项目编号： 智慧中医院门诊病历自动生成接入 AI 大 模型 设 计 方 案 目 录 1. 项目背景........................................................................................................................................... .........................................................................................24 3.1 自动生成病历的目的.............................................................................................. .......................................................................................43 4.2.3 输出生成模块.................................................................................................

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、 中医医院信息化基础薄弱、 生成式人工智能 技术缺陷、 管理制度与监管体系尚不健全等挑战。 提出需要调整认知、 树立对生成式人工智能的正确观念; 树立对生成式人工智能的正确观念; 加 强中医医院信息基础设施建设; 鼓励生成式人工智能技术研发; 完善管理制度与监管体系, 推进生成式人工智 能技术在中医医院智慧化领域的合理应用等建议。 关键词: ChatGPT; 生成式人工智能; 中医医院; 智慧化建设 中图分类号: R197. 4 文献标识码: A 文章编号: 1003-2800(2024)04-0078-04 Application, challenges 代表人工智能领域取得突 破性进展, 生成式人工智能或将引发人类生产生活的 巨大 变 革。 生 成 式 人 工 智 能 ( Artificial Intelligence Generated Content, AIGC) 是指具有文本、 图片、 音 频、 视频 等 内 容 生 成 能 力 的 模 型 及 相 关 技 术 [1], ChatGPT 作为生成式人工智能的代表, 是迄今为止世

引发算力与数据驱动的 Al 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 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 年人工智能元年至 5 级 AGI 量表 二、大模型：人工智能的前沿 2.1 大模型的概念 大模型通常指的是大规模的人工智能模型，是一种基于深度学习技术，具有海量参数、强大的学习能力和泛化 能力，能够处理和生成多种类型数据的人工智能模型 通常说的大模型的“大”的特点体现在：参数数量庞大、训练数据量大、计算资源需求高 2020 年， OpenAl 公司推出了 GPT-3, 模型参数规模达到了 1750 亿，

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  通常用于生成文本、对话、问答等任务 CHIMA 20Pag2 Tsinghua Confidential | lvhairong@tsinghua.edu.cn BERT 训 练 ③ GPT 处理多任务的能 力 2022 年 1 月 OpenAI 提出 GPT-3.5 模型 参数量 13 亿 , 60 亿， 1750 亿 数据量 40TB 赋予 GPT 推理能 力 多模态生成 CHIMA 20Pag2 Tsinghua Confidential | lvhairong@tsinghua.edu.cn 2023 年第一季 度 OpenAI 提出 GPT-4 模型 百万亿级别参数量 lvhairong@tsinghua.edu.cn GPT 在编写代码上的应 用 2021 年 12 月 使 GPT 具有与人类对话的能 力 2022 年 11 月 模型内部本质上是基于统计的文字生成器 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 CHIMA 20Pag2 Tsinghua Confidential

硬件发展，大规模数据，算法突破 推荐系统 人脸识别 算法框架：深度神经网络、卷积神经网络 自动进行特征学习，端对端训练，有监督 在特定场景效果好，但需要根据 不同任务训练不同的模型，泛化 能力差 生成式 AI 2020- 硬件、算法、大数据全面突破 对话机器人 算法框架： Transformer 大规模无 监督预训练 多任务、多模态统一处理 自然语言理解、世界知识记忆、 逻辑推理 人工智能时代推动检验技术的发展 医院检验科率先迈出智能化升级的重要一步，基于本地部署的 DeepSeek 模型， 打造了全国首家实验室智能助手——“问问同检！” 全国首家实验室 AI 智能助手“问问同检”  RAG 框架（检索、增强、 生成）；  自动总结 + 推理。 项目说明查询 仪器 / 试剂说明书查 询  任务型对话的意图识别；  NLP 任务增强：引入外部知 识库。  LIS 系统已接入，免输入一键结 果解读； 降低不合格标本比例；  医检沟通的好伙伴。 “ 问问同检”医护版 专业文献综述撰写  内置提示词工程 (promptengineering) 优化撰 写水平；  基于上传的个性化文献知识库 生成  大语言模型 + 机器人（未来）；  新时代的陪诊师。 “ 问问同检”患者版 八大应用场景： 场景一：检验项目不清楚？ “ 问问同检！”随时获取详细资料 在实验室中，检验项目的种

的效 率，防止死锁和并发操作。 系统主界面的自动锁定与用户快速切换操作。 菜单、快捷键、工具栏、导航栏自定义功能 6.3.6、维护要求 系统参数维护应具有非编程的可定制的系统参数维护和自动生成系统参数 系统应支持支持多版本管理、历史版本回滚、文件压缩更新、智能角色更 新。 系统应支持提供远程桌面维护，减轻管理员维护工作强度。 程序界面调整应支持自适应分辨率、各应用模块界面美化处理，风格统一、 医院里从挂号、就诊、检查、检验、治疗、取药、缴费、结果查询打印等都能 全程操作使用。 主要功能需求如下： 1. 支持患者基本信息登记功能及患者基本信息维护功能。 2. 支持医院使用多种卡类型。 3. 支持患者信息登记后生成电子健康码，打印二维码功能，并在院内流通。 4. 支持患者信息必填控制，防止操作员漏登记患者信息。 5. 支持患者卡绑定功能，患者登记时可以自动绑定医保卡。 6. 支持基本信息登记、患者挂号登记集成功能，挂号时新患者可以直接调 可以直接调 出患者信息登记界面，进行患者信息登记；门诊医生站自动挂号时直接创建患 者基本信息的功能。 7.1.2、门急诊预约挂号管理系统 7.1.2.1、预约管理 门诊科室、医生专家排班后生成统一号源池，支持多渠道预约现场、诊间、 电话、自助机、网上等多个预约渠道提供实时有效的号源，并与医院排队叫号 系统链接，信息共享以便合理安排预约号源。 7.1.2.1.1、患者信用管理 具有患者爽约管理功能，可灵活设置爽约规则。

基本信息，快速选择诊别、科室、号别、医生，生成挂号信息，打印挂号 单，收取费用；医保和农合患者支持医保与农合登记接口调用；病人身份可 选农合、医保、公费、自费等不同类型；支付方式可选现金、银行卡等多种 方式；操作类型可选窗口挂号、预约挂号、电话挂号、自动挂号、消号、退 号等。 2 基础号表维护 用于录入和维护基础的号表（即门诊医生的排班表）信息。 3 号表生成 统计基础号表，自动生成下个工作周期的号表。 4 通过居民健康卡、动态手机密码等方式查阅患者健康档案信息，内容包括个人基本信息、个人健康档案、家庭健康档 案、健康体检记录、医疗服务记录、公共卫生服务记录等。 4 健康档案生成与提交服务 将患者的处方、电子病历、申请单、检查检验结果等数据生成标准化的健康档案共享文档，并向区域卫生信息平台提 交与发送。 5 综合查询 根据多种组合条件查询，包括药品查询、处方查询、诊疗项目查询、病人费用查询、手术情况查询、检查结果查询、 护士检查长期、临时医嘱的合理性。可将皮试等病人症状通过确认医嘱反馈给住院医生工作站，医生审核后的医 嘱护士系统自动产生信息和语音提示。 3 生成执行单 单日诊疗执行项目； 单日用药医嘱执行项目； 多日用药医嘱执行项目。 支持单病人、整个科室或病区多种模式 生成。 4 打印执行单 打印药品单、退药单、摆药单、治疗卡、输液 卡 、服药卡、瓶签、杯卡。支持单张、单个病人、整个科室或病区 多种模式打印

5G+AR 实景导航模式 AR 实景导航模式下，用户可以通过手机摄像头获取场 景内实景图片，并跟随导航线行走，实现轻松有趣的 导航体验。 AR 模式 反向寻车 1 、管理人员设置优惠规则生成二维码； 2 、将二维码进行投影或者放在会议室门口； 3 、参加会议人员扫二维码实现减免； 4 、管理端可通过手动输入车牌号实现减免， 同时记录操作人员等信息。 应用场景 会议车辆减免 食堂消费 福利通道 员工卡 金融卡 员工卡 简洁操作：按组织或按门禁区域进行授权并自动下载权限 门禁授权 门禁异常 考勤管理 * 行政人员考勤 统计分析 智能分析，各类报表，自动生成 人事信息 员工档案，自助录入，存阅自 如 工作事务 关键事件，清晰明了，智能提醒 考勤薪资 病假事假，自动关联，完美衔接 $  无感考勤 出入数据即考勤，实现无感考勤。 忘记打考勤？ 部门排班及个人排班 刷卡记录 （人脸、指纹、 车辆） 审批 支持延后提交申请 日报生成 存储考勤 记录 非跨日班，T+1生成 跨日班：T+2日生成 月报生成 月报生成后无法提 交相应流程记录 车牌与人员关系 录入 考勤流程 考勤管理 考勤数据管理 灵活的结账周期 考勤实时计算 自动校验异常数据 考勤报表实时查询

问题，并依据告警信息进行设备运维工作的派单，并通过线下执行工具进行执 行操作，辅以便捷查询的知识库，降低运维工作的难度，提高管理行为的可执 行性。 根据院方要求与管理规范，系统能够配合院方对于设备的保养计划进行保 养计划的设计、生成与定时派单，并综合人员分组、人员排班安排等相关信息， 实施对于机电设备的保养工作。 系统增加知识经验库，对于项目各子系统相关资料、保养标准规程、设备 故障处理资料、以及其他相关巡检及作业规程资料进行系统层级的录入，使得 5.9.1 告警管理 5.9.1.1 告警信息查询、导出 可通过起止时间、关键字、告警等级（可以细化为 10 个等级）、告警 87 某市市中医院后勤设备综合运行管理技术建议书 状态（可以自动生成，支持人工干预）、告警类型（对设备运维工程中参 数状态均能囊括）、区域、业态等条件查询告警信息并导出结果集。 5.9.1.2 告警管理 可对告警信息进行单条、批量的操作（确认、处理、撤销、查看详 某市市中医院后勤设备综合运行管理技术建议书 图5.2 我的报修（评价）功能界面  缺陷故障报修 缺陷故障报修功能主要用来所有报修信息的录入。填写完成后的缺陷故障 报修一旦提交后，即转入到工单生成的功能，变为待确认和派单的检修工单。 具体界面展示如下图。 124 某市市中医院后勤设备综合运行管理技术建议书 图5.3 缺陷故障报修功能界面 5.10.5.4 缺陷故障统计 用于缺陷故

面向智慧医疗—智能预问诊 预约挂号后、排队候诊时，利用人工智能技术，智能采集患者病情信息（包括主诉、现病史、既往史、 过敏史等），自动生成电子病历同步给门诊医生，能够节省医生写病历时间，提高患者问诊参与度 智能预问诊知识库 / 模板 病史报告自动生成 引导患者描述病情，疾病画像 面向智慧医疗— AI 移动医生查房 4 医学知识智能检索，好帮手 3 语音写会诊意见，更方便 1 全语音操作信息查阅，更快捷 面向智慧医疗— AI 语音智能随访 根据医院和科室的随访要求，设计随访问卷与患者进行智能语音交流，收集患者反馈，完成 问卷数据采集，随访、填表、生成数据报告一步到位 另外，患者康复后，智能电话会对患者进行回访，收集患者反馈，汇总患者建议，自动生成 统计图表，辅助医疗质量，得到病人的满意是医院最大的回报，做到医生安心、家人放心 解决方案 建设内容 建设背景 加入星球获取更多更全的数智化解决方案 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 xxx 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，针对患者个体化精准治疗规划，提升预后效果。 交互式三维解剖结构查看 支持灵活查看各解剖组织、相邻器官、病灶 位 置、血管供血等，帮助医生进行精准病灶评 估 及手术路径设计