N G U N VE R S I TY O F S C I E NCE AN D T ECH NOLOGY 后 息 与数 据中心 华中科技大学 • 单机解析 QPS 可到 300 万级，支持性能线性扩展。 •95% 以上的解析请求响应时间 <150ms 标识查询 •95% 以上的标识前缀查询请求响应时间 <1500ms UDP 协议、支持 HTTP/HTTPS协议 标识注册性能： 5 万 / 秒， 95% 响应时延 800 毫秒 标识解析性能： 300 万 / 秒， 95% 响应时延 300 毫秒 标识解析协议支持 IPv4/IPv6 协议， 支持 TCP/UDP/HTTPS 等多种通信协议 可信解析机制、可信身份验证及可自定义的数据访问能力自主知识 产权，支持国密算法、国产操作系统、国产 X86 处理器 工业互联网是国之重器，体现国家意志 D I C A L C O LL EG E H U AZ H O N G U N VE R S I TY O F S C I E NCE AN D T ECH NOLOGY 高性能 标识解析 后 息 与数 据中心 华中科技大学 2023 年 3 月 全国各省大数据省级分中心试点工作单位： 北京市：北京大学第一医院 吉林省：吉林大学中日联谊医院 山东省：山东大学齐鲁医院 浙江省：浙江大学医学院附属邵逸夫医院

1 2、医院后勤管理难点及转型之路.......................................................................1 3、智慧后勤概念解析...........................................................................................2 二、 智慧后勤建设大环境分析 智慧后勤一体化解决方案..................................................................................6 六、 智慧后勤典型建设系统解析..............................................................................6 1、智慧后勤典型建设系统...... 化建设 构建智慧后勤生态体系已成为后勤管理转型新常态，也是后勤管理唯一出路。 图 2 医院后勤管理转型之路 《医院后勤管理，到底有多智慧？》 2 资料来源：公开资料整理 3、智慧后勤概念解析 智慧后勤是指基于医院后勤管理实际需求，以国家相关标准规范为指导依 据，基于医院后勤行为所产生的系列数据，依托互联网、物联网（Internet of things，IOT）、建筑信息模型（building

语义理解，自动生成符合医疗规范的门诊、住院及急诊病历。系统 通过整合电子健康记录（EHR）、医学影像报告和实验室检验数 据，实现多源异构医疗数据的实时解析与逻辑关联，显著降低临床 医生文书工作负担，同时提升病历内容的完整性、准确性和标准化 程度。 系统核心功能模块包括：  智能语义解析引擎：支持语音输入与自由文本的自动化处理， 识别医学术语、疾病编码（ICD-10）和药物名称（ATC 分 类），准确率可达 92%以上（基于三甲医院实测数据）； （HIS/EMR）实现数据互通。 系统严格遵循《电子病历应用管理规范（试行）》和《医疗质 量安全核心制度要点》，所有生成文档均保留修改痕迹和操作日 志，确保医疗法律效力和审计溯源性。通过机器学习持续优化模板 库与解析规则，系统每季度更新一次临床术语库，年均错误率降幅 可达 15%-20%。 2.2 核心功能 系统基于自然语言处理技术与结构化数据引擎构建，通过多模 态输入与智能分析实现临床病历的自动化生成与质控。系统核心功 病历录入辅助功能旨在通过 AI 技术提升医生书写病历的效率 与准确性，同时降低人工录入的重复性劳动。核心功能包括结构化 数据提取、智能补全、术语标准化及实时错误检测，以下为具体实 现方案： 1. 语音转文本与语义解析 集成医疗专用语音识别引擎（如支持中英文混合输入），准确 率可达 92%以上（基于三甲医院实测数据）。系统自动过滤 口语化表达，提取关键临床要素（如主诉、现病史），并通过 以下流程处理：

思维和跨学科综合能力。 常见应用场景：智能助教 - 命制试卷 示例 2 ：习题（试卷）生成 常见应用场景：智能助教 - 命制试卷 请对你刚才出的试卷进行评价修改完善， 检查错误，并做出标准答案、题目解析 和评分标准。 “ 在高中物理和地理的学习中， 通过 deepseek 主动 提问的方式， 引导学生逐步深入理解原理， 请举两个 这样的典型例子， 要求简洁易懂 。 表格方式列出所提 代入式问题 ，激发学生批判性思维。 4. 实验模拟设计 化学高危实验（如金属钠遇水爆炸）通过 VR 模拟 ， AI 同步解析反应 原 理 ，确保安全教学。 5. 文化注解增强 双语课堂中 ， AI 翻译“端午节”时自动添加屈原故事背景 ，提升跨文化 理解。 6. 文献高效解析 输入论文《 AI 在乡村教育中的应用研究》 ， AI 生成 300 字结论摘要 并列 出 3 个可借鉴方案 ，支持教师快速获取信息。 社会调研辅助 输入“设计关于校园环保的调研问卷” ， AI 生成问题框架并推荐 数据分析工具。 25. 艺术创作启发 美术课上 ， AI 分析名画构图比例 ，生成“黄金分割在梵高《星月 夜》中的应用”解析报告。 26. 虚拟实验室应用 生物课通过 AR 模拟细胞分裂过程 ， AI 同步标注关键阶段并生成 动 态示意图。 / 教学应用场景汇总：跨学科与创新实践 跨 学 科 与 创 新 实 践 27

堆芯熔毁过程的多物理场耦合模拟 核事故孪生演化模型 01 02 合规性智能审查引擎 NLP 自动解析法规文件 运用自然语言处理（ NLP ）技术， 自动解析核安全相关的 法规文件。提取关键信息和条款 ，建立法规知识库， 为 后 续的监管文书审查提供基础。 监管文书的生成 - 校验闭环 根据解析后的法规文件， 自动生成监管文书 ，并对文书 内 容进行校验。确保文书符合法规要求 ，实现监管文书生

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验。这使得借助 AI 技术的介入成为可能和必要。 通过接入 AI 大模型，我们可以实现门诊病历自动生成的目 标。这一方案的实施将带来一系列的优势： 1. 提高工作效率：AI 大模型可以快速解析患者的主诉和症状， 自动生成结构化的病历内容，大幅减少医生的手动记录时间。 2. 增强准确性：通过学习大量中医病例，AI 大模型能够根据病 人情况提供相对准确的病历描述，降低人为错误的发生。 大模型进行信息提取、自然语言处理 和数据分析。该层的核心是 AI 模型，能够对预处理后的数据进行 深度学习，提炼患者病历中的重要信息，并结合中医理论生成标准 化的病历文本。具体处理流程包括： 1. 数据解析：利用自然语言处理技术解析输入的文本数据，提取 关键实体和关系。 2. 知识校验：通过与中医知识库对比，验证提取的信息是否符合 中医理论，并通过规则引擎进行合理性审核。 3. 病历生成：结合规则和模板，自动生成符合规范的病历内容。 模型处理模块是系统架构设计中的核心组成部分，主要负责 处理门诊病历数据，生成高质量的诊断建议、病历文本及相关分 析。该模块将结合自然语言处理（NLP）技术与深度学习模型，以 实现对病患信息的智能化解析和输出。 在此模块中，我们将引入多个 AI 模型以支持不同的处理任 务。模型的选择和设计将基于其在医疗领域的应用效果以及与本系 统的适配性，具体包括以下几个方面： 1. 数据预处理：在 AI

同模型，对实验数据进行解析，指导药物研发，从而提高 决策质量、效率和成本效益。 5.中医药人用经验数据挖掘和决策模型研究 面向协定处方和院内制剂向创新药转化等业务活动， 针对人用经验缺乏高质量数据证据等问题，运用数据挖掘、 聚类分析、模拟技术，建立人用经验大数据库，针对疾病 特点和中医理论建立决策树、神经网络等不同模型，对临 床有效性和特点进行解析，提高中药创新药转化决策质量、

支持将日志文件通过 FI u me 等集成工具流式采集到 HDFS 中进行 数据分析； 支持在 h a do o p 与结构化数据库之间的数据导入导出； 支持读取、解析半结构化如 E x c e1 、c s v 、x ml 等文件并集成； 支持 K a f k a 消息队列形式进行数据 ETL 抽取； X ML 标准来描述、发布、发现、协调和配置这些服务，方便开发分布 式的 互操作的 We b 应用。 对于利用主流框架 A XI S 、CXF 等开发的服务，可以自动化解析与发 布。支持基于 htt p 协议的非 s o a p 服务集成。 支持基于 htt p 协议的 re s t f ul 服务接入集成，从而实现结构清 流程通过参数配置即可快速实现；同时提供多种终端接入随时快速处理 流程任务。 第 8 7 页 流程引擎服务基于 J a v a EE Se rv e r 构建，负责解析业务流程定 义， 协调处理活动间的路由，处理客户端的请求(如启动流程、提交工作项、查 询工 作项、流程监控等),处理引擎自身的调度(比如自动归档、时限控制等)、支持 多租户、提供高效的并发争