业务预算为主导，并包括资本支出、投融资和现 金收支等各方面，并落实到经营活动对医院财务状况和经营成果的影响，最后以预计财务报表作为汇总体现，以预计综合 预算平衡表为终结。 经营目标 业务预算 资源保障预算 财务预算 综合预算 平衡表 现金预算 现金预算 预算损益表 预算损益表 预算资产负债表 预算资产负债表 预算现金流量表 预算现金流量表 战略规划 战略规划 业务量预算 业务收入成本预算 贡献毛益等预算 业务预算 财务预算 资源保障预算 年度经营目标 年度经营目标 人力资源等预算 人力资源等预算 资源与业务关联预算 资源与业务关联预算 资本预算 资本预算 结余、成本费用平衡表 结余、成本费用平衡表 医院全成本管理是重要抓手 核算目标 成本核算 成本分析 成本控制 绩效管理 / 奖金核算 预算管理 项目成本 病种成本 科室成本 诊次成本 床日成本 成本核算系统 成本对象 发票 供应商协同平台 配送 管理 订单 管理 其他系统 HIS 材料收费 总账核算 应付核算 预算管控 成本数据获取 应付管理 预算管理 成本核算 物资需 求申请 需求 平衡 采购 结算 采购 发票 采购管理 采购 订单 采购 到货 存货核算 设备运行成本管控 设备使用 效益提升 维修保养 成本控制 预防性养护 计划 维修保养 业务外包 设备闲置控制

副作用。 数据偏差与不平衡： 虽然理想情况下分子大模型能够能够充分利用无标签的分子数据进行分子表 征，之后利用高维的分子表征便可以将分子进行分类筛选。然而实际情况下，模 型并无法得到完美的分子表征，因此在实际应用中，往往需要对大规模预训练进 行微调，从而优化分子的表征。而微调这一过程同有监督学习一样，受到数据标 签偏差的影响。在虚拟筛选这个领域，分子的标签是严重不平衡的，因为药物化 合物的数 实验和CADD方法有着突破， 他不仅加速了先导化合物的发现，同时还提高了虚拟筛选的准确率。但毫无疑 问，他仍在发展之路上，即便是现在最先进的分子表征大模型，也无法充分理解 分子的语义。同时,数据不平衡问题、模型的验证、以及算法的可解释性，都是 我们必须面对并克服的挑战。尽管如此，随着计算能力的提升，算法的不断优 化，以及跨学科合作的加深，我们有理由相信，AI在药物虚拟筛选中的应用将越 来越广泛，其精准度和可靠性也将不断提升。

) 技术节能 24 小时数据采集 多平台报警推 送 人体感应传感器 零碳智慧园区 · 科技助力碳中和 ● 主进水管网计量监测：园区总水表 ● 水泵出水端计量监测 ● 建立水力平衡和分级计量监测 ● 通过损耗分析，定位解决管网跑、冒、漏问 题 ● 及时发现水管破裂、漏水问题 ssu 9 a 本 月 * D 一 每数学维 心 袖 加 注明 管线状态： 正 常 失衡 渗游 结 论 24 小时平衡测试结果： 总表水量： 1870.001 分表用水总量 ? 1812.801 渗漏水总量： 57.20t 管网综合漏水率： 3.06% 园区三维供水水管网监测 ★ 案 工 号 器 翻 技术节能 | 园区供暖节能控制系统 锅 炉 房 · 锅 炉 集控系统 换热站 · 无人值守换热站 供暖管网 · 分时分温分区监控系统 · 管网水力平衡调控系统 · 管网漏点监测及定位分析系统 楼宇 · 楼宇分时分温 · 室内温度 零碳智慧园区 · 科技助力碳中和 ● 无人值守换热站 ● 换热站总工况运行工况监控 ● 远程监测：实时监测压力、流量、阀门开度、

电气、热能发电和储能资产的成本 • 运维成本 • 该站点计划如何使用能源（购电、自发电、储电、售电、参与辅助服务市场） • 能源输出限制或净零协议（见侧栏） 净零协议 与公用事业公司签订的“净零”协议旨在平衡可再生能源生产与现场消耗。 “净零”并不是指从公用电网输入的能源为零。由于通常是每年进行一次余额计算，在光伏发电高峰期（即夏季 月份）以高于消耗量的水平输出能源，即可抵消低发电或无发电（即冬季月份）时期所消耗的公用电网能源，从 用提供支持。 在本地“边缘控制”层，侧重于监测和控制电力生产和消耗的功能将包括： • 并离网管理。支持离网运营，支持切除关键负载，并在事件发生后重新连接。 • 孤岛模式下的 DER 管理。确保能源产消平衡，在可能时最大限度地利用可再生能源，储存多余的能源。 • 保障微电网安全性。在并网模式、孤岛模式和过渡期间，保障本地微网的供电可靠性，管理设施范围内电网的频率 和电压。 • 并网模式下的 DER

药物治疗方案、 基因型等。 若这些信息被未经授 权的人知晓, 易造成伦理问题与隐私泄露 [12]。 因此, 必须采取强有力的安全措施, 确保患者数据得到妥善 保护, 同时建立透明的数据使用和共享机制, 以平衡 技术创新与隐私保护之间的关系。 在这方面, 医疗机 构和技术开发者需要共同努力, 确保生成式人工智能 的应用在技术和伦理上都得到有效的管理和监管。 2. 4 规制层面———管理制度与监管体系尚不健全 加强监管机构的建设, 并引入更多社会监督。 构建一 个由监管机构、 研发与生产方、 医疗机构、 医生和社 会公众等多方参与的监管体系, 多元化监管结构有助 于建立更为公正和透明的监管环境, 确保各方的权益 得到平衡。 通过这些措施的有机结合, 可以更加全面 和科学地完善生成式人工智能的管理制度和监管体 系, 为中医医院智慧化建设中生成式人工智能的健康 发展提供有力保障。 4 结语 以 ChatGPT 为代表的生成式人工智能已经从想象

护涵盖各种年龄段的人群，涵盖自出生到死亡不同阶段所需的健康 管理、医疗卫生和康复养老等各种健康医疗服务，形成全域覆盖的 健康照护体系。智慧健康医疗的服务效能主要体现在价值医疗上， 即在医疗成本、治疗效果和患者体验三者之间寻求最佳平衡并实现 最优化获益，从而推动整个国家乃至全球的卫生健康事业持续改进 和优化。 面向中国新时代发展需求，我国医疗卫生事业经历了以治病为 智慧健康医疗体系概述 1 5 中心向以健康为中心的重要转变，智慧健康医疗的发展，也符合“将 术商业化应用已达世界领先水平。在我国经济由高速增长向高质量 发展转变的过程中，新兴数字技术潜力无限，充分支持了转变经济 发展方式，优化调整经济结构，转换经济动力。 然而，我国的核心数字技术在区域、产业和企业间发展不平衡， 关键数字技术基础薄弱，在创新力、掌控力、国际化等方面有待进一 步提升；人工智能核心算法、数据融合技术等部分关键领域存在“卡 脖子”问题。新形势下，不断提升我国科技自主创新能力，以发展关

支持自动记录患者流转记录功能。 支持护理措施记录、病情记录、巡视记录功能，并提供模版化管理。 支持通过动态模块快速录入病情记录功能。 5、液体平衡 支持自动统计输液入量功能。 支持记录护理入量及出量功能，如饮水、引流液、输血。 支持以图表形式展示患者液体平衡情况功能。 6、护理记录单 支持将急诊护理监护信息、护理记录信息自动汇总到护理记录单上功能。 支持对急诊抢救记录单、护理记录单进行打印、续打，同时可支持单据自 。 2)患者概览 支持展示单个患者的重症监护情况功能，包括展示患者生命体征数据、出 入量平衡、评估情况、置管情况、皮肤压疮情况、口腔护理情况、血糖情况、 检验情况、血气分析情况等。 支持图形化展示生命体征监测记录功能。 支持对监测项的预警信息进行标记提醒功能。 支持图形化展示患者的液体平衡累计情况/每小时情况等出入量信息功能。 支持以人体图形式展示患者置管情况、压疮情况功能。 支 和辅助材料信息功能。 支持以 3D 人体图形式展示和跟踪导管护理信息功能。 支持自定义的记录管路的观察项、护理项、出入量信息功能。 支持将管路护理信息自动提取到重症护理记录单功能。 5)液体平衡 出入量数据可经医嘱导入、手动输入，自动统计出入量。 具有全程、动态出入量查询及浏览功能。 支持以表格形式记录、以表格或图表形式展示患者的出入量情况功能。 支持根据医嘱执行情况、护嘱执行情况自动生成患者出入量数据功能。

终端 路由器 /OTN 交换机 防火墙 端管 K 芯 算 鲲鹏 高性能计算芯片 算 麒其麟 高性能终端 芯片 M 算 盘古 能效平衡终端 芯片 人 智 存 Hi181x SSD 主控芯片 传 Hi182x 智能网卡芯片 管 Hi171x 智能管理芯片 昇腾 AI 芯片 聚焦“根”技术，构建自主可控 ICT

...............................................................................28 5.4 建立环境品质与能源消耗的平衡...............................................................................................28 5 因此，需要建设一套环境监测系统，在环境监测的基础上，根据不同功能 区域的舒适度范围，调节相关设备运行参数（如空调系统温湿度、新风系统新 风量等，室内 CO2、CO 含量，PM2.5 含量等），同时综合考虑能耗与环境品 质之间的平衡，打造一个绿色、节能的就医环境。 35 某市市中医院后勤设备综合运行管理技术建议书 4.4.9 设备监控系统对接 平台支持 OPC、Webservice 等接口与医院现有设备监控系统对接。 实现设备运行与能源管 理标准化，故障处理简单化，降低了设备运行和维护的难度。 5.4 建立环境品质与能源消耗的平衡 平台基于能耗数据与环境品质的监测，结合各类区域的温湿度舒适区域范 围、报警区域范围以及相应区域的暖通空调系统的调节，在节能环保和保证环 境服务品质之间取得平衡，不一味的追求节能而牺牲环境品质，反之亦然，科 学地跟踪环境品质和能耗之间的关系，为合理节能，确保环境品质提供了必要

需求预判分析系统（工作量高峰岗位、流行病季节等）  可视化排班管理：采用图形化界面展示排班信息，便于管 理人员和员工直观理解排班情况，提高沟通效率 【核心机制】基于岗位需求与人力资源的 " 动态平衡法 则 "  临床资源精准匹配  医疗质量安全强化  人员发展需求适配 【系统价值】通过人工智能持续优化，实现三大核心目标： 构建排班决策智能数据中枢、自动排班、人工微调 【智能排班】