智能放射性染色体畸变剂量估算

基本概念： 快速分析放射工作人员及疑似放射性疾病患者的染色体畸变情况，智能估算放射剂量，辅助放射性疾病预防和应急处置。 应用场景： 在放射性疾病筛查和诊断中应用人工智能技术，采集整合文本、图像及基因组等多元异构数据，分析放射性职业暴露情况，提升放射性疾病染色体畸变剂量估算的效率和准确性，实现放射性疾病的高效筛查和损伤预测，提升医疗机构放射应急响应速度和处理能力。

智能新生儿黄疸预测与干预

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。

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。

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。

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。

智能托育机构安全隐患预警

基本概念： 实时检测托育机构的安全场所，智能预警托育机构的安全隐患，提高托育机构的安全水平。 应用场景： 通过云端协同的智能分析能力，应用陌生人识别、人群密度检测、烟火捕捉等安全预警算法模型，实现托育机构安全隐患全方位、无死角实时监控与智能预警。在托育机构安全隐患检测中，综合分析托育机构门口、走廊、厨房等存在安全隐患场所的实时视频画面，精准捕捉潜在风险点，预警托育机构安全隐患，及时将预警信息推送托育从业人员，方便托育机构快速展开人工干预，全方位筑牢托育机构安全屏障。

智能托育机构质量评估

基本概念： 通过采集托育机构的运行质量数据，智能生成 托育机构质量评估报告，提升托育机构的服务质量。 应用场景： 依托托育机构质量评估标准，自动采集托育机 构的办托条件、托育队伍、保育照护、卫生保健、养育支持、 安全保障、机构管理等 7 类质量指标数据，通过大数据综合治理分析，智能生成托育机构质量评估报告。在评估托育机构质量过程中，利用“公式清单化、监管分类化、数据集成化”自评， 综合他评和督评方式，实时检测托育机构质量指标，及时发现机构未达标情况，智能推荐机构改进优化方案，提高托育服务质量，增强家长信任度。

智能托育行业监管辅助

基本概念： 多维度分析托育行业市场供需指标，智能生成 托育专项数据报表，支持托育行业监管决策。 应用场景： 围绕托育需求、托育机构覆盖、机构质量和机构安全等托育行业关键指标，应用监管辅助决策分析模型智能生成托育专项数据统计分析报表，智能分析托育机构全过程运营数据，提取托育行业市场供需发展指标结果，优化托育行业综合研判体系，提高托育行业监管效率，降低管理成本，为人口增长分析联动提供托育行业监管辅助决策支持，促进托育行业健康发展。

智能托育培训应用

基本概念： 通过模拟真实婴幼儿的生理与行为特征，为托育从业人员提供回应性照护的实操训练。 应用场景： 模拟婴幼儿的各种生理和行为特征，具备高度仿真性和互动性，在模拟托育环境中实现托育从业人员喂奶、 拍嗝、哄睡、换尿布和陪伴等多种场景的婴幼儿回应性照护实 操训练。在托育从业人员实训过程中，根据预设程序，智能检测和评估托育从业人员操作行为，展现出不同的情绪反应，帮助托育从业人员直观地了解婴幼儿的需求和反应，及时发现并纠正错误，提高托育从业人员的专业技能和服务水平。

智能托育从业人员学习辅助

基本概念： 为托育从业人员提供集人才测评、学习规划、资源推送、效果评估于一体的智能学习辅助应用。 应用场景： 基于深度预训练学习框架、知识图谱智能推荐和职业技能效果评估等核心技术，为托育从业人员科学规划学习路线，精准推送课程资源，智能评估学习效果。在托育从业人员学习过程中，通过收集分析托育从业人员的学习数据，智能识别学习需求和能力水平， 匹配行业成功案例和职业要求，智能推荐适合的学习路线和课程资源，根据托育从业人员的学习情况及时调整辅助学习方案，提高托育从业人员的学习效率和服务水平。