响应时延 800 毫秒 标识解析性能： 300 万 / 秒， 95% 响应时延 300 毫秒 标识解析协议支持 IPv4/IPv6 协议， 支持 TCP/UDP/HTTPS 等多种通信协议 可信解析机制、可信身份验证及可自定义的数据访问能力自主知识 产权，支持国密算法、国产操作系统、国产 X86 处理器 工业互联网是国之重器，体现国家意志 CHIMA 同济医学院附属 t 和 区块链目前的应用场景，我们需要考虑的是这些场景是不是一定需要区块链，区块链是不是最好的解决方案！ 医疗电子票据 电子票据的生成、 传送、存储及社会 应用全过程信息防 伪可信可追溯 医 疗 服 务 针对卫健委汇聚的 海量医疗数据的安 全共享，解决有数 据不可用不敢用的 问题 解决病例、诊疗信

edu.cn ChatGPT 待优化的部 分 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 可信性无法保证，还不能提供合理的证据 进行可信性验证 01 成本高、部署困难、每次调用花费不菲，对 工程能力有很高的要求， GPT-3 模型的 训 练成本在 875 万 -1093.75 万美元之间 03 因为数据的偏见性，很可能生成有害内容 层的数量众多，其黑箱特性使得信息在其中 的 传递变得错综复杂。通过追踪 tokens 在 Transformer 内部结构中的信息流向，能够帮 助 追溯预测结果的依据来源，从而增加模型的 透 明度并提高其可信度。 [1] CHIMA 20Pag2 Tsinghua Confidential | lvhairong@tsinghua.edu.cn 针对大模型的可解释性思路： Prompt Engineering

........................................................................................45 5.4.6 网络可信接入................................................................................................. 息字段进行加密。 对于信息传输的通信保密性应由传输加密系统完成。部署 SSL VPN 系统保证远程数 据传输的数据机密性。 5.4.6 网络可信接入 为保证网络边界的完整性，不仅需要进行非法外联行为，同时对非法接入进行监 控与阻断，形成网络可信接入，共同维护边界完整性。通过部署终端安全管理系统可以 71 建设方案建议书 实现这一目标。 监测内部网中发生的外来主机非法接入、篡改 IP

1，进行训练的药物或者非药化合物涵盖了大范围的化合物特征空 间，2，药物针对特定靶点的亲和力数据十分准确。如果数据不符合特征1，则 AI方法的泛化性将十分有限，基本无法预测训练数据中没有见过的化合物种类。 如果不符合特征2，AI方法的可信度同样无法保证。 虽然随着药物数据库的发展，高质量有标签数据变得越来越多，但想要足以 支撑高精度的AI模型，数量还是远远不够的。如常用的药物亲和力数据集 PDBbind，其包含的蛋白-复合物条目仅仅24万左右。这使得数据很难覆盖全部

从业者报告任何与医疗大模型相关的 问题或担忧，推动用户参与医疗和技术社区，分享最佳实践和经验，推动医疗大模型 的安全发展。鼓励独立第三方机构对医疗大模型的安全性和合规性进行审查和验证， 增加透明度和可信度。 医疗大模型的 未来发展前景与趋势 随着技术的进步和医疗数据的增加，大模型在医疗领域的应用将越来越广泛。未来的 大模型可能会更加精确和个性化，能够处理更复杂的问题，提供更高质量的医疗服

RG-W Ａ LL1600E 防火墙,可为内网的 整体防护提供安全措施。数据中心也设置了防火墙，让数据中心始终拥有很高的安全性。 (2)防范Ａ R Ｐ攻击:网内除终端设备外,所有设备的ＡＲ P 表有可信的第三方发布（位于数据 中心的安全设备),该 A ＲＰ表绑定所有重要设备Ｍ A Ｃ与 I Ｐ。 （3)控制网络病毒:在汇聚、核心交换设备设置由硬件实现 A Ｃ L,对病毒进行过滤,我们选用 的汇聚、核心交换设备都支持

认知层面———医患双方的传统观念挑战 ChatGPT 作为一种新型人工智能, 将其应用于中 医医院智慧化建设, 首先要面临的是医患双方的传统 观念挑战。 于中医医生而言, 一方面是对 ChatGPT 辅 助诊疗可信度的质疑, 大多数中医医生都有丰富的经 验, 基于对患者负责任的态度, 对于生成式人工智能 引入医疗领域仍旧持保留态度; 另一方面, 中医界对 于 ChatGPT 辅助青年中医有顾虑, 使用此类生成式人

职责： 1. 主要用于实现全院级应用系统互联互通的需求。 2.主要任务是以满足临床信息、医疗服务信息、医院管理信息的各业务 对外部系统提供数据交换服务。 3. 为整个平台范围内数据自由、可靠、可信的交换提供技术基础和保障。 特征： 4. 标准性：使用 XML 、 JSON 作为标准通信语言，制度规范交换数据模型。 5. 一致性：数据交换双方使用相同的数据内容，保证数据内容一致。 6.

合服务能力  药监专网扩容 《数字中国建设整体布局规划》 夯实数字中国建设基础，打通数字基础设施大动脉 网络基础设施 整体框架加快 5G 网络与千兆光网协同建 设 强化数字中国关键能力，筑牢可信可控的数字安全屏障 网络安全 切实维护网络安全 完善网络安全法律法规和政策体系  发挥信息技术支撑作用。 加快推进互联网、区块链、 物联网、人工智能、云计 算、大数据等在医疗卫生 推进数字健康融合创新发展体系 医学人工智能、 5G 医疗健康、区块链 + 卫生健康、医疗物联网、医疗健康机器 人 夯实网络与数据安全保障体系 关键信息基础设施监测预警和威胁分析平台，医疗机构商用密码应用示范，可信 数字身份管理系统，电子认证服务体系 “ 十四五”全民健康信息化规划 加强基础质量安全管理： 院前院内无缝衔接、预检分诊、急危重 症患者多学科协同救治；提高患者随访 质量；多学科协作 强化关键环节和行为管理：

专家系统经过了鉴定。这类系统多数基于专家诊疗经验，采用经典的推理模式， 比如知识库采用树型结构进行存储，辨证推理树和施治推理树从知识树的节点开 始；推理过程则是利用回溯机制从初始态到目标态，根据节点的可信度进而得到 最优途径；基于产生式规则，通过逆向推理能够获取部分专家知识；多级极大值 搜索法建立启发式联想推理机一般利用数组或矩阵来表示知识。 4 （2）基于传统机器学习的阶段 进入 工程参数的不可比、使用方法 的不规范等问题，限制了后续科学机制、临床研究、操作规范的有序发展。 另外，中医的疗效评价体系建设尚未完善，缺乏严谨的科学研究设计和证据 支持，使中医诊疗的可靠性和可信度受到质疑，这也是当前中医诊疗面临的重要 问题。 因此，中医病案资源难以形成结构化体系，未能将其充分解析和利用，也难 以满足构建完备知识图谱的需求。 在适用性方面，目前人工智能领域的推理技术、学习技术与人类认知、推理