预训练大模型与医疗：从算法研究到应用 1. 预训练大模型概述 2. 理解大模型的内在机理 3. 赋予模型精准性与可解释性 4. 医疗领域应用 5. 清华探索：数基生命 CHIMA 20Pag2 Tsinghua Confidential | lvhairong@tsinghua.edu.cn CONTENTS 预训练：从大数据到小数据 ③ 精 准 可 解 释 ④ 医 疗 应 用 在标准的放射学报告中，印象部分是对整个报告描 述的总结。自动印象生成（ Automatic impression generation ， AIG ）成为医学领域 NLP 研究的重点。 挑战：对放射科医生来说，写下大量“印象”既费 力 又容易出错。尽管最近的研究中基于预训练和微 调预训练模型在医学文本领域中的自动印象生成方 面取得了不错的效果，但此类模型通常需要大量的 医学文本数据并且泛化性能较差。 思路： lvhairong@tsinghua.edu.cn ChatGPT 应用于自动印象生 成 ③ 精 准 可 解 释 ④ 医 疗 应 用 ⑤ 数 基 生 命 ② 剖 析 大 模 型 最近的研究表明，设计 prompt 以引导模型关注输入的相关方面，可以产生更精确和一致的输出。因 此 prompt engineering 对自动印象生成非常重要。 ① 关 于 预 训 练 首先使用标签器对报告的“发现”部分进行分

口腔专科 智慧医院 运维体系标准化的研究与实践 CHIMA 山东大学口腔医院 于磊磊 2023 年 5 月 师资队伍 职工 503 人 正高 41 名 副高 50 名 硕导 56 名 博导 31 名 机构设置 5 个教研所 19 个科室 3 个省级平台 山东大学 口腔医院 省口腔 医院 口腔 医院 口腔 医学院 规模体量 面积： 2 南京医科大学 武汉大学 中山大学 B 山东大学 发展历程 CHIMA 国家首批一流专业建设点、 山东省工程实验室 国内首家教育部专业 认证的口腔医学院校 山东省口腔疾病临床 医学研究中心 附属口腔医院成立 - 山东大学口腔医院 建设委省共建国家 口腔区域医疗中心 山东医学院口腔系 成立 教育部高等学校 特色专业 齐鲁大学建校开 启齿科教育课程 增名山东省口腔 张光溥、孙湧泉 教授筹建口腔系 学科评估排名 全国并列第八 山东省重点实验室 ➢ 山东省首家三级甲等口腔专科医院 ➢ 委省共建国家口腔区域医疗中心建设主体单 位 ➢ 山东省口腔疾病临床医学研究中心 ➢ 山东省口腔医学质量控制中心挂靠单位 ➢ 山东省口腔专科区域医疗中心 ➢ 山东省临床重点专科排名第一 ➢ 中华口腔医学会专委会主委、副主委 3 人 ➢ 种植科、牙周科为山东省临床精品特色专科

报告提供的任何内容（包括但不限于数据、文字、图表、图像等）均系头豹研究院独有的高度机密性 文件（在报告中另行标明出处者除外）。未经头豹研究院事先书面许可，任何人不得以任何方式擅自 复制、再造、传播、出版、引用、改编、汇编本报告内容，若有违反上述约定的行为发生，头豹研究 院保留采取法律措施、追究相关人员责任的权利。头豹研究院开展的所有商业活动均使用“头豹研究院 ”或“头豹”的商号、商标，头豹研究院无任何前述名称之外的其他分支机构，也未授权或聘用其他任何 也未授权或聘用其他任何 第三方代表头豹研究院开展商业活动。 www.leadleo.com 报告标签：院内信息化、HIS、电子病历 主笔人：何婉怡 行业概览 2023/08 www.leadleo.com 400-072-5588 中国AI医院信息化行业 行业概览 | 2023/08 2 摘要 2023年上半年，政策层面基于数字中国整体框 架要求，持续发展数字健康，包括持续推动医疗 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 护理应用 药事应用 医技应用 运 营 管 理 后 勤 管

到底有多 ？ 2021 年 2 月 2 日 健 康 界 研 究 院 《医院后勤管理，到底有多智慧？》 * 免责声明 本报告的数据来源于公开信息整理分析结果，本报告所载的资料、研究结论仅反映健康 界研究院于撰写、发布本报告当日的判断，过去表现不应作为日后表现的依据。 * 版权声明 本文为健康界/北京华媒康讯信息技术股份有限公司原创。未经北京华媒康讯信息技术 股份有限公司书面授权， 式”服务模式推进、节能减耗管理、服务社会化、运营管理精细化、预算管理标 准化、内部控制规范化等，均对后勤信息系统建设提出更高要求。 图 3 医院后勤建设政策梳理 《医院后勤管理，到底有多智慧？》 3 资料来源：健康界研究院 2、二看医院后勤管理演变 医院后勤是医院运行与发展不可缺少的支持保障系统，长期以来存在医院不 重视，后勤班组社会化公司多，多头报修，占用大量一线时间；员工来源复杂， 技术素质参差不齐，专 《医院后勤管理，到底有多智慧？》 4 资料来源：健康界研究院 3、三看后勤企业产品演变 从全产业链来看，后勤企业包含建筑厂商、硬件厂商、设备厂商、软件厂商、 外包服务厂商等。建筑厂商包含建筑公司、设计院、代建办等；外包服务厂商包 含保洁、餐饮、保安、洗涤等行业。 图 5 参与医院后勤建设的企业主体图 备注：硬件厂商指提供网络终端；设备厂商指提供后勤基础设施。资料来源：健康界研究院 本文从软件供应商、外包供应

智慧中医的产业场景 从《规划》来看，智慧中医应用可分为智慧医疗服务、智能辅助诊断设备和 智慧中医药产业三个大类，其下又可细分为①中医经验传承、②中医诊断、③中 医非药物治疗、④中医处方及药房、⑤中医药研究、⑥中医药监管场景、⑦中医 院外管理等七个具体场景。 2 图 1. 智慧中医全场景地图 （资料来源：公开资料整理） 中医药传承 乐疗法等中医适宜技术。 中医处方及药房场景指的是在诊断后，借助大数据和 AI 辅助药方的开立， 并在智慧中药房中完成处方的审核、调剂、煎煮。 中医药研究场景指的是运用大数据挖掘、AI 图像识别、自动化技术，对组 方合理配伍、药物有效成分、中药材科学种植、质量稳定性等进行研究，用现代 科学解读中医药学原理，推动传统中医药和现代科学相结合、相促进。 中医药监管场景指的是借助物联网、大数据等远程技术对中医诊疗、中药 本文重点对现代数字化技术加持下的院内外辅助诊断设备进行研究。 2. 中国智慧中医产业发展历程 中国在中医智能辨证诊断方面的研究至今已有四十余年的研究历程，随着技 术的更迭，主要分为三个阶段：第一个阶段为上个世纪 70 年代末至 80 年代的 基于经验知识推理阶段，研究主要集中在中医领域专家系统的研制；第二个阶段 为 90 年代至 21 世纪初的传统机器学习阶段，研究者们主要尝试单一或多种机 器学

广东省科技创新战略专项资金项目 (pdjh2022a0113) 作者简介: 李启渊 (1999-), 男, 江西赣州人, 在读硕士研究生, 主要从事医院评价方面的研究。 通信作者: 庄一强 (1964-), 男, 中国香港人, 博士, 研究员, 主要从事医院评价方面的研究。 •卫生信息• ChatGPT 在中医医院智慧化建设中的应用、 挑战及对策 李启渊1, 张 静1, 徐权光2, 庄一强1 hospitals 2022 年 11 月, ChatGPT ( Chat Generative Pre - trained Transformer) 由美国加利福尼亚州旧金山研究 实验室 Open AI 正式发布, 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 的功能与特点出发, 分析此类生成式人工智能在中医医院智慧化建设中的 应用前景, 并从认知、 基础、 技术、 规制 4 个方面分 析其挑战及因应对策, 以期为我国中医医院智慧化建 设和生成式人工智能应用于医疗领域研究的深入开展 提供参考。 1 ChatGPT 在中医医院智慧化建设中的应用前景 1. 1 助力中医经验传承发展 2019 年 10 月, 中共中央、 国务院发布 《关于促 进中医药传承创新发展的意见》

转化为可操作的“能否模仿人 类 行为 ?", 规避了关于“意识”的争议。 2. 提出“智能”的行为主义定义，即通过外在表现而非内在机制判 断 智能。 2. 技术目标： 1. 为早期人工智能研究提供了明确方向，例如自然语言处理和对话 系统的开发。 2. 启发了后来的聊天机器人 ( 如 ELIZA,ChatGPT) 和语言模型的 发 展。 一、人工智能发展简史了解 CDC 疾控 思 维和行为。在这个背景下，一些杰出的科学家和工程师们开始研究如何使计算机具备更高级的功能 1956 年 8 月，在美国达特茅斯学院举办的人工智能夏季研讨会，是人工智能领域具有里程碑意义的一次重要会议。这次 会 议汇聚了众多杰出的科学家和工程师，他们共同探讨和研究人工智能的发展和应用前景 这次会议的主题围绕着人工智能的定义、研究方法和应用场景展开。与会者们深入探讨了人工智能的基本概念、算法和技 和技 术，以及其在各个领域的应用潜力。他们共同认识到，人工智能的研究和发展将为人类带来巨大的变革和进步 一、人工智能发展简史了解 Arh sauel ole sHe Nutkaslet Rche Marvi

ASAP 模型 GAAD 模型 AI 生物标志物研究举例之自身免疫 病 • 人体免疫系统错误地攻击和损害自身细胞、组织和器官的一类疾病 • 临床症状重叠 , 诊断标准复杂 , 发病率逐年升高 • 患者的经济以及精神的负担都相对增大 • 早期诊断对于自身免疫疾病的治疗至关重要 科学目的：基于实验室指标构建自身免疫风湿病早期分类的 多分类模型  研究对象： 519 例 SLE 患者， 163 例 例 SS 患者， 243 例 IM 患者  研究指标：自身抗体、血常规、生化常规、临床特征  指标筛选：差异分析、相关性分析、单因素多因素分析、 LASSO 回归  模型筛选： 4 种机器学习模型比较  模型优化：性能最优模型进行指标优化  外部验证：独立数据进行模型验证 AI 生物标志物研究举例之自身免疫 病 AI 生物标志物科研成果的临床应 用 AI 生物标志物从 词、文献主题 或领域筛选出相关的研究，自动生成解读文献，节省了大量人工阅读的时间。 “ 问问同检”在实验室中的应用实例 ” 问问同检！“ - 文献翻译总结 场景六：贴合检验专业的文献综述撰写 自动化科研文章生成器 对于检验科的科研工作者来说，撰写高质量的文献综述是一项必不可少的任务。“问问同检！ " 可以基于大量的文献数据，自动提取出与检验相关的研究趋势、技术发展、成果总结等信息，

• 肝脏内部与周围毗邻结构复杂，诊断难度较大 • 局灶病变种类多样， 有超过 20 个影像学征像 • 需要多期图像联合查看，但不同期相有变形 • 肝病被认为是“亚洲病”，国外研究相对较少 商汤 SenseCare 肝脏智能产品 • 行业首发肝脏智能解决方案 • 覆盖 CT 与 MR 多模态数据，全方位助力疾病诊断 • 搭载肿瘤切除与肿瘤消融多种术式智能规划 人脸检测 黄牛党 脱岗 跌倒 烟火 医闹 智慧医学科研平台 CHIMA 导航式科研工具应用 • 数据驾驶舱 • 患者全景视图 • 多条件筛选搜索引擎 • 研究路径导航式工具应用 • 科研项目管理 科研能力提升 • 科研方法论培训 • 人才培养 • 数据 + 工具 + 方法论融合 • 助力高水平医院建设 智慧医学科研平台 技术赋能 • NLP 自然语言处理 • 深度学习 / 机器学习 • 统计分析支持 • 工具、算法开放探索 CHIMA 提出科学问题 制定研究方案 收集数据 数据处理 数据分析挖掘 成果转化 大量文献阅读

医学信息学”列为高等教育专业 目录外专业 • 北京小汤山医院在 72 小时内完成了 整体医院信息系统建设 • 1973 年 -1991 年 • 中国医科院肿瘤医院（研究所）成 立计算机室 • 中国医药信息学会（ CMIA ）成立 互联网医院、科研平台、 数据中心、集成平台、 CDSS 等 医院信息化起步与探 索 医嘱、药品、首页、 大型医疗机构逐步从规模化发展转到精益化、研究型发展模式上来，要求医院进行正位、提质、求精、降本。 l 实施公立医院管理体制、运行机制改革 l 采取多种措施控制医药费用不合理增长 l 实行收入分配机制改革 l 规范公立医院管理等 l 实施药品、耗材零差率必革 l 规范药品、耗材招标采购 l 控制过度用药处方行为等 l 医保支付方式改革 l 城乡居民医保制度并轨 影响医保基金平衡 控制医疗费用 研究型医院的建设改变了医院信息化建设的重点 内在动力；以临床 与科研有机融合为基本方法；以数字化医院为基本形态；以造就研究型人才为根本支撑；以培育研究型学科为发展 基础；以为人类健康做贡献为价值追求。”中国研究型医院学会原会长王发强指出，以上八个方面既体现了内涵本 质的不同特性，也是深化研究型医院建设的关键靶点。 中国研究型医院学会何振喜会长提出：研究型医院应当是国家和区域卫生健康事业发展的“四个中心”，即： 临 床医疗中心、