CONTENTS 预训练：从大数据到小数据 ③ 精 准 可 解 释 ④ 医 疗 应 用 ② 剖 析 大 模 型 ① 关 于 预 训 练 预训练大模型 （学习共性） 大数据（低成本无标注） 少量特定领域标注数据 （成本高） 微调小模型 （学习特性） ⑤ 数 基 生 命 1.模型角度：模型参数不再是随机初始化，而是通过一些任务（如语言模型）进行预训练； 2.数据角度：将训练任务拆解成共性学习和特性学习两个步骤。 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（ autoregressive ）的方式生成文本，即逐个生成下一个词 Transformer 的参数不同，但都会让输入先经过一个线性投影层 • 第四步：线性投影层将输入向量投影到另一个维度空间，剔除不重 要的维度，将高维向量简化为低维向量 使用 Transformer 摆脱了人工标注数据集的缺陷，模型在质 量 上更优、更易于并行化，所需训练时间明显更少 ① 关 于 预 训 练 CHIMA 20Pag2 Tsinghua Confidential | lvhairong@tsinghua

通过自然语言处理技术，理解患者的主诉，提升初步诊断的准 确性。 为了实现上述功能，AI 大模型通常由几个关键组成部分构成， 包括但不限于：  数据预处理：对病历数据进行清洗和结构化；  模型训练：在大规模标注数据上进行训练，微调模型以适应中 医病历的特点；  模型评估与优化：通过交叉验证和反馈机制，不断优化模型性 能；  推理与生成：利用训练好的模型进行实时病历生成，并根据医 务人员反馈进行调整。 科室建立数据共 享机制，通过接口获取相关检查结果的结构化数据。这些数据 包括各类化验结果、影像报告等需进行合规性审查，确保患者 隐私。  中医体质辨识结果：与中医体质相关的数据采集需要进行标注 和分类，推荐使用可视化数据收集工具，以让医师能够更加直 观地输入病人信息。 数据采集的过程必须遵循数据保护及隐私政策，对患者信息进 行严格保密。在数据录入阶段，可以通过双重审核制度，确保数据 此外，对于分词和句法分析，需要采用自然语言处理（NLP） 技术，将书写的文本进行切分，提取其中的关键症状、诊断和医嘱 信息。为提高模型的准确率，在这一步骤中，可以考虑引入已有的 中文医学词库和实体识别模型，以对常见疾病、症状进行标注，使 得数据在进入模型之前已经具备了一定的结构化程度。 最后，定期进行数据审查和更新是必要的。随着医学知识的进 步，新术语和诊断标准可能会不断涌现，因此，需设立一个定期更 新机制，确保标准化

交互（远端） 针对各行业实时远程通讯、协作需求而诞生的产品。 中国联通 5Gn 通讯平台 AR 眼镜 / 手机 / 电脑 5G 网络 为用户提供解放双手、第一视角的视频通讯服务还能通过实时 AR 标注等可视化手段，实现高效、精准的远程协作。 利用高带宽低时延保证高清音视频通讯，为远程协作提供高质量 的网络保障。 4K/8K 产品特性 1 第一视角高清音视频通讯 解放双手，解放生产力 借助轻便的 讯平台时无需手持额外设备，远程协作、眼 下工作两不误。该平台可分享第一视角画面， 远程用户如同亲临现场 远程用户可一键暂停通讯画面或在实时画面 中进 行标注指导，指导结果将同步展现在 现场用户视 野中，让协作更精准、更高效 产品特性 2 冻屏标注、实时标注 可视化的协作，看得见的效率 以强大的中国联通 5Gn 云平台为支撑，为用 户 提供账号及设备管理、实时信息存储及 统计等功 能。并通过场景学习、数据分析，

向转诊、院后追踪随访”为整体工作思路，打造信息化、科学化、流程化的全病程服务管理云平台，为病友提供连续性、整合性照护， 实现由片段式、分散式的病患管理到全程全人闭环管理的转变。 病历文书标注 无标注学习 自然语言 处理 应用 集成 路径 提醒 临床辅 助 决策技术架构 患者教育数 据库 辅 助 医患沟 通 据 数据 预处理 深度 学习 算法 疾病 推荐 模型 构建国内领先国际一流的远程病理系统 实现病理诊疗从传统本地到远程移动、从普 通病理到术中病理，并极大地促进了基层医 院外科手术的发展。 >> 智慧医疗 - 远程病理系 统 一键自动标注，节省医生标注时间 病理资源中心、病 理知识库 以智慧护理系统核心 移动护理、移动查 房 、 医生小程序、患者小程 序、随访管理等 30+ 智能硬件 物联终端 PDA 、 5G 物联

用，需要针对每家医院重新训练，这是当 前人工智能应用的难点之一。由于医生书写病历时格式不统一，尤其是进修医生每半年轮换一次，导致 标准化难度大。解决措施包括引入相对成熟的NLP技术辅助科研和病历标注，以及加强文书书写的规范 化。此外，病案科希望通过智能辅助编码解决医生手术名称与国家卫健委要求上报的ICD9编码之间的差 异问题，但目前尚未有特别成熟的产品能够满足这一需求。未来，AI算力的提升可能使得训练成本成为 0万至几百万不等。 发言人 问：每家医院写病历的格式不统一，如何解决这个问题？ 发言人 答：我们主要从两个方面解决这个问题。一是针对科研需求，引进相对成熟的NRP系统，在各个 专科方便医生自行标注和识别；二是加强文书书写的规范化管理，考虑引入AI技术自动识别并规范医生 书写的不规范部分。 发言人 问：医院病案科在智能辅助编码方面遇到了什么挑战？ 发言人 答：病案科希望推进智能辅助编码

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

数据质量问题列表下载；各机构的数据量柱状图统计。 传染病监测预警与辅助决策——传染病知识库 通过使用临床指南、国家传染病诊断标准等权威医学数据对发热呼吸道感染性疾病相关症状、检查检验、药品等属性进行了标注，用来结构化、标准化和精细化描 述发热呼吸道感染性疾病相关症状和检查检验相关信息。知识库涵盖了 1048 个种症状和检验检查药物和 600 多种药物。 传染病监测预警与辅助决策——传染病三间分布分析 利用百万级专业的医学词库及语料库进行模型构建与训练自然语言处理，达到的分词准确率达 99% ，命名实体识别的准确率达 97% ，实现了在对医疗文本充分结构化的 基础上，仍能最大程度保留文本中的语义及关联，面向疾病诊疗的文档精标注系统不仅考虑表型 ( 如发热 ) ，还考虑其属性 ( 严重程度 / 缓急程度 ) 40 种法定传染病知识库 症候群症状知识库 症候群药品知识库 术语同义词知识库 产品优势——构建传染病预测预警模型

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题。如中科院自动化所构造的对中医专家经进行自动知识获取工具，此外还建立 了基于人工神经元网络的中医儿科咳喘诊疗系统等。 然而获取用于构建模型的有标记的数据需要中医专家花费大量精力进行手工 标注，构建成本非常高，不依赖标注的神经网络技术作为机器学习领域的一个重 要分支也同样受到了大量研究者的重视，模糊计算、粗糙集等一些数学方法也被 应用到中医诊断的研究中。 在早期，研究者一般采用一种或两种技术来解决中医的智能诊断问题，随着 术来实现古籍由纸质向数字化的转换，进一步实现文本提取、数据挖掘和分析以 及网络知识共享和传播等，可以更好地保护、传承和发展中医文化。 通过采用人工智能、区块链等数字化技术，在古籍整理过程中，可以将文本 分词、词性标注、句法分析、特征提取、情感识别、自动纠错、可视化呈现等信 息技术的应用，传统文献学与知识管理、网络分析、文献计量、主题模型等文本 信息技术相结合，实现对历代中医古籍中关于病、证、方、药等记载的精确检索；