需求和满足其运营管理需求。为实现业务需求 与管理需求，总体框架设计有4个核心要素， 即基础支撑、技术应用、业务功能和数据服务。 5G、大数据、移动物联网、云计算等信息技术 的创新发展，为医疗信息化带来更多机遇，未 来新一代信息技术与医疗信息化建设将实现更 深层次的融合 n AI医院信息化整体发展状况 由于行业尚未形成权威的标准及顶层设计，叠 加客户各项特殊需求的限制，导致行业产品及 服务标准化水平低，不同厂商产品和技术尚未 com 400-072-5588 4 医院信息化总体框架设计有4个核心要素，即基础支撑、技术应用、 业务功能和数据服务，随着5G、大数据、移动物联网、云计算等 信息技术的创新发展，为医疗信息化带来更多机遇 中国AI医院信息化行业综述——定义与分类 来源：CNKI，头豹研究院 医院信息化功能与技术框架 业务目标 管理目标 建设目标 业务功能 互联网服务 便民服务 医 疗 管 理 临床应用 物联网 大数据 5G … 技术应用 基础支持 环境 软硬件 网络 安全 数据驱动 技术实现 数据生产 技术迭代 n 5G、大数据、移动物联网、云计算等信息技术的创新发展，为医疗信息化带来更多机遇，未来新一代信 息技术与医疗信息化建设将实现更深层次的融合 医院信息化建设的核心目标是满足其实际业务需求和满足其运营管理需求。为实现业务需求与管理需求，总 体框架设计有4个核心要素，即基础支撑

广州中医药大学公共卫生与管理学院, 广东 广州 510006; 2. 广州艾力彼医院管理中心, 广东 广州 510220) 摘 要: 以 ChatGPT 为代表的生成式人工智能给中医医院智慧化建设带来了机遇与挑战。 文章探讨了 ChatGPT 在助力中医经验传承发展、 辅助青年中医提高诊疗质量、 提升中医医院运营管理效率、 实现全生命周期健康管 理几个方面的应用场景, 指出其应用面临着医患双方的传统观念、 ChatGPT 为代表的生成式人工智能已经从想象 中走向现实, 必须深刻认识到 ChatGPT 对中医医院智 慧化建设的颠覆性影响。 这一新型人工智能既为中医 医院带来了巨大的机遇, 也带来了一系列挑战。 在把 握机遇的同时, 需认真应对认知、 基础、 技术、 伦 理、 管理等方面的挑战, 确保中医医院智慧化建设的 可持续发展。 只有通过综合应对, 才能推动中医医院 智慧化建设的稳步推进, 最终实现智慧医疗的战略

疗服务 管理规范(试行)》。 人工智能技术在智慧医疗发展进程中占据重要 的地位，不但为互联网医院的发展提供便利，而且正 在开启智慧医疗的新纪元。2017 年，为抢抓人工智 能发展的重大战略机遇，国务院印发并实施《新一 代人工智能发展规划》[4]。围绕医疗领域，规划中提 出加快人工智能创新应用，主要包含以下三个方面： 一是推广应用人工智能治疗新模式新手段 ；二是建 立快速精准的智能医疗体系，探索智能医院建设 据资源上有独特优势，人口数量多、移动设备使用率 高积累了大量的医疗数据，加上我国医疗面临的人 口老龄化、慢性病、医疗费用过高和医疗资源分布不 均衡等问题，为我国智慧医疗的发展提供了很好的 机遇。目前智慧医疗在增强医院服务水平和改善基 层医疗水平上有其优势，基于智能医学的应用，其优 势具体表现在以下三个方面，一是提高医疗生产力， 提升医疗供给能力。医疗行业是一个特殊的行业， 医生的

了全球经济。新百年，我国亟须加强科技创新，布局技术标准研制， 争取国际规则制定，以应对发达国家在关键技术基础能力的竞争， 拥有在全球数字经济产业合作格局的显著优势。 2．新阶段，转型国内市场创造经济发展新机遇 近年来，中共中央、国务院对新兴数字技术发展不断提出要求， “十四五”规划和 2035 年远景目标纲要中明确提出“打造数字经济 新优势”，各部门深入贯彻新发展理念，科学、合理、系统、全面地 布局我国数字化转型。 倍，在线问诊的各类 App 日活跃用户涨幅超过 30%。 让数字科技成为了战胜疫情的强大支撑，为促进疫情防控、人员有 序流动、复工复产发挥了重要作用。 在新的发展阶段，智慧健康医疗也有了新的发展机遇。在国际 上，世界卫生组织提出了《数字健康全球战略 2020—2024》，推进 全球数字健康建设，阐明了发展远景、战略目标及行动框架。在国内， 工业和信息化部、国家卫生健康委、中央网信办等相关部门联合攻关，

模拟，联邦学习等问题 · 基因测序 · 覆盖单组学，多组学，基因网络，基因测序等问题 足底压力测试系统 网球模拟分析系统 多场景训练跑台 气体代谢分析仪 动力泳池 高原舱 动捕区 直播间 把握时代机遇，携手共创未来 n EH5IA 阶

实、着眼未来、加强县级医院与基层医 疗卫生机构协同，共享区域医疗资源实 现“以人为本、信息惠民”。 智慧医疗不仅是智慧城市建设的 重要组成部分，也是推进医疗卫 生体制改革的重要内容。 必要性 重要性 机遇性 医疗卫生——社会民生之重 背景需求—聚焦县域现状 行业环境：资源分布不均  资源分布不均，难以充分 利用。县域优质资源匮乏。  县域医疗机构缺乏协同支 撑体系、医疗协同难。 .

现在中国医院信息化的发展,到了一个新的关口。200 ９ 年新医改方案公布,方案中把 信息技术明确的列为支持医改成功实现的八个主要支柱之一，这是从未有过的事情,我国医 疗卫生信息化面临从未有过的机遇与挑战。方案还明确要求启动建立居民健康档案和电子 病历，实现医疗信息的整合、共享和交换，以缓解医疗信息化发展的不平衡，系统分割独 立、连续性和协调性差,业务流程不统一等问题。 医疗行业信息化正在走向如何利用信息化技术减少医疗差错

医疗健康领域是人工智能率先落地的行业之一，也已经催生了 Nuance、IBM Watson 等一批全球知名企业。随着基于大模型的生成式 AI 的出现，我们看 到 AI+医疗有望迎来一波新的发展机遇，具体看好：1）基于大模型的实时 问诊病例生成，2）按需生成新蛋白质结构提高药物发现效率等应用。另一 方面，目前尚未看到面向医疗影像的新 AI 大模型服务，大模型在医疗影像 领域主要作用是降本。国内

全国三级公立医院 医疗盈余率 为 -0.6% ， 较 2019 年下降 3.6 个 百 分 点 ； 医 院 资 产 负 债 率 为 44.09% ，与 2019 年基本持平 15 挑战与机遇并存 必须高质量发展 三级公立医院绩效考核 78.55% 的三级公立医院达到 4 级及以上水 平 9 75% 的三级公立医院达到 5 级及以上水 三级公立医院绩效考核 16 n2021 年，全国

人工智能大模型发展概述 2.1 人工智能大模型发展与分类 随着人工智能技术的进步和深度学习算法的发展，以及海量多模态数据的爆炸式 增长，芯片、网络、算力等基础建设的持续增强，大模型也迎来了快速发展机遇。2014 年生成对抗网络 GAN（Generative Adversarial Network）[4]的出现，推动了生成式人工 智能的革命性发展，随后以 Transformer[5]、BERT[6]为代表的预训练模型的诞生，颠覆