知识融入到大模型中能够提升其常识推理任 务 的精度的结论。 [1] CHIMA 20Pag2 Tsinghua Confidential | lvhairong@tsinghua.edu.cn 大模型精确性提升思路：少样本提示 ③ 精 准 可 解 释 ④ 医 疗 应 用 ⑤ 数 基 生 命 ② 剖 析 大 模 型 ① 关 于 预 训 练 参考： 1 https://blog.csdn.net/Tgq 中存在的某些局限性，这可能导致 ChatGPT 在 回答一些问题时存在时效性、事实性以及 内容 不合规等情况。 [1] 少样本提示：尽管大型语言模型展现出惊人的 零样本能力（泛化能力），但在复杂的任务中 使用零样本设置时仍然表现不佳。为了提高模 型的性能，我们可以采用少样本提示技术来启 发上下文学习。这种技术可以通过给模型提供 示例演示来引导其生成更好的响应。演示作为 后续示例的条件，可以有效地提高模型的准确 ：使用“动态 prompt” 来构 建具有相似诊断报告的“动态上下文” 环境； 对 生成的报告进行评估，利用评估结果来指导 ChatGPT 生成增强的响应，让 ChatGPT 能够 从 好样本和坏样本中学习到相关内容。 [1] ChatCAD ：设计了三种不同的 Prompt ，将 视 觉模型得到的结果通过 Prompt 更好的让语 言模 型理解，通过 ChatGPT 与 CAD 结合，得

本报告公开的统计数据面向公众开放，欢迎研究者使用本报告数据开展研究， 引用请明确数据来源本报告。 部分高校填报的关键数据项值超出合理范围，此部分数据不纳入统计。 部分数据项的样本数量未涵盖所有填报高校，进行数据统计时，统计范围以 该数据项实际填报样本数为准。 本报告中涉及的往年度数据，均按本报告公布的高校分类重新进行了计算， 不同年份的统计口径或许有变化，本报告披露的数据可能与往年报告中公布的数 据有所偏差。 导，共设置了 4 个选项， 包括正校级、副校级、其他及无。 2. 填报数据 填报数据详见表 3-2-1。 注：表中“填报高校数”指填报了该项指标的有效样本数，“填报数”指填 报该选项的数量，“百分比”指填报该选项的高校数量与有效样本数的比例。下 文不再重复说明。 表 3-2-1 学校网络安全和信息化主管领导的填报情况 学校分类 双一流建设高 校 其他普通高校 双高计划院校 其他高职院校 3-3-1-2 网络出口带宽利用率的填报数据统计 从人均出口带宽来看，高校师生人均出口带宽 1.33M，较好地满足教育教学 需要；出口带宽利用率约 70%，具有一定的突发流量应急空间。 1 三项统计样本数有细微差异，出口总带宽并非直接对 IPv4、IPv6 求和 70 分四类高校看，双高计划院校、双一流建设高校人均带宽较高，双高计划院 校最高，达到 1.61M；其他普通高校、其他高职院校分别为

d，及时性和完整性大幅提升 ［2-3］。在此基 础上，国家层面还相继建立完善了多个流感、手足口 病、结核病等多个专病监测系统 ［4］。 2 传统传染病登记报告系统的局限性 2.1 监测效率不高，样本代表性差 随着我国传染病防控工作的进展，霍乱等法定传 染病的防控已取得良好成效，较发达地区的发病率长 期维持在较低水平。以上海市为例，2010年甲乙类传 染病报告发病率为 169.70/10 全市、有代表性的监测点，在上海区域卫生信息平台上 实现数据采集、信息交换的信息化和平台化。综合监 测模式打破了部门壁垒，将监测预警、临床诊疗、病原 检测的核心功能融为一体，整合多个单病种监测体系 的资源，实现“一份样本，多重检测，多种目的”，大幅提 高监测工作效率。通过 3类综合监测，可准确反映疾 病的流行特征和病原学特征，实时掌握症候群病原谱 变化动态，及时发现罕见和新发传染病，并为临床用药 和辅助诊断提供依据。 上海市于 2015 年起选择 12 家医疗机构的急诊、感染 科、皮肤科、血液科和神经科等诊室，作为发热伴皮疹、 发热伴出血、发热伴神经系统症候群的监测哨点。此 类综合监测采集符合症候群定义病例的样本，开展近 40种病原体的实验室检测。若发现疑似新的病原体， 则第一时间进行病原体鉴定，并将结果及时上传，为开 展疫情研判和诊治防控提供依据。 3.2.4 传染病类公共卫生苗子事件监测 在试点推

复杂性和多变性不足：临床试验可能没有考虑到患者病情的复杂性和多变 性，例如患者可能同时患有多种疾病，这在传统的匹配方法中难以体现。 • 统计功效问题：由于传统匹配方法可能导致样本数量不足或样本选择存在偏 差，这可能影响临床试验的统计功效，即发现实际有效治疗效果的能力。 因此，如果存在一种方法能自动, 高准确率, 其大批量的为临床试验匹配患者，便可 节省大量的人力、物力，治愈更多的患者。

数据清洗 数据结构化与标准化 数据质量监控管理 传染病知识库 传染病三间分布分析 智慧化多渠道监测 传染病流行预测分析 传染病多点触发预警 流行病学调查系统 实验室信息管理系统 样本管理系统 ...... 资源管理与业务办公 疾控系统主题数据库——重点场所智能采集系统 对于个体诊所、街道卫生站等重点监测场所无信息化业务系统来记录 患者 就诊数据，为了实现传染病监测预警关 流行病学调查系统 实 时 数 据 交 换 自动创建访视任务 开展流行病学调查 物资准备 现场调查 防控措施 个案调查 样本采集 密接者判断 随访 结案 调查用品 个人防护用品 采样用品 病例基本信息 发病就诊过程 流行病学史 密切接触者 样本采集与检测 感染来源分析 控制措施 初步流调报告 进度报告 疫情进展情况 结案报告 密切接触者经隔离观察，

现数据一次修改，全面覆盖生效 科室安全区域 03 提供门禁 + 视频监控联动能力，当门禁 异常开启时，立即在后台发起告警，并 可以调看附近监控进行复查 最高安全区域 医院周边及公区 科室区域 医用药品、样本库 等机密区域 安全防范——安全管理 PPT 模板下载： www.1ppt.com/moban/ 行业 PPT 模板： www.1ppt.com/hangye/ 节日 PPT 模板： 1ppt.com/jiaoan/ 字体下载： www.1ppt.com/ziti/ 解决方案 管理人员 / 运维人员 / 医护人员 运送服务 样本 药品 LIS HIS VIBase HIS 药品信息系统 样本运输：平台发出运输申请，样 本经过一系列的检验操作通过人工 或 AI 机器人进行运送，同时使 LIS 和 HIS 信息同步。 药品运输：平台发出运输申请，通 过人工或

解读，耗时且存在主观性。随着人工智能技术的发展，ChatGPT目前已经可以分析多 模态信息，在未来有望能够分析X光、CT扫描、MRI等医学影像，自动检测异常或疾 病迹象，提供快速的初步诊断。此外，它还可以学习大量样本，提高准确性和一致 性。 在医学研究和知识发现领域，传统医学研究依赖于繁琐的实验和文献回顾，速度较 慢。大模型可以分析大规模文献数据，发现新的疾病关联、药物靶点和治疗方法，加 速医学研究的进展，为科学家提供重要洞察。 本、图像、基因组数据等， 以提供更全面的信息。整合多模态数据可以增加训练数据的丰富性。开发模型能够有 效地处理多模态数据，从而融合不同数据源的信息。 在数据增强方面，利用数据增强技术生成额外的训练样本。这可以通过旋转、翻转、 裁剪图像或引入小幅度扰动来实现，以增加数据多样性。在自然语言处理任务中，可 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

LIS PACS ….. OA HIS LIS EMR HRP RIS PACS ……….. 病理系统 将来的接口模式 医 院 CIP 数 据 中 心 建立面向疾病或组合条件的全量样本 病例库 动态管理、多维筛选和持续跟踪管理 临床诊疗数据、 HQMS 、单病种、感 染等上传上报管理 按需提供外部机构的数据协同和共享 提供运营管理决策支持 1 ）医院运营， 2 条形码打印（打印条码模式）、扫描对照（预条码模式）、采集提示、标本交接单生成，随时查询采样计划、 3 标本接收 与医疗快线或其他 HIS 系统连网，从 HIS 中获取病人信息及检验项目，核对样本是否收费。收到标本可以自动打印清 单，记录拒收样本理由并通知申请者。 4 集中处理 信息录入、结果修改、调整、标本合并、手工结果、报告打印、结果审核、各类相关查询统计、图形、报表等。 5 设备联机接口 自动采集仪器数据， 查询统计 按住院号、姓名、性别、年龄、科别、病区、病房、病床、检验医师、项目等条件进行单个或组合查询，可按单项、多项 条件组合复杂查询并将病人的历史结果形成曲线图以方便临床分析。支持多种条件统计检验样本量，多种条件统计检验收 费情况，分析检验结果的多种方式，可以分类统计的功能，如分类统计体检业务、打印临床业务报表、图形等。 10 微生物管理 细菌库的分类、分组，细菌库与抗生素库的对照管理，仪器数据的自动采集或手工结果处理。

就近查询检查结果 就近预约检查 / 132 智慧医院 区域医疗协作系统—检验中心 临检中心 医院 社区 居民 代理集中检验 统一质控 样本收集 结果互认/ 互阅 检验信息共享 样本采集 保留急诊检验 检验结果互认/ 互阅 自助查询打印检验结果 样本采集 保留急诊检验 检验结果互认/ 互阅 自助查询打印检验结果 就近检验 随处查询打印检验结果 / 132 智慧医院 区域医疗协作系统—健康管理

物流管理 绩效管理 成本核算 固定资产 智慧后勤 物资 基建 餐饮 总务 布草 档案 安全 分析预警 医务活动 医务质量 药事管理 护理管理 消毒供应 单病种库 生物样本库 后结构化处理 专科科研病历 科研项目管理 科研成果管理 大数据检索 科研数据分析 科研随访 人工智能应用转化 以电子病历为核心的医院信息化基础 数据安全管理 一体化护士工作门户 Repository) 非结构化数据 共享文档 （ CDA ） 数 据 捕 获 引 擎 （压 缩） （加密） ODS 数据湖 数据转换引擎 临床业务系统 运营管理系统 患者服务系统 生物样本系统 …… 业务系统 容灾镜像 实时变更 全量数据 分类管理 安全隔离 数据管控 MDR 运营数据主题 (Managerial Data Repository) 数据 中心 关系型数据中心