大模型的应用涉及多个关键环节，包括数据处理、模型选 择、算法优化和结果生成。在具体实施中，可以分为以下几个方 面： 1. 数据集成与输入格式化：系统需要将病人的基本信息、症状描 述、体检结果和既往病史等数据进行有效整合，以适应大模型 的输入要求。为此，可能需要设计标准的 JSON 格式或其他数 据结构来确保数据的完整性和可读性。 2. 模型选择：选择与医疗文本生成相关的预训练 AI 大模型，可 以根据模型的性能、训练数据和针对医疗领域的专用性来进行 模型训练与优化：在选择模型后，通过对特定医疗文本的训 练，进一步提升模型的生成效果。此过程可能包括选用特定的 优化算法、调整学习率，以及利用结合现有病历数据集进行迁 移学习，从而使模型更好地适应中医院的具体需求。 4. 集成与接口设计：为实现自动化生成，系统需要设计用户友好 的接口，方便医务人员和患者进行数据录入和查询。通过 API 调用形成智能化的交互模式，让用户能够在常用的工作流程中 的准 确性。 为了实现上述功能，AI 大模型通常由几个关键组成部分构成， 包括但不限于：  数据预处理：对病历数据进行清洗和结构化；  模型训练：在大规模标注数据上进行训练，微调模型以适应中 医病历的特点；  模型评估与优化：通过交叉验证和反馈机制，不断优化模型性 能；  推理与生成：利用训练好的模型进行实时病历生成，并根据医 务人员反馈进行调整。 模型的构建与部署需要考虑多个因素，如数据的隐私保护、模

的控制器 模型与运营时的控制系统保持一致有助于确保实现最佳的微电网性能。 此外，设计模型可以在运行阶段重复使用，作为“数字孪生”来比较真实和模拟数据，以验证性能，检查控制解决方案 对现场演变的潜在适应性，并支持“假设 (what-if)”研究（例如电价优化）。 7 “商业参考建筑”，Energy.gov（美国能源部） 微网建模举例 表 1 提供了使用高级建模应用程序设计和评估医院微电网可行 控制器和电源管理，负责监管公用电网、DER 和所有关键柔性负载之间的电力 分配和控制 • 保护和监测，例如保护继电器、断路器、具有电能质量监测功能的智能电能计 量、前面板触摸屏界面 • 可扩展性和适应性，以满足小型或大型站点的要求，并允许将来扩展和快速集 成更多 DER 图 4: 示例为一个集成的微电网控制系统，采用模块化、可扩展的设计。 预定义的控制算法 除了模块化的开关设备设计 更易于安装，部署成本更低 3. 利用标准化供应商服务，可以更便捷地获得支持 4. 简化的服务和标准化组件的即插即用式替换使维护成本更低 5. 经过测试和验证的架构更加可靠 6. 更具适应性，随着时间的推移，可以适应新的能源技术 欲实施微电网解决方案的医院团队应考虑选择提供模块化方案的供应商，从而尽可能缩短交付时间、降低成本，同 时最大限度地提高投资回报率。 施耐德电气 8 微电网的经济性

减少公众对其的误解和恐惧。 医患双方应当学习了解生成式人工智能的基本原理和 应用范围, 同时认识到其存在的局限性。 在此基础 上, 需强调重视人类医生的诊断和治疗能力, 保持开 放心态, 不断学习并适应新的技术和治疗方法。 这 样, 生成式人工智能, 例如 ChatGPT, 可以成为医生 的新型 “助手”, 从而为提升中医医院医疗质量发挥 更大作用。 这一过程还需要医患双方共同努力, 促进 生成式人工智能与医学实践的良性互动。 有中医病历的基础上构建数据中心, 有助于数据的集 中管理和高效利用。 为确保医院信息的安全, 中医医 院需强化网络安全措施, 包括但不限于网络防护、 数 据加密、 访问控制等方面的技术手段。 为更好地适应 医疗环境的需求, 中医医院可考虑引入先进的医疗信 息系统, 以提高医疗服务的质量和效率。 3. 3 促进生成式人工智能技术研发 为了更全面地促进其研发与应用, 需要在政府、 研发机构和使用方之间建立更为综合的合作机制。 为了更好地满 足实际应用需求, 建议建立使用方的反馈机制。 通过 与中医医院等医疗机构的紧密合作, 建立起实时、 双 向的沟通机制, 以便生成式人工智能技术的不断优化 与升级。 这样的反馈机制将有助于技术更好地适应实 际医疗场景, 提高其在中医医疗领域的实际效果。 这 些综合措施有望有效促进生成式人工智能技术的研发 与应用, 推动人工智能产业与中医行业的协同发展。 这样的合作将为未来更智能、 更人性化的医疗服务奠

智慧医院是指利用先进的信息网络技术，对医院的医疗、管理、科研、服务等 有关信息资源进行全面的数字化和绿色节能低碳理念的有机融合，以及对这些信息 资源进行科学规范的整合和集成，并纳入整个社会医疗保健数据库，实现适应现代 医院经营管理模式的信息资源互联互通和高度共享，使医院的服务对象由“有病求 医”的患者扩展到整个社会。 根据国家卫生健康委员会规划与信息司、国家卫生健康委员会统计信息中心于 2018 年 够支持被集 成管理，与其他符合国标标准产品的相互兼容。 5、设备选择的安全性、实用性和经济性 所有设备选择首先要基于该设备安全、可靠，属于市场主流应用产品。同时根 据不同系统的建设定位确定相适应的品牌档次、设备选择，以保证产品的实用性和 高性价比性。 14 智慧医院 PPP（智能化）设计项目方案 3、建设目标 亳州市第二人民医院智能化系统规划建设按照三级医院建设标准为目标，绿色 中，根据重要程度 不同，供电中断造成的影响大小不同，对供电的电源质量要求不同等因素，也应该 合理地规划各个智能化系统的供电系统配置。灵活地采用现场供电，集中供电，不 间断电源，纯净化电源等模式适应不同系统的需求。 根据供电系统的质量对智能化系統的实际影响情况，“最好”的供电系统不是目 的，“最合适”的供电系统才是目标。 18 智慧医院 PPP（智能化）设计项目方案 第二章 各系统（含子系统）设计方案介绍

2 ）新风控制 / 夜间吹洗 住院楼 / 医技楼，过渡季节、夏日夜间，减小 / 关闭冷水阀，利用室外新风，给楼内降温， 节约能耗。 3 ）控制点 PID 和自适应控制 软件提供的 DDC 运算程序包括比例、积分、微分和自适应控制，可对系统控制参数进行自 动调整，在无人干预时对环境的变化做出响应，保证了系统的运行满足实际要求。 设计建议： 1 ）医技科室设置的多联分体式空调系统、独立恒温恒湿空调，手术室、

级与不同行业间的数据壁垒，提高行业整体的 运 行效率，构建全新的数字经济体系 集团管控能力加强 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 运动管理 办理入院 医生诊断 日间诊疗 住院 1. 现状评估 流程再造 场景赋能 从过去纸质时代向信息时代转型过程中，带来的偶然复杂度没有解决本质性问题。 传统按专业职能划分的管理模式已不能适应以“患者为中心”的医院核心管理要求。在医院业务一体化的背景下，未来将从以职 能 为核心的传统医院改造成以流程为核心的新型医院。 医院现阶段的信息化手段只能对在院患者进行管理 ，通过移动互联网的技术 引领区域，辐射全国。 智慧医疗云平台 - 构筑区域医疗 中心 县级中医院 乡镇卫生院 村卫生室 未来医院 集约式建设 中心化硬件设施、计 算 资源投入 ，最大 化基础设施使用率 ，适应藏区硬件设备 基础薄弱等特点 ， 轻量化集约部署。 区域化覆盖 覆盖区域内三级、二级及县域级别卫生院 ， 在信息互联互通的同时 ，实现 AI 诊疗的区域 级全覆盖

7、具有良好的安全机制完成用户的认证、授权和数据保密。 同时为了满足可适应性、易操作性、以及适应医院未来的发展，应用系统 需满足以下特性： 1.支持用户自己可配置的规则管理，提供工具和功能，根据因业务规则和 管理需求的变化而配置产品，使之能良好适应需求的变化，持续支撑医院业务 发展； 2.支持用户可配置的工作流程管理，提供工具和功能，根据因环境或内部 流程的变化而配置产品，使之能良好适应需求的变化，持续支撑医院业务发展； 系统参数维护应具有非编程的可定制的系统参数维护和自动生成系统参数 系统应支持支持多版本管理、历史版本回滚、文件压缩更新、智能角色更 新。 系统应支持提供远程桌面维护，减轻管理员维护工作强度。 程序界面调整应支持自适应分辨率、各应用模块界面美化处理，风格统一、 打印浏览支持 EXCEL 数据与格式导出。 7、系统功能需求 7.1、医院管理 7.1.1、患者基本信息登记系统 实现对患者就诊统一账号的管理、查询、以及识别患者信息，使就诊人在 嘱通过病区护士站系统发送到医技科室，患者未做检查时，医技科室可退回申 请。 全院统一检验项目字典，支持下达申请单时生成相关的医嘱。 支持同时开立不同申请单中检验项目。 支持开立检验项目时，查看项目适应症和注意事项功能。 支持对接 CDSS 系统，智能辅助医生开单和查看有关项目知识库内容。 支持开单规则控制，包括项目互斥、项目联动、相同项目重复、年龄限制。 支持选择检验项目生成关联相应的收费信息功能。

上海传染病综合监测体系建设 3.1 总体设计思路 为了适应新时期传染病监测的需求，自2010年起， 上海市卫生行政部门组织市区两级疾病预防控制中心和 医疗机构，在原有各个单病种监测体系的基础上，积极创 新模式，整合监测资源，逐步探索建立了“医防融合”的传 染病综合监测体系。通过实施基于症候群的传染病综合 监测，既弥补了传统单病种监测的不足，又逐步适应并满 足新时期的传染病防控需求。见表1。

造了医生助手智能体赋能数智化真实世界研究，已落地 30 家医疗机构实现应用，同时 实现 EDC 系统 AI 落地应用的医疗机构有 556 家，商涌科技也在其患者管理中通过对数 据资产的应用，不断实现助力药企制定标准治疗方案、提供扩适应症证据等“RWS 能力”。 一直以来，健康管理的高人力成本和交叉团队的协作要求为其设立了较高的门槛。通常， 健康管理需要医生、营养师、健康管理师，甚至运动康复师和心理医生多对一、长期、 实时的 用大赛医学人工智能主题赛中夺得优胜奖。除此之外，企业沉淀的数据资产，尤其是在 专病管理中沉淀的完整的、全周期的、包含患者检验检查及自产治疗情况等的健康数据， 在医药数字营销、指导临床治疗指南、真实世界研究、药物扩适应症研究等领域展现出 无限潜能。 未来，商涌科技将继续夯实技术实力，用数据驱动医-患-险三方更良性协同，助力患者 获得更好的治疗结局、助力保险企业为医疗价值付费、助力医药企业更好完成药物上市

辐射全国。 智慧医疗云平台 - 构筑区域医疗 中心 CHIMA 县级中医院 乡镇卫生院 村卫生室 未来医院 集约式建设 中心化硬件设施、计算资源投入 ，最大 化基础设施使用率 ，适应藏区硬件设备 基础薄弱等特点，轻量化集约部署。 区域化覆盖 覆盖区域内三级、二级及县域级别卫生院 ， 在信息互联互通的同时 ，实现 AI 诊疗的区域 级全覆盖 ，提高临床诊疗效率与精度。