◆ 1950 年——图灵测试：艾伦 · 图灵提出“机器能否思考”的哲学命题，但未形成系统研究框架。 ◆1997 年 — —深蓝胜利： IBM 超级计算机击败国际象棋冠军，体现专用 Al 的突破，但通用智能仍未实现。 ◆ 2012 年——技术突破的转折点：深度学习崛起， Geoffrey Hinton 团队在 ImageNet 竞赛中以卷积神经网络将错 误率 从 26% 降至 15%, 引发算力与数据驱动的 深蓝击败国际象棋冠军 · 第六阶段：数据驱动的崛起，驱动力是互联网积累海量数据， GPU 算力 提升，机器学习算法突破，里程碑事件是 2016 年 AlphaGo 击败李世 石 2020 年以后是通用智能探索与生成式 Al 爆发期， 2022 年 ChatGPT 发 布， 生成式 Al 普及化。 2023 年后 GPT-4 、 deepseek 等模型实现高质量 内容生 成。 1.3 人工智能的发展阶段 多项研究 发展缓慢 专家系统 发展乏力 蓬 勃 发展期 低 迷 发展期 稳 步 发展期 地质专家系统阳 OSPECTOR 1.4 未来人工智能发展的 5 个阶段 网友或媒体对 AGI ( 通用人工智能 ) 发展阶段的推测性总结。 ·L1 ( 底层，红色 ): “ 嘴炮王者” → 现在的 ChatGPT 这类 AI, 能陪你唠嗑、回答问题，但干不了实事，像“懂很多 道理的学霸朋友”。 →

临床工作流程，以及综合和专科的医疗业务 流程 • 基于用户角色使用习惯，配置个性化展示页 面 聚焦临床 助力专科齐鸣 • 以患者为中心，以临床为导向 • 通用与专科相辅相成，满足通用医 疗管理要求下，支持专科流程和个 性化诊疗 • 多类事件自动触发机制，原生内嵌 CDSS ，深度融合业务流程，助力高 质量同质化医疗过程管理 原生一体 统一的数据模型，统一的技术应用架构，统一的 UX 设计 应用一体化 业务数据一体化 © Philips - Confidential 7 丰富的、无缝集成业务流程的临 床决策支持功能 在满足全院通用医疗管理要求的 前提下，满足专科需求 China Tasy ：聚焦临床，助力专科齐 鸣 © Philips - Confidential 以患者为中心，以临床为导向 8 37450+

基于大语言模型的员工考核系统 未经专业训练的大语言模型 AI 技术在检验医学中落地的挑 战 通用大模型（如 DeepSeek ）在开放 领 域的能力较强，但医疗场景高度专业 化，需要深度训练的医疗大模型。 例如，医学影像诊断、病理分析、基 因组数据建模等，涉及大量行业特定 数据，并不是通用 NLP 模型能直接 适 配的。 医疗 AI 需要更强的专业 性 现有大模型仍然主要基于统计模式匹 现误导、伤害等后果时谁应担责？如 何认定主观过错与技术瑕疵？医疗行 业对模型使用有更高的准确性与审慎 义务，但目前缺乏专门规范。 落地的法律法规挑战 实验室 AI 智能体的打造与优 化 49 基础通用底座 本地化训练 任务能力训练 思维链 临床应用 增加模型知识 提升技能能力 打造临床思维 加 知识 堆 技能 强 推理 知识 循证 智能体 平台 结论可循证 人工智能的未来 -AI

瘤并进行疾病分 型。通过分析DNA测序数据，大模型能识别与疾病相关的基因突变，从而制定个性化 治疗方案。同时，大模型还能学习最新的医学知识，为医生提供治疗建议和决策支 持。例如，腾讯健康发布的混元通用大模型针对医疗领域升级了多个AI产品，包括智 能对话、病例结构化与检索、影像报告和辅助诊断等。这些医疗大模型产品已被整合 到患者就诊全流程中，从而提高了医疗服务的效率和质量。 在患者护理和保健过程 性。未来，大模型在辅助临床决策方面的应用将扩展，医生可借助其提供的知识和建 议做出更明智的治疗选择。 在多模态AI深入链接医疗实践全流程中，未来医疗AI平台可能迈向多模态通用化发 展，处理和理解多种医疗数据类型，如图像、文本和声音。随着通用大模型升级加入 图像处理功能，医疗大模型在影像及临床应用场景中具有巨大潜力。基于多模态数据 库开发的各种垂直专病大模型将成为未来医疗大模型的重要发展方向。 在医疗教

人民医院医养中心位于 *** 。建筑面积 *** 平方米，预设置医养床位 *** 张， 房间数 项目概述 系统应采用开放式结构， 遵循开放式国际标准， 以适应将来的发展要求； 采用模块化结构方式， 以满足通用性和可替代 性。具有较大的灵活性 和较强的升级性。 设计选择先进技术， 考虑技术和设备的成 熟性，采取必要的防 范措施，采用冗余、 容错等技术，保障系 统安全，高速，可靠 运行。 50799-2012 视频显示系统工程技术规范 GB50464-2008 厅堂扩声系统设计规范 GB50371-2006 数据中心设计规范 GB50174-2017 消防控制室通用技术要求 GB25506-2010 建筑物电子信息系统防雷技术规范 GB50343- 2012 智能建筑弱电工程设计与施工设计图集 09X700 建设依据和标准 报警管理 医院综合管控指挥 、分时段预约就诊。 二、就诊流程优化： 1 、报到：指示患者等候队列的名称、 当前队列人数、预计等候时间。 2 、显示：等候区管辖科室的队列显示屏，患者及目标诊室的叫号显示屏。 3 、语音：普通科室的通用发音模式，敏感科室的姓氏发音模式， VIP 科室的提示音模式。 u 快速签到 u 队列检索 u 分诊预约 u 排队管理 优先 过号处理 复诊处 理 六、排队叫号系统 ---

能力开放 / 业务切片： 公网用户面数据 本地分流用户面数据 终端 基站 降低时延 ： 核心网 / 路由器 本地化 / 安全： MEC 平台 节省带宽： 第三方公有云 本地网络 平台 通用功能 本地化应用仓储  运营商 ： 提供 MEC 整体运营系统、面向应 用 的 界 面 （ 与 核 心 网 统 一 管 理 维 护 ， 区 别 于   OTT ） 厂商 ： 提供 赋能应用 联接 接入能力： 5G/4G 分流，固网 BAS 网络能力：定位、 TCP 视频优化、网络感知 应用能力 云 能力 提升质量 应用能力 行业应用：智能制造、车联网、媒体、 ... 通用行业应用：机器视觉、区块链、 ... 联接 网 计算 云： IaaS/PaaS/SaaS 数据智能： AI ，大数据，视频分析 #3 #2 #1 URLLC 业务能力 eMBB 业务能力 移动性 超低时延 内容感知 大带宽 无缝覆盖 成本 低功耗 现网 uRLLC eMBB mMTC 按需的网络能力 灵活的运行和管理 切片：满足不同场景业务需求 通过网络切片，在一个通用的物理平台之上构建多个 专用的、虚拟化的、互相隔离 的逻辑网络，来满足不同客户对网络能力的不 同要求。 目录 典型案例 04 项目背景 园区专网 解决方案 01 02 03 视频联网化

私有云 / 专属云 ( 独享数据中 心 ) 传统 / 核心系统 传统 / 非核心系统 医疗创新应用 私有云 / 专属于云 具备高安全性，数据物理隔离，以及大客 户所需的定制化 公有云 通用云产品，易用及可服务性线上自助 服务为主 混合云 核心产品、核心数据不出局；互联网服 务无限拓展。 上云总体策略 第 15页 PaaS 平台 云管平台 云基础设施 构建 PaaS 中心云 5G 应急救援车 5G 远程应急救治 UPF SMF AMF 内窥镜 医疗推车 监护仪 医疗 PAD 普通用户 PC/ 电脑 视频会议 大型医疗设备 (CT) 5G 宏 站 5G 室 分 院内有线 / 光纤连接 内窥镜 医疗推车 监护仪 医疗 PAD 普通用户 5G 宏 站 5G 室 分 城域 / 省干 承载网 ToB 5G SA 核心网 院 内 云 网 广 域 120 视频调度、 急救智能辅助、 5G 急救系统，支撑从 呼救到入院之前的全流程 云网：充分利用 5G 专的大带宽、大连 接、低时延能力构筑稳定、安全基座 OneHealth ：提供统一认证、通用管 理 一体化平台：提供会诊服务、位置服务、 语音识别、医疗数据、 AI 辅助等能力 云 平 台 3 套 方 案 3 个 核 心 系 统 第 39页 5G 网络 精准定位 4/5G

景 运 维 主 动 安 全 体 系 前端采集设备或系统 智能高清 IPC 动态人像卡口 软件定义像机 停车场出入口 违章停车抓拍 门禁报警管理 安全检查系统 第三方安防系统 通用资源 微服务框架、应用支撑管理 资源管理平台 训练 推理 算法仓 特征检索 Batch 资源调度 批处理 流处理 实时查询 关联分析 Hadoop MPP 视频监控联网 / 共享 视频图像解析系统 背影寻人 AR 联 动 车辆管理 报警管理 一键对讲 人员定位 资产管理 1+1 陪护 倍速解析 行为分析 … … 视频资源 视频解析资源 云存储资源 边缘计算资源 普通存储资 源 通用计算资源 通用存储资源 数据交换系统 数据安全系统 8 、公共安全系统丨智能安防综合管理平 台 医院安防业务系统 视频监控 门禁 / 考勤 / 访客 / 巡更 报警管理 出入口 / 车辆诱导 / 反向寻车

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郑琰莉，学士，发表论文 2 篇; 通信作者: 苏文星，硕士，发表论文 4 篇。 大模型构建流程分为：预训练、微调、奖励模型、强化学习四个阶段。预训练即 利用海量的训练数据和无监督学习的方法学习到通用的特征或知识，并将这些特征或 知识迁移到其他任务上，用于增强模型的泛化能力和表现。微调是指在已有的预训练 语言模型基础上，然后在新的数据集上进行少量的训练，使得模型能够更好地适应新 的任务或领 时费力。由于大 模型参数规模巨大，其开发和训练依赖于数据、网络和算力的综合支撑。大模型可依 托互联网、专业数据库以及私有数据库的多模态数据进行自监督预训练，通过少量下 游任务提示或上下文提示对通用大模型进行微调，并利用迁移学习的思想，提高零样 本与小样本学习能力，从而快速构建出不同的专用大模型以满足上述场景的需求[3]。此 外，大模型的优化还涉及软、硬件的协同配合，分布式并行策略处理数据、压缩模型 保存权。任何人未经允许不得重复使用。 〔作者简介〕 郑琰莉，学士，发表论文 2 篇; 通信作者: 苏文星，硕士，发表论文 4 篇。 4.1 技术风险 大模型在诸多垂直领域的任务上表现了其强大的通用能力，取得了显著进展与丰 富成果，但新技术的快速发展往往伴随着风险[27,28]。如在音频领域，大模型生成的语 音表达仍还不够流畅，声音具有较强的机械感等；虚拟数字人的动作和表情表现匮乏 和僵