以使用同义词替换、句子重组等方法进行文本数据增强。 在数据共享和合作方面，与其他医疗机构、研究团队或合作伙伴分享数据，以扩大数 据集规模。数据共享和合作可以加速模型的训练和研发。使用数据共享协议和隐私保 护措施，确保患者敏感信息的保密性。 在主动数据收集方面，设计医学研究或临床试验，有针对性地收集数据，以满足特定 任务的需求，包括患者招募、数据采集和监控。利用远程监测和医疗设备来实时收集 患者数据，能够有效提高数据的时效性和质量。 数据隐私、信息安全、医疗决策的责任等伦理和法律问题，这些也正是在临床一线工 作的医务工作者所关心的问题。 在数据隐私和安全方面，在医疗领域，大模型需处理大量敏感个人健康信息。应确保 数据隐私和安全得到保护，防止泄露或未授权访问。训练所需病历数据及实际应用中 的敏感信息需进行严格脱敏处理和隐私保护。 在透明度和解释能力方面，医生作为专业人士，应对大模型“黑箱”性质加以关注。医 生和患者需理解并信任AI系统的 需用大量患者敏感隐私数据，直 接训练存在潜在风险。隐私计算技术降低信息泄露风险，结合多种技术路线实现高效 本地计算。这可以确保模型在安全计算环境中运算，提高模型安全性，且不影响效 果。 在数据加密与匿名化方面，先进加密技术（如同态加密和多方计算）确保数据传输和 存储安全，仅授权用户可解密和访问。降低数据关联性风险需采用数据匿名化策略， 通过去标识化、脱敏和泛化等技术保护患者身份和敏感信息，同时保留数据实用性。

检验检查结果一键导入病历 o 支持 HL7/FHIR 标准接口，确保与区域医疗平台数据交 换 4. 风险管控与合规审计 需满足三级等保要求，功能包括： o 全操作留痕（记录修改人、时间及内容） o 敏感信息脱敏处理（如身份证号、联系方式） o 自动生成病历质控报告，支持按科室/医生统计缺陷率 5. 资源优化配置 通过数据分析辅助管理决策： o 统计各科室病历书写耗时 TOP3 问题 在数据存储环节，所有病历数据必须加密存储，采用 AES-256 算法对静态数据加密，并通过 TLS 1.2 及以上协议传输动态数据。 数据库访问需实施严格的权限控制，仅允许授权人员通过双因素认 证（如密码+动态令牌）访问敏感信息。系统应记录所有数据操作 日志，包括访问时间、用户身份及操作内容，日志保留周期不少于 6 年，以满足审计需求。 数据处理过程中需实现匿名化与脱敏：  患者姓名、身份证号、联系方式等直接标识符需实时脱敏，显  实体级修正：点击任意标红实体进行修改  段落重录：对整段内容重新语音输入  逻辑校验：自动标记血压 160/100mmHg 等异常数值 系统部署方案采用混合云架构，敏感数据存储在本地化部署的 医疗私有云，非敏感计算任务分流至公有云。性能指标如下表： 场景 响应时间 并发处理能力 门诊病历 3 ≤ 秒 50 请求/秒 住院病程 8 ≤ 秒 20 请求/秒 数据安全方面实施三重防护机制：传输层采用国密

炎影像表现患者，尽量 降低医疗场所内交叉感染风险。 新冠肺炎是肺炎中的一种病毒性肺炎。体素 CT 全病种解决方案基于数千例的 肺炎患者病例建立，其磨玻璃-斑片影检测功能和定量分析功能已经可以高敏感 度的检出肺炎，包括目前新型冠状病毒肺炎，可以用于排查感染者。 为了使产品更加贴合筛查场景，此次体素科技在肺部 CT 全病种解决方案的基 础上增加了合作医院的数百确诊、疑似及其他类型肺炎病例，并做了部分功能 特征，如病灶占比、严重程度、平均密度值等。 该解决方案能够在胸部 CT 扫描影像上准确高效地检出包括磨玻璃斑片影、条 索影等肺炎相关病灶；对病灶进行定位定性和定量评估，优化检测算法能够高 敏感度提供病灶检出率；综合给出受检者肺炎风险高低和严重程度，帮助各级 医院利用 CT 进行分诊，优先阅片缩短等待报告的时间，减少交叉感染的风险； 同时可进行全自动前后片对比和疗效评估，帮助医生精确评估病情进展与疗效。 慢性肺部疾病，能够同时满足目前仍有体检需求场景的医院和筛查机构的体检 诊断的研究需求。 2 月 14 日，升级产品顺利装机进入瑞金医院。目前上海瑞金医院、上海第一人 民医院等多家医院已经部署体素科技升级方案，能够快速检测并高敏感性召回 新冠肺炎病例，快速直接地对无症状感染者和早期患者进行排查鉴别，也极大 地减少了医院人力资源不足和人满为患的风险。 案例 5 | 新冠肺炎患者治愈出院后的康复管理如何进行？ 新冠肺炎疫情从爆发至今已近

障恢复时间一般在秒级。如 VRRP 协议，状态为 master 的交换机发生故障，处于 backup 状态的交换机至少要等 3 秒钟甚至更久，才会切换成 master，可是因为医疗数 据传输具有很强的敏感性，一旦丢包 2 到 3 个，检验（LIS）、电子病历（EMR）等系统 需要重新登陆，使得正在操作数据丢失导致返工； 和传统网络相比，虚拟化技术的优势有： 1. 简化管理：两台交换机组成虚拟化 操作系统的安装遵循最小安装的原则，仅安装需要的组件和应用程序，关闭多 余服务等；  另外根据系统类型进行其它安全配置的加固处理。 针对网络入侵防范，可通过部署网络入侵检测系统来实现。将网络入侵检测系统位 于有敏感数据需要保护的网络上，通过实时侦听网络数据流，寻找网络违规模式和未授 权的网络访问尝试。当发现网络违规行为和未授权的网络访问时，网络监控系统能够根 据系统安全策略做出反应，包括实时报警、事件登录，或执行用户自定义的安全策略等。 为实现客体的安全重用，及时清除剩余信息存储空间，应通过对操作系统及数据库 系统进行安全加固配置，使得操作系统和数据库系统具备及时清除剩余信息的功能，从 而保证用户的鉴别信息、文件、目录、数据库记录等敏感信息所在的存储空间（内存、 硬盘）被及时释放或再分配给其他用户前得到完全清除。 5.2.11 抗抵赖 解决系统抗抵赖特性最有效的方法就是采用数字签名技术，通过数字签名及签名验 证技术，可以判

（仅提供数值未标注临床意义层级） • 医生认知偏差 - 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

患者和家属往往情绪比较激动，对 于遇到的困境很难接受，易与医护 人员发 成 冲突 人流量大、重点部位多 医院人流量非常大，现有的安放设备 无法做到全覆盖，存在“漏网之鱼” 医患关系敏感 如今的医患关系非常敏感，容易出现医疗 纠纷，需要必要的安保防范 事后追溯、取证困难 往往发生医疗纠纷后，医院存在举证 困难，“有口难辨” 系统设备维护压力大 系统多 ，多 孤立，维护人员众多 ，工作

特殊性，对风 险的敏感度高于其他领域，因此大模型技术的应用也需要谨慎对待。大模型的训练数 据量和训练参数庞大，这就需要大量的算力，进而带来较高的训练成本。因此，由于 技术、数据、资本的壁垒，容易形成行业的垄断，不利于技术产业化公平健康发展。 4.2 内容风险 大模型多是依托提示工程进行内容生成，若人为给模型采用注入一定量“负样本 特征提示词”，模型可能会产生涉及敏感、有害以及虚假等信息，甚至导致幻象产生[29]，

表管理 实时计算 离线分析 标准物模型接入方式 传统 SDK 接入方式 模型管理 图查询 算法分析 医院物联网 数 据 脱 敏 无源 有源 敏感规则 数据脱敏 敏感分析 物联网数字中台 第三方定位 或传感终端 自有定位或 传感终端 资 产 中 心 UWB 数 据 质 量 数 据 开 发 智慧管理

4 往往发生医疗纠纷后医院存在举证 困难，“有口难辩” 4 . 系 统 设 备 维 护 压 力 大 系统多 ，多孤立 ，维护人员众多， 工作量大 ，效率低下 如今医患关系较为敏感 ，容易出现 医疗纠纷 ，需要必要的安保防范 3 . 事 后 追 溯 、 取 证 困 难 医院人车流量非常大 ，现有的安防设备无法做 到 全覆盖 ，存在“漏网之鱼” 01 医院管理挑 战 不同颜色 ，可以区分不同网络， 比如内外网区分 ，做到物理隔离。 易区分、避免误操作。 国产品牌唯一 单 / 双口无菌防尘面 板 03 医院综合管控指挥 | 医院综合布线 医院电磁 / 射频干扰敏感区域 ，如 ：核磁共振室、 CT 室、 放射区域。 高可靠连接抗震动区域 ，如 ：数字化手术室、 示教室、 多媒体报告厅、 会议室区域。 医院属于《 建筑设计防火规范 GB50016-2014

服务平台 中心病理 科 报告审核 基于 AI 提供数字病理玻片辅助诊断服务，减少医院的病理中心诊断压力，探索基于 AI 技术的新型病理服务模式。 可提高病理科 30~50% 工作效率，肿瘤检出敏感性接近 100% ，良性筛阴可达 80% 未来医疗病理中心 CHIMA AI 综合分 析 切片制作 免疫组化 未来医疗治疗中心 利用三维重建技术生成三维虚拟模型，进行术前规划分析