三甲医院如何看AI+医疗250225_导读 2025年02月25日 18:23 关键词 手术排程 AI 门诊排班 运筹规划 电子病历 润达医疗 推想科技 科大讯飞 NLP 智能辅助编码 ICD9 病案科 AI算力 推理一体机 三甲医院 全国前十 瑞星 短信 看病能力 赚钱能力 全文摘要 医院在人工智能技术的应用上，当前主要通过数学模型优化手术排程，旨在提升手术室使用效率与医院 收入， 并提高效率，进而增 加医院收入。同时，讨论了利用AI，如deep seek，提升手术排程的可能性，尽管实际操作需要对医院业 务有深入理解且模型训练不易。此外，还提及了门诊排班与排号的问题，特别是如何通过运筹规划最大 化诊室利用率，以应对高门诊量的挑战。当前，这些优化工作主要依赖人工思路的理清，为未来基于大 模型的智能排程奠定基础。 ● 01:59 医院运营效率提升与AI技术的融合 对话 答：AI辅助诊断是一个发展趋势，部分产品已能进行收费，并有望纳入医保支付，国家卫健委也 有要求影像科使用人工智能辅助诊断，且采购金额从100万至几百万不等。 发言人 问：每家医院写病历的格式不统一，如何解决这个问题？ 发言人 答：我们主要从两个方面解决这个问题。一是针对科研需求，引进相对成熟的NRP系统，在各个 专科方便医生自行标注和识别；二是加强文书书写的规范化管理，考虑引入AI技术自动识别并规范医生

AI如何赋能药物研发工作中的最后一步：临床试验。 图1：药物研发生产流程，图片引自[1]↓ 临床试验简介 药物研发的最后一步，便是将药物大规模应用到患者体内以进行实际效果测试，这 一步骤即临床试验。临床试验是一种系统性的研究，其目的是调查医药产品对人类 疾病过程的影响，以证实或揭示试验药物的作用、不良反应及试验药物的吸收、分 布、代谢和排泄，并最终确定试验药物的疗效与安全性。

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 助力医院实现“应收尽收”——体素科技 案例 5 | 新冠肺炎患者治愈出院后的康复管理如何进行？——海思瑞格 疫情突袭，智慧医疗围绕就诊全流程迅速落地 在本次突如其来的疫情面前，大批医疗科技企业冲在一线，加班加点地“捐赠”自 己的技术和产品，围绕患者的诊前、诊中和诊后在多个场景迅速应用和落地， 承担着自己的使命。 如果说此前智慧医疗的主要推动力是政策，那么，此次疫情中智慧医疗在多环 节部署的牵引力就是突然催生的需求和应用场景。纵观本次疫情中的智慧医疗 院患者的 生活质量和长期随访、康复管理将成为重要关注点。 新冠病毒会伤害患者的多个器官，即使在核酸检验呈阴性之后，仍然有部分器 官损伤及症状存在。而能分配给患者诊后康复的医疗资源实在有限，因此如何 在诊后监测患者情况并帮助患者进行康复是目前各方关注较少的环节。 疫情期间，海思瑞格已经推出线上医学观察平台以及可穿戴设备，用以远程监 测患者状态；疫情之后，公司也拟推出新冠肺炎等各类心肺疾病愈后相关的康

能力框架 前言 © UNESCO 人工智能（AI）系统的迅速崛起对教学和学习产生了深远的影 响，特别是在教师的角色以及他们所需的能力方面。教育中使 用AI引发了关于教师自主权和其判断如何及何时恰当地使用这 项技术的能力的基本问题。 教师迫切需要被赋能以更好地理解人工智能的技术、伦理和 教育学维度。然而，截至2022年，仅有七个国家制定了针对 教师的人工智能能力框架或专业发展计划。 旨在支持教师发展人工智能相关能力，使 他们能够以安全、有效和伦理的方式在其 教学实践中使用这些技术工具。该框架基 于以人为中心的知识方法论。 因此，教育中人工智能的使用需要谨慎考 虑，包括审视教师需要扮演的角色如何演 变以及他们需要具备哪些能力以实现伦理 且有效的AI应用。教师是教育中人工智能 的主要用户，他们被期望成为利用人工智 能设计和促进学生学习的设计者和 facilit ators，确保人工智能丰富环境中的安全 准备教师能够以有效和伦理的方式与人工 智能合作。然而，根据最近的一项调查（ 联合国教科文组织，2023）。 a ), 到20 22年，只有七个国家制定了针对教师的人 工智能框架或项目。这主要可以归因于对 如何在日益增长的人机交互背景下定义教 师角色和能力缺乏了解。 人工智能（AI）对教育、教学与学习以及 教师角色和能力产生了重大影响。确实 ，AI能够处理远超人类能力范围的大量信 息和文本，并能生成涵盖人类思维象征

1. 新时代智慧后勤要 求 如何让高校后勤行业具备智慧？ 新兴技术如何融合到高校后勤之中？ 如何让后勤管理、服务、决策变的充满智慧？ 如何让我们的员工具备后勤智慧能力？ 前人积累的后勤工作的智慧如何留存使用？ 如 何 将 我 们 后 勤 的 形 象 从 信 息 化 变 为 智 能 化 ， 再 从智能化变成智慧化？ 我们智慧后勤建设如何作出亮点？ 做到以上这些能称得上新 做到以上这些能称得上新 一 代智慧后勤吗？ 什么是智慧后勤？？ 新一代的智慧后勤如何构建？？ AI+ 大数据环境下的智慧后勤 思考 中国教育后勤协会 大数据 人工智能 物联网 5G 应用 大数据 物联网 高校后勤 -- 后勤行业智 慧化 5G 技术的引入帮助各行业在技 术 使用过程数据传输、数据应

校园印记 —— 为每位师生留下学校专属记忆 【我们如何思考解决？】 •纵向时间维度，形成周报、月报， 让学生定期关注自己。 •横向对应范围学生数据维度对比。 •数据的主动与被动。 1. 偏静态查看 2. 缺少移动端 师生画像方案存在问题 The Teachers And Students Portrait 3. 数据隐私性问题 【我们如何思考解决？】 •学生以移动端为主，兼容微信企业 •学生以移动端为主，兼容微信企业 号、微信服务号以及学校 APP 。 •面向学生的交付更多是以学生为中 心，简单易用。 【我们如何思考解决？】 •趣玩数据，拿捏好数据边界，屏蔽 个人隐私风险。 •公共数据授权的灵活性，以便针对 模型所有发布的数据服务，可以随时 开启使用。 校园印记 - 学生版 校园印记 - 学生版 校园印记 - 教师版 模型 02. 教学质量改 进 —— 以常态化数据驱动的教诊改模型 让每年全校及学院招生情况分析报告输出更加简单 【我们如何思考解决？】 •简单便捷，只要上传基于高招网导 出的 Excel ，即自动产生当前招生数 据报告。 •统计准确高，避免人为错误。 1. 人工处理，工作量大 2. 缺少数据融合交叉 学校招生数据服务 School Enrollment Data Service 3. 历史招生数据 【我们如何思考解决？】 第一步还是先利用好部门现有数据，

高水平公立医院网络 在疑难疾病、重大疾病、重大疫情的医疗救治、多中心研究、 大数据集成、科研成果转化等方面发挥协同作用，带动城乡 医疗服务体系实现高质量发展 10 如何才能同质化高质量高水平发展 公立医院高质量发展促进行动 临床信息化 （核心） 患者服务 信息化 医院管理 信息化 建设内容和要求 《全国医院信息化建设标准 与规范》 国卫办规划发 建立医院智慧管理持续改进体系。 （三） 完善“三位一体 ”智慧医院建设的顶层设计 ， 使之 成为提升医院现代化管理水平的有效工具。 医院智慧管理分级评估 12 n 如何实现高质量同质化发展 n 如何建设三位一体的智慧医院 n 如何智慧管理提升现代管理水平 从能做什么 到想做什么 到该做什么 大局：公立医院面临的形势（怎么看） 13 14 医院管理面临的困难 想明白 困局 2. 运营效率方面。 建设”三位一体“的智慧医院 19 多少系统迟迟无法上线 多少系统上线无法应用 多少系统上线立即升级 谁的问题 谁的责任 谁来解决 医院信息系统建设现状 20 n 如何全面快速提质增效 n 如何全面建设智慧医院 n 如何快速实施智慧管理 公立医院如何同质化高质量高水平发展 困局：医院管理面临的困难（怎么想） 21 智慧管理实施的路径 破局 干到位 22 一、确定中心任务 二、战略策略结合

摘要 一、本讲座为DeepSeek原理和应用系列研讨的讲座之一，面向教育工作者、学校管理人员、学术研究人员、教育技术专家、 学生、及关注教育和学术创新的社会各界人士，系统阐述DeepSeek技术如何赋能教育和学术全流程。本讲座不仅提供理论 指导，更注重提供实操模板与案例，强调无需依赖专门AI系统，普通教育和学术工作者也能便捷应用通用模型与开放工具实 现专业功能，具有广泛实用性和迁移价值。 eek与AI认知和DeepSeek对教育行业的影响。第一部分通过深度解析DeepSeek的核 心技术来追溯AI的整体演进，旨在为教育者构建一个适应未来的认知新框架与人才培养视角。第二部分在阐明AI如何引领教育范式 革命的基础上，通过实践案例探索教育者利用新技术进行教学创新的具体路径与普适性方法。 二、DeepSeek与AI认知 此部分从DeepSeek的历史开始，逐步讲解AI的演进及认知： 才培养的方向，并搭建起先进技术与教育实践有效融合的桥梁 三、DeepSeek对教育行业的影响 此部分从教育变革的驱动力开始，进一步讲解AI对教育的影响： 1、教育行业的AI范式革命：探讨AI如何引领教育及相关领域的范式革命。阐述AI教育范式革命五大核心环节（智慧备课、沉 浸教学、自适应学习、智能考试、全维评测）及其对教育流程的重构。分析DeepSeek应用场景、优势、各教育阶段适配性及 选择理由。

际落地仍面临诸多挑战。首先，技术门槛较高，许多中小学教师缺 乏足够的技术素养，难以有效利用人工智能工具进行教学。其次， 数据隐私和安全问题日益突出，如何在保障学生隐私的前提下合理 使用教育数据，成为亟待解决的问题。此外，人工智能技术的应用 还涉及到教育公平问题，如何确保不同地区、不同学校的学生都能 享受到人工智能带来的教育红利，也是政策制定者需要重点考虑的 问题。 为了更好地推动中小学人工智能应用，本文将从政策角度出 学校难以负担；其次，技术的可靠性和安全性问题也引发了广泛关 注，特别是在涉及学生隐私和数据安全的情况下。 此外，人工智能在中小学教育中的应用还面临着伦理和社会的 挑战。例如，如何确保人工智能技术的公平性，避免因技术差异导 致的教育资源分配不均？如何平衡人工智能与教师角色的关系，避 免教师被技术取代？这些问题不仅需要技术层面的解决方案，还需 要政策制定者、教育工作者和社会各界的共同努力。  政策支持不 许多学校难 以负担，特别是在经济欠发达地区。  教师培训不足：教师缺乏必要的技术培训，难以有效利用人工 智能技术进行教学。  数据隐私问题：人工智能技术涉及大量学生数据的收集与分 析，如何保护学生隐私成为一大挑战。 综上所述，中小学人工智能应用的研究背景复杂而多元，涉及 政策、技术、伦理等多个层面。为了推动人工智能在中小学教育中 的有效应用，亟需从政策制定、技术研发、教师培训、伦理规范等

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