诊病历的整理与记录所消耗的时间占医生工作时间的 30%以上，这 直接影响了医生对患者的诊疗效率。此外，缺乏标准化的病历记录 流程，也导致了病历质量的参差不齐，影响了后续的医疗决策。 另一方面，患者对中医院门诊的服务质量和响应速度要求越来 越高。随着数字化医疗的发展，患者希望在就医过程中能够体验到 更便捷的信息服务和更高效的就医流程。调研数据显示，超过 70% 的患者希望能够通过线上平台进行初步问诊和病历记录，从而节省 其次，在选择具体模型时，需要考虑以下几个关键因素：  模型的训练数据量： o 需要确保所选模型在医学领域有足够的高质量训练数 据，以保证生成的病历具备临床应用价值。  模型的推理速度： o 针对门诊场景，AI 模型的响应时间需在可接受的范围 内，以不影响医生的工作流程。  可解释性： o 临床医生对 AI 生成的病历需要有一定的理解和信任，因 此，模型的可解释性也很重要。  易用性和集成性： o 模 要。根据目前的研究结果，GPT 系列模型在自然语言生成任 务中表现突出，准确率高达 87%以上。而 BERT 在文本理解方 面表现优异，适合用于信息抽取任务。 2. 实用性：在实际应用中，模型的实时响应能力同样重要。经过 评估，GPT-3 模型在处理速度和资源需求上相对较高，但其生 成的内容质量通常优于其他模型。相较之下，BERT 虽然速度 较快，但生成的文本流畅性和上下文的连贯性稍逊一筹。

针对信息部门小而精特点： 角色互补 岗位互补 技能互补 路线：从保障到创新 方法：以研究的状态推进 运维工作，将伴随成果产 出作为刚性任务。 牢固树立服务思维 建立实时 响应 理念 让技术服务有温情 3.6 运维要素 - 文 化 CHIMA 创新文化 服务文化 协同文化 智能化运维平台建设 1 研究基础 2 研究目标 3 运维要素体系构建 将新的解决经验形成标准文档纳入知识库管理。 4.2 运维质量管理 CHIMA 事件和问题处置流程 当一个服务请求被发起时，响应流程如下： ①P ：由服务台进行记录，按照服务目录进行分类分级， 由服务负责人委派服务工程师； ②D ：由服务工程师进行响应，直至完成； ③C ：服务负责人进行需求验证：反馈（ feedback ）到 D 环节进行完善，或完成交付； ④A ：服务团队进行定期总结， 0 ）事件和问题的处 置效率 重点保障了第一象限（ E ＞ 0,I ＞ 0 ）、第四 象限（ E ＜ 0,I ＞ 0 ）事件和 问题的处置质量 服务请求运维域 标准化响应流程 提升响应率和交付效率 将服务请求响应率提升到 100% “ 一次交付率”提升到 90% 以上 变更和发布运维域 完成了涵盖计划、审批、测试、实施、 验证、优化、总结和持续改进的闭环 改造

提高护理工作的自动化、数字化和人性化水平，实现医院 护理信息管理系统向病房的延伸。 p 概述 IP医护对讲系统 p 应用场景 IP医护对讲系统 IP医护对讲系统 p 护士站主机功能 在护士站桌面部署医护管理中心机，用于响应患者呼 叫，也可主动向患者发起呼叫并通话，同时具备以下 功能： Ø患者信息查询 Ø话务管理台 Ø分机状态监控 Ø未处理事件 Ø广播（实时、定时、喊话） Ø内部通讯录 Ø托管 Ø通话转移（分段、分级、关机） 可以给医患双方带来极大的方便。 同时减少护士人员的工作量以及医用耗材，开放式病 区减少对其它患者的影响。 ICU探视对讲系统 p 探视流程 p 护士站主机 在ICU护士站桌面部署医护管理中心机，用于响应患者/家属呼 叫，也可主动向患者发起呼叫并通话，同时具备以下功能： Ø患者信息查询 Ø话务管理台 Ø呼叫转接 Ø探视时长设置 Ø监视监听探视双方的视频画面和通话内容 Ø未处理事件 Ø插话、切断 移动推车（移动式）上，主要用于患者与家 属之间进行视频通话，同时支持以下功能： Ø电子床头卡 Ø呼叫对讲(增援、求救) Ø视频通话 Ø换药呼叫（语音反馈） ICU探视对讲系统 视讯系统服务平台 • 响应国家“互联网+医疗健康”政策导向，依托互联网视讯服务平台，打造医疗 行业新业态。 • 电视终端的深化应用提升，从可视化信息传播途径提升医院综合化形象。 • 多通道信息发布，增加患者就诊获知面，减少医患矛盾。

医院护理信息管理系统向病房的延伸。  概述 IP 医护对 讲 系统  应用场景 IP 医护对 讲 系统 IP 医护对 讲 系统  护士站主机功能 在护士站桌面部署医护管理中心机，用于响应患者呼 叫，也可主动向患者发起呼叫并通话，同时具备以下 功能： 患者信息查询 话务管理台 分机状态监控 未处理事件 广播（实时、定时、喊话） 内部通讯录 托管 通话转移（分段、分级、关机） 同时减少护士人员的工作量以及医用耗材，开放式病 区减少对 其 它患者的影响。 ICU 探 视 对 讲 系统  探 视 流 程  护士站主机 在 ICU 护士站桌面部署医护管理中心机，用于响应患者 / 家属 呼叫，也可主动向患者发起呼叫并通话，同时具备以下功能： 患者信息查询 话务管理台 呼叫转接 探 视 时长设置 监视 监 听探 视 双 方的视 频 画面和通话内容 之间进行视 频 通话，同时支持以下功能： 电子床头卡 呼叫对 讲 ( 增援、求救 ) 视 频 通话 换药呼叫（语音反馈） ICU 探 视 对 讲 系统 视 讯 系统服务平台 响应国家“互联网 + 医疗健康”政策导向，依托互联网视 讯 服务平台，打造医疗 行业新业态。 电视终端的深化应用提升，从可视化信息传播途径提升医院综合化形象。 多通道信息发布，增加患者就诊获知面，减少医患矛盾。

移动设备 护士 移动资源管理 移动资源管理 医生 医疗垃圾 床旁护理 医嘱执行 体征录入 输液管理 工作量统计 无线语音呼叫 医院管理 层 移动查房 医嘱开立、更 新 检验查询 无线语音呼叫 响应 员工定位 工作量统 计 无线对讲 Safety: Patient wandering Objective: Reduce dangers to patients from 护士在床边使用无线识别设备扫描患者腕带及输液贴，关于患者的标识、用药、剂量及方法等详细 信息即可以通过 WLAN/3G 在护士工作站得到确认。 • 实现护士对病人身份和药物条形码的准确核对，在正确的时间、正确的地点及时响应病人求助，并 对处置信息进行准确记录。 • 对病人需求做出及时反应，提高病人满意度。 移动医生系统—业务流程描述 医生查房 录入医嘱 回办公室 护士代录医嘱 送病历夹 到护士站 手写医嘱 回办公室 非 wbs 接口转换 移动协同管理 在线 在线 病史，形成医嘱 移动医疗协同 查病例 知识库 下医嘱 查病例 知识库 下医嘱 联通 3G 服务器 是 通知医 疗会诊 寻找上级 否 无响应 短信中心 短信告警 危急值管理（ APP 示例） 登录 通知会诊 病历 知识库 化验单 危急值列表 危急值管理（ APP 方式网络拓扑） VPDN 移动医疗协同应用 医院统一资源

统，从顶层设 计上为今后传染病疫情处置的多点触发、及早触发确定基调。症状监测作为一种新兴的公共卫生监测手段，通过对临床确诊前的健康相 关数据和疾病可能暴发的信号进行监测，从而实现早期、迅速的应急响应，为及时有效处置和扑灭疫情赢得宝贵时间。上海基于症状的 传染病综合监测工作起步较早，于2012年在全国率先开展腹泻病综合监测，构建包括成人监测和儿童监测的全人群腹泻监测体系；2014 年起进一步 January 2022 http://www.sjpm.org.cn/ 上实施的是基于病例、按单病种登记报告的传染病监 测模式，这种模式已越来越难以满足当前新发传染病 防控中关口前移、及早预警响应和多部门联动的需要。 近年来，部分地区开展了非传统的传染病综合监 测模式试点工作，以期运用创新模式融合症候群、病原 和疾病事件监测体系，利用大数据等技术助力传染病 防控。上海自2010年起，逐步探索建立了基于症候群 ［5］。登革热、基孔肯雅热等其他输入性传染病也 不断在上海出现，形成较严重的公共卫生威胁。2019 年末，新冠病毒的出现更是对全世界造成了前所未有 的影响。对于此类输入性传染病、少见和新发传染病， 及早识别、预警和响应较为困难。与此同时，一些古老 的传染病疫情也呈现出新的特点。部分病原体出现了 多重耐药的趋势，新药研发速度难以跟上耐药性进化 的脚步 ［6］，不仅影响临床治疗，还增加院内感染的风 险 ［

不断进行行业先进技术封装，系统延展性强，可深度定制化， BUG 率极 低 优势对比 基于云端部署，项目现场的日常维护转移到云端同步维护 ， 基础问题出 现 就被立即解决，现场使用者日常工 作 无 需停 滞。重大问题上 报 即响应，无需走冗长流程。 维护快 支持各种支付接口，第三方通讯接口，硬件接口，生 物 信 息接口（人脸，虹膜指纹等）。医保 接口，医疗设 备等各 类型接口，拓展性强。 接口全面，拓展性强 可选 海量的开发组件及基础模块，所见即所得的可视化开发工 具。统一而标准 的 编码方式，代码自 动 校验，无错误。传 统需要两周才能完成开发的功能流程通过平 台 只需两小时。 开发周期短、交付快 技术 门 槛高，响应速度慢。需要工 程 师现场维护 ， 修改底 层代码，维护周期长，极大阻碍了用 户运 营和效益。 维护慢 对接口类型的支持率 低 ，不利于系统的拓展，影响医院后 期的信息化建设的升级。 接口不全面，拓展性差 天候为医院提供咨询和即时服务，解答医院在使 用过程中或系统管理中出 现的 问题；对于医院的 服务请求，公司将在 1 小时内给与明确的响应和 安排。 在医院出 现重大 故障的情况，通过上 述 两种方式 都不能解决问题时，公司的工 程技术 人 员将立即 响应以最快速度第一 时 间赶到现场， 1 小时内恢 复系统正常运行。 电话支持 远程支持 现场服务 回访服务 公司对医院进行定期的上

华中科技大学 • 单机解析 QPS 可到 300 万级，支持性能线性扩展。 •95% 以上的解析请求响应时间 <150ms 标识查询 •95% 以上的标识前缀查询请求响应时间 <1500ms 标识前缀注册 •95% 以上的标识前缀查询请求响应时间 <1500ms 多协议 网络层面支持 IPv4 、 IPv6 双协议栈； 双协议栈； 支持 TCP 、 UDP 协议、支持 HTTP/HTTPS协议 标识注册性能： 5 万 / 秒， 95% 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

零样本能力（泛化能力），但在复杂的任务中 使用零样本设置时仍然表现不佳。为了提高模 型的性能，我们可以采用少样本提示技术来启 发上下文学习。这种技术可以通过给模型提供 示例演示来引导其生成更好的响应。演示作为 后续示例的条件，可以有效地提高模型的准确 性和可靠性。 [2] CHIMA 20Pag2 Tsinghua Confidential | lvhairong@tsinghua.edu 在相应任务上的精确性。 ImpressionGPT ：使用“动态 prompt” 来构 建具有相似诊断报告的“动态上下文” 环境； 对 生成的报告进行评估，利用评估结果来指导 ChatGPT 生成增强的响应，让 ChatGPT 能够 从 好样本和坏样本中学习到相关内容。 [1] ChatCAD ：设计了三种不同的 Prompt ，将 视 觉模型得到的结果通过 Prompt 更好的让语 言模 型理解，通过 ImpressionGPT 在 AIG 任务的两个经典数据集 MIMIC-CXR 和 OpenI 上取得了不少的性能提升。 对生成的报告进行评估，利用评估结果来指导 ChatGPT 生成增强的响应：采用“ Instruction + Response” 的形式，让 ChatGPT 能够从好样本和 坏样本中学习到相关内容。 ChatGPT 应用于医学图像辅助诊 断 ③ 精 准 可 解

避免产生需量超限罚款。通过消耗更多现场能源或暂时关闭非关键负载来动态管理需量。 • 电价管理。确定在何时消耗现场能源、将负载转移到非高峰期或进行储能，以响应价格信号。 • 参与需求响应。通过选择使用本地发电、储能或负载管理来应对限电要求，优化需求响应参与。 • 优化可再生能源自消纳比例。决定何时消耗本地太阳能和风力发电最具经济意义，何时储存、消耗或出售储能最 合理。 图 5: 模块化的、预先设计的算法使复杂的