1 附件 根据医药工业数智化发展情况和企业实践，结合技术 创新和融合应用发展趋势，凝练总结了 6 个方面 41 个典型 场景，为医药企业数智化转型工作提供参考。 一、医药研发 围绕药物发现、临床前研究管理、临床试验管理等环 节，应用数智技术提升新靶点和新药发现效率，加速药物 研发和临床试验进度。 1.精准靶点识别与筛选 面向疾病机制探究和药物靶点发现等业务活动，针对

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

.........................................6 六、 智慧后勤典型建设系统解析..............................................................................6 1、智慧后勤典型建设系统................................................ ...................................6 2、智慧后勤典型建设系统企业墙.....................................................................12 七、 医院智慧后勤建设典型案例分析......................................................... 下发文件，了解本医疗机构后勤管 理成效在区域内综合排名，进而对标优秀医疗机构，展开院内自我检核。类似前 述的区域内医疗数据集成建设，也将成为医疗界发展的必然进程。 六、智慧后勤典型建设系统解析 1、智慧后勤典型建设系统 突袭而来的新冠疫情对医疗行业带来重大冲击和挑战，以“非接触式服务管 理”为核心，利用技术手段全面升级后勤保障体系，助力疫情常态化防控机制， 成为智慧后勤建设新导向。如

控中心抽查显示，住院病历的缺陷率高达 19.7%，主要问题包括术 语不规范、关键要素遗漏等；三是医疗数据利用率不足，超过 80% 的非结构化病历文本未能转化为可分析的标准化数据。 当前医疗行业存在以下典型痛点：  人工书写效率低下：门诊医师每接诊 1 例患者平均产生 15 分 钟病历录入时间  标准化程度不足：不同医疗机构间病历模板差异率达 43%， 影响数据互通  质控滞后性明显：现有系统仅能实现事后审核，无法实时纠错 85%的临床科室的电子病历书写需求。根据国家卫健委 2022 年电子病历应用水平调查数据显示，二级以上医院病历书写 时间占医生日均工作时间的 23.7%，本系统可有效缓解这一痛点。 系统适配三种典型应用场景：  门诊病历：支持结构化录入主诉、现病史、查体结果等核心要 素，自动生成符合《门诊病历书写规范》的文档  住院病历：实现入院记录、病程记录、手术记录等 12 类文书 智能辅助，通过 类常见逻辑错误，错误检出率达 87% 应用层提供可视化编辑界面，医生可对 AI 生成内容进行快速 修正。系统内置超过 3000 种 ICD-10 标准诊断代码模板，支持一 键插入标准化描述。典型使用场景下，住院病历书写时间从平均 40 分钟缩短至 12 分钟，门诊病历生成效率提升 60%。 数据安全方面，系统通过 HIPAA 等效加密传输，所有音频数 据在转写完成后 24 小时内自动删除。测试数据显示，在三级医院

5G 智慧发电厂综合解决方案 目录 典型案例 04 项目背景 园区专网 解决方案 01 02 03 技术密集型行业 高危行业 安全是行业永恒的主题 项目背景 生产安全事故原因分析 22400 + 起 16200+ 人死亡 操作错误、忽视安全警告 未经许可开 动、关停、移动机器 忽视警告标记、警告信号 操作错误 破坏安全装置 安全装置被拆除、堵塞，作用失效 使用不安全设备 业场所忽视其作用 冒险进入危险场所 高温高压容器、管道逗留人员过多、时间过长 临时检修区监管力度不足 95 % 不安全行为 2017 年上半年全国生产安全事故 1 % 管理缺陷 目录 典型案例 04 项目背景 园区专网 / 切片 解决方案 01 02 03 专网设计方案 p 5G 无线专网 +MEC 云网一体化体系，实现数据本地化处理，数据不出园区。 公网 Internet 按需的网络能力 灵活的运行和管理 切片：满足不同场景业务需求 通过网络切片，在一个通用的物理平台之上构建多个 专用的、虚拟化的、互相隔离 的逻辑网络，来满足不同客户对网络能力的不 同要求。 目录 典型案例 04 项目背景 园区专网 解决方案 01 02 03 视频联网化 实现对厂区各类视频资源的整合，包括厂 区各类模拟、高清治安监控摄像机、 NVR 设备等，同时整合厂区车辆出入口监控、

智慧安保 智 慧后勤 教育教学 校园大数据 政策背景 背景 痛点分析 问题总结 方案设计 建设思路 总体架构 典型场景 解决方案 智慧安保 智慧后勤 智慧教学 校园大数据 目 录 Co nte nt 0 1 0 2 0 3 智 慧 校 园 总 体 框 架 • 2016 年 6 月 ，教育部印发《教育信息化“十三五”规划》， 基于基础数据、智慧应用挖掘 ，如何进行大数据整合 技术驱动 需求驱动 传统业务已经满足不了现有的智慧应用需求 政策背景 背景 痛点分析 问题总结 方案设计 建设思路 总体架构 典型场景 解决方案 智慧安保 智慧后勤 智慧教学 校园大数据 目 录 Co nte nt 0 1 0 2 0 3 建设目标 安全 服务 学习 教室 图书馆 设施 卡片信息 … … 管理 者 数据安全服务 数据报表服务 后 勤 数据服务 数据信息 数据处理 数据分析 数据挖掘 数据融合 安保 方案设计 | 9 个典型场景（ 6 安保 +2 后勤 +1 教 魔墙呈现 智能门锁 阳光厨房 校园人脸库 校园一脸通 可视化管理 应急调度 车辆管控 人脸宿管 周界管理 周边防控 人脸通行 智慧消防

智慧医院综合管理解决方案 目录 01 背景现状 03 业务应用 02 方案设计 04 典型案例 01 背景现状 2019 年 3 月 21 日 ， 国家卫生健 康委员会医政医管局副局长焦雅 辉在智慧医院建设工作的新闻发 布会上强调 ，现在圈定的智慧医 院范围主要包括三大领域： 面向 医务人员的“智慧医疗”、 经过测试的 300 米 POE 供电及稳定的数据传 输 海康摄像头 海康布线 300 米稳定 的数据传输 及 POE 供电 海康 POE 交 换机 04 典型案例 浙江大学医学院附属第一医院 （简称： 浙大一院） 建院于 1947 年 ，是浙江大学创建的首家附属医院。 医院现已发展成 集 医疗、 教学、 科研、 预防、 保健为一体的 “ 国家队 ” 国家重点实验室 1 个。 同时为国家首批住院医师规范化培训示范基地、 中国住 院医师 培训精英教学医院联盟成员单位、 英国爱丁堡皇家外 科学院和 香港外科医学院联合认证的高级医师培训基地 04 典型案例 | 浙江大学医学院附属第一 医院 高清视频监控系统 对全院实现科学布点 ，安 装高清监控摄像机 ，实现 全院区监控覆盖无死角。 一键报警联动系统 对全院护士站、 门诊、 医生

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 ” 行智能化分析， 确保展示内容的真 实性和科 学性。 大模型赋能教育大数据中心建设 DeepSeek + 教育大数据应用 。 选树应用典型案例 DeepSeek + 选树应用典型案例 , 培育和 选树人工智 能赋能应用典型场景和优秀教 师 ， 围绕应用的重点难点问 题 开展专项研究 ， 探索形成 。 完善服务指导体系 开展巡回指导和技术支持 ， 帮 助学校和教师解决应用中的实

2025 版 智慧中医管理系统说明书 CONTENTS 目录 系统功能及适 用场景 典型客户案例 产品概述 产品优势 服务承诺 01 03 05 02 04 01 产品概述 打造中医一体化管理系统 中医机构智慧管理 含 ERP 、 HIS 、 CRM ， 覆盖 全流 程 一体化便捷操作 提升管理效率 ， 减少重复工 作 专为中医设计 定制功能满足中医特色需求 满足不同规模机构需求 适配性强 灵活部署 ，易于系统升级维护 灵活部署适配 患者便捷使用 患者通过手机预约挂号 ，接收随访提醒 移动端便捷操作 医生便捷操作 医生通过手机快速查看病历 04 典型客户案例 候诊时间缩短 候诊时间缩短 40% 药材损耗降低 药材损耗降低 25% 省级中医院案例 患者满意度提升 患者满意度提升至 92% 会员消费额增长 会员消费额增长 60%

3.3. 1 Progression level 1: Acquire 教师的 AI 能力框架 - 第 3 章 ： 教师的 AI 能力框架的结构 2. 开发 对与人工智能以及人机交互 相关的典型伦理问题的基本理解，特 别是与人权保护、个人数据、人类自 主性以及语言和文化多样性相关的问 题，并倡导包容性和环境可持续性。 1. 培养 对人工智能有深刻的认识， 即人工智能是由人类领导的，并且AI 负责任地使用人工智能 ， 包括尊重 数据隐私, 知识 财产权和 其他法律框架 ； 和习惯性的 融入这些道德 进入评估和 人工智能工具的利用 ， 数据和 AI 生成 教育内容。 个人 AI 安全 跟踪器:绘制和更新 典型的概念图 AI 安全问题频繁出现 事件及其主要 原因 ； 可能的威胁 机构和个人 ， 尤其是那些 残疾 ； 和缓解 学校的措施和 个人水平基于 案例研究。 个人白名单 AI 工具的集合 对于教育 ： 高风险和不负责任 AI 在学校使用 ， 以及 迭代更新的列表 教师应该做的和不该做的 和学生 ； 解释 学生的相关伦理 和法律原则 负责任地使用 AI 和 个人后果 违反当地或 国际法规。 LO2.2. 1 解释典型问题 与 AI 安全有关 机构和个人 水平 ， 并展示一个深刻的 了解各种 AI 安全背后的原因 ， 包括 ： “设计安全 ” 、“ 安全 ” 通过使用 '、数据所有权、数据 主权, 数据隐私, 权利