系统发布与背景 - 采石矶AI医保智控系统于11月8日正式发布，由深圳计算科学研究院主导研发 [1] - 系统研发背景是我国医保基金面临巨大监管压力，年支出超过2.9万亿元 [3] 行业核心挑战 - 医保审核面临三大挑战：医疗场景复杂多样，传统人工规则难以全面覆盖 [3] - 诊疗技术快速迭代导致规则更新滞后于临床实践 [3] - 医疗数据爆发式增长，人工审核效率低下且容易出错 [3] 系统技术架构与能力 - 系统基于自主创新的全栈AI技术，采用规则与机器学习双引擎驱动架构 [3] - 技术基础包括整合超1.5万条规则体系，对1.8万份医保审核数据及超百万条门诊、住院数据等进行深度学习训练 [3] - 系统覆盖事前预警、事中监控、事后审核全流程智控 [5] 核心应用场景 - 系统包含智能诊疗提醒、预出院智能审查、T+1结算智控及日审智能申诉四大核心场景 [5] - 在日审智能申诉场景中，系统能自动生成申诉理由并调取完整病历证据链 [5][6] - 系统实现了从被动管控到主动智能治理的根本性跨越 [6] 试点应用成效 - 系统在深圳市南山区人民医院试点应用成效显著，实现日级及时更新 [6] - 系统准确率超过87%，大幅优于人工水平 [6] - 审核效率提升90倍，每件审核耗时从15分钟缩短至10秒 [6] - 系统为医院在医保报销结算环节减少开支75% [6]

核心技术突破 - 深圳计算科学研究院研发的"梦溪"新能源电池AI分容系统在全球范围内首次攻克磷酸铁锂和三元锂电池容量预测难题[1] - 全栈AI技术体系相较于传统机器学习与大语言模型具备更高精度、稳定性和可解释性，有效减少幻觉风险[1] - 钓鱼城数据分析系统在国际上尚无对标产品，实现了从0到1的技术突破，打通了从基础研究到工程应用的闭环路径[2] 应用场景与效益 - "梦溪"系统将锂电池分容时间从20多小时压缩至4小时，产能提升80%，每GWh节能超百万元[2] - 系统作为锂电池制造"最后一道质量闸门"，解决了占产线45%能耗的关键环节[2] - "去病"生物创新药AI系统将新药研发周期缩短30%，重塑药物发现路径[3] 行业影响与认可 - 全栈AI技术连续在VLDB 2024和ICDE 2025两大顶会获得最高系统奖项，印证技术方案的原创性和先进性[3] - 钓鱼城平台已在智能制造、生命健康、金融风控等关键行业落地，衍生出十余个行业级AI系统[2] - 技术体系已具备全球影响力与广泛可推广性，为工业智能化转型提供可控、高效、可信的解决路径[1][3]