亿参数，零样本学 习 ( 无需微调直接使用 ), 震惊业界。 生态期 (2023 至今 ): 应用与争议并存， · 特点：通用大模型竞争白热化，垂类模型兴起，社会伦理问题爆发。 · 关键进展： ChatGPT(2022.11): 对话能力接近人类， 2 个月用户破亿。 GPT- 4(2023): 支持多模态输入 ( 文字 + 图片 ), 考试能力超越 90% 人类。 · 开源挑战： 0 年 ) 汇 报 大 纲 1. 行动背景与目标 1.1 丙秆防治现状与描城 1.1.1 丙肝严重危害公众健 · 丙肝是重大疾病，笔乙类传染烤，严重公众健康，需亮实重视 · 近年来虽取得进展，但仍黑临零播风给离、公众认知不足等阴战 1.1.2 的治工作夏定基他 · 各地部门第实宣传然育、核酸检测、标台干预呼据施 . 取得积极进果。 七、个人在疾控工作中的具体应用 行 动意义与全球目标对接 临床用血丙肝病毒核酸检测、重点人群综合干预、疫情监测处置、医院感染防 控及监督检查等措施，加大病人检测发现和规范治疗力度，同时加快新型抗病 毒治疗药物研发和注册上市、开展药品价格谈判并纳入国家医保药品目录，防 治工作取得积极进展，为实施消除内肝公共卫生危害行动奠定了基础。为落实 《“健康中国 2030” 规划纲要》《健康中国行动 (2019-2030 年 ) 》有关要 求。降低丙肝流行水平，保障人民群众身体健康，助力实现全球

推向第二个黄金 期 199 0 年 AI 计算机 DARPA 计划失败，政府缩 减投入， AI 进入第 二次低谷 2006 年 Hinton 提出“深度 学习“神经网络使 得人工智能性能获 得突破性进展” 2013 年 深度学习算法在语音 和视觉识别上识别率 显著提升，进入感知 智能时代 2016 年 AlphaGo 战胜人类 围棋冠军， AI 关 注 度空前提升 2022 年 OpenAI “ 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 LIS 系统集成 AI 工具：“问问同 检！” 场景五：文献翻译 / 解读 高效获取最新科研成果 医学和检验领域的进展日新月异，实验室人员需要不断学习和跟进最新的科研成果。 然而，海量的医学文献常常让人感到头疼。“问问同检！“利用其强大的文献检索和解读功能， 能够帮助检验科人员高效地获取最新的科研成果和技术动态。系统能够根据关键词、文献主题

大量样本，提高准确性和一致 性。 在医学研究和知识发现领域，传统医学研究依赖于繁琐的实验和文献回顾，速度较 慢。大模型可以分析大规模文献数据，发现新的疾病关联、药物靶点和治疗方法，加 速医学研究的进展，为科学家提供重要洞察。 大模型在医疗领域相较于传统方法具有自动化、高效性、多模态数据处理和个性化医 疗的优势。这些优势使医疗大模型成为医疗人工智能领域的有力工具，有望提高医疗 保健的质量和效率。 型的开发 和应用需制定全球标准，确保安全、可靠和合规。 随着大模型技术的不断发展，它在临床医疗、慢性病管理、药物研发和医学教育等方 面表现出巨大的潜力。到2023年，我国在医疗大模型领域已取得显著进展，展现出多 元化的趋势。在国内，这些大模型已广泛应用于医疗实践、行政管理和患者教育等领 域，实现了技术和应用场景的重要突破。未来，为满足临床需求，医学大模型发展需 转向多模态，深入挖掘更多医疗领域，以减轻医生负担，惠及更多患者。

腹痛、腹泻、便血 粪便检查： 钙卫蛋白 + 、乳铁蛋白 + 一般信息 历史特征 血液检查： 白细胞、 C 反应蛋白 持续增高 肠内营养 美沙拉嗪 单克隆抗体药物 糖皮质激素 病情进展： 进展缓慢 年龄： 18 岁 某就诊患者 教育信息： 高中 家族史： 哥哥 - 克罗恩病 美沙拉嗪 一般信息 历史特征 就诊特征 检查特征 治疗特征 就诊特征 检查特征 治疗特征

周）**：试运行和整改后，无线网络正式全院上线。组织医院人员验收， 提交报告完成项目交付。 ### （二）进度跟踪与调整机制 1. **定期进度汇报**：建立每周项目进度汇报制度，由项目经理组织会议，各小组负责人汇报本周进展、 问题及下周计划。通过会议及时掌握项目整体进度，协调解决问题。 2. **进度偏差分析**：定期对比实际与计划进度，若实际进度滞后，及时分析供应商供货延迟、施工困 难、技术问题等原因，制定解决方案。

搭建急救智能辅助 AI 模型， 提前伤情判断和患者分诊 视频呼救 基 于 VOLTE ， 无 需 安 装 APP ，音视频通话，提升沟通 效率 5G 急救消 息 开展 5G 消息应用创新，具备 预约车辆、进展查询等功能 120 视频调度系统 5G 急救系统 急救智能辅助系统 5G 应急救援一体化平台 急 救 各 环 节 痛 点 云 网 优 势 服 务 创 新 产 品 语音呼救： 说不清，看不见 覆盖各级医保单位、横向覆盖两定机构及其他 政府、银行机构的安全通信网络，筑牢信息安 全防线 《数字中国建设整体布局规划》中强调要“打通数字基础设施大动脉，畅通数据资源大循环“，针对目前医保信息 化建设进展，梳理以下业务场景： 智慧医保 第 58页 智慧医保 医保服务热线 医保基金监控 以无感知智能识别为支撑，实现参保人、 医师的全方位身份识别；以视频大数据分析技 术为支撑，通过视图数据分析及与医保业务数 保电子凭证签发、医保卡挂失、实名购药、医 保政策宣传等医保服务，提高医保服务受理效 率，让人民群众更满意 《数字中国建设整体布局规划》中强调要“发展高效协同的数字政务，构建普惠便捷的数字社会“，针对目前医保 信息化建设进展，梳理以下业务场景（ DRG/DIP 等产品需与厂家合作） 智慧医保 第 59页 智慧医保 药店统筹管理 医保基金反欺诈全域监管 多层次保障综合管理平台 通过平台和服务连接医保、商保，做到保

资源动态有序的调度，将指令传达给负责执行的各终端 IT 业务系统和执行人，并协调资源、 修订流程、控制操作，驱动决策的执行。 采用 BIM 技术构建基于 5G 的三维指挥平台，对资源的协调情况、流程的进展情况、决策 的 执行进度、问题的发生位置等进行可视化的展现，形成医院高效能运营决策的“底板” 通过建设流程运营管理平台应对管理目标的变化，并对业务实现持续优化 数字孪生的全局表达 生产要素属性表达

随着2006年DeepLearning算法的提出，人工智能(AI)的发展进入 了第三次浪潮。DeepLearning凭借自身优秀的信息表征及关系提取能 力，已经为计算机视觉(cv)及自然语言处理(nlp)等领域带来了突破性的 进展。现在，AI的魔力已经被逐步引入药物研发的领域，并正在深刻地 改变这个领域的研究和发展流程。无论是在早期的药物筛选、药物优 化，还是在药物的临床试验和后期的上市监控，AI的应用都愈发广泛。 本

随着2006年DeepLearning算法的提出，人工智能(AI)的发展进 入了第三次浪潮。DeepLearning凭借自身优秀的信息表征及关系提 取能力，已经为计算机视觉(cv)及自然语言处理(nlp)等领域带来了突 破性的进展。现在，AI的魔力已经被逐步引入药物研发的领域，并正 在深刻地改变这个领域的研究和发展流程。无论是在早期的药物筛 选、药物优化，还是在药物的临床试验和后期的上市监控，AI的应用 都愈发广泛。

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 Intelligence Generated Content, AIGC)