收 集 反 馈 结 果 分 析 原 因 指南文献 金标准 诊断条件 优化模型 规则模型 辅助 诊断 输入 病例信息 自然语言处理 结构化工具 辅助诊断模型 推荐诊断列表 生成模型 医疗大数据库 误诊误治样例库 鉴别诊断 一诉五史 体格检查 检验结果 检查结果 诊断 诊治情况 鉴别诊 恢复情况 症状 症状性质 症状诱因 症状部位 资源管理平台 ESB APP/ 微信 ESB ESB ESB 全业务过程的闭环管理 服务患者 辅助诊断提供的功能模块 危急疾病标注 检验项目推荐 检查项目推荐 鉴别诊断推荐 疑似罕见病 疑似伴随疾病 疾病分层推荐 相似病例推荐 评估量表推荐 评估量表自动评分 服务医务人员 疾病概率列表（疑似常见 病） 危急疾病标注 临床预警提示 基于过程控制规则知识与其他知识库，针对临床上容易出现不合理处置、不合理用药、医

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 大模型的应用领域非常广泛，涵盖了自然语言处理、计算机视觉、语音识别、推荐系统、医疗健康、金融风控、工业制造 、生物信息学、自动驾驶、气候研究等多个领域 (1) 自然语言处理 大模型在自然语言处理领域具有重要的应用，可以用于文本生成 ( 如文章、小说、新闻等的创作 ) 大模型的应用领域非常广泛，涵盖了自然语言处理、计算机视觉、语音识别、推荐系统、医疗健康、金融风控、工业制造 、生物信息学、自动驾驶、气候研究等多个领域 (3) 语音识别 大模型在语音识别领域也有应用，如语音识别、语音合成等。通过学习大量的语音数据，大模型可以实现高质量的跨语言 翻译和语音识别以及生成自然语音 (4) 推荐系统 大模型可以用于个性化推荐、广告推荐等任务。通过分析用户的历史行为和兴趣偏好，大模型可以为用户提供个性化的推 大模型的语音识别功能，人们可以通过 语音指令控制游戏，实现更加智能化的 游戏体验 提高学习效率 大模型在教育领域的应用，可以帮助人 们更高效地学习新知识。例如，通过大 模型的智能推荐功能，人们可以根据自 己的兴趣和需求，获取更加个性化的学 习资源 改善生活质量 大模型在智能家居、智能客服等领域的 应用，使得人们的生活更加便利、舒适。 例如，通过智能家居系统，人们可以通

上网业务 … 医疗影像 光铁 1 医疗影像 头等舱 一等舱 四等舱 医疗影像 上网业务 … 医疗影像 移动医护 内网硬管道切片 外网硬管道切片 12 就医大厅场景组网方案 场景推荐产品 ODF 楼层分 光器 室内 光缆 室外 光缆 内网 OLT 外网 OLT 设备网 OLT 华为面板 ONU （ P871 E ） 华为星光 ONU （ P813 E-E 室外 光缆 内网 OLT 外网 OLT 医 院 核 心 机 房 华为星光光终端 （ P812E ） AP 电脑 电话 紧急呼 叫按钮 打印机 显示屏 诊室场景组网方案 场景推荐产品 P802E XGS-PON 4*GE W826P XGS-PON 1*POTS+4*GE+ 2.4GHz&5GHz Wi-Fi 6+1*USB P812E XGS-PON POE+ 15 ODF 室内 光缆 室外 光缆 内网 OLT 外网 OLT 医 院 核 心 机 房 华为星光光终端 （ P812E ） AP 万兆专线 SFP ONU 场景推荐产品 S800E XGS-PON GE/2.5GE/ 5GE/10GE P812E XGS-PON 4*GE+1*2.5G 均支持 POE+ CT 室场景组网方案 16 ODF

检验检查 …… 可能的 疾病建 议及置 信度 深度学习 决策器 海量医学资源 医学知识 证据读 取器 证据 海量医 学资源 疾病资源 疾病读 取器 疾病知识 候选疾病 相似病例推荐 诊疗方案建议 语音识别 语义解析 主诉 问诊 患者症状 检查等信息 通过对患者的病历、检查、检验信息进行分析， 可以将诊断建议、治疗方案建议推送给医生， 医生结 合自己的判断， 确定 流程制定，使原本需要 3-5 小时完成的勾画工作缩短至 2 分钟 覆盖全身多部位危及器官勾 画任务，覆盖乳腺癌和直肠 癌 2 大癌种的靶区勾画任务 根据医学规范的临床靶区勾 画方案推荐，通过支持方案 调整满足医生个性化需求 支持勾画结果的 3D mesh 渲染展示，更清晰的帮助医 生观察组织勾画轮廓情况 精准放疗勾画，可以保证临床专家快速高效地制 智能就医助手全流程规划 利用数字化手段，结合 AI 新技术，构建患者服务“新基建” ，打造“ AI+ 服务”新模式 . 咨询 问路 导诊 分诊 值守 智能导诊 智能预问诊 智能诊前推荐 智能健康随访 区块链 缩小“数字鸿沟”，发展和推广便民惠民服务。 算法引擎 xxx 大数据 5G 人工智 能 患者业务 数据中心 传统 》 互联网 创新 AI 医疗元宇宙应用

更多精力投入到病患的诊治中。  临床决策支持：AI 能结合患者的历史病历、基因组数据以及 最新的医学文献为医生提供决策支持，提升临床决策的科学性 和准确性。  中药处方推荐：通过分析患者的病情和体质特征，AI 系统可 以推荐个性化的中药处方，帮助医生进行更为精细化的治疗。  数据分析及未来预测：AI 还能对历史病历数据进行分析，识 别常见疾病的发病模式及趋势，推动中医临床疗效的研究与提 究，预 计在病历书写方面，医务人员的时间节省可达到 30%-50%。 其次，AI 可以智能化地处理和分析患者历史病历与相关检测数 据，帮助医生快速获取患者的医疗信息。这一过程通过智能提示和 推荐，能够加速诊断决策的形成，显著缩短医生查阅历史记录的时 间。例如，借助 AI 的智能助手，医生可以通过简单的语音指令获 取有关患者过往诊断、治疗方案及用药记录的信息，从而使诊疗过 程更加高效。 辑。根据患者的信息和诊疗记录，该模块会根据预定义的模板及相 关规则生成完整的中医院门诊病历。它将结合诊疗规范和最佳实 践，自动填充相应的病历字段，并为医生提供推荐的诊疗方案。模 块功能包括：  病历模板管理  智能生成病历内容  规则引擎与诊疗推荐 AI 模型模块将利用深度学习和自然语言处理等先进技术，提升 病历生成的智能化水平。该模块中的 AI 模型将基于历史病例数据 进行训练，并不断

流程制定，使原本需要 3-5 小时完成的勾画工作缩短至 2 分钟 覆盖全身多部位危及器官勾 画任务，覆盖乳腺癌和直肠 癌 2 大癌种的靶区勾画任务 根据医学规范的临床靶区勾 画方案推荐，通过支持方案 调整满足医生个性化需求 支持勾画结果的 3D mesh 渲染展示，更清晰的帮助医 生观察组织勾画轮廓情况 精准放疗勾画，可以保证临床专家快速高效地制 智能就医助手全流程规划 利用数字化手段，结合 AI 新技术，构建患者服务“新基建” ，打造“ AI+ 服务”新模式 . 咨询 问路 导诊 分诊 值守 智能导诊 智能预问诊 智能诊前推荐 智能健康随访 区块链 缩小“数字鸿沟”，发展和推广便民惠民服务。 算法引擎 CHIMA 大数据 5G 人工智 能 患者业务 数据中心 传统 》 互联网 创新 AI 医疗元宇宙应用 真实医 院问诊 数据 真实医 院导诊 数据 药物不 良反应 医学教材 药品使 用说明 新冠、甲 流等时效 数据库 检查 数据库 基于海量医药护体检等相关健康 知识，根据患者描述症状，推荐 对应科室实现智能导诊，并具备 上下文关联能力 30 CHIMA 智慧问诊演 示 Strictly Confidential • 智慧科研 • 智慧随访 • 智慧电子病历 •

ABCD 病历 症状证型 治愈率 症状、证型、 方药 D BD CD BCD 架构设计 - 基于数据流程优 化 推荐 AB CHIMA 2023 忝 焦 关联规则 天健系统 数据 医生 清洗 推荐 整体设计 具备特点 忝焦 开放与互联 2112147223 2023-05-13 中医治疗推荐 忝焦 全部 读 卡 过 新 型 冠 口冷链、 □ 货 物 直 少 更多 8 、检 查 就 诊 结束 诊断 患者信息及体征 西 医 治疗 推 荐 鉴别诊断推荐 推荐理由 待 诊 8 位 下一位 尽 检验 医喉 利 医嘱 + 检查

447-2014）； （12）《医院信息互联互通标准化成熟度测评方案》； （13）《医院管理评价指南》； （14）《医院信息化建设应用技术指引（2017 年版）》 （15）《卫生部信息办关于推荐选择数字化试点示范医院的通知》 （16）《基于健康档案的区域卫生信息平台建设指南》、《基于电子病历 的医院信息系统建设技术解决方案》 （17）遵循中国数字化医疗设备和医学信息系统的标准化进程，遵循 术前谈话签字、入院评估、手术跟踪、出院评估以及术后随访数字化管理等功 能。主要功能需求如下： 序号 功能分类 功能参数需求 1 日 间数据 维护 支持控制日间诊断准入控制。 支持中国日间手术合作联盟推荐的 56 个日间手术标准， 支持自定义本院可开展的日间手术。 支持自定义本院可以做日间手术的科室。 支持医生准入制度控制，支持自定义本院可进行日间手术 的医师。 2 门诊 医生 诊间 望闻问切推荐和录入 能够全量展示望闻问切。 能够进行中医望闻切搜索。 需支持中医望闻切录入。 需支持中医诊疗路径推荐。 B.中医鉴别诊断内容展示。 能够显示开立诊断的中医知识体系鉴别诊断及详情 C.中医诊疗路径推荐内容开立 需能够根据医生需要，从处置区域拖拽新增诊疗路径推荐检验、检查、药 品、病理和治疗项目。 需支持诊疗路径开立、删除、编辑。 D.中医病种及诊断推荐 需满足

统计机器学习 1980 年代至 21 世纪初期 硬件奠基，算法发展，数据积累 算法框架：逻辑回归、朴素贝叶 斯 .... 特征工程 + 算法 推荐系统 输入法 可解释但依赖人工经验输入 深度学习 2010-2020 硬件发展，大规模数据，算法突破 推荐系统 人脸识别 算法框架：深度神经网络、卷积神经网络 自动进行特征学习，端对端训练，有监督 在特定场景效果好，但需要根据 不同任务训练不同的模型，泛化 灰区”患者诊断  AI 生物标志物： ASAP 与 GAAD 模 型 ASAPvs.GAAD 在早期 NAFLD 相关 HCC 中的诊断效 能  GAAD 模型及 ASAP 模型获得指南推荐通过肝癌的血液学分子标志物监测帮助肝癌早期诊断。  GAAD 模型及 ASAP 模型在鉴别所有分期 NAFLD 相关 HCC 患者时都具有最高的诊断效能，优于任何单一肝癌血清标 志物 Gender

结构化诊 断录入 结构化诊断应用示例3 | 临床智能辅助 医为智能 提示 诊断术语应用示例3 | 临床智能辅助 智能匹配 ICD 调阅相关 文献 知识图谱 展现 推荐诊疗 方案 推荐检验 检查 规范临床术语、治理诊疗流程、提升临床数据质量、临床辅助决策、为数据利用打好基础 规范诊断 临床辅助 提高质量 对医疗信息化的直接帮助 数据驱动的一体化 基于角色的数据驱动工作站