国家推进紧密型县域医共体建设，着力推动优质医疗扩容下沉。信宜市面临基层医生胜任力不足、偏远地区覆盖难、患者缺乏主动健康意识等挑战。在此背景下，项目申报单位为广东省茂名市信宜市人民医院，总投资约9212万元，其中申请国家中央配套资金逾4600万元，是国家固基层、强县域战略部署在广东省的重要落地项目。团队作为总设计方编写完成《信宜市县域医共体资源共享中心和中心药房建设工程项目设计方案》。该方案以抓医生、抓患者为核心，依托AI技术为其量身打造了“一体两翼”的智慧健共体解决方案，从三个方向系统破局。

• 赋能医生：AI辅助诊断+知识中枢，推动龙头医院专科能力下沉。

• 赋能村医：覆盖979间卫生站、1155名村医，智能预警+AI随访，村医日均访问近20次。

• 积分激励机制：医、患、村医三端数字化积分，保障长效运行。

随着人口老龄化程度持续加深，长期护理保险制度建设已成为完善多层次社会保障体系、提升失能失智老年人保障水平的重要制度安排。当前，长期护理保险在试点推进过程中仍面临经办管理标准不统一、基金支出效率有待提升、服务监管机制仍需完善等现实问题。如何科学测算经办成本、优化资源配置、提升制度运行效率，已成为推动长护险高质量发展的关键环节。

针对上述需求，本团队与**市医疗保障局开展深度合作，围绕长期护理保险委托经办服务费用测算开展系统研究，重点从制度运行分析、费用测算优化和区域承办方案设计等方面提供决策支持。

在运行现状分析方面，团队基于**市长护险历史运行数据，系统梳理参保覆盖、待遇享受对象分布、定点服务机构能力及护理服务供给情况，进一步明确委托经办业务边界与工作规模。在费用测算方面，区分巡查服务与非巡查服务，结合最低检出率约束、成本核算与业务工作量分析，对2024—2026年委托经办所需人员配置及费用上限进行了科学测算。在区域划分方面，团队运用算法优化思路，提出评估承办区域与委托经办承办区域的多方案划分模型，并开展系统比较分析，以提升经办资源配置的科学性与合理性。

基于上述研究，团队形成并提交《加强长护险制度建设研究报告》，为**市医保局完善长护险服务内容、优化经办模式、强化待遇管理和提升基金运行效能提供了科学依据与政策工具。该案例充分体现了实验室在医保政策评估、制度设计优化和政府决策咨询服务方面的专业优势，也彰显了高校智库服务公共治理现代化的责任担当。

在精神心理科等高度依赖深度沟通的门诊场景中，医患交流是疾病识别、状态评估和治疗决策的重要基础。与此同时，传统人工病历书写往往耗时较长、信息提取负担较重，容易影响医生接诊效率与医疗文书质量。围绕临床场景中的这一现实痛点，本团队与中山大学附属第三医院精神科开展合作，联合开发基于语音识别与大语言模型的门诊病历自动生成系统，积极探索人工智能赋能临床服务流程优化与医疗文书减负的新路径。

该系统采用“音频采集—语音转译—语义理解—病历生成”的系统化技术路线，面向真实门诊场景构建高效、稳定、可用的病历自动生成流程。在语音处理环节，系统结合多线程加速架构与Whisper语音模型，建立高保真的实时转译机制，有效识别并转换复杂的医患对话信息。在语义理解与病历生成环节，系统引入Qwen大语言模型，结合蒸馏融合、多代理Prompt增效等方法，对非结构化问诊信息进行精准抽取与结构化组织，实现标准化门诊病历自动输出。

目前，该系统已在某三甲医院精神科开展初步应用，识别准确率提升至90%以上，显著提高了门诊文书生成效率，为优化问诊流程、减轻医生书写负担、提升医疗服务质量提供了有力技术支撑。该案例展示了实验室在医疗人工智能应用、临床场景创新和智慧医院建设方面的技术整合能力与应用转化能力，具有良好的推广价值和临床应用前景。