l 提高临床应用的效率（ Efficiency ）和效力（ Effectiveness ） l 改善系统协同工作能力（互动性 Interoperability ） l 改善临床工作流程 l 改善图像质量和一致性 l 改善数据的准确性和可用性 l 降低运作成本（可复用电子数据输入） IHE 目 标 l 确定出一些医疗企业中工作流程和集成方面的关键问题 l 对问题进行研究，选择最合适的标准来提出解决方案 改善医疗设备与业务系统的互联互通环境。 l 现在我们做工作的目标是叫我们的产品都符合于两个标准。 l 通过协同工作方案，提高临床应用的效率和效力，改善系统协同工作能力， 改 善临床工作流程，改善图像质量的一致性，改善数据的准确性和可用性，降 低 成本，通过 IHE 的工程框架定义成解决方案。 l 用标准的解决方案代替私有方案， IHE 所提倡的是基于 DICOM 、 HL7 的集成。 IHE ( 角色 ) ● 用来产生，管理或者操作和医疗企业活动相关 的 ● 信息的应用系统或模块 。 ● MOD （成像设备） ● Print Composer （打印设备） ● IM （图像管理 ) Transaction ( 事务 ) ● 事务是在角色之间所进行的操作， 事务通过相关的标准协议 （如 DICOM, HL7 ） 进行医疗信息的交换 。 ● Patient Registration

《入侵报警系统工程设计规范》GB50394-2007 《道路交通安全违法行为图像取证技术规范》（GA/T 832—2009） 《道路交通标志和标线》GB5768-86 《机动车号牌图像自动识别技术规范》（GA/833-2009） 《建筑及建筑群综合布线工程设计规范》（GB/T50311-2000） 《电视视频通道测试方法》（GB3659-83） 《彩色电视图像质量主观评价方法》（GB7401-1987） 《信 通过在车场的停车位上前方安装车牌识别摄像机，车牌识别摄像机对一个 或多个车位的视频信息进行实时处理，检测车位状态、车辆的车牌号码，并将 车位占用状态直接传输给车位引导屏，用于向车主发布引导指示，同时，将车 牌号码及车位图像传输到数据服务器进行储存，并应用于反向寻车。 3） 充电桩设备管理运营 支持车位预定、扫码充电、无感充电，充电费可与停车费、减免等多种费 用统一结算支付。充电车位采用车牌识别区分燃油车、新能源车，防燃油车占 传统的门禁系统 和视频监控系统都无法解决这个问题。因此，为了防止有人盗用他人合法卡作 案，保证刷卡记录的真实性，系统支持实时展示并记录刷卡人员信息，以及联 动门禁自带监控点或外部视频监控点进行图像抓拍或录像。 16） 集成功能 系统具有开放型结构，便于扩展和联网。门禁系统可提供 OPEN API 接口， 以实现与其他系统的集成。 17） 支持脱机工作

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，推动传统中医药和现代科学相结合、相促进。 中医药监管场景指的是借助物联网、大数据等远程技术对中医诊疗、中药 年，谷歌公司的 深度学习技术产品阿尔法狗的诞生，拉开了新一轮人工智能技术的序幕。在这一 轮人工智能热潮中，通过深度学习、强化学习、迁移学习等技术手段，极大地推 动了自然语言处理、知识图谱、大数据挖掘、图像识别等相关领域的应用与发展。 这些新技术还在辅助诊断、新药发现等领域发展发挥了重要作用。 在中医药领域，深度学习、迁移学习技术已经广泛应用于中医舌诊、面诊的 5 辅助诊断中应用最为 业化进程进入了 新阶段以来，已经有数十款影像 AI 辅助识别系统获批上市。 在中医领域，计算机视觉等图像识别和处理技术主要用于望诊，尤其是卷积 神经网络构建图像分类器，处理各种图形图像。其中，与 AI 结合最多的是舌和 面的望诊，并逐步发展出手诊、目诊、甲诊等适用于人体不同部位的图像诊断方 法，均可基于中医全息分区诊断等理论，通过识别特定全息分区下的疾病特征来 为疾病诊断提供参考，并均有应用产品。

X-ray Lines & Tubes Automated assessment the positioning of central venous catheters and tubes/ 快速定位胸片图像中为维持生命目的插入的设备 及并发症 • Prostate MR Automated segmentation of the prostate gland and lesions for -> 掩膜恢复结果 -> 提取优秀特征 neo: 输入图像 掩膜图像 恢复图像 输入图像 掩膜图像 恢复图 像 © Siemens Healthineers, 2024 14 Training epochs: Siemens Healthineers, 2024 Computed Tomography 18 数据稀缺 开源的医学图像数据集规模较小， 会限制影像语言大模型在该领域 的性能。 知识专业密集 专业知识需求高，临床概念层级复杂，缺 乏深入理解可能影响性能 多尺度信息 医学图像解读需重视多尺度特征， 局部特征对诊断影响显著 挑战： VLLM 在医学领域的局限 性 s EMENS: H

OpenAl 在 2023 年 3 月发布了 GPT-4, 它是一个多模态大模型 ( 接受图像和文本输入，生成文本 ) 。相比上一 代的 GPT-3, GPT-4 可以更准确地解决难题，具有更广泛的常识和解决问题的能力。 2023 年 12 月，谷歌发布大模型 Gemini, 它可以同时识别文本、图像、音频、视频和代码五种类型信息，还可以 理解 并生成主流编程语言 ( 如 Python 、 GPT 系列 (OpenAl) 、 Bard(Google) 、 DeepSeek 、 文心一言 ( 百 度 ) 等 多模态大模型 是指能够处理多种不同类型数据的大模型，例如 文本、图像、音频等多模态数据。这类模型结合 了 NLP 和 CV 的能力，以实现对多模态信息的 综 合理解和分析，从而能够更全面地理解和处 理复 杂的数据。代表性产品包括 DingoDB 多 模向量 midjourney 等 视觉大模型 是指在计算机视觉 (Computer Vision,CV) 领域中使用的大模型，通常用于图像处理和分 析 。 这类模型通过在大规模图像数据上进行训 练，可以实现各种视觉任务，如图像分类、目 标检测、图像分割、姿态估计、人脸识别等。 代表性产品，包括 VIT 系列 (Google) 、 文 心 UFO 、 华为盘古 CV 、 INTERN

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 释 ④ 医 疗 应 用 ⑤ 数 基 生 命 ② 剖 析 大 模 型 ① 关 于 预 训 练 参考： [1] Wang, Sheng, et al. "Chatcad: preprint arXiv:2302.07257 (2023). 背景 用于医学图像的计算机辅助诊断 (CAD) 网络通过 使 用先进的深度学习算法来支持临床决策，在医学 领 域取得了重大成功。大型语言模型 (LLM) 最近 展示 了在临床应用中的潜力，其提供了宝贵的医学 知识 和建议。 挑战： LLM 目前难以从这些医学图像中解释和提 取 信息，从而限制了他们全面支持临床决策过程 的能 力。 思路： 的医学领域知识和逻 辑 推理的优势与现有医学图像 CAD 模型的视觉 理解 能力相结合，为患者提供了一个更加用户友 好和易 于理解的系统。 ChatCAD 技术流程图 CAD 与 ChatGPT 结合后的交互式问答系统示 例 CHIMA 20Pag2 Tsinghua Confidential | lvhairong@tsinghua.edu.cn ChatGPT 应用于医学图像辅助诊 断 ③ 精 准 可

无线覆盖系统 零漫游 AP 馈线 分配单元 无线覆盖系统 高带宽网络 ， 医生查房快速打开 PACS 影像 分配单元内置 5G 射频卡， 1 个 AP 覆 盖 3-6 个房间， 打开 PACS 图像更流 凭借分配单元和深入到房间的室 内 天线，病区任意位置都是满格信号 高性能网络，专门用于处理 PACS 等高带宽需求应用 值班室 护士站 配药室 馈线 护 士站 智分单元 或新闻及其它信息所接作用者 ， 在 观众中的感受中 ， 系统应该是丰富 而活泼的视觉和听觉信息媒体 ， 观 众看到是丰富多彩、 生动活泼、 妙 趣横生的节目： 图 、 动画、 文字、 视频图像等 ， 听到的是悦耳的音乐 及解说词。 信息引导及发布系统 有线电视系统的信号源为运营商网络 提供 ， 内部自办节 目（ 1 套） 设备由 运 营方提供 ， 共计传输 40 套电视节目 、 7 、显示及信号管理子系统 会议室安装摄像机 ，对发言者和场景进行 该系统主要向与会代表显示与会议内容相关的图像资料、文字资料， 摄像 ，为会场显示和远程会议提供图像。 包括电脑资料、视频信号、摄像信号、会议代表个人信息和远程视频 当发言代表打开话筒时 ，摄像机可自动对 图像等 ，并对这些信号进行分配及切换。随着科学技术的发展 ，现 代 准发言人进行摄像 ，并显示到大屏幕， 同 会议室越来越重视多媒体技术的应用

预训练语言模型（LLM），其训练数 据集包含大规模的医疗科研文献、电子病历、医学图像等，参数量通常在百万级到亿 级，远超过普通深度学习模型，因而能够获取更强的特征提取和学习能力等。 医疗大模型的典型运作逻辑主要包含三个层面： 从数据层看，大模型可构建医疗数据集，收集包括电子病历、文献报告、医学知识图 谱、医学图像等多源异构的医疗数据，同时进行数据清洗、标注、统一编码，构建规 模化的医疗语料库。 法，最大程度地减少标注成本，同时提高数据质量。 在多模态数据整合方面，收集不同类型的医学数据，如文本、图像、基因组数据等， 以提供更全面的信息。整合多模态数据可以增加训练数据的丰富性。开发模型能够有 效地处理多模态数据，从而融合不同数据源的信息。 在数据增强方面，利用数据增强技术生成额外的训练样本。这可以通过旋转、翻转、 裁剪图像或引入小幅度扰动来实现，以增加数据多样性。在自然语言处理任务中，可 以使用同义词替换、句子重组等方法进行文本数据增强。 将扩展，医生可借助其提供的知识和建 议做出更明智的治疗选择。 在多模态AI深入链接医疗实践全流程中，未来医疗AI平台可能迈向多模态通用化发 展，处理和理解多种医疗数据类型，如图像、文本和声音。随着通用大模型升级加入 图像处理功能，医疗大模型在影像及临床应用场景中具有巨大潜力。基于多模态数据 库开发的各种垂直专病大模型将成为未来医疗大模型的重要发展方向。 在医疗教育与临床培训领域，大模型技术处于AI医疗前沿，具有临床、教育和研究潜

Processing，NLP）、计算机视觉（Computer Vision，CV）、多模 态三大领域。从内容形式上来看，如 DALLE-2 模型可以将文本转为图像；Dreamfusion 模型可以将文本转为 3D 图像；Flamingo 模型可以将图像转为文本；Phenaki 模型可以 将文本转成视频；AudioLM 模型可以将文本转为音频；Codex 模型可以实现文本转编 码等。从工程角度看，MaaS（Model 识别 文本 Deepwise MetAI 2023.4 深睿医疗 医学影像 图像 通义千问 2023.4 阿里巴巴 医疗问答、医疗 知识图谱、报告 生成、辅助诊断 文本 天河医疗大模型 2023.5 国家超算天津中心 医学诊断 文本 OpenMEDLab 浦医 2023.6 上海人工智能实验室 医学图像、医学 文本、生物信 息、蛋白质工程 多模态 ProactiveHealthGPT 着扩散模型（Diffusion Model）的发展，将有望解决这一问题。2020 年，Ben Mildenhall 等人提出一种名为 NeRF 的隐式 3D 重建技术，该模型可以通过给定 2D 图像及拍摄视 角快速重建 3D 对象，这无疑是图像合成领域里程碑式的成果[25]。2022 年，英伟达和 谷歌也分别推出了基于文本描述自动生成 3D 模型的全新的 AI 工具[26]。 医疗元宇宙的“魂”则主要依托大模型强大的自然语言处理能力，可以对多模态

通用资源 微服务框架、应用支撑管理 资源管理平台 训练 推理 算法仓 特征检索 Batch 资源调度 批处理 流处理 实时查询 关联分析 Hadoop MPP 视频监控联网 / 共享 视频图像解析系统 大数据平台 视频 接入 图片 接入 视频 联网 视频 转发 回放 下载 控制 管理 人像分析 车辆分析 异常行为 视频摘要 视频增强 人脸比对检索 车辆比对检索 结构化检索 视频监控覆盖深度，采用高清低照度 400W 摄像机，根据具体安防需求，选 择具备周界监测、人数统计、人脸识别、热成像、密度监测、全景拼接等功能的设备；后台存储设备支持所有视频图像保存至少 30 天， 关 键区域图像保存 90 天；视频管理系统支持录像查询及回放，配合前端设备实现各种智能分析功能，并支持对摄像机及存储设备的状态 监控 和运维管理。 制高点监控 宏观安全态势，人 群聚集发现等。 对异常事件进行检测，对人群突发运动状态进行 识 别 ， 一 个是 将安防 操作 人员 从繁 杂 而枯 燥 的 “盯屏幕”任务解脱出来，由机器来完成这部分 工作；另外一个是为在海量的视频数据中快速搜 索到想要找的的图像。 在值岗区域划区域，防止值班 人员擅离职守。支持值岗人数 设置及人数区间配置 实时检测监控区域人员是否有剧 烈运动、打架斗殴现象 对监控画面中是否有人员跌倒进 行检测，可实时监控行人行走状