预训练大模型与医疗：从算法研究到应用 1. 预训练大模型概述 2. 理解大模型的内在机理 3. 赋予模型精准性与可解释性 4. 医疗领域应用 5. 清华探索：数基生命 CHIMA 20Pag2 Tsinghua Confidential | lvhairong@tsinghua.edu.cn CONTENTS 预训练：从大数据到小数据 ③ 精 准 可 解 释 ④ 医 疗 应 用 用 ② 剖 析 大 模 型 ① 关 于 预 训 练 预训练大模型 （学习共性） 大数据（低成本无标注） 少量特定领域标注数据 （成本高） 微调小模型 （学习特性） ⑤ 数 基 生 命 1.模型角度：模型参数不再是随机初始化，而是通过一些任务（如语言模型）进行预训练； 2.数据角度：将训练任务拆解成共性学习和特性学习两个步骤。 CHIMA 20Pag2 Tsinghua Confidential Confidential | lvhairong@tsinghua.edu.cn 以英文电子病历后结构化为示例 ③ 精 准 可 解 释 ④ 医 疗 应 用 ⑤ 数 基 生 命 ② 剖 析 大 模 型 ① 关 于 预 训 练 英文 CHIMA 20Pag2 Tsinghua Confidential | lvhairong@tsinghua.edu.cn 英文 英文电子病历后结构化

为医院建设有弹性的高效微电网： 从设计到融资 作者：Markus Hirschbold 和 Andy Haun 执行摘要 世界各地的医院越来越多地采用微电网技术来提高弹性和降低能源成本。为了优化微电网解决 方案，医院团队必须开展精细的可行性研究，部署规模得当的分布式能源。应考虑采用模块化架 构，以帮助简化微电网的设计和安装，同时降低维护成本。应对所有的融资方案、激励措施和运 营模式进行评估，以减少风险，实现收益最大化。 4 这些灾难带来的教训促使医院和其他各类关键设施越来越多地采用微电网技术。然而，电力连续性和患者生命安全 并不是医院认为微电网具有吸引力的唯一原因，设施的能源成本也是备受财务团队关注的问题。这是由三大现实因 素决定的： 1. 医院消耗的能源是其他类似规模的商业建筑的 2.5 倍 2. 许多医院需要扩建设施并增加更多的能源密集型设备 3. 能源价格持续上涨 这增加了管理者的预算压力，迫使他们 每年 20% 的速度持续增长，而自 2014 年以来， 微网的一次性投 资成本预计下降了 25% 至 30%。5现在是医院利用这一经济高效的手段减少对公用电网依赖的最佳时机。当电网停 电时，医院可以从电网中“孤立”出来，独立运行一段时间。当电网能源成本上升时，微电网可以增加对现场可再生能 源或储能的消耗。在能获得最佳经济效益之时，还可以将储存的能源回售给电网。最大化可再生能源消耗也有助于 达到温室气体减排目标6。

睿利而行 医疗行业智慧医院大健康 解决方案 整理制作：郎丰利 1519 制作时间： 2023 年 睿利而行 整理制作：郎丰利 1519 制作时间： 2023 年 睿利而行 整理制作：郎丰利 1519 制作时间： 2023 年 睿利而行 2 3 1 目录 大健康解决方案 智慧医院解决方案 未来规划 3 智慧大健康解决方案 4 大健康解决方案全集 2 健康城市 相关知识、专家在线服务、法律咨询服务，并 为医生、医疗机构和健康管理会所提供宣传服务等众多增值服务。 打造智慧互联创新模式 4 大目标： 高效诊疗、智慧医疗、精细管理、 信息便民； 1 卡通： 一张诊疗卡。 1 个平台： 一个医院信息集成平台； 6 大应用： 医疗管理、临床信息、运营管理、 移动物联、医疗协作、对外服务。 全院信息化解决方案 “4116” 全院信息化建设 医疗管理信息系统（ 联，保证各部门运转既相互协调、配合又相互制约、控制，从而建立起一套合理、高效、科学的工作流程制度。 医疗管理信息平台（ HIS ） 4 大目标： 流程优化、高效诊疗、信息 便民、全程监管； 2 大主线： 以病人为中心的服务主线、 以临床为主轴的效率主线； 1 卡 通： 一张诊疗卡； 8 大特色应用： 全自助、全预约、全程 分诊、智能诊疗、药品追踪、物流追溯、便 捷支付、流程定制。 医疗管理信息平台（

疾控工作者应该怎么利用 DeepSeek 等 AI 大模型 主要内容 先了解人工智能发展简史和发展方向 再介绍大模型的概念和与人工智能的关系 接着介绍垂域模型与智能体的概念 了解以上概念后开始将交流和畅想疾控与人工智能 + 再接着介绍 DeepSeek 大模型 最后是普通疾控人在工作中的具体使用探索交流 1 . 1 著名的图灵测试 1950 年，“计算机之父”和“人工智能之父”艾伦 超级计算机击败国际象棋冠军，体现专用 Al 的突破，但通用智能仍未实现。 ◆ 2012 年——技术突破的转折点：深度学习崛起， Geoffrey Hinton 团队在 ImageNet 竞赛中以卷积神经网络将错 误率 从 26% 降至 15%, 引发算力与数据驱动的 Al 革命。 ◆ 2016 年—— AlphaGo: DeepMind 击败李世石，引发公众对 Al 潜力的广泛关注，推动资本涌入 Al 领域。 Al 爆发期， 2022 年 ChatGPT 发 布， 生成式 Al 普及化。 2023 年后 GPT-4 、 deepseek 等模型实现高质量 内容生 成。 1.3 人工智能的发展阶段 从 1956 年人工智能元年至今，人工智能的发展历程经历了漫长的岁月，大致可以划分为以下 6 个 阶段 一、人工智能发展简史了解 互联网推动人工智 能不断创新和实用 深蓝战胜国际象棋冠军

2023年中国AI医院信息化行业概览： 大模型赋能医院智慧化转型 China AI Hospital Informatisation Industry 中国AI病院情報化産業 报告提供的任何内容（包括但不限于数据、文字、图表、图像等）均系头豹研究院独有的高度机密性 文件（在报告中另行标明出处者除外）。未经头豹研究院事先书面许可，任何人不得以任何方式擅自 复制、再造、传播、出版、引用、改编、汇编 由于行业尚未形成权威的标准及顶层设计，叠 加客户各项特殊需求的限制，导致行业产品及 服务标准化水平低，不同厂商产品和技术尚未 形成统一标准，存在严重“数据孤岛”纤细那个， 且产品安全度不足，信息安全风险大，安全问 题引起厂商重视，亟待完善。聚焦中国医院自 助终端应用的服务功能情况，应用率较高的均 为较为简单、便捷、智能化发展较早的领域， 医疗服务的舒适化、智慧化、数字化水平仍需 进一步提高 n 医疗信息化建设重要性 年投入较为刚性。在开源因客观条件受到影响 的情况下，医疗信息系统建设必要性更为突出， 通过信息化、数字化改造，改善内部业务（尤 其是门诊、住院）流程、调高管理效率、合理 分配资源、精细化控费，以实现节流、改善盈 利情况。从总体状况来看，最受医院重视的是 电子病历集成系统，比例为86.16%。医疗质量 监管、临床辅助决策、大数据建设与应用和患 者服务分别为第二到第五位，比例依次为 71.28%、65.16%、57.82%和46

AI+医疗如何落地防疫诊疗全流程 ——盘点五大智慧医疗典型案例 案例概览 案例 1 | 基于知识图谱的新冠肺炎防护问答助手，离智能更近一步——柯基数据 案例 2 | 不只是疫情咨询，院前预检筛查成智能问答新“战场”——朗通医疗 案例 3 | 互联网医疗作为“第二战场“，在疫情防控中发挥重要作用——左手医生 案例 4 | 高敏快速检出病灶，CT+AI 助力医院实现“应收尽收”——体素科技 当前，全国新型冠状病毒肺炎疫情依然严峻，有效的院前居家分诊对于疫情控 制尤其重要。目前，疑似感染的患者大量涌入医院发热门诊，极大地加剧了门 诊医生的工作量，挤占医疗资源，同时医院内确诊患者携带肺炎病毒，存在大 面积交叉感染的风险。而这些，都在影响疫情的控制。 2 月 7 日，国家卫生健康委网站发布《国家卫生健康委办公厅关于在疫情防控 中做好互联网诊疗咨询服务工作的通知》，要求大力开展针对市民群众特别是 效。 通过风险评估给出对阅片优先级建议，优化放射科检查流程，减少高风险患者 的检查等待时间，在更短时间收治和隔离影像表现可疑的患者。 肺部 CT 全病种解决方案保留原系统针对肺结节、肺气肿、肺大泡等肺内其他 慢性病灶的检出功能，能够对肺结节进行定量测量与风险评估，筛查 COPD 等 慢性肺部疾病，能够同时满足目前仍有体检需求场景的医院和筛查机构的体检 诊断的研究需求。 2 月 14

项目编号： 智慧中医院门诊病历自动生成接入 AI 大 模型 设 计 方 案 目 录 1. 项目背景........................................................................................................................................... 2. AI 大模型概述........................................................................................................................................................................16 2.1 AI 大模型的定义... ....................................................................151 1. 项目背景 随着人工智能技术的快速发展，AI 大模型在医疗领域的应用潜 力逐渐显现，尤其是在中医院的门诊病历管理中。传统的病历记录 方式往往依赖医生的手写和口述，不仅效率低下，还容易出现信息 遗漏和书写不清等问题。此外，随着病人数量的不断增加，门诊的

数字化发展的大势中，医药数字营销早已经不再是先进企业的优先尝试，而是各医 药企业的标配。  随着医患信息差缩小、患者健康意识增强、对健康解决方案参与度提升，以患者为 中心的数字营销重要性不断升高，患者教育从可有可无已经成为刚需环节。  医药数字化营销市场规模稳步提升，但资本热度自 2022 年起断崖式下降。这其中 的主要差异，或许来自对数字营销的定义以及价值量化方式的不同。  狭义数字营销是简 .............................................................................19 4.1 以患者为中心成为数字营销第二大主线...................................................19 4.2 用好数据资产，是数字营销核心竞争力...................... ....................... 21 5.2 商涌科技－用科技+数据+支付，创新“医-患-险”共赢闭环 .........................23 5.3 京东健康-大模型赋能，升级全周期闭环的数字营销新生态 .......................25 图表目录 图表 1 2020-2023 我国医药商品销售总额（亿元）及增长率（%） .........

年 达特茅斯会议 约翰 · 麦卡锡提出人工智 能标志 AI 的诞生 1957 年 罗森布切特发明感知机 Perceptron ，将人工智 能推向第一个高峰 1970 年 计算能力无法支持 大模型数据训练和 复杂任务， AI 进 入第一个低谷 第一次 浪潮 1960s 1980s 2000s 2020s 1982 年 霍普菲尔德神经 网络被提出 1986 年 BP 算法使得大规模神 2016 年 AlphaGo 战胜人类 围棋冠军， AI 关 注 度空前提升 2022 年 OpenAI 发布 GhatGPT ， AI 智力水平 实现飞跃，进入大模型 时代 第二次 浪潮 第三次 浪潮 Sora 发布，大模 型 视频多模态迈进。 的语音模态向图文 DeepSeek 发布 2024 年 2025 年 2025 人工智能算法发展阶段 典 型 应 用 核 心 技 术 外部验证：独立数据进行模型验证 AI 生物标志物研究举例之自身免疫 病 AI 生物标志物科研成果的临床应 用 AI 生物标志物从 IDEA 到 APPLY 大语言模型的发展历程 Deepseek 横空出世 2023 年 7 月 DeepSeek 成立 2024 年 5 月 宣布开源第二代 MoE 大 模型 DeepSeekV2 2024 年 11 月 推理模型 DeepSeekR1Lite 预览

发布《卫生健康行业人工智能应用场景 参考指引》从四大领域给出 84 个应用 场景。 《上海市发展医学人工智能工作方案 (2025-2027 年 ) 》，旨在促进医学与 人工智能深度融合。 《武汉市促进人工智能产业发展若 干政策措施的通知》，通过算力补 贴、公关专项等方式发展人工智能。 AI 医疗迎来爆炸式发 展 宏观政策支持医院数字化转型 -AI 助力医院高质量发展 公立医院发展方式从规模扩张转向提质增效 公立医院发展方式从规模扩张转向提质增效，运行模式从粗放管理转向精细化管理，资源配置从注重物质要素转向更加注重人才技术要素。 坚持数字化转型，打造高水平智慧型医院，驱动医院医疗服务品质新跃升智慧医院建设。以数字化为引领，建设具有国际水平的智慧医院。 逐步深化面向医务人员的“智慧医疗”、面向患者的“智慧服务”、面向医院的“智慧管理”、面向新基建的“智慧设施”。 “ 十四五”全面推进健康中国建设 2035 年“建成健康中国”的远景目标。 骨科 急诊科 卒中中心 一个平台，丰富应用，多方兼容，全院调 用 随时随地，移动终端，实时阅 片 xxx 胸部 DR 辅助诊断 支持三大类十余种胸部常见疾病的分类与检出 肺结节辅助诊断 AI 算法对于毫米级早期结节病灶可以有效检出 心脏 CTA 辅助诊断 AI 全自动心脏腔室分割、冠脉血管分割、冠脉中心线提取 肺炎辅助诊断 头颈