engagement 用户驱动 连接与关系 自动化系统 执行系统 System of action 业务驱动 效率利润 多学科交叉、跨界 5 智慧医疗需要新一代数据中心 生态联盟 云 智 数 智算中心 云消费 IT4IT 分布式 数据中心 世界级 IT 架 构 数据活化 大规模 数据框架 物联网 移动 app 边缘智能 智能机器人 海量与性能 挑战 绿色与成本 历史包袱 基于数据的认知与决策 – 执行能力 快速智能精准执行 – 安全能力 综贯全局的安全 6 从云数据中心到智算中心 1 自动化智能 化 2 弹性共 享 3 快速敏 捷 5 分布 式 7 人才与组 织 4 大规 模 6 绿色高 效 模块化数据中心 绿色数据中心 云数据中心 数据中心 智算中心 7 3 大收益： 智慧业务，智慧人才，智慧生态； 3 3 7 5 4 3 个原则： 技术架构、管理运维、组织、治理、 流程、服务、应用 5 个阶段： 孤岛式、标准化、服务驱动、混合云、 智算中心 4 大演进要素 统一规划分步实施；面向数据智能； 安全可靠；人才素养； 智算 中心 医疗智算中心建设模型 智算中心 33754 模 型 8 智算中心参考架构 智算中心操作系统 云数智融合 智能中台 多云架构 分层解耦 大规模 多数据类型 硬件重构

产 品 和 解 决 方 案 已 经 服 务 于 全 国 6 0 % 以 上 的 医 疗 卫 生 机 构 持续加强在卫生健康领域的投入，助力行业数字化转型 服务国内超过 1800 家三级医院， 助 力医院数字化转型和智慧医院建 设 1800+ 医院数字化转 型 4 Huawei Proprietary -Restricted Distribution HUAWEl 态势感知与运行监测 智慧后勤 多院区管理 自 助 服 务 互 联 网 医 院 智慧服务 智能随访 预 约 挂 号 … 智 能 导 航 导 诊 床 旁 结 算 智慧应用 1 医院数字平台 loT 能力服务中心 区 块 链 CDR GIS 应用使能 智能中枢 云基础设施 床 科 研 远 程 医 疗 智 慧 护 理 智 慧 教 学 通用智能设备 边 端 视频 7 ax . … 高性能、大容量 极致安全可靠 超强算力：最高集成 64 核，内置多种硬件加速引擎 安全 / 可供应：自研计算芯片，整机器件国 产化 大容量：支持最多 32 个 DDR4 插槽，最高 8TB 内存 高可靠：高可靠减振 / 散热等设计与质

在为大模型在该领域的研究提供新思路。 2 人工智能大模型发展概述 2.1 人工智能大模型发展与分类 随着人工智能技术的进步和深度学习算法的发展，以及海量多模态数据的爆炸式 增长，芯片、网络、算力等基础建设的持续增强，大模型也迎来了快速发展机遇。2014 年生成对抗网络 GAN（Generative Adversarial Network）[4]的出现，推动了生成式人工 智能的革命性发展，随后以 Deepwise MetAI 2023.4 深睿医疗 医学影像 图像 通义千问 2023.4 阿里巴巴 医疗问答、医疗 知识图谱、报告 生成、辅助诊断 文本 天河医疗大模型 2023.5 国家超算天津中心 医学诊断 文本 OpenMEDLab 浦医 2023.6 上海人工智能实验室 医学图像、医学 文本、生物信 息、蛋白质工程 多模态 ProactiveHealthGPT 2023 复杂的智能预测与推理分析，虚拟数字人的建模以及语言与情感表达能力等[15]。另外， 对于生物和医药研究活动，需要大量的研究数据和模拟实验，极其耗时费力。由于大 模型参数规模巨大，其开发和训练依赖于数据、网络和算力的综合支撑。大模型可依 托互联网、专业数据库以及私有数据库的多模态数据进行自监督预训练，通过少量下 游任务提示或上下文提示对通用大模型进行微调，并利用迁移学习的思想，提高零样 本与小样本学习能

医院利用多种多样的技术手段对医疗质量和安全更具控制力 ，对 患者和医务人员的需求更具洞察力 ，对医学的发展更具支持力。 智慧医院的内涵（以信息技术应用为基础，帮助医院提质增效） 路径：新技术在医疗场景中的创新， IT 架构与应用需求的融 合 改变传统耗时耗人的医疗服务流程、 改善医疗质量、提高工作效 率、 降低医疗成本、提升患者就医获得感等 指医院资源更为丰富 ，更具创造力 ， 医院运营成本和效率更合理； ② 流媒体 战略科技 ① 磁光电 存储 ② 3D 打印 新技术在智慧医院建设中的分布 CHIMA ① 数字孪 生 新生 ① 物联 网 ② 大数 据 ③ 云计 算 ① 移动技术 /APP ① ERP 系 统 同济医学院附属 t 和 院 U N I O N H O SP TA LTO N G JI M ED I C A L 数据不汇聚 , 点对点进行数据交换 ; 3. 实现数据协同的可管、 可控、可追 ; 4. 工业互联网的标识体系覆盖各个行业 , 标识全球唯一 ; 5. 工业互联网是国家重要的基础设施 , 网络、算力、存储资源有 巨 大优势 ! 6. 数据流转过程还做不到数据可用不可见，以及数据的不可篡改。 CHIMA 工业互联网的特性分析 同济医学院附属 t 和 院 U N

02 建设目标 1. 能源供应端 - 发电侧清洁能源 2. 能源消费端 - 用电侧调峰需求响应 3. 用电实体侧 - 园区用能实体节能增 效 碳中和“三端发力”核心方向 碳中和 时间 碳中和 碳排放峰值 时间 碳排放 达峰 达峰年 碳达峰 零碳智慧园区 · 科技助力碳中和 排放量 = 吸收 量 碳 排 放 量 碳 吸 收 量 排 零碳智慧园区 · 科技助力碳中和 绿色能源 技术节能 管理节能 燃气系统 管理 近七日排放 (tCO²) 年硫排放趋势 (tCO) 路灯智能 黄理 3. 园区电力分项：空调、照明、动 力、特殊等。 电力分项 用能占比 月面积排放趋势 (kgCOz/m) p 四级能源 管理 重点设备 月人均排放趋势 (kgCOz/ 18 19 20 212223 零碳智慧园区 · 科技助力碳中和 合 ◎ 品 山 8 B 外购电力 化石燃科 购入力 减绑项 辨放分类 日月年 年 总 指 标 20322.43 福 译 续 用 率 18 315% 时 宗 指 柿 ： 7 7 4 8 . 3 1 总 向

运营能力 提升 业务流程 优化 财务收益增加 医院的数字化转型【 1 】 ，本质上是为了适应新时代发展要求，利用数字化技术来重构业务流程、提升运营水平、赋能业务发展， 构造新型核心竞争力，塑造可持续发展能力 公立医院高质量发展 ——数字化转 型 向外 重塑服务模式 重新构思并重新创 造用户体验的过程 向内 重构决策模型 服务模式创新 数据辅助决策的过程 智慧医院建设理解 基础设施 + 信息安全 + 应急容灾：医院互联互通成熟度测评 质量管理 设备管理 后勤管理 科研管理 教学管理 办公管理 5G 人 工 智 能 大 数 据 云 计 算 物 联 互 联 网 面向患者 面向医务 面向管理 全流程管家式患者服务平台 门急诊住院一体化电子病历 智 慧 医 疗 其他医技科室系统 移动医疗 后勤辅助智能化 医技辅助智能化 病房辅助智能化 门诊辅助智能化 医疗专业系统 （如医疗气体等） 能效监管 楼宇自动化 安全管理 通讯基础设施（计 算 机网 络 、 PBX 、模块化机房、混合云 … …） 公共卫生管理 互联网 + 智慧 医院 集成平台 未来智慧医院建设 模型 医患互动 医疗辅助 智能化 区域医疗 医疗管理

三甲医院如何看AI+医疗250225_导读 2025年02月25日 18:23 关键词 手术排程 AI 门诊排班 运筹规划 电子病历 润达医疗 推想科技 科大讯飞 NLP 智能辅助编码 ICD9 病案科 AI算力 推理一体机 三甲医院 全国前十 瑞星 短信 看病能力 赚钱能力 全文摘要 医院在人工智能技术的应用上，当前主要通过数学模型优化手术排程，旨在提升手术室使用效率与医院 收入，尽管潜力巨大，实际 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 最大的挑战。 ● 13:08 医院与科技公司在AI医疗诊断领域的合作模式 对话围绕医院、华为以及第三方检验公司（如金域、迪安诊断）在AI医疗诊断领域的合作模式展开。医 资金投入情 况。尽管医院面临收支压力，但由于AI在医疗领域的潜在价值，医院领导层正考虑调整预算优先级，以 确保对AI技术的投入。讨论提到，即使预算紧张，医院也愿意投入几百万至几千万的资金用于AI算力中 心的建设和设备购置，尤其是推理一体机。此外，专家还分享了不同规模医院的预算范围和投入策 略，指出全国排名前十的医院和地方三甲医院的投入可能有所不同，但普遍认为AI相关资本支 出（capex

的突破，但通用智能仍未实现。 ◆ 2012 年——技术突破的转折点：深度学习崛起， Geoffrey Hinton 团队在 ImageNet 竞赛中以卷积神经网络将错 误率 从 26% 降至 15%, 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 第二到四阶段：低谷的原因是符号主义 Al 无法处理复杂现实问题 · 第五阶段：复兴时期，标志事件是 1997 年 IBM 深蓝击败国际象棋冠军 · 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 大模型可以从大量的数据中学习， 并利用学到的知识和模式来提供 更精准的答案和预测。这使得它 们在解决复杂问题和应对新的场 景时表现更加出色 上下文理解能力 大模型具有更强的上下文理解能 力，能够理解更复杂的语意和语 境。这使得它们能够产生更准确、 更连贯的回答 可迁移性高 学习到的知识和能力可以在不同 的任务和领域中迁移和应用。这 意味着一次训练就可以将模型应 用于多种任务，无需重新训练

医疗建设相关的政策执行。 大型医疗机构 目标客群：超大型 / 大型 三甲医院 / 教学示范医 院 / 医联体建设牵头单位 目标客群特点：这类医院 通常作为医联体头部，在 业内具有极强的影响力， 具备示范标杆效应，下属 各紧密型医联体机构通常 以头部为标准。 需求情况：有建设 5G 智 慧医院行业标杆需求，有 分级诊疗需求，有引领学 科发展责任感。 县域医共体 目标客群：县域医共体牵 优化 PaaS 平台能力，提供大数据开通服 务等； 向 AI 运维演进； 院内数据交换平台； 院内数据共享平台； 整合数据处理能力 实现 PaaS 平台技术、数据、业务、 AI 能 力共享 OA 、物流管理、薪资管理、预算管理、后勤 管理、医疗纠纷管理、合理用药、药房叫号 系统、膳食系统、营养系统 管理与运 营系统上 云 教学、培训、科研、临床干预等系统上云； 教学科研 系统上云 智慧药监 智慧医院 远程医疗 区域医卫 智慧康养 业务场景 应用 高精定位 院内 5G 专网 专网服务 远程医疗专网（切片） 物联网 视讯网 网络建设与优化 专用服务 公 有 云 基 础 能 力 IaaS 层 存储服务 云网络服务 封装 形成 底 座 公有云底座 全栈专属云底座 私有云底座 生态 伙伴 群 PaaS 层 云安全服务 计算服务 数据库服务 消息队列服务 大数据计算服务

维 护 ， 区 别 于   OTT ） 厂商 ： 提供 MEC 网络功能、软硬件环境 第三方 ： 提供 MEC 应用、内容 MEC ：赋能垂直行业数字化转型 MEC 是集网络联接、算力资源、云和应用能力为一体的 D-ICT 智能信息节点，为客户提供就近智能服务 • • • • MEC 的价值 端 能力 赋能应用 联接 接入能力： 5G/4G 分流，固网 BAS 网络能力：定位、 网络切片的每个片是隔离的。从而提高可靠性和安全性 网 络 切 片 p p p 针对本地化、低时延和高带宽业务提供优化的服务运行环境 降低时延并节省传输资源 可提供相应的计费服务、感知用户的移动 边 缘 计 算 p p 基站侧利用大规模天线阵列形成多发多收的系统 峰值及小区容量提升、有效的干扰抑制、边缘覆盖性能改善 大规 模阵 列体 天线 p p p 毫米波段通信，频谱资源丰富 增加系统带宽，可显著提升峰值速率和容量 连接数密度： 100 万 /Km 2 海量物联网传感节点 • 空口时延： 1ms 厂区机器人 / 无人机安防巡检 • • • 传统视频监控 事前无预警 缺乏智能化，灵活度低，需要依靠人 力查看，响应不及时 人工识别难 监控数据采集维度单一且效果欠佳， 不可用在其他领域 事后难取证 通常事后取证，通过视频回放发现异 常情况，需要手动调查取证 • • • • 智能视频监控