效率提升：通过语音识别和模板匹配技术，将口述内容实时转 化为符合《电子病历应用管理规范》的标准化文本，缩短书写 时间 40%-60%  质量保障：内置的医学知识库可自动识别矛盾内容（如药物过 敏史与处方冲突），并提示异常指标（如将血小板数值与正常 范围对比标注）  数据整合：无缝对接 HIS、LIS、PIS 等医院信息系统，实现检 验结果、影像报告等数据的自动抓取与归集 当前医疗信息化建设已为 AI 辅助病历系统奠定基础条件。全 67%；  多模态数据融合：支持对接 DICOM 影像系统、LIS 检验系统 和生命体征监测设备，自动提取关键数值并生成描述性文本。 技术架构采用分层设计模式，数据流处理流程如下： 关键性能指标包括： 1. 响应时间：从数据输入到初稿生成平均耗时<8 秒（测试环 境：Intel Xeon 8 核/32GB 内存）； 2. 术语标准化率：诊断名称与 ICD-10 编码的自动匹配率达 95 质量控制模块：实现基于规则引擎的完整性校验（覆盖 38 项 质控指标）和矛盾检测 服务调用采用 gRPC 协议，平均响应时间低于 300ms，关键服 务部署在 Kubernetes 集群并配置 HPA 自动扩缩容。负载均衡使用 Istio 服务网格，当并发请求超过 500QPS 时自动触发扩容。 应用层提供 Web 和移动端双界面，主要技术参数如下： 模块 技术栈 性能指标 前端框架 Vue3+TypeScrip

防控规划部署 - 应急指挥 - 防控综合评价 - 决策分析 领导决策人员 •综合决策、协调联动 •全局掌控，重点部署 •建立评价体系，规范疾控工作 防控管理人员 - 监测信息审核 - 建立指标体系 - 模型定制 - 防控过程监控 - 监测举报 - 查询检索 - 监测上报 - 查询检索 业务监测人员 社会群众 • 满足日常管理与专项防控 • 全程监控，责任倒查，强化质控 扩大监测范围、通过多源方式集成多途径的疾控异常信息，总体以预防为主。同时，提 供科学有效地预警预测及风险评估模型，实现多机构、多部门的信息整合和处置联动。 同时，为领导决策层提供有效的决策支持工具 风险评估指标体系 （疫情、环境、食品、慢 病、实验室、地方病等） （免疫规划、慢病干预、疾控应急处置、 日常监控、质控等） 总体框架 监测单位 …… 重大活动 场所 国家疾控中心 省政府、省卫 一 安 全 管 理 统 一 标 准 规 范 数据 交换 平台 元数据管理 数据 抽取 数据 转换 数据 整 合 综 合 防 控 规 划 疾 控 应 急 处 置 预警设置 预警处理 风险指标 风险评估 监测管理 规划部署 质量控制 评价考核 疾控资源 应急研判 处置协同 评估总结 舆情监测 实验室 地方病 重大活动 传染病疫情 食品监测 环境监测 慢病监测 大纲

数据全生命周期管理 数据供应链 数据脉络图 多维访问权限 数据访问授权 菜单访问授权 页面元素授权 统一数据访问服务 Webservice 服务 视图 统一数据整合服务 指标定义 业务规则 集团化管理 数据隔离 业务隔离 模型数据 共享 业务元数据模型 医嘱模型 收费模型 第三方系统页 面接入 页面挂载 页面授权 日志审计 处方点评配置 RIS 预约平台配置 综合查询配置 指标系统 指标系统 代码维护 出入转统计维护 收入报表配置 Q 医生应用配置 2 院长查询 《医技工作量维护 标准值维护 病案统计配置 指标维护 --4.4.0 版本 任务设置和执行代码维护 指标导入和导出 区间维护 指标类型维护 维度维护 模块与报表 日志配置 指标日志 系统配置 十 新 增 口 删 除 日 保 存 自复制 清空 查询 ②帮助 指标描述 数据节点 取值方式： ID 编码 global 存数据： 指标名称 更新日期 备注 执行代码 维度 … 创建人 类型：请 选 择 指 标 区间：请选择指标区间 口 I D 编 码 指标名称 指标描述 执行代码 是否使用… 创建者

额。免去住院患者排队 缴费的繁琐，便于住院患者及其家属随时随地完成住院预交金的缴纳。 7.1.8.1.5、对账平台 支持微信、支付宝等支付渠道所占金额、笔数、交易金额、趋势、占比等 相关数据指标统计分析。 账单获取。支持微信、支付宝等第三方支付渠道账单获取。 对账总览。自动展示昨日资金对账情况，并直观显示对账结果，包括单边 账、跨日账等。可提供对账数据对比情况以及昨日对账结果展示。 支持手术室查询全院手术安排情况，手术医师查询个人手 术安排情况。 按申请科室/申请医生统计日间手术预约情况。 支持按入院科室/入院病区统计日间手术入院情况。 7 日 间数据 决策 提供针对日间手术管理中的重点指标进行监测，包括日间 手术病种数量、日间手术术式数量、日间手术科室数量、 日间手术预约取消率、日间手术预约当日取消率等。 8 日 间病人 支持日间手术的各个关键环节进行全程监控，能实时掌握 追溯 支持医保甲类、乙类的项目自动设置转换为公费标识。 20.支持物价维护逐层审批才生效功能，系统提供维护日志查询修改明细。 7.1.13、自定义报表系统 自定义报表系统结合住院病案首页指标、卫生综合统计指标、医院等级评 审中所涉及的相关统计指标，对医院内各类统计报表从指标概念、统计口径和 报表格式等方面进行统计规范，确保卫生统计工作的全面性和准确性，满足二 级以上医院统计需要。主要功能需求如下： 序号 功能分类 功能参数需求

能效管理平台，根据园区碳排放 管理指标定科学指标管理 第三步 碳汇交易实现碳中和 ● 对于无法实现碳中和的主体， 进 行碳汇交易，购买绿色能源，最终 实现碳中和。 零碳绿色园区 | 建设路径“三步走” 零碳智慧园区 · 科技助力碳中和 碳 / 能资产管理监测 评估体系 只 园区电力分类 / 分项 能耗指标管理 学校建筑有序用电管控 能矿一张网 查模式，实现盘查的线下至线上的 转 换 。 ■ 零碳园区泛在计量 以能源的泛在计量为基础，掌控园区 楼宇能耗的整体模型，科学规划能 使 用 。 ■ 有序用电下的维稳 综合考虑园区内中各项用能指标，做到 科学、合理、有据的限电，减少矛 盾。 ■ 碳中和过程管理工具 以数据为基础，全面掌握零碳园区用 能状态，合理节能减排，助力打造 低 碳 公 建 。 ■ 政策响应 响应 3060 双碳政策，积极，稳步， 有效实现碳中和目标。 零碳园区 | 方案价值 零碳智慧园区 · 科技助力碳中和 03 解决方案 科学管理用能指标 ¥ 能源使用侧 - 有序用电网格化管理 微碳网 碳控单元 园区用能 办公用能能源站计量公辅用能 配电房 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

互联互通标准 2020 版： 3.1.5.1 平台具有的可视化功能 - 交互服务配置管理 / 交互服务订阅管理 06 信息集成 | 接口交互透明可视 化 指标多样化： • 增加业务系统数据展示如：挂号量、检查、检验量关键 指标。 • 业务系统调用数据统计多样化：调用次数与调用耗时关 联分析、多系统调用次数比对、服务分类化统计等。 部署可视化： • 采用页端可视化操作，减少配置文件数量，如 台 8 个指标库， 15 大主题， 30 个子类， 1000+KPI 给医院一个全方位的运营展示、监测、预警及持续改进的体系工具 17 数据应用 | 运营管理 - 院领导主题 / 首 页 移动端 实施提供今日指标和昨日指标的查 询及趋势和构成查询等 大屏端 提供门诊、医务、住院、质控、医保 等业务实时大屏展示 电脑端 从医疗资源、医疗服务、患者安全等 指标方面提供指标的预警及监控。 实时提供管理指标的监控与数据分析 系统化应对国家三级公立医院绩效 提升指标的填写效率和国家平台对接  可对数据质量的进行过程管控和环节审核， 确保做到院内指标数据的自查自纠，减少手 工误差和提高工作效率。  针对国家重点考核和政策热点，进行及时的 院内管理倾斜和关注。 建设效益  针对系统量化指标进行自动抓取和计算， 以及审批校验和自动汇总。  针对手工填报指标进行负责科室分拆，

备的收入和成本数据（包括折旧成本、运行成 本、维修成本等）； （ 2 ）能够综合基础数据生成使用科室设备效益分析报表； （ 3 ）能够设置各科室设备综合效益指标； （ 4 ）搭建全院设备效益指标统一平台，实时查看全院医疗设备运营效益（经 济指标、风险指标等）。 5 智慧医院建设的要求 智慧医院建设为医疗设备数据集成提出更深层次要求 类 别 业务 项目 系统功能评价内容 级 别 诊 前 04.3.5 （ 1 ）能够统一展示和查询设备（包含医疗、后勤设备）计量和质控综合管理数据； （ 2 ）能够自动采集影像类设备（如 CT 、 MR 、 DR 、超声等）的质控数据； （ 3 ）有质控指标分析与对比查看管理工具，能够进行历史数据对比。 5 医院智慧服务分级评估 医 院 智 慧 管 理 分 级 评 估 诊疗 结合应用场景，完善评价与促进指标体系，建立监管 36 家 市级医院 13 个 功能模块 设备的精准决策模型，对财政资金的预算安排、各医 院的资金合理配置提供数据支撑。 l 提升市级医院医疗设备管理水平，形成系统建设指导 性意见和技术规范，逐步形成行业标准。 与医联工程、医院现有信息系统进行数据融合，实 现医疗设备出厂信息、使用状态、使用效率等数据 智能统计和分析，对相关指标实时动态呈现 资产管理

年 睿利而行 整理制作：郎丰利 1519 制作时间： 2023 年 睿利而行 管理要素 序号 1 工作角色 业务项目 项目说明 院级、科室级医疗质量控制，各类医疗护理的数量与质量控制指标设定、统计报表、数据查询与展现处理 各种医疗准入内容管理以及医务人员职务行使权的管理 医院感染控制、传染病控制管理 医疗质控管理 2 医疗准入与职权管理 感控疾控管理 不良事件管理 医患协调 知识图谱 学习与思维 感知与记忆 CDSS 管理数据模型 管理指标体系与规则库 医疗质量监管平台 护理质量监管平台 决策与应变 科研数据模型 基于 NLP 的医学语义模型 将政策、规定、制度与数据模型结合 • • • • • 护理管理制度 病案质控制度 医保报销政策 十八项核心医疗制度 55 项绩效考核评价 指标 政策、规定、 制度 通过大数据分析与 AI 能力建设，对泛 IT IT 系统感知到的数据进行深度学习，建立临床、 管 理、科研等数据模型，产生出各类指标体系与阈值，并依据模型对业务快速进行定量、 定性分析，探索出运营与临床问题的质控点与管理点的位置，实现对问题的洞察 • …… 洞察与决策 实现资源与业务的联动和有效支撑 学习与思维 决策与应变 资源计划与排班管理 资源与业务匹配规则 业务对资源的调度规则 感知与记忆 协调各个终端 IT 业务系统完成决策指令，

大数据 人工智能 物联网 云计算 自动化图像识别 高通量数据处理 检测智能化与自动化 个性化医疗 多指标联合分析 / 精准诊 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 不同医生可能对某些标志物的临床意义 理解不一致，特别是对一些标志物的敏感性和特异性的 了解可能有所偏差，没有进行其他检测手段的综合的临 床判断，导致在诊疗中采取不一致的标准或决策。 肿瘤标志物自身局限性 • 单个指标特异性敏感性不够 • 肿瘤异质性 技术方法学限制 • 不同方法学及平台结果有差异 • 标准化进程 干扰因素多样性 • 药物干扰 • 标本因素 肿瘤标志物筛查诊断的局限性 4ng/mL 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 例 SLE 患者， 163 例 SS 患者， 243 例 IM 患者  研究指标：自身抗体、血常规、生化常规、临床特征  指标筛选：差异分析、相关性分析、单因素多因素分析、 LASSO 回归  模型筛选： 4 种机器学习模型比较  模型优化：性能最优模型进行指标优化  外部验证：独立数据进行模型验证

合格：符合的患者是指满足试验入选和排除标准的患者，例如试验要求患者 有确诊的多发性硬化症，而患者的病历证实了这一点。这类患者是试验的目标人 群，可以参与试验并接受相应的干预措施。 分类主要基于两个指标：患者-试验对的相关性分数(Relevance score)，患者-试验 对的合格分数（Eligibility score。 患者-试验对的相关性分数主要用来衡量患者和临床试验之间是否相关。当患者和临 型，让大语言模型评估患者-试验对的相关性分数以及合格分数。 候选试验的排序 如图2的c所示，在为具体患者得到其所有患者-试验对的相关性分数和合格分数 后，TrialGPT便可以依据这两个指标，为每个患者排序出最适合的临床试验，或者 为患者排除掉一些严重不符合的临床试验。 TrialGPT 性能评估 为了评估TrialGPT的性能，研究人员使用了三个公开可用的患者-试验匹配数据集， 238个经过人工标注的临床试验，并可以直接用来评估TrialGPT的实际 性能。 评估采用了两个指标：排序分数（Ranking clinical trials）和排除分数（Excluding clinical trails）。排序分数包括NDGG@10和P@10两个指标，简单而言是用来评价 排序准确率的两个指标，指标越高表示模型效果越好。排除分数则以分类结果的 AUROC来表示，AUROC越高表示模型的分类效果越好。