数据汇集建设问题 共享转换过程问题 数据质量 问题 源数据和业 务数据不 一致 主键冲突 数据信息 不规范 格式错误 计算 错误 信息 不一致 数据 不完整 缺少 数据 违反 约束 采集 错误 编码不 统一 数据重复 无法关联 与实际 不符 二、医院数据治理体系建设 • 数据中心重建设，轻管理，少应用； • 数据治理对人工还存在较强依赖，自动化、实时性还有待提升； 文 约 束 函 数 依 赖 （单一）实例级数据质量问题控制 相似重复记录 逻辑错误 拼写错误 不完整记录 数据检测、分析和修正 规则约束 数据约束 约 束 层 清 洗 层 值 域 约 束 逻 辑 约 束 异常数据 … 质量检查调度 (Do) 数据质量提升

ChatGPT 在临床实践中的可能作用，比如提供诊断建议，回答常见问题， 进行健康宣教等。但需要注意的是，由于医疗领域具有特殊性，如果某些问题回答产 生错误将会为患者带来较大的风险。因此，可在一定约束和规范下，尝试在该领域开 展实验应用，这将极大程度上提高医务人员的工作效率，改善患者的就诊体验。 3.3.2 就诊中的应用 bmr.202312.00027V2 http://www.biomedrxiv 大群众的生命安全息息相关，如果出现上述安全问题，那将带来不可挽回的结果。 4.3 伦理与法律层面 近年来，各行业、机构、政府持续完善人工智能产业的规范和治理，但对于大模 型这一新领域来说，在行业规范和法律约束层面还较为欠缺，因此可能会加剧医疗领 域的不平等性。大模型需要大量的医疗数据来训练模型，但这些数据可能包含个人敏 感信息，如病历、遗传信息等，如果这些数据泄露或被滥用，将对患者的隐私造成严 重

从行业层面看，系统实施将产生显著的社会效益。国家卫健委 统计数据显示，采用 AI 辅助书写的医疗机构，其病历归档及时率 平均提高 37 个百分点，医保审核缺陷率下降 24%。更重要的是， 系统通过标准化术语和逻辑关系约束，为区域医疗大数据平台提供 了高质量数据源，这对推进分级诊疗、临床路径优化等医改重点任 务具有基础支撑作用。某省卫健委的试点数据表明，当 AI 病历系 统覆盖率超过 70%时，区域内跨机构病历互认时间可缩短至传统模 足结构化病历数据和半结构化医疗文本的存储需求。核心业务数据 使用 MySQL 8.0 实现 ACID 事务保障，医疗影像等非结构化数据通 过 MongoDB 5.0 分片集群存储。 主数据表结构设计如下： 表名 字段 类型 约束 说明 patient_info patient_idnam egenderbirth_ datecontact VARCHAR(36)V ARCHAR(50)C HAR(1)DATEVA FHIR 标准基础框架，并针对中文医疗场景进行本地化优化。 主要数据实体及其关系如下： 1. 患者主索引表(patient) 2. 病历文档表(medical_record) 字段名 类型 约束 描述 record_id varchar(36) PK 符合 UUID 标准 patient_id varchar(36) FK 关联患者 ID visit_type tinyint not

领会国家政策，转换服务模式，提升服务质量 保障信息平台良好运转 定岗定责、责任倒查 标准逐步完善 与上级、区域卫生平台集成对接 遵循区域卫生四位一体，公共卫生体系的持续优化 各业务系统的扩展 关键约束 系统收益 服务疾控 - 助推疾控管理现代化 •将大公卫统一纳入到疾病防控立体网络 体系中，整合了公共卫生相关信息，有 力的降低了灾情，保障民生； •通过平台公布疾控工作的有关信息，为 公众提供查询检索、交流平台，增进民

务与国际合作”四大导向，明确高等教育数智化转型的发展方向和战略目标。 报告从技术、社会与教育三个维度深入审视机遇与挑战：在技术层面，算力、数据与算法的突破孕育创新红利， 但面临安全、伦理、偏差与治理等现实约束；在社会层面，发展契机与潜在风险并存；在教育层面，知识去中 心化、学习个性化的进程中，需要同步重塑价值导向与能力结构。基于深入分析，报告提出推动高等教育走向 智能、高效、开放、可持续发展的总体目 于认知能力量化评估。 四是时序性与过程性，数据需完整记录“知识传授－练习反馈－能力表现”的时间序列，为分析知识掌握度变 48 大模型背景下高等教育数智化转型研究报告 化提供过程依据。五是伦理约束与隐私保护，数据涉及师生尤其是未成年人的敏感信息，需同时遵循隐私保护 原则与教育公平原则，规避发展性偏差风险。 从训练重点来看，教育大模型需强化四类数据建设。一是中文数据，需要系统性地整合教材、政策文件、学术 协同，形成动态 的可持续教育生态，全面提升教育各环节智能化水平，实现从传统教育向智慧教育的深度转型，最终构建以学 习者为中心的个性化、精准化、高效化教育新生态。 安全、伦理与隐私，是框架的核心约束条件。安全保障涵盖网络安全、数据安全、模型安全、内容安全与安全 管理，防止数据泄露、模型攻击及不良内容输出；伦理隐私要求落实数据匿名化、算法公平性、用户知情同意 等原则，避免技术滥用引发教育公平风险。

国际间合作与标准制定。 技术契约 通过可解释 AI 增强透明度， 建立技术标准减少不确定性。 三重契约模型 伦理与安全进化路径： 从“事后修正”到“前置嵌入” 在 AI 训练目标函数中嵌入伦理约束项 ， 例如 将 “ 最小化对生态的长期影响”置于 “最大化短 期 处置效率”之上 ，确保 AI 决策符合伦理要求。 针对不同国家对核安全的价值排序差异 ， 如 德 国的反核倾向和法国的技术乐观主义

并保护 好现场。  住院患者发生躁动时的应急预案 1、保护患者安全，加床档防止坠床，必要时经医生同意给予约束。 2、检查患者躁动原因。有无体位不舒适，患者约束带过紧引起不适，生理需求 未得到满足或身体其他部位不适。 3、报告值班护士给予相应处理，变换舒适体位，患者清醒后解除约束，满足生 理需要。 130

再用背水一战的决心和压缩型发展的理念 ， 来倒逼减排。 中国与欧盟的减排路径不同。 欧盟的二氧化碳排放在达峰以后，经历了一 个长期波动的平台期（约 ３０ 年），然后缓慢下降。 尽管欧盟碳达峰以后受到《京都议定 书》的法律约束，但总体看欧盟的碳中和过程将是一个自然减排过程。 中国现在还处于二 氧化碳排放上升阶段 尚未实现现代化 在发展的压力和高碳能源体系的压力下负重爬 ， ， 坡，因此，实现碳达峰碳中和必定非常艰难。

prompt engineering 中的应用方法 知识图谱的引入可以使其上下文环境更符合现有领域知识，比如用 知识图谱来构建不同疾病之间的关系。通过知识图谱引入专家知识， 在 prompt 前进行一定约束，可以提供更可靠、有效的 prompt 。 大模型：参数化的知识库 CHIMA 20Pag2 Tsinghua Confidential | lvhairong@tsinghua.edu.cn

岁以上有（）人；按职称分段，正高级职称有（） 人，副高级职称有（）人，中级职称有（）人，初级职称有（）人，其他有（）人；按学 历分段，博士研究生学历有（）人，硕士研究生学历有（）人，大学本科学历有（）人， 其他有（）人。 *约束条件：“30 岁以下”人数+“30-39 岁”人数+“40-49 岁”人数+“50 及 50 岁以上” 人数=在职人员数量；“正高级职称”人数+“副高级职称”人数+“中级职称”人数+ “初 223 （5）“网络安全投入“，指所有涉及网络安全所需建设、运维的投入总和； （6）“短期聘用人员”，指与学校或与网络安全和信息化部门签署短期劳动合同、由网络 安全和信息化部门管理的信息化工作人员。 *约束条件： （1）信息化总经费投入=建设经费投入+运维经费投入； （2）信息化总经费投入=政府投入+学校自筹+社会投入： （3）信息化总经费投入<=教育总经费（参照第 4 题） 【21-23 为基础设施类】 为基础设施类】 【填空】 21.校园网 IPv4 出口总带宽（）M，峰值（）M。校园网 IPv6 出口总带宽（）M，峰 值（）M。校园无线网络接入点个数（）个。学校提供的 IPv6 应用服务数为（）个。 *约束条件：IPv6 应用服务数<=信息系统总数+网站总数（参照第 24 题） 【填空】 22.学校信息化部门集中管理基础设施：核心机房面积共（）平方米，核心机房服 务器标准机柜总数为（）个，核心机房