双向模型，同时考虑前文和后文  采用掩码语言模型（ masked language model ）和下一句 预测任务 （ next sentence prediction ）进行预训练，使得模型能够学习到上下 文 关系和词汇语义  通常用于文本分类、序列标注、问答等任务  GPT ： Generative Pre-trained Transformer  单向模型，只考虑前文，不考虑后文  采用自回归（ Confidential | lvhairong@tsinghua.edu.cn 清华大学数基生命交叉创新群体 ④ 医 疗 应 用 ⑤ 数 基 生 命 ① 关 于 预 训 练 群体顾问 戴琼海 中国工程院院士 李衍达 中国科学院院士 董家鸿 中国工程院院士 Wing H. Wong 美国科学院院士 ② 剖 析 大 模 型 群体骨干 ③ 精 准 可 解 释 张静 图 精 确 识 别 融 合 策 略 语 义 理 解 语 音 识 别 合 成 线 路 配 置 外 呼 分 时 设 置 自 动 重 拨 设 置 巡 回 纠 错 功 能 上 下 文 逻 辑 判 别 智 能 打 断 对 话 逻 辑 管 理 CHIMA 20Pag2 Tsinghua Confidential | lvhairong@tsinghua.edu.cn 单细胞生物信息学与人类细胞图谱数据库

方案价值 车行 人行 食堂消费 科室导航 1. 排队拥堵 2. 缴费方式传统 3. 患者车辆人工打折 4. 人工成本高 5. 无法快速找到空余车位 1. 门禁系统老旧 2. 无人脸识别，戴口罩无法识别 3. 无会议预约 1. 交易数据丢失 2. 财务报表无法满足结算需要 3. 无法跨区域消费 4. 充值及查询均需要人工操作 5. 无法批量充值业务处理 6. 手工登记患者点餐 手术室 检验室 会议室  分级授权  限时进出  通行记录  非法卡开门报警  门超时未关报警  防撬报警  火警联动  考勤联动 门诊楼：门禁管理 人脸识别门禁【戴口 罩】 会议室预约 病房区 探视时间：走廊通道门禁常开，自由通行 非探视时间：走廊通道门禁常闭，医护人 员刷脸通行，家属禁止通行。 时间设置：系统自动切换 妇产区 妇产区 医护人员：刷脸通行

众”为办院宗旨，努力打造“如意”文化品牌。XX 市中医医院全体职工凝心聚力， 开拓进取，秉承“承古纳今，精医厚德”之院训，践行“诚信、仁爱、敬业、创新” 之精神，奉献于中医药事业的发展，精勤不倦。2011 年，荣获“全国中医药文 化建设工作先进单位”；中医药文化氛围浓厚的新华分院获广西中医药管理局 “国医堂”建设立项和专项资金支持。 2 后勤运维服务方案简介 根据本次调研内容及现勘结果，为了帮助院方提升后勤运维的规范性、安 ●稀释应用冷的自来水，防其受热分解。 ●配制溶液后，要用含氯试纸测配制浓度。 ●现配现用，一般不超过 24 小时。 ●盛装消毒剂的容器应加盖保存。 ●配制时，应注意防护。大量配制时，应戴口罩、橡胶手套、穿防护服或 长靴或围裙。 4、化学消毒剂使用“七不要” 1） 不要把消毒剂当作灭菌剂处理。 2） 不要把器械储存在消毒液中。 3） 容器内的消毒液不要装得太满。 4） 不要使用配制较久的消毒液。 指甲：指甲应经常修剪，不留长指甲，保持清洁。女性员工不涂有色指甲 油，涂指甲油要求颜色与皮肤颜色相同或相近。 5) 口腔：保持口腔清洁，勤刷牙、勤漱口，工作期间尽量不吃有异味的食物。 6) 化妆：不浓装艳抹，不使用味浓的化妆品、不戴耳环。 7) 仪表：工作时面带笑容，亲切和蔼、端庄稳重、不卑不亢，讲究个人卫生。 8) 工牌：员工上岗佩带工牌，工牌一律戴在左胸，工牌上方与腋下平齐。 83

在通过合理的运动恢复患者的呼吸功能和躯体功能；特有的呼吸重建训练为呼 吸功能萎缩的患者恢复肺功能；应用心理疏导音频，患者可以在家中自主疏导 心理问题，有效缓解焦虑和紧张情绪。此外，重症患者可选择使用公司的可穿 戴设备来进行自我健康监测，实时查看心率、血氧和呼吸率，定时查看睡眠分 析，心电分析和活动量分析报告。 除了针对治愈患者的康复管理方案，海思瑞格还在疫情防控方面贡献了自己的 力量。 由于医院的接纳

体系。 诊前场景：智慧健康医疗以健康促进为目标，一是促进健康习惯 养成，通过智能化健身方案推荐、营养方案推荐、健康知识科普等， 促进目标群体的健康水平。二是促进疾病预防与早筛，通过基于可穿 戴设备的生理指标监测、体征大数据分析等，预防可能发生的疾病， 并实现早筛。三是促进患者分诊，通过与患者的智能语音、文字和图 像交互，以及基于患者健康档案的大数据分析，为患者提供预问诊、 分诊、导诊

3D 封装以及微机电系统技术的不断发展成熟，传感器 的灵敏度和精确度大幅提升，功耗、成本和尺寸大幅下降。柔性封装、硅光子等 先进技术的开发使用，更可将能处理多种不同测量信号的传感器应用于各类可穿 戴设备，甚至应用于人体内部。 人工智能算法也成为传感器的绝佳助力。采用卷积神经网络、贝叶斯网络及 BP 神经网络等可以对测量信号进行更加多元的数据分析，目前对脉象特征的识 别准确率已经达到 98

。任何人未经允许不得重复使用。 〔作者简介〕 郑琰莉，学士，发表论文 2 篇; 通信作者: 苏文星，硕士，发表论文 4 篇。 人工智能大模型在医疗领域的应用现状与前景展望 郑琰莉 （天津泰达普华医院 天津 300203） 李舒玉 （先进操作系统创新中心 (天津) 有限公司 天津 300450） 苏文星 （1 中国科学院大学 应急管理科学与工程学院 北京 100049， 2 先进操作系统创新中心 202312.00027 此预印本（未经同行评审）的作者拥有该文稿的版权，biomedRxiv拥有永久保存权。任何人未经允许不得重复使用。 〔作者简介〕 郑琰莉，学士，发表论文 2 篇; 通信作者: 苏文星，硕士，发表论文 4 篇。 正在积极地推动智慧医疗的发展。如今 DALL-E、GPT-4、LLaMA 等人工智能大模型 （下称“大模型”）的出现，也给该领域带来了前所未有的技术突破[1]。大模型又被称 推理的能力，同时模型的参数量级也从百万级跃升到了百亿级，甚至出现了千亿级大 模型。截止 2023 年 6 月，国内外有超过百种大模型相继发布，国外如 Stable Diffusion、 GPT-4、Med-PaLM 等大模型，国内如文心系列大模型、华为盘古大模型、星火认知大 模型、MOSS 大模型等。从研究方向上来看，大模型研究主要集中在自然语言处理 （Natural Language Processing，NLP）、计算机视觉（Computer

预训练大语言模型的典型代表包括 OpenAl 的 GPT 和百度的文心 ERNIE,ChatGPT 是基于 GPT 开 发的 大模型产品，文心一言是基于文心 ERNIE 开发的大模型产品 二、大模型：人工智能的前沿 人工智能 机器学习 深度学习 预训练大模型 大语言 模型 预训练大语言模型 GPT 文心 ERNIE 深度学习模型 预训练模型 文心一言 ChatGPT 2 . 3 人 工 的主要特点是它们在大规模语料库上进行了训练， 以学习自然语言的各种语法、语义和语境规则。 代表性产品包括 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 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 ( 商汤 ) 等 二、大模型：人工智能的前沿 2.4 大模型的分类 CDC 疾控 人 2.5 大模型的应用领域 大模型的应用领域

上海人工智能实验室 OpenMEDLab 浦医 Microsoft + Nuance 百度文心 – Ernie Health 三 星 healthGPT HARMAN 科大讯飞 - 星火大模 型 大医（商汤） Computed Tomography 6 © Siemens Enhanced Language-Image Pre-Training / Chaoyi Wu,Xiaoman Zhang,Ya Zhang,Yanfeng Wang,Weidi Xie VLLM 的代表论 文 s EMENS: H a l t h · n r · · 20 2024 Med-Gemini 一 性能最好，未来趋 势 长文本处理 Self training+ 百度 | 文心一格 OpenAI | DALLE-3 Pika Labs Runway ML s EMENS: H a l t h · n r · · 国 外 Diffusion 模 型 国 内 Diffusion 模 型 Diffusion 文 ( 图 ) 生视 频 文 ( 图 ) 生视 频 文 ( 图 ) 生 图 文 ( 图 ) 生

29.数据可靠性管控 围绕药品生产数据生命周期可靠性需求，面向关键数 据采集、电子签名管理、数据篡改及丢失预防等业务活动， 部 署 实 验 室 信 息 管 理 系 统 （LIMS） 、 文 件 管 理 系 统 （DMS）、质量管理系统（QMS）、制造执行系统（MES） 和数据采集与监控系统（SCADA）等系统及数字认证、生 物识别等技术，结合数据异地备份、应急灾害可恢复性保 障 面向文档生命周期管理电子化发展趋势，管理围绕药 品生产过程质量文件管理等业务活动，部署文件管理系统 （DMS）等信息化系统，实现围绕医药企业质量管理文件 的新增/修订、审批、发放、生效、使用、回收和作废等文 件全生命周期的电子化管理，提高文件管理的高效性和规 范化，同时，通过 DMS 与其他质量信息化系统的集成互通， 提高整体质量系统中文件管理的有效性。 32.中药原料质量传递、回顾与优化