需求。平台帮助组织这些工作，医疗及研发团队负责具体任务定义和专业评价，二者共同决定应用能够提供哪些有效功能。

文中包含多项行业及案例数据，其时间、样本和产品条件应按原文理解，不能作为所有医院或药企的统一结果。该资料提供总体架构和应用方向，没有给出每个场景的完整实施配置、费用及临床验证。实际采用需要分别核查数据权限、知识更新、模型用途、服务范围和人员职责，并围绕目标业务评价结果。

阿里云医疗健康 AI 场景与开发平台方案集

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刘浩南

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