不 管是慢性病的长期诊疗和管理，还是心肺疾病等重要疾病的长期愈后服务，都 会借助互联网医院和智能化的手段得以加快发展。 案例 1 | 基于知识图谱的新冠肺炎防护问答助手，离智能更近一步 疫情爆发初期，大量患者对病情知识匮乏，出于对自身症状的恐慌到医院就医， 人群聚集引起交叉感染风险。因此，短时间内正确地将大量疫情信息及预防措 施以简单易懂的方式向民众科普，正确引导患者就医，消除恐慌心理，是当务 的患者可继续完 成挂号流程，有特殊情况的患者将获得专业的就医指导。 图：邵逸夫医院新冠肺炎自诊系统院前筛查 朗通医疗的新冠肺炎自诊系统接口，对所有医疗单位以及医疗健康服务企业免 费开放。疫情爆发以来，朗通医疗收到了数百家医院的智能问诊系统紧急部署 要求。目前，新冠肺炎智能问诊产品已经覆盖了全国 106 家医院，遍布上海、 浙江等十多个省份，在系统中问诊的用户达到 15 万，访问量已经超过 个卫生服务中心下的 9 个社区上线使用。 案例 4 | 高敏快速检出病灶，CT+AI 助力医院实现“应收尽收” 新冠疫情发展到目前为止，荧光 RT-PCR 检测新型冠状病毒核酸阳性仍然是确 诊的金标准。但在疫情爆发高峰期，试剂盒短缺严重、检测耗时长、假阴性多， 使用非常受限，医院无法快速诊断并隔离。因此，CT 一直是辅助新冠诊断的重 要手段之一。 2 月 12 日 24 时，湖北当日新增新冠肺炎病例 14840

革命。 ◆ 2016 年—— AlphaGo: DeepMind 击败李世石，引发公众对 Al 潜力的广泛关注，推动资本涌入 Al 领域。 ◆ 大众认知视角—— 2022 年后生成式 Al 的爆发让 "Al 元年 " 概念再次被热议。 一、人工智能发展简史了解 · 第一阶段：标志事件是 1950 年提出图灵测试， 1956 年达特茅斯会议召 开 · 第二到四阶段：低谷的原因是符号主义 Al 第六阶段：数据驱动的崛起，驱动力是互联网积累海量数据， GPU 算力 提升，机器学习算法突破，里程碑事件是 2016 年 AlphaGo 击败李世 石 2020 年以后是通用智能探索与生成式 Al 爆发期， 2022 年 ChatGPT 发 布， 生成式 Al 普及化。 2023 年后 GPT-4 、 deepseek 等模型实现高质量 内容生 成。 1.3 人工智能的发展阶段 从 1956 阶段 一、人工智能发展简史了解 互联网推动人工智 能不断创新和实用 深蓝战胜国际象棋冠军 BM 提出智慧地球 我国提出感知中 国 深度序习与 大数据兴起 带来了人工 着 能的爆发 物联网 专家系统遍地开花 人工智能转向实用 医疗专家系统 MYCN 任务失败 目标落空 机器翻泽 笑话百出 定理证明 反思 应 用 发展期

一站式服务中心；合同管理；医用被服管理；后勤机 电设备管理；放射诊疗类设备管理；院区管网管理； 维修备品备件管理；基建管理；能耗管理；BIM 模型； 房屋管理等。 资料来源：健康界研究院 八、智慧后勤建设未来发展趋势 疫情爆发突显出卫生医疗的重要性，同时也突显出后勤保障的重要性。后疫 情时代，随着信息技术在医疗领域不断深化应用，同时配合医院高质量发展需求， 《医院后勤管理，到底有多智慧？》 14 医院智慧后勤建设

系列，可提供网络边界的安全 防护与隔离功能，配合锐捷应用安全域解决方案，能够实现基于用户的访问控制管理、 安全事件联动处理。 各类恶意代码尤其是病毒、木马等是对 XX 市人民医院的重大危害，病毒在爆发时将 使路由器、三层交换机、防火墙等网关设备性能急速下降，并且占用整个网络带宽。 49 建设方案建议书 针对病毒的风险，我们建议重点是将病毒消灭或封堵在终端这个源头上。比如，在 所有终端主 二级升级服务器，由管理中心升级服务器通过互联网或手工方式获得最新的病毒特征库， 分发到数据中心节点的各个终端，并下发到各二级服务器。在网络边界通过防火墙进行 基于通信端口、带宽、连接数量的过滤控制，可以在一定程度上避免蠕虫病毒爆发时的 大流量冲击。同时，防毒系统可以为安全管理平台提供关于病毒威胁和事件的监控、审 计日志，为全网的病毒防护管理提供必要的信息。 5.2.6 软件容错 软件容错的主要目的是提供足够的冗余信息和算法程序

利用互联网、大数据等手段，发展基于互联网的中医药医疗服务技术，建立医疗 网络信息平台，探索具有中医特色的智慧医疗服务新模式”。 在政策的大力支持下，智慧中医产业得以快速发展，业界对智慧中医爆发出 明显的热情，专利数量显著增长。 以脉诊相关设备软件为例，自 2006 年首部脉诊仪专利获批以来，共获批有 效专利 324 件，而在 2017 - 2021 年 5 年间共申请的相关专利就达到 品追溯系统，对中医药材生长环境、采收、存储、加工、销售等各环节进行信 息管理，实现中药材、中药饮片、中成药等全过程追溯，及时发现和解决质量 问题，既可以保证药品的安全性和有效性，也可以保证在类似新冠疫情的烈性 传染性爆发期间的中医药调配和供应。比如，可以智能辅助中药材质量识别， 并利用制造执行系统对中药生产过程进行实时监控和记录，对生产过程中涉及 的原辅料、包装材料、环境监测等关键参数进行监测和记录，确保生产工艺和

、特殊 药品、有效医嘱进行过滤并不同颜色标记。 支持医感沟通记录调阅功能。 支持病人诊断信息调阅功能。 支持病人转科、转床信息调阅功能。 根据预警，临床医生判断是否为多重耐药感染，根据院感爆发流程进行上 报 支持历史报卡信息调阅功能。 支持历史住院信息调阅功能。 支持手术信息调阅功能。 支持体温信息调阅功能。 各科室，院感科支持有月，年的院感病例统计表。 7.5.2.1.4、院感病例判断核心指标一键关联 院感待审核人数。 支持患者床位卡按照房间号展示功能。 7.5.2.1.5、院感爆发管理 同一科室的患者中，短时间内出现 3 例以上临床症候群相似病例，例如： 发热、腹泻等； 或者短时间内发生 3 例以上同种同源感染病例的现象（检验系统）进行预 警。 根据预警，临床医生判断是否为院感爆发，然后根据院感爆发流程进行上 报。 7.5.2.1.6、多重耐药管理 细菌培养出现致病菌等（检 细菌培养出现致病菌等（检验系统）进行预警。多重耐药一定要按照细菌 学分类，自动做出分类，并自动筛查出敏感抗菌素。 根据预警，临床医生判断是否为多重耐药感染，然后根据院感爆发流程进 行上报。 7.5.2.1.7、抗菌素预警 自动统计抗菌素类别； 自动统计非限制使用级、限制使用级、特殊使用级抗菌素使用比率； 自动统计各级别抗菌素使用前微生物送检率； 自动统计手术用药的合理性（根据《抗菌药物临床应用管理办法》进行判

隐患期， 表现为各种征兆出现；二是事故发生后，事故原因的排查期，有时候还包括事 263 某市市中医院后勤设备综合运行管理技术建议书 故本身被发现的时间，有的事故已经发生很久没有被发现，累积到爆发的时候 才被发觉；三是事故的处理期，在找到事故发生原因后，组织人力进行事故处 理。 医院建筑与设备作为一个有机的生命体，任何事故的发生有一些前期的征 兆，在传统的后勤管理方式下，这些隐患征兆很容易被忽略。同时很多事故发