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 人 1.2 人工智能的诞生 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 二、大模型：人工智能的前沿 语言生成能力 大模型可以生成更自然、更流利 的语言，减少了生成输出时呈现 的错误或令人困惑的问题 2.2 大模型的发展历程 萌芽期：模型小 ( 参数 <1 亿 ) 、任务单一、依赖人工设计规则。 突破期：标志事件是 2017 生成文章、画画、写代码 ) 。 二、大模型：人工智能的前沿 语言大模型 是指在自然语言处理 (Natural Language Processing,NLP) 领域中的一类大模型，通常 用于处理文本数据和理解自然语言。这类大模型 的主要特点是它们在大规模语料库上进行了训练， 以学习自然语言的各种语法、语义和语境规则。 代表性产品包括 GPT 系列 (OpenAl)

确 性，推动医疗服务质量的提升，保障患者的治疗安全。 1.3 AI 技术的发展及应用前景 近年来，人工智能（AI）技术在医疗行业的迅猛发展，标志着 医学服务模式的重大变革。AI 技术特别是在自然语言处理 （NLP）、图像识别、数据挖掘和机器学习等方面的飞速进步，为 医疗数据的处理和分析提供了强有力的工具。在中医院门诊病历自 动生成的应用中，AI 能够通过对症状、病历记录及临床数据的深度 大潜力。特别是在中医领域，很多实用的经验和知识系统化程度不 高，AI 可以帮助整合这些信息，使得门诊病历的生成过程更加科学 和系统。 AI 技术的应用前景广泛，尤其是在以下几个方面：  智能问诊：通过构建智能问诊系统，利用自然语言处理技术， 患者可以直接通过对话界面描述症状，系统则能根据已有病历 和知识库自动生成初步诊断，并指导患者选择合适的就医路 径。  病历文书智能生成：基于患者的信息及病历资料，AI 可以自 数 据训练和深度学习算法，能够在各种复杂任务中展现出强大的理解 和生成能力。其核心在于通过深度神经网络架构，尤其是 Transformer 模型，处理和分析文本、图像和音频信息。这些模型 在自然语言处理、计算机视觉以及其他领域中已经展现出超越传统 方法的性能。 以 OpenAI 的 GPT-3 和 Google 的 BERT 为代表，这些模型具 有多层次的自注意力机制，使得它们能够理解语境、生成连贯的文

以深度学习技术为代表的新一轮智能技术浪潮随之而来。2016 年，谷歌公司的 深度学习技术产品阿尔法狗的诞生，拉开了新一轮人工智能技术的序幕。在这一 轮人工智能热潮中，通过深度学习、强化学习、迁移学习等技术手段，极大地推 动了自然语言处理、知识图谱、大数据挖掘、图像识别等相关领域的应用与发展。 这些新技术还在辅助诊断、新药发现等领域发展发挥了重要作用。 在中医药领域，深度学习、迁移学习技术已经广泛应用于中医舌诊、面诊的 学习结 合运用在续贯诊疗方案优化中，并在冠心病和糖尿病的数据测试中得到了优于传 统深度学习的效果。而以卷积神经网络、循环神经网络等为基础的各类学习技术 在其它领域已经展示了其强大的能力。通过将自然语言处理、知识图谱中的一些 技术手段结合各类新型算法，来自动化构建知识模型以及进行自动化的知识发现 也是当前的热点，这些技术的研究与发展也必将能帮助解决中医智能辨证中面临 的一些重大问题。 面的望诊，并逐步发展出手诊、目诊、甲诊等适用于人体不同部位的图像诊断方 法，均可基于中医全息分区诊断等理论，通过识别特定全息分区下的疾病特征来 为疾病诊断提供参考，并均有应用产品。  自然语言处理应用于中医问诊和病案文本处理 深度学习中自然语言处理（NLP）技术也得到了快速发展，但存在如中文分 词、语义消歧和语境分析等诸多技术难点，需要大量的语料库、知识库和大规模 的医学术语系统作为基础支撑。所以，在技术成熟度方面总体不如影像诊断。

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 大数据 人工智能 物联网 云计算 自动化图像识别 高通量数据处理 检测智能化与自动化 个性化医疗 多指标联合分析 信息需求时表现更加出色。 场景四：报告单解读 快速精准的辅助诊断 报告单解读是实验室检验科工作中最为关键的环节之一。传统上，报告单的解 读需要依赖医务人员的经验，且常常耗费大量时间。利用 DeepSeek 的自然语言处理 （ NLP ）能力， " 问问同检！“可以快速通过报告单中的关键信息，进行智能分析，帮助 检验人员更好地理解报告内容。 “ 问问同检”在实验室中的应用实例 “ 问问同检”在实验室中的应用实例 规则判断实现分级报告过程中的抗菌药物 经验用药和精确指引 原来的方案 现在的方案 将微生物检验知识库以病原体、抗生素、 疾病为分割要素导入向量数据库进行检索 增强，通过 LLm 的语义理解和自然语言 输出实现分级报告过程中的抗菌药物经验 用药和精确指引 A. 基于微生物检验知识库的微生物智能分级报告抗生素使用指引 NEXT- 微生物抗生素使用指引  抗生素用药指引 NEXT-

临床应用 诊断模型、风险评估模型、 用药评估模型、疗效评估 模型、患者画像、诊疗决 策路径等与医生工作站对 接，辅 助 临床医师工作。 医疗 AI 引擎 基于患者画象、自然语言处 理、诊疗决策路径、知识图 谱、机器学习等 AI 技术，形 成训练模型，形成应对不同 应用方向的 AI 决策支撑能力。 临床科研 整合传统统计方法、深度 不会显得过于沉重。 简化操作行为，使其更适合操作 人员的认知和行为习惯，从而减 少操作失误发生的可能性，提高 医务人员效率。 自然人机交互、体感交互、语音 交互等，用户交互变得更加自然， 直观和轻松。 创建更炫的视觉语言，让产品在 视觉上更能吸引用户是非常重要 的。 微小的动画在唤起情感和与用户 联系方面非常强大，使用户体验 向转诊、院后追踪随访”为整体工作思路，打造信息化、科学化、流程化的全病程服务管理云平台，为病友提供连续性、整合性照护， 实现由片段式、分散式的病患管理到全程全人闭环管理的转变。 病历文书标注 无标注学习 自然语言 处理 应用 集成 路径 提醒 临床辅 助 决策技术架构 患者教育数 据库 辅 助 医患沟 通 据 数据 预处理 深度 学习 算法 疾病 推荐 模型 循证医学知识库

https://www.promptingguide.ai/zh/techniques/cot 通过 Prompt engineering ， ChatGPT 能够对 相 关的结果做出一定的事后解释，这样的解释 以 自然语言的形式给出，让人更易理解。 链式思考： Wei 等人引入链式思考（ CoT ）提 示 通过中间推理步骤实现了复杂的推理能力， 这 样的方法不仅可以提升任务结果的准确性， 同 时也能使得模型的推理过程一定程度上透明 射线）输入经过训练的 CAD 模型以获得输出 2) Prompt#1 将这些输出（通常是张量 Output tensor ）翻译成自然语言（ LLM 的提示句） 3) Prompt#2 将使用评分系统设计，将 Output tensor 中的分数分为四类，并用每类对应的自然 语 言描述五个观察值中每一个的可能性 4) Prompt#3 是一个简洁的 prompt ，报告在 Output tensor 义匹配的准确率，可达 96.9% 。 • 融合应用神经网络迁移学习技术和提示学习技术，解决了垂直 场景下语义理解模型的快速场景迁移和需求的冷启动响应。意 图识别准确率可达 95.3% 。 自然语言理解 海量医学文本 海量对话文本 百科知识文本 情感分析文本 多领域预训练大模型 BERT 模型深度改进 + 知识图谱融合 机 器 人 管 理 让每个医生都拥有一个”机器人”

提高工作效率—掌上医院（管理端） 提高工作效率—支持全结构化录入 提高工作效率—支持语音录入 提高工作效率—支持引用录入 提高工作效率—临床知识库支持 提高工作效率—智能病案管理 基于自然语言处理（ NLP ）和深度学习的人工智能技术，自动提取海量病案特征信息，其特征 识别准确率 98% 以上。由此助力医院的数据标准化和医疗大数据管理，同时为医院的科研提速 提升医疗质量—流程闭环管理 医疗辅助系统，开展个性化的医疗咨询服务； 通过 5G+VR 眼镜，身临其境 般进到患者面前，全方位了解患者医疗信息，也可以进行亲属探视等服务； 5G 导诊机器人反应 迅速准确，通过语音、图像、手势等自然交互方式与前来问诊的人们进行沟通交流，更好满足了 患者的需要； 5G 助力物联网发展，服务于患者；通过 5G 实现智慧就医新高度。 提升医疗质量—危急值实时管控 提升医疗质量—病历三级质控 • 用户发觉数据间的潜在业务规律，为用户做出有预见性的、基于知识的决策参考意见。 敏捷自助 用户可视化拖拽建模，自助式创建业务分析，支持用户逐步探索式分析业务数据。 用户基于自然语言来提问搜索，自动推荐最佳的可视化图形 , 对数据快速进行分析与探索。 安全高效 权限的安全灵活管控，支持数据审计，行为可追述。 强大的并行计算能力，实现 PB 级数据秒级响应。

研发和临床试验进度。 1.精准靶点识别与筛选 面向疾病机制探究和药物靶点发现等业务活动，针对 传统实验方法在通量和成本方面的局限性问题，利用多组 学数据分析和文本挖掘方法，整合丰富的生物学数据，结 合自然语言处理、深度学习、图像识别以及大模型等人工 智能（AI）技术，构建新药研发知识图谱，开展复杂蛋白 质结构预测，显著提升药物靶点的识别和筛选效率。 2.智能药物分子设计与优化 面向药物分子设计和先导化合物优化等业务活动，针 床有效性和特点进行解析，提高中药创新药转化决策质量、 效率和成本效益。 6.基于风险的临床试验管理 3 面向临床试验方案设计、患者招募、风险管理等业务 活动，针对数据合规管理等需求，利用深度学习、自然语 言分析等数字技术，构建疾病模型，分析过往相似性试验 计划，快速评估临床试验的可实现性及潜在风险，从而进 一步优化试验计划及方案；结合真实世界数据、人工智能 （AI）技术，自动筛选符合入组标准的患者，提高招募效

诊断 输入 病例信息 自然语言处理 结构化工具 辅助诊断模型 推荐诊断列表 生成模型 医疗大数据库 误诊误治样例库 鉴别诊断 一诉五史 体格检查 检验结果 检查结果 诊断 诊治情况 鉴别诊 恢复情况 症状 症状性质 症状诱因 症状部位 症状频率 伴随症状 断 持续时间 逻辑分层 特征处理 输入 病例信息 自然语言处理 SPD （ Supply

辅助青年中医提高诊疗质量 中医医师的能力提升需要经验积累, 而青年中医 往往经验相对不足, 患者又倾向于选择经验丰富的 “老中医”, ChatGPT 是基于自然语言生成的人工智能 模型, 可通过大量文本数据训练, 生成自然语言文本 内容, 结合中医临床思维训练系统, 模拟现有病案生 成患者主诉 [7], 在日常学习中模拟标准化病人与青年 中医进行问答, 青年中医与 ChatGPT 模拟的案例进行