艺、流程的标准化和现代化”的重要发展方向。 1. 智慧中医的产业场景 从《规划》来看，智慧中医应用可分为智慧医疗服务、智能辅助诊断设备和 智慧中医药产业三个大类，其下又可细分为①中医经验传承、②中医诊断、③中 医非药物治疗、④中医处方及药房、⑤中医药研究、⑥中医药监管场景、⑦中医 院外管理等七个具体场景。 2 图 1. 智慧中医全场景地图 （资料来源：公开资料整理） 辅助做出更精准全面的诊断。 中医非药物治疗场景是指借助机器人、AI 实现针灸、推拿、刮痧、拔罐、音 乐疗法等中医适宜技术。 中医处方及药房场景指的是在诊断后，借助大数据和 AI 辅助药方的开立， 并在智慧中药房中完成处方的审核、调剂、煎煮。 中医药研究场景指的是运用大数据挖掘、AI 图像识别、自动化技术，对组 方合理配伍、药物有效成分、中药材科学种植、质量稳定性等进行研究，用现代 科学解读中医药学原理 医专家花费大量精力进行手工 标注，构建成本非常高，不依赖标注的神经网络技术作为机器学习领域的一个重 要分支也同样受到了大量研究者的重视，模糊计算、粗糙集等一些数学方法也被 应用到中医诊断的研究中。 在早期，研究者一般采用一种或两种技术来解决中医的智能诊断问题，随着 研究的深入和问题复杂度的增加，研究者发现采用多种技术更加有利于诊断问题 的解决，多种智能技术混合开始用于问题解决。

DeepSeek 在教育中的应用 2025 ------ ----- 目 录 CONTENTS 01 DeepSeek 是什么？ 02 Deepseek 高效应用技巧 03 DeepSeek 创新应用场景 04 DeepSeek 教学应用场景 05 下一步推进应用思路 06 DeepSeek 应用注意问题 DeepSeek 党支部整改清单 ， 内容包括查思想根源 ( 引用 二 十大金句 ) 、 查工作短板 ( 用数据对比 ) 、 查作风隐 患 ( 结合巡察反馈 ) 。 案例： “请帮我撰写一份学习二十届三中全会的 的发言材料 ，要求结合自身实际 ，认真总结差距 并提出下一步工作落实计划。 ” 常见应用场景：教育管理 常见应用场景：教育管理 五、 舆情应对 ，及时有效 场景： 突发舆情事件 命制试卷 示例 2 ：习题（试卷）生成 常见应用场景：智能助教 - 命制试卷 请对你刚才出的试卷进行评价修改完善， 检查错误，并做出标准答案、题目解析 和评分标准。 “ 在高中物理和地理的学习中， 通过 deepseek 主动 提问的方式， 引导学生逐步深入理解原理， 请举两个 这样的典型例子， 要求简洁易懂 。 表格方式列出所提 问题 ”

在读硕士研究生, 主要从事医院评价方面的研究。 通信作者: 庄一强 (1964-), 男, 中国香港人, 博士, 研究员, 主要从事医院评价方面的研究。 •卫生信息• ChatGPT 在中医医院智慧化建设中的应用、 挑战及对策 李启渊1, 张 静1, 徐权光2, 庄一强1,2, 龚文进1 (1. 广州中医药大学公共卫生与管理学院, 广东 广州 510006; 2. 广州艾力彼医院管理中心, 广东 广州 强中医医院信息基础设施建设; 鼓励生成式人工智能技术研发; 完善管理制度与监管体系, 推进生成式人工智 能技术在中医医院智慧化领域的合理应用等建议。 关键词: ChatGPT; 生成式人工智能; 中医医院; 智慧化建设 中图分类号: R197. 4 文献标识码: A 文章编号: 1003-2800(2024)04-0078-04 Application, challenges and countermeasures 中提出了深化数字便民惠民服务、 加强中 医药数据资源治理、 推进中医药数据资源创新应用等 4 项主要任务。 本文从 ChatGPT 的功能与特点出发, 分析此类生成式人工智能在中医医院智慧化建设中的 应用前景, 并从认知、 基础、 技术、 规制 4 个方面分 析其挑战及因应对策, 以期为我国中医医院智慧化建 设和生成式人工智能应用于医疗领域研究的深入开展 提供参考。 1 ChatGPT 在中医医院智慧化建设中的应用前景 1

改变这个领域的研究和发展流程。无论是在早期的药物筛选、药物优 化，还是在药物的临床试验和后期的上市监控，AI的应用都愈发广泛。 本文将简要的概括药物研发的流程，并深入探讨AI在药物研发的第 一步: 靶点发现中的作用，以及它如何为这个过程带来革新。 药物研发的整体流程 药物的研发是一个复杂且耗时的过程，业内一直流传着"三十定律"的说法: 耗时10年，耗资10亿美金，成功率不足10%。因此，如何降低药物研发的金钱 靶点发现，候选药物筛选，候选药物 优化，临床前研究，临床实验，以及市场化等步骤 [1]。靶点发现作为整个流程 的第一步，是新药研发中决定成败的一步，成功的靶点识别可以为后续的药物设 计提供方向。不仅能提高新药的研发效率，也能极大地改善患者治疗期间的生活 质量。 药物研发生产流程，图片引自[1] 传统方法在靶点识别中的局限性 在AI的第三次浪潮之前，靶点的识别通常依赖多组学实验方法或者计算机辅 助药物设计的方法。多组 成训练之后，可以将类似反向对接技术的时间复杂度降低到线性级别，甚至提高 精度。AI也可以进行蛋白质结构的预测，从而帮助结构相似性分析等技术的实 现。 基于上述所提的AI在靶点发现中的应用，本文将依据近期的AI医疗相关论 文，为大家介绍AI在药物靶点发现中的两个应用: 驱动新颖靶点的发现，预测蛋 白质结构。并将为大家介绍这些方法的技术细节以及局限性。 医学大语言模型驱动新颖靶点的发现 目前已有研究利用大语言模型

张 杰 专家组成员（按姓氏拼音排序） 白尚旺 曹 毅 查贵庭 陈 兰 陈沁群 丛建伟 董永峰 段 磊 方勇纯 郭立志 韩红哲 何海涛 何 琳 何书前 何月顺 侯德俊 胡轶宁 黄石平 姜开达 焦中铎 金 波 金旭东 李善玺 李云春 李志强 林冬梅 林新华 刘革平 刘建峰 刘 昕 马 皓 毛明荣 莫路锋 邱晨力 史鸣杰 宋美娜 宋毅君 宋子强 锁志海 王 健 王俊松 王振刚 王正平 魏莹莹 薛 下简称其 他普通高校； 3. 中国特色高水平高职学校和专业建设计划建设单位名单内学校，以下简 称双高计划院校； 4. 除双高计划院校以外的高等职业学校，以下简称其他高职院校。 5. 本报告中，所有纳入填报统计的高校统称全部高校。 注： [1] 为方便数据统计，高校名单参照教育部发布的《全国普通高等学校名单》 （2024 年 6 月 20 日发布）。 [2] 双一流建设高校名单参照教育部发布的《教育部 表评价、美国高等教育信息化协会（EDUCAUSE）年度报告、韩国教育信息化 4 评估指标（2010）等国外教育信息化评价体系，国内参考包括河南省、江苏省、 江西省等省级教育信息化建设评价体系。 《指标体系》中设置了体制机制、基础设施、信息系统与数据治理、信息 化支撑教学、信息化支撑科研、网络安全保障、新技术应用等 7 个一级指标。 研究团队广泛征求了各方意见和建议，最终依据《指标体系》编制了本次调 查问卷，共

CHIMA UNION HOSP TALTONGJ MEDICALCOLLEGE HUAZHONG UNivERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY 信 息 与 数 据 中 心 目 录 1 新技术为智慧医院建设提供新动能 2 工业互联网 + 区块链技术的应用分析 3 工业互联网 + 区块链技术的应用探索和展 望 CHIMA 新技术为智慧医院建设提供新动能 CHIMA 以人民健康为中心，推动高质量发展 带来了数字技术的发展、新基建的能力 从两大国家战略看本源 CHIMA 智 慧 医 院 的 本 源 健 康 中 国 战 略 数 字 中 国 战 略 同济医学院附属 t 和 院 U N I O N H O SP TA LTO N G JI M ED I C A L C O L LE G E 医院利用多种多样的技术手段对医疗质量和安全更具控制力 ，对 患者和医务人员的需求更具洞察力 ，对医学的发展更具支持力。 智慧医院的内涵（以信息技术应用为基础，帮助医院提质增效） 路径：新技术在医疗场景中的创新， IT 架构与应用需求的融 合 改变传统耗时耗人的医疗服务流程、 改善医疗质量、提高工作效 率、 降低医疗成本、提升患者就医获得感等 指医院资源更为丰富 ，更具创造力 ， 医院运营成本和效率更合理；

提升教学效率、优化资源配置、实现个性化学习，并为学校管理者 提供科学决策支持。 项目将在以下几个方面展开具体应用：首先，教学场景中，基 于深度学习算法的智能教学系统将自动分析学生的学习行为数据， 生成个性化的学习路径，并为教师提供精准的教学建议。其次，在 管理场景中，通过大数据分析平台实现对学生考勤、成绩、行为等 多维度的实时监控与分析，为学校管理者提供可视化的决策支持。 此外，评价场景 用，逐步在全校范围内推广使用。项目的成功实施将显著提升学校 的教学效率和管理水平，为新时代教育信息化发展提供典范。 1.1 项目背景 随着教育信息化的深入推进，传统的教育模式已难以满足现代 教育的多样化需求。尤其是在学校教育场景中，教师和学生面临着 资源分布不均、个性化教学难以实现、课堂互动不足等诸多挑战。 为了应对这些挑战，deepseek 提出了一套基于人工智能和大数据 技术的教育应用场景设计方案，旨在通过科技手段提升教学质量、 纷纷推出 政策支持教育技术的发展。以中国为例，《教育信息化 2.0 行动计 划》明确指出，要推动人工智能、大数据等新兴技术在教育领域的 深度融合。然而，尽管技术手段不断更新，许多学校在实际应用中 仍面临诸多问题，例如：  教师难以根据学生的个体差异进行精准教学；  学生的学习数据缺乏有效整合，无法形成个性化的学习路径；  教学资源的获取和分配不均衡，导致教育公平性不足。 针对这些问题，deepseek

力，正在逐步渗透到课堂教学、教育管理、学生评价等多个环节。 在这一背景下，各国纷纷出台相关政策，推动人工智能在中小 学教育中的应用。例如，美国在《国家人工智能研究与发展战略规 划》中明确提出，要将人工智能技术应用于教育领域，提升学生的 学习效果和教师的教学能力。中国也在《教育信息化 2.0 行动计 划》中强调，要加快人工智能与教育的深度融合，推动教育现代 化。这些政策的出台，不仅为中小学人工智能应用提供了政策支 策支 持，也为教育信息化 2.0 的深入发展指明了方向。 然而，尽管人工智能在中小学教育中的应用前景广阔，但其实 际落地仍面临诸多挑战。首先，技术门槛较高，许多中小学教师缺 乏足够的技术素养，难以有效利用人工智能工具进行教学。其次， 数据隐私和安全问题日益突出，如何在保障学生隐私的前提下合理 使用教育数据，成为亟待解决的问题。此外，人工智能技术的应用 还涉及到教育公平问题，如何确保不同地区、不同学校的学生都能 验，促进教育公平。然而，尽管人工智能在教育中的应用潜力巨 大，其实际落地仍面临诸多政策、技术、伦理等方面的挑战。 在全球范围内，许多国家已经将人工智能教育纳入国家战略。 例如，美国在《国家人工智能研究与发展战略计划》中明确提出要 推动人工智能在教育领域的应用；中国也在《新一代人工智能发展 规划》中将智能教育列为重点发展领域之一。这些政策的出台为中 小学人工智能应用提供了政策支持和方向指引。然而，政策的制定

* 注 s s tia*n . . 选 xi 再 利 科 ， 断 mi am 就，被 . 或 m 。 7as 2020 年 4 月，教育部办公厅、国家发展改革委办公厅联合下发 《绿 色学校创建行动方案》 , 要 求“深入践行绿色发展理念，建立生态 系的指 导意见》 两部委《关于印发 < 绿色学校创建行动方案 > 的通知》 实现教育部“ 2030 零碳园区项目”推动园区低碳转型，实现以园 区 转 型 为 起 点 ， 建 立 中 国 园 区 低 碳 转 型 示 范 项 目 。 n:Em m + 白共 6rA 织 * n n. n- 1 an 科技助力碳中和 建设目标 管理节能 技术节能 零碳 绿电 在线碳控 原系充进行升级改造，接入园区原有存量， 在线进行园区碳 / 能控制管理及优化。 建设思路 低碳节能 面向园区以顶层视角打通各类子系统，消除孤岛效应。建设光伏发电， 空调、照明、辅助设备节能等，践行节能低碳。以项目为单位，碳中台 数据为基础，专家库为依托，深入分析建筑节能降碳方法。