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参与者设计基于人工智能的解决方案，解决卫生部门的实际问题，从工业合作伙伴直接提供的问题陈述中脱颖而出，原型产出的目标成熟到最小可行产品（ MVP ）阶段。

问题陈述示例：

• 在挂号阶段，需要缩短患者的等候时间。
• 在问诊（病史采集）阶段，人工记录主诉耗时较长，有时导致记录格式不统一。
• 在诊断阶段，患者病史分散，难以完整查看。
• 在治疗阶段（放射、检验、康复理疗），检查申请与结果需人工往返传递，耗时较长。检验设备的结果必须重新录入医院信息系统（SIM RS），既增加时间又有录入错误的风险。
• 在药房阶段，取药等待时间长，药品库存无法实时查看，存在缺药风险。
• 在辅助服务方面，科室之间的协调仍依靠纸质或口头方式，由于数据不完整，理赔/账单经常延迟。
• SATUSEHAT、Mobile JKN 与医院信息系统（SIM RS）各自独立运行，同一数据需要在多个平台重复录入。
• 来自 Mobile JKN 的排队与现场挂号并不总是与医院信息系统（SIM RS）同步。

……以及其他问题陈述。

参与者设计了基于人工智能的解决方案，从工业合作伙伴直接提供的问题陈述出发，回答了工业化过程中的实际工业问题，原型的输出目标成熟到最小阶段可行产品（ MVP ） ，并开辟了进一步的下游路径。

问题陈述示例：

• 罐车到达时间集中，加上质量检验耗时，导致长时间排队。
• 原料已准备就绪，但下一道工序尚无法接收。
• 部分包装线的用料速度超过供料能力，导致流程堵塞。
• 产品/包装换型及设备清洗的顺序安排不当，造成时间浪费。
• 原料因下一道工序未就绪而在储罐中等待过久，存在质量下降的风险。
• 数据分散在多个环节，难以追溯某辆罐车的原料最终进入了哪些成品。

……以及其他问题陈述。

参与者设计基于人工智能的解决方案，回答粮食安全领域的实际问题，脱离工业合作伙伴直接提供的问题陈述，原型输出的目标成熟到最小可行产品（ MVP ）阶段。

问题陈述示例：

• 种植日历与天气：极端天气使农民错判播种时间，病虫害又在毫无预警的情况下来袭。
• 稻谷价格与农民议价能力（流通）：农民在收获时往往不了解合理价格，容易被中间商压价。
• 地区间主要食品价格差异（流通）：各地区主要食品价格差距很大，居民不知道原因，也不知道去哪里买更便宜的。
• 收获后损耗（生产）：由于采用传统方式且缺乏监测，粮食在干燥、储存和碾磨过程中出现损失。
• 家庭与零售环节的食物浪费（供应）：可食用的食物被丢弃，而仍有居民食物不足。
• 化肥及时、精准发放（管理）：小农难以确认自己享有补贴化肥的权利、化肥何时到货以及在哪里领取。
• 农民代际更替与粮田保护（生产）：年轻人不愿务农，耕地在缺乏社区监督的情况下持续减少。
• 社区层面的粮食储备与获取（供应）：居民不了解所在地区的粮食储备，也不知道哪里有平价粮食。例如 SPHP 大米：Bulog 被要求重点向非水稻主产区投放。

……以及其他问题陈述。