92%以上。处理层包含以下关键功能模块：  语音转文本引擎：采用端到端深度学习模型，针对医疗场景优 化，专业术语识别准确率比通用引擎提升 35%  语义分析模块：基于条件随机场（CRF）的实体识别技术，可 自动提取症状、体征、病史等 18 类临床要素  逻辑校验组件：通过规则引擎检查时间线矛盾、用药冲突等 9 类常见逻辑错误，错误检出率达 87% 应用层提供可视化编辑界面，医生可对 同步延迟控制在 200ms 以内，每日可处理 10 万级病历数据的实时 写入。 核心服务层包含以下微服务模块：  自然语言处理引擎：集成 BERT+BiLSTM 混合模型，支持中文 医疗实体识别（准确率 92.3%）和关系抽取  语音转写服务：基于 Conformer 架构的 ASR 系统，针对医疗 场景优化后的术语识别准确率达 88.7%  知识图谱服务：包含 50 万+节点的医疗知识图谱，支持 种方言的实时转写，转写准确率在安静环境下可达 95%，嘈 杂环境（如急诊室）降至 88%。NLP 管道采用混合模型架构，结 合规则引擎与轻量级 BERT 变体，实现以下处理流程： 1. 实体识别：定位病历中的症状、体征、检查结果等 12 类医疗 实体 2. ” 关系抽取：建立 药物-剂量- ” 频次 等 9 种临床关系对 3. ” ” 时间归一化：将 三天前 等描述转换为标准日期格式 结构化数据生成器将处理结果转换为符合《电子病历基本架构

开方、处方流转、药品配 送等线上 线 下诊疗环节， 提供全面的互联网诊疗服 务，提升医院服务能力和 品牌影响力，建设医院的 “线上 院区 ”。 互联网医院 数 据 互通 检查检验、病历档案 实体医院 HIS 、 LIS 、 PACS 电子病历系统 药 房 / 药 店 药品配送 · 在线审方 · 取药、配送 医联体 区域协同 分诊、转诊、 远程诊疗、家庭医生 患者服务 / 医药电商 咨询费 用 支 付 手机查询 检查检验 实体医院就诊 线上咨询 实体医院就诊 健康建议 或 线下就医 药品配送 开处方 手机查询 电子处方 处 应用场景一 : 初诊导 诊 咨询 发起问诊 医生 线上 接诊 复诊患者 实体医院 HIS\LIS\PACS\ 电 子 病 历 查询实体医院 患者病历档案 医生 药师审方 / 处方流转 药品配送 拒绝续方 同意续方 更改药品数量等 填写驳回原因 拒绝续方 同意续方 医院药 房 / 社会药 店 / 医药电 商 处方流转 应用场景三 : 在线续方 查询报 告 申请在线阅片 患者 实体医院 LIS\PACS\ 影 像 中 心 对接医院信息系统 调阅报 告结果 医生 上 传报 告、医生 调阅 患者检查完成， 手机查询报 告 报 告 意见 出具诊疗意见 应用场景四 : 在线阅片

医疗场景工程 医疗场景工程是构建医疗元宇宙的基础，建设主要包含两个方面内容，一是将医疗 领域现实世界中的真实物体通过建模和数字孪生的方式映射到虚拟空间，比如医院主 体、虚拟数字医患模型、其他医疗基础实体等，即构建医疗元宇宙外在的“形”；二 是将日常医疗活动所积累的宝贵经验与解决方案内置到虚拟空间，如专家知识库、医 疗解决方案、规范流程等隐性场景，即形成医疗元宇宙内在的“魂”。 医疗元宇宙的“ 感，减少恐 惧和排斥，通过人性化的当时来抚慰患者情绪，提高治疗效果。 图 2 人工智能大模型虚拟数字人的构想 3.5.3 虚拟医院 有区别实体医院，虚拟医院依托医疗场景工程打破了空间的限制，将现实世界的 实体医院“复制”到虚拟空间，它具有和实体医院一样的建筑形态，具备如虚拟诊室、 虚拟医生、虚拟护士，可实现在线教育、远程诊疗、共享病历、会诊交流等综合医疗 服务。未来，虚拟医院的建立将

预训练好的 BERT 也可以通过微调（ fine-tuning ）方式适配各类 NLP 任务： The Stanford Question Answering Dataset 问答（ SQuAD ）、命名实体识别（ NER ）、 MNLI 任务（大规模分类任务，目标是预测第二个句子相 对于 第一个句子是包含，矛盾还是中立） CHIMA 20Pag2 Tsinghua Confidential | lvhairong@tsinghua 在数字化实体中，实现贯穿人体 分子、细胞、组织、器官和系统 的数学模型，让数字实体“活起 来”，模拟生老病死各种生命过 程，形成人体“数字孪生”。 通过模拟个体健康演化和疾病发生 发展过程 , 推演各种因素作用 , 定 量 评估重要生命过程 , 提供精准 的动 态健康指导和疾病治疗方案。 通过全方位、多尺度、多模态生 物医学数据感知，把人体表征为 数字化实体。 应用智能化

零碳园区市场 | 痛点分析 零碳智慧园区 · 科技助力碳中和 02 建设目标 1. 能源供应端 - 发电侧清洁能源 2. 能源消费端 - 用电侧调峰需求响应 3. 用电实体侧 - 园区用能实体节能增 效 碳中和“三端发力”核心方向 碳中和 时间 碳中和 碳排放峰值 时间 碳排放 达峰 达峰年 碳达峰 零碳智慧园区 · 科技助力碳中和 配电间 供能安全供能质量 供能量能源模型能源流向 精细化管理 碳盘查有序用电 碳排放 其 它 转换能源结构减少碳排放 能源供应侧 - 清洁能源 清洁能源 用电实体侧 - 园区节能增效 变电站 线上业务 零碳园区碳资产管理平台方案架构 零碳园区 碳资产及能效碳中台 4 电 配电运维 省 / 市 / 其他第三

三方机构搭建互联网信息平台 . ** ** 省人民政府办公厅 《关于促进“互联网 + 医疗健康”发展的实施意见》 • 推进“互联网 +” 医疗便民惠民服务。发挥省内优质医疗资源的引领作用 , 依托省内实体医疗机构开展互联 网医院 , 运用互联网技术提供安全适宜的部分常见病、慢性病的复诊等服务。 • 强化“互联网 +” 医疗健康保障服务。逐步将符合条件的互联网诊疗服务纳入医保支付范围 , 建立费用分担 个人全生命周期电子健康档案，方便群众 就医与健康管理的就诊服务码。 居民使用健康码可在全市任一医疗卫 生机构预约挂号、就诊、检查、检验、取 药、支付、信息查询，实现一码通用，完 全替代各医疗卫生机构的实体诊疗卡。重 点解决目前普遍存在的医疗机构“一院一卡、 重复发卡、互不通用”现象，破解群众就医 的“堵点”问题。 “ 扫码”挂号 “ 扫码”就诊 “ 扫码”缴费 “ 扫码”取药 费用收缴 同义词：发热 = 发烧 = 体温偏高 子节点：低热 / 中热 / 高热 产品优势——传染病相关知识库 利用百万级专业的医学词库及语料库进行模型构建与训练自然语言处理，达到的分词准确率达 99% ，命名实体识别的准确率达 97% ，实现了在对医疗文本充分结构化的 基础上，仍能最大程度保留文本中的语义及关联，面向疾病诊疗的文档精标注系统不仅考虑表型 ( 如发热 ) ，还考虑其属性 ( 严重程度 / 缓急程度

H O N G U N VE R S I TY O F S C I E NCE AN D T ECH NOLOGY 医生端 科主任端 管理平 台 后 息 与数 据中心 华中科技大学 实体建模、实时监控、精准预警 同济医学院附属 t 和 院 U N I O N H O SP TA LT O N G J M E D I C A L C O LL EG EG E H U AZ H O N G U N VE R S I TY O F S C I E NCE AN D T ECH NOLOGY 后 息 与数 据中心 华中科技大学 实体建模、实时监控、精准预警 同济医学院附属 t 和 院 U N I O N H O SP TA LT O N G J M E D I C A L C O LL EG E H U

理并形成有价值的资产数据，更好的赋能业务。 数据质量总览 提供精确度、完整性、及时性、唯一 性、一致性等不同维度的数据质量验 证和质量评分，全方位监测医院数据 质量情况。 数据标签总览 基于实体、关系、标签模型来抽象物 理数据构建语义层。提供实体、类目、 标签、标签画像数据统计，支持标签 使用热度分析。 数据服务总览 实现数据服务的标准、可控、安全， 并提供 API 服务发布、应用调用、异 常统计分析，支持服务使用热度分析。

5G+ 远程会诊 5C 投济将面投带来电信运雪业。设备制造业和信患租务业的快速发思，并重过产业问的关联效应，带 动 各行业蓄大信思道慎技木应用投进，增强投进带动速端效应 ◆ 5G 是推动实体经济高质量发展的重要引擎 5C 使能干行百 业 建设 5G+4K/8K 超高清制播系统设施，完善 5G 超高 清业 务传输网络等基 础 设 施体系，开展便携式 5G+4K/8K 直 播编码总体方案设计，促进 事性分析 三 1 6 是 配置优化 业务饭测 产址度 需略执行 事 件 分 析 实时分折 数据格 人工智能 故师自煎 SLA 保 障 C i 练 教育医疗实体单位对接教育医疗监管单位 ②5G 行业专网态势感知平台 50 专同态势略知 微服务管理平台 服务警理 资源中心 存量营理 资原配图 拓 管 连 动态责 请源振务 Open API

模型，能够对预处理后的数据进行 深度学习，提炼患者病历中的重要信息，并结合中医理论生成标准 化的病历文本。具体处理流程包括： 1. 数据解析：利用自然语言处理技术解析输入的文本数据，提取 关键实体和关系。 2. 知识校验：通过与中医知识库对比，验证提取的信息是否符合 中医理论，并通过规则引擎进行合理性审核。 3. 病历生成：结合规则和模板，自动生成符合规范的病历内容。 应用服务层负责提供 符、处理缺 失值、统一数据格式等。此过程将为后续的模型推理提供准确 的数据基础。 2. 信息提取：该部分主要利用 NLP 技术从病历文本中提取关键 症状、体征、既往病史和用药信息等。利用命名实体识别 （NER）算法和关系抽取技术，构建更加完整和结构化的病历 信息。 3. 模型推理与决策支持：在信息提取后，系统将使用训练好的深 度学习模型进行推理，生成诊断建议。例如，基于输入的症状 此外，对于分词和句法分析，需要采用自然语言处理（NLP） 技术，将书写的文本进行切分，提取其中的关键症状、诊断和医嘱 信息。为提高模型的准确率，在这一步骤中，可以考虑引入已有的 中文医学词库和实体识别模型，以对常见疾病、症状进行标注，使 得数据在进入模型之前已经具备了一定的结构化程度。 最后，定期进行数据审查和更新是必要的。随着医学知识的进 步，新术语和诊断标准可能会不断涌现，因此，需设立一个定期更