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根据《“健康中国 2030”规划纲要》中“构建优质高效的医疗卫生服务体系”部署，项目聚焦提升市级、县级二级以上医院的核心诊疗能力，精准对接《关于推动公立医院高质量发展的意见》中“构建新体系、提升新效能”的政策导向。通过人工智能技术强化区域医疗中心的技术辐射力，助力形成“市级医院为龙头、县级医院为枢纽”的分级诊疗新格局，特别是落实《“千县工程”县医院综合能力提升工作方案》中关于提升县医院重大疾病诊疗能力的具体要求。
本项目通过引入医疗大模型和国产化算力服务，提供统一的算力集群服务，建设全市统一部署高性能国产化算力集群，满足二级以上公立医院所需大模型训练与推理需求，确保高并发、低延迟服务。提供统一的医疗大模型能力底座服务，建设市级医疗大模应用服务平台，集约化部署大模型，为二级以上公立医院机构人员、患者群体提供医疗服务，涵盖诊前、诊中、诊后的全场景智能服务。提供统一的医疗大模型能力运营管理机制，建设市级统一医疗运营管理平台，对医疗大模型的运营进行集约化管理，对模型能力进行统筹、分配与管理。优化医疗服务流程，提升区域医疗中心的诊疗能力，助力构建高效、优质的医疗卫生服务体系，为周口市公立医院改革提供技术支撑。
主要建设内容如下：
1、医疗大模型底座服务
医疗大模型底座：医疗行业大模型的建设需以 “分层构建、数据驱动、安全合规”为核心思路。首先以通用大模型为底座，基于海量医疗领域基础数据，注入医学教材、临床指南、药品说明书等专业数据进行预训练，构建覆盖基础医学知识的核心能力层；其次针对周口市****
2、智慧急救服务
当前急救服务存在城乡配置不均问题，偏远地区****
3、智能问诊服务
当前公立医院门诊接诊压力巨大，单例接诊时间过长。通过调用医疗大模型的理解能力与生成能力，可自动生成结构化病历，目标缩短接诊时间，降低非必要转诊率，缓解医院拥挤现象。
此外，当前公立医院临床诊疗规范执行存在区域差异。通过医疗大模型的上下文理解能力，结合医疗知识库对医疗规则的知识构建，可将诊疗规范转化为可执行规则引擎，目标提升核心制度执行符合率，降低用药错误发生率。另一方面，传统质控依赖事后抽查，难以实现全流程监管。通过调用医疗知识库的质控规则库，可对诊疗行为进行实时合规性检查，目标实现质控覆盖率 100%，拦截关键环节风险。
在周口各区县，医患沟通存在专业术语理解障碍。通过灵活调用知识库与方言库，医学术语可视化解释与患者反馈智能分析功能，可提升医患沟通满意度评分，提高复诊预约完成率。诊中方面需建设内容包含 AI 语音电子病历、AI 病历质控、AI 辅助诊疗、AI 导诊、AI 预问诊、AI 医学问答等。
4、智能随访服务
目前，全市慢性病患者基数庞大，传统随访模式覆盖率不足。通过诊后场景对医疗大模型生成能力的调用，与医疗知识库内容的学习，可提升慢性病患者控制达标率，实现对患者日常康养方案的自动生成。此外，可通过知识库内对慢性病的描述，提供医疗知识的定点查询，实现优质医疗资源向基层延伸，降低向上转诊率。诊后方面目前建设内容包含 AI 随访医疗知识查询、AI 医疗文档理解、AI 随访健康问答等内容。
5、医疗知识库服务
医疗知识库为模型和应用提供结构化医学知识体系，通过存储指南、文献、药品说明、病例等知识，建设多类型专项知识库，并持续更新，为不同场景下的模型推理提供知识支撑。通过构建疾病、药品、检查检验三个类型的知识图谱，缓解模型“幻觉”问题，支持医疗机构对知识库进行编辑，其全面性、规范性和时效性直接决定模型在医疗场景中的可靠性与竞争力。
6、运营管理服务
医疗大模型应用的部署需构建一套系统的运营管理平台，以实现对全市医疗资源的高效管控。该平台需包含但不限于满足以下需求：一是对大模型运行状态的全局管控，包括算力使用、模型版本迭代等，保障系统稳定；二是整合医院数据以辅助决策，通过数据统计与趋势分析优化区域医疗资源配置；三是打通卫健委与医院的信息壁垒，提升政策传达与协同效率。
大模型运营管理平台需要集系统管理、数据统计分析、应用管理与终端呈现等能力于一体，实现对平台用户、服务和应用进行集中统一管理，并通过集中运维监控，确保大模型应用在复杂的业务环境下能稳定、高效地运行，为推动数字化转型、助力业务创新发展提供坚实有力的支撑。
平台核心建设内容涵盖统一门户、统一后台管理、组织机构管理、服务管理、大模型能力开放、危急值预警及统计、患者满意度统计、传染病报告及时率、AI+ 公文写作、运维监控、应用管理、流程引擎、数据分析展示等功能。
7、算力服务
构建统一的高性能智能算力集群，聚焦 AI 训练推理、深度学习等智能计算场景，通过配备 GPU/AI 加速芯片服务器、分布式存储节点及高速交换机等专用智能算力设备，实现低延迟互联，支撑海量数据的高效计算，承载医疗行业大模型底座，支撑智慧急救、智能问诊、智能随访等智能化医疗支撑服务应用。具备智能算力服务平台，可以对接入的各类应用进行资源运行监测、算力调度、统一运营等，同时配套智能算力服务平台、大模型服务平台具备数据处理、模型部署与推理、任务管理、智能体构建、工作流编排、知识库等能力。并提供专用数据网络为智能算力集群提供算力高速互通能力。为算力底座提供强大的基础网络保障，提供算网一体化的基座服务。
中标结果
