元年 " 概念再次被热议。 一、人工智能发展简史了解 · 第一阶段：标志事件是 1950 年提出图灵测试， 1956 年达特茅斯会议召 开 · 第二到四阶段：低谷的原因是符号主义 Al 无法处理复杂现实问题 · 第五阶段：复兴时期，标志事件是 1997 年 IBM 深蓝击败国际象棋冠军 · 第六阶段：数据驱动的崛起，驱动力是互联网积累海量数据， GPU 算力 提升，机器学习算法突破，里程碑事件是 AI, 能陪你唠嗑、回答问题，但干不了实事，像“懂很多 道理的学霸朋友”。 → 现状：人类已实现，满大街都是。 ·L2 ( 黄 色 ) : “ 野生博士” → 不用查资料、不用联网，自己就能解决复杂问题，比如直接设计火箭图纸、破 解 癌症难题。 → 现状：还没达到，目前 Al 需要依赖工具 ( 比如上网搜索、调用计算器 ) 。 ·L3 ( 浅 黄 ) : “ 打工替身” → 能替你干活的 Al 大模型的设计和训练旨在提供更强大、更准确的模型性能，以应对更复杂、更庞大的数据集或任务。大模型通常 能够学习到更细微的模式和规律，具有更强的泛化能力和表达能力 学习能力强 大模型可以从大量的数据中学习， 并利用学到的知识和模式来提供 更精准的答案和预测。这使得它 们在解决复杂问题和应对新的场 景时表现更加出色 上下文理解能力 大模型具有更强的上下文理解能 力，能够理解更复杂的语意和语 境。这使得它们能够产生更准确、

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 经网络的训练成为可能， 断 大数据整合与模型预测 检测智能化与自动化 数字生物标志物解决临床应用挑战 实验室检测挑战 临床应用挑战 临床应用场景复杂 • 多指标组合困境 -DRG/DIP （如肺癌需 ProGRP+NSE 或 CEA+CYFRA21-1 组合） • 动态监测复杂性—治疗干扰，生物半衰期差异 沟通及认知偏差 • 检验 - 临床信息断层 - 异常值解读缺乏上下文（如 CA724 升高未关联患者胃溃疡病史）；报告形式僵 AFP DCP GAAD ASAP 模型 GAAD 模型 AI 生物标志物研究举例之自身免疫 病 • 人体免疫系统错误地攻击和损害自身细胞、组织和器官的一类疾病 • 临床症状重叠 , 诊断标准复杂 , 发病率逐年升高 • 患者的经济以及精神的负担都相对增大 • 早期诊断对于自身免疫疾病的治疗至关重要 科学目的：基于实验室指标构建自身免疫风湿病早期分类的 多分类模型  研究对象： 519

工作压力不断增大，因此亟需一种高效、精准的病历自动生成工 具。 中医院作为具有悠久历史和丰富经验的医疗机构，其在门诊病 历的精确记录和及时更新上存在着巨大的改善空间。与西医不同， 中医的诊疗过程涉及到复杂的症状分析、辨证施治等多个方面，病 历的完整性和准确性对于后续治疗有着重要影响。然而，基于具体 中医理论和实践的病历生成过程，往往需要专业的中医知识和经 验。这使得借助 AI 技术的介入成为可能和必要。 智能化管理。这一转变有助于提高中医院的服务水平，提升患者的 就医体验，同时促进中医事业的可持续发展。 2. AI 大模型概述 AI 大模型是近年来人工智能领域的重要进展，通过大规模的数 据训练和深度学习算法，能够在各种复杂任务中展现出强大的理解 和生成能力。其核心在于通过深度神经网络架构，尤其是 Transformer 模型，处理和分析文本、图像和音频信息。这些模型 在自然语言处理、计算机视觉以及其他领域中已经展现出超越传统 方法的性能。 以 OpenAI 的 GPT-3 和 Google 的 BERT 为代表，这些模型具 有多层次的自注意力机制，使得它们能够理解语境、生成连贯的文 本，甚至在特定的应用场景中进行复杂的推理和决策。借助这些 AI 大模型，中医院的门诊病历自动生成系统能够显著提高数据录入的 效率和准确性，减轻医务人员的工作负担。 AI 大模型的应用涉及多个关键环节，包括数据处理、模型选 择

地下为地下停车库及设备用房，共 XXXX 个停车位。 / 132 智慧医院 需求分析 人员密集，身份复杂流动性大 医院是公众场所，到医院的人包括前来就诊的各色病人、陪护人员、小商小贩、甚至一些社会闲散人员、打架斗殴 受伤的人等等，人员身份的复杂程度仅次于车站码头。因此一般采用了安全技术防范、窗口对讲显示、 LED 电子信息公 告及引导、信息触摸查询等智能化技术 / 132 智慧医院 需求分析 设备密集，管理复杂，物流量大 内部有大量的空调、冷热源、通风、给排水、变配电、照明、电梯等建筑设备，这些设备分布广，这造成了运行 操作与管理的困难；医院对于环境的舒适性、安全性、设施服务的完善性等指标日益提高，更给这些设备的运行带来了 更高的复杂性，而且对于工艺要求复杂的手术室、重症监护室等位置人工操作不能满足控制精度和稳定、安全的运行， ， 因此采用了楼宇自动控制等智能化技术手段对各种机电设备进行实时监视、自动控制、统一管理，从而保证各种机电设 备的节能高效和优化运行。 / 132 智慧医院 需求分析 信息密集，流通复杂，实时性高 医院内的信息包括医用管理信息、医学影像、检验放射数据、实验管理信息、临床信息、办公自动化信息、通讯 信息等。根据医院信息系统的实际需求，应有模式上实现以医嘱信息为主线

自动识别技术在中国医疗行业的应用 数据来源 -E- 医疗 /计世资讯 移动医疗应用数据采集挑战： 复杂的识别对象： 患者，器械，药品，标本 复杂应用环境： 擦拭消毒、液体溅落的侵蚀 溅水、摔落或碰撞情况 操作易用性要求： 任意角度，最快速度采集数据 移动医疗应用数据采集挑战： 复杂的识别对象： 患者，器械，药品，标本 复杂应用环境： 擦拭消毒、液体溅落的侵蚀 溅水、摔落或碰撞情况 操作易用性要求： 任意角度，最快速度采集数据

个重 要分支也同样受到了大量研究者的重视，模糊计算、粗糙集等一些数学方法也被 应用到中医诊断的研究中。 在早期，研究者一般采用一种或两种技术来解决中医的智能诊断问题，随着 研究的深入和问题复杂度的增加，研究者发现采用多种技术更加有利于诊断问题 的解决，多种智能技术混合开始用于问题解决。 如华南理工将遗传算法、模糊技术和神经网络三种技术交叉，针对类风湿性 关节炎，提出了一种中医分型 现。虽 然子午流注一直作为针灸疗法时间选取理论来使用，但现在越来越多的人发现， 它也可以用来指导服药时间的选取，以便更好地发挥药物的疗效。 虽然子午流注取穴治疗在临床有效，但由于取穴规律相对复杂，很多中医医 生在一定时间内很难迅速确定所开的穴位。根据人体经脉气血流注盈亏及阴阳消 长的变化规律，应用人工智能开发智慧子午流注产品，可以有效解决这一问题。 图 6. 子午流注与经络关系示意图 图 10. 慧医谷中医望诊检测仪 2. 远红外热成像仪 远红外热成像仪在中医诊疗中的应用原理主要是基于人体表面温度分布的变 化来推断体内的生理病理变化。中医认为，人体是一个复杂的系统，各个部位、 器官之间相互联系、相互影响。当人体内部出现病变时，往往会影响到体表温度 的分布。远红外热成像仪通过采集人体表面不同部位的温度数据，并将这些数据 转化为热成像图，可以直观地观

其中最主要的问题是不确定性和预训练语料库 中存在的某些局限性，这可能导致 ChatGPT 在 回答一些问题时存在时效性、事实性以及 内容 不合规等情况。 [1] 少样本提示：尽管大型语言模型展现出惊人的 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 的使用者能够非常清晰的找出模型的输出结果 与哪些输入有关，以及这些关联机制在模型的 内部是怎样提现的。由于 Transformer 中注意 力 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 engineering ， ChatGPT 能够对 相 关的结果做出一定的事后解释，这样的解释 以 自然语言的形式给出，让人更易理解。 链式思考： Wei 等人引入链式思考（ CoT ）提 示 通过中间推理步骤实现了复杂的推理能力， 这 样的方法不仅可以提升任务结果的准确性， 同 时也能使得模型的推理过程一定程度上透明 化， 从而平衡其黑箱特性带来的过程不可见性， 增 加结果的可行度 。 CHIMA 20Pag2

不同的业务， 如话音，图像，IP 数据流等。这些业务的接入方式及在网络上的传输方式 各不相同。因此，最理想的组网方式应是建立一个统一的交换平台，能支 持多种不同业务。这样能大大的减少网络的连接复杂度，人员培训的难度， 以及网络管理的压力，并提高网络的可靠性，简而言之，就是在建网的过 程中利用尽可能少的网络设备提供尽可能多的网络业务，努力避免在一个 节点是使用多个不同设备简单互连，以堆砌的方式提供多种业务。 小时)决定期网络的实时 传输性，一旦因设备中断而造成的服务中断，将直接影响到医院的正常工作， 所以服务对于医院此次的网络建设也有着其不可忽视的地位。 网络建设方案 计算机网络系统建设是一个庞大而且复杂的工程，它需要网络专业技术人 员具有较高的素质和技术水平，以及应用部门的配合和多部门的密切协作，所 以我们对项目的实施提出“总体规划、分布实施”的建议。在制定总体规划时， 我们遵循“切合实际， 集中;企业核心业务、ERP、CRM 等复杂的应用扩展。今天，千兆为骨干、百兆 为接入的主流结构，将逐渐向万兆为骨干、千兆为接入的结构过渡。 其次是智能化，这里所指的智能化不仅包括交换机设备智能化的管理，还 包括它们对越来越多的智能业务的支持。随着网络部署新应用和融合多业务的 需求日益迫切，单一交换机需要拥有丰富的功能以提供更多的支持，与此同时， 复杂的网络环境加剧了网络管理的难度，通过智能交换设备进行网络的集中管

人工核对，避免疲劳、疏忽 造成的漏诊、误诊  系统快速稳定处理高精度影像，有效降 低漏检率，提升工作效率 机器 + 人工 人工阅片 ╳ 工作强度高，长期疲劳工作：平均 100- 150 例 / 天，病情复杂时超过 200 张 / 例， 平均阅片每例 <5min ╳ 观察粗略，细小病灶易漏诊：受限于时 间，普遍观察厚层图像，细节信息丢失， 造成小结节等漏诊 肺癌 智能 筛查 为例 面向智慧医疗—智能医疗服务机器人 需手动操作即自动生成高精重建结果 xxx 影像科肺辅助诊断 全自动多组织三维重建 介入科穿刺规划场景 胸外科手术规划场景 肝脏智能诊疗产品难点 • 肝脏内部与周围毗邻结构复杂，诊断难度较大 • 局灶病变种类多样， 有超过 20 个影像学征像 • 需要多期图像联合查看，但不同期相有变形 • 肝病被认为是“亚洲病”，国外研究相对较少 商汤 SenseCare 画方案推荐，通过支持方案 调整满足医生个性化需求 支持勾画结果的 3D mesh 渲染展示，更清晰的帮助医 生观察组织勾画轮廓情况 精准放疗勾画，可以保证临床专家快速高效地制定复杂的治疗计划，提升患者靶向治疗效果。 危及器官全自动勾画覆盖头颈部、胸部、腹部多器官组织 未来医疗治疗中 心 xxx 头颈部 55 个 胸部 8 个 腹部 23 个 病案和勾画数据管理

：安全边界外延，传统防御方式应对无力 医院核心数据 病患 云南肿瘤、柳州儿童、兰大二院、上海十院、常熟人民等多家医院对此场景表示出了担心和顾虑！ | www.ruijie.com.cn 6 挑战 3 ：业务应用复杂，管理维护成难题 6 数字化医院信息化平台 建筑智能化系统平台 医院私有云平台 管理 / 临床系统 HIS/CIS 医院资源规划 HRP 电子病历 临床路径 社区卫生系统 区域医疗平台 发卡、门禁、道闸控制、考勤、消费等 物业及设施管理信息集成通讯及数据库接口 综合布线 智能化物联网 布线 数字会议 排队叫号 移动门诊输液 营养点餐 管理现状：  救火员式管理维护  日常工作价值低  外包管理复杂难统一 • 医疗信息化面临的趋势和挑战 • 锐捷网络数字化医院解决方案在医院的落地 • 方案最佳实践 | www.ruijie.com.cn 8 锐捷网络，构建融合创新安全的数字化医院 报告输出和综合统计分析， 识别运维工作漏洞，提供持续 改进依据。 | www.ruijie.com.cn 36 锐捷网络数字化医院解决方案价值总结 基础网络 移动医疗 安全等保 运维管理 复杂场景、未来趋势通 过基础网络进行融合 全场景覆盖，定制化交 付，快速满足全方位需要 解决实际问题，真正可用 的行业专属工具 快速通过等级保护，安 全、合规、促发展 • 医疗信息化面临的趋势和挑战