围绕药物发现、临床前研究管理、临床试验管理等环 节，应用数智技术提升新靶点和新药发现效率，加速药物 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 面向新分子实体（NMEs）筛选等业务活动，针对传统 筛选方法效率低下和创新性不足的问题，利用计算机仿真、 分子模拟和成药性理化模型等技术进行高通量虚拟筛选， 加快化合物生物活性和药理作用的评估速度；基于人工智 能（AI）技术挖掘文献、数据库等，提高化合物筛选范围 和效果。 4.动物模型数据挖掘与虚拟动物实验 面向动物实验研究、药物测试等业务活动，针对动物 替代需求高、与人体结果一致性有偏差等问题，运用数据 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、 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

够在更灵活、更自我驱动的环境中学习。 在评估方面，AI 大模型可以自动化地进行作业批改和考试评 分，确保评估标准的一致性和客观性。AI 的分析能力还可以识别学 生在学习过程中的薄弱环节，从而为教师提供针对性的辅导建议。 通过数据驱动的评价，教育工作者能够以更为科学、全面的方式掌 握学生的学习情况。 AI 大模型还能够分析教育内容的相关性与适用性，在课程推荐 和学习资源分配中发挥关键作用。基于 高学习的针对性，还能激发学生的学习兴趣。 其次，AI 大模型还能够实时反馈和评估学生的学习情况。在传 统课堂上，教师无法及时了解每个学生的学习状态，而 AI 系统可 以通过分析学习数据，迅速发现学生在知识点上的理解困难。系统 会将信息以可视化的方式展示给教师，帮助其及时调整教学策略， 更加精准地指导学生。例如，借助于学习分析仪表盘，教师能够看 到每个学生的实时进度，从而有针对性地进行辅导。 面的潜力。根据某项教育研究，采用 AI 辅导的学生在标准化考试 中的成绩提高了 15%以上，并且这些学生在自主学习方面的时间投 入增长了 30%。  个性化学习： o 根据学生学习记录定制学习计划 o 识别优劣势进行针对性辅导  实时反馈与评估： o 快速发现学生知识点理解困难 o 通过可视化仪表盘优化教学策略  24/7 在线辅导： o 学生可随时获取支持 o 即时解决学习问题 综上所述，AI

DeepSeek 的算法，设计多维度的评价 模型，包括学生综合素质、教师教学效果和课程设计质量等。 - 智 能化反馈与改进：通过 DeepSeek 的智能分析，生成个性化的评价 报告，并为教师和学生提供针对性的改进建议。 此外，本文将介绍方案实施的具体步骤，从系统部署、数据输 入到结果输出，确保每个环节的流畅性和可操作性。同时，文章还 将讨论方案实施过程中可能遇到的挑战及相应的解决方案，以确保 校、不同班级的具体情况，自动调整评价模型的参数和权重，确保 评价结果的针对性和适用性。系统还提供了可视化分析工具，帮助 教育管理者直观地了解教学评价结果，并根据分析结果制定相应的 改进措施。 在实际应用中，DeepSeek 技术能够显著提升教学评价的效率 和准确性。通过实时数据采集和分析，系统能够及时发现教学过程 中的问题，并提供针对性的解决方案。例如，当系统发现某位学生 的学习效果持续下降时，可以自动触发预警机制，提醒教师和家长 自然语言处理与机器学习：深度分析教学数据，识别关键信 息，生成多维度评价指标。  多模态数据分析：融合结构化与非结构化数据，提供全面客观 的评价结果。  自适应学习算法：根据不同情况自动调整评价模型参数和权 重，确保结果的针对性和适用性。  可视化分析工具：帮助教育管理者直观了解评价结果，制定改 进措施。 通过以上技术原理的应用，DeepSeek 为学校提供了一个高 效、精准的教学评价方案，帮助学校全面提升教学质量和管理水

减轻医院和医生负担，实现智能分诊与导诊。 其中，在线诊疗成为国家大力倡导的方式。2 月 3 日，国家卫健委发布《关于 加强信息化支撑新型冠状病毒感染的肺炎疫情防控工作的通知》，要求积极组 织各级医疗机构借助“互联网+”开展针对新型冠状病毒感染的肺炎的网上义务咨 询、居家-医学观察指导等服务，拓展线上医疗服务空间，引导患者有序就医， 缓解线下门诊压力。 在此前就已大规模展开的智慧医院建设中，智能导诊和分诊作为诊前收集患者 炎病毒，存在大 面积交叉感染的风险。而这些，都在影响疫情的控制。 2 月 7 日，国家卫生健康委网站发布《国家卫生健康委办公厅关于在疫情防控 中做好互联网诊疗咨询服务工作的通知》，要求大力开展针对市民群众特别是 发热患者的互联网诊疗服务，进一步完善“互联网+医疗健康”服务功能，包括但 不限于线上健康评估、健康指导、健康宣教、就诊指导、慢病复诊、心理疏导 等，加快新冠肺炎预检工作，提前筛选疑似患者。其中，朗通科技与浙大医学 析，将常 见的新冠肺炎的症状、流行病学史等进行梳理，基于症状采集、症状时长、流 行病学史等为主要内容的问诊表流程和判断逻辑，引导患者问答，系统自动得 出自诊结果。 该系统有三种应用模式：一是针对患者端，仅作为独立的患者自测程序使用， 无需用户个人信息； 模式 1 仅作为独立的患者自测程序使用 二是接入医院，用于医院在线问诊，打通医院人工（医生）问诊通道，实现医 患对接，需医院开放患

中 仍面临诸多问题，例如：  教师难以根据学生的个体差异进行精准教学；  学生的学习数据缺乏有效整合，无法形成个性化的学习路径；  教学资源的获取和分配不均衡，导致教育公平性不足。 针对这些问题，deepseek 的解决方案依托于先进的人工智能 算法和大数据分析技术，能够为学校提供以下核心功能：  个性化学习推荐：通过对学生学习数据的实时分析，系统能够 自动生成个性化的学习计划，帮助学生高效提升学习效果。 学生学习 分析工具（LMS）的应用，使得学校能够更高效地进行教学管 理和学生表现评估。 然而，教育行业仍面临一些挑战：教育资源分布不均、教师技 术应用能力不足、数据隐私与安全问题等。根据一项针对全球 500 所学校的调查显示，超过 60%的学校在技术应用方面存在困难，主 要原因是缺乏专业的技术支持与培训。 以下是一些关键数据： 指标 2022 年数据 2027 年预测 全球教育科技市场规模 在自然语言处理方面，DeepSeek 技术能够通过语义理解和上 下文分析，自动生成高质量的教学内容，例如智能出题、个性化作 业批改以及在线答疑。其 NLP 引擎不仅支持多种语言，还能识别 学生的语言特点，提供针对性的反馈和改进建议。例如，系统可以 自动识别学生作文中的语法错误、逻辑问题，并生成详细的分析报 告。 计算机视觉技术在 DeepSeek 中主要用于课堂行为分析和智能 化监考。通过摄像头捕捉学生课堂中的动作、表情和行为，系统可

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。 3. 支持个性化医疗：AI 模型能够分析病人的历史记录，为医生 提供个性化的诊疗建议，使治疗更具针对性。 4. 促进数据分享与分析：生成的电子病历不仅便于医务人员查 阅，还可以通过数据挖掘分析，为患者管理和公共卫生研究提 供数据支持。 为了实现上述目标，需考虑以下几个关键因素：  数据 医生记录风格差异大，造成信息查阅困难  病历信息的完整性难以保障，容易导致医疗错误  面临重大全面患者的工作压力，病历记录时间紧迫 这些痛点不仅影响了医务人员的工作效率，也可能影响到患者 的治疗效果和安全。因此，针对这些问题，开发一种自动生成病历 的系统，接入 AI 大模型，将显著提升病历记录的效率和质量。通 过智能化工具进行病历的自动生成与管理，可以减轻医务人员的负 担，并提升患者的就医体验，进一步推动中医院门诊的数字化转 致，这不仅 增加了医护人员的沟通成本，也可能对患者的健康造成潜在风险。 再者，部分医院的信息系统缺乏相应的标准化设置，导致在疾 病分类、用药建议及治疗方案等方面无法形成统一标准。例如，如 果针对相同症状的处理在不同院区存在不同的记录和处理方式，那 么患者的信息在不同医疗机构之间的互通性将遭遇极大困扰，可能 影响患者的后续治疗。 为解决信息准确性的问题，建议实施以下方案：  引入智能化病历录入系统：利用

求及医保政策，成为医院广泛应用的领域，采购金额从100万到几百万不等；超声语音智能录入系统则 因需针对上千份病历模板进行训练，初期投入200万，但由于其高度定制化，科大讯飞认为其不具备广 泛的可推广性。 ● 10:31 医院AI应用面临的挑战及解决方案探讨 在医院使用AI技术时遇到的主要问题是AI系统无法直接落地使用，需要针对每家医院重新训练，这是当 前人工智能应用的难点之一。由于医生书写病历时格式不统一，尤其是进修医生每半年轮换一次，导致 要集中在哪个领域？ 发言人 答：推想科技是目前在医院推行为较好的公司之一，尤其在影像类辅助诊断方面表现突出，例 如肺结节检测。此外，科大讯飞与医院合作的超声语音智能录入项目也较为成功，但因其需针对每家医 院进行大量病历模板训练，导致推广成本较高且具有局限性。 发言人 问：AI辅助诊断是否已纳入医保支付？ 发言人 答：AI辅助诊断是一个发展趋势，部分产品已能进行收费，并有望纳入医保支付，国家卫健委也 国家卫健委也 有要求影像科使用人工智能辅助诊断，且采购金额从100万至几百万不等。 发言人 问：每家医院写病历的格式不统一，如何解决这个问题？ 发言人 答：我们主要从两个方面解决这个问题。一是针对科研需求，引进相对成熟的NRP系统，在各个 专科方便医生自行标注和识别；二是加强文书书写的规范化管理，考虑引入AI技术自动识别并规范医生 书写的不规范部分。 发言人 问：医院病案科在智能辅助编码方面遇到了什么挑战？

服务，为师生、家长及市民提供实时在线学习和点播学习，从而逐步形成”人人 爱学习，人人可学习”的氛围，包括在线直点播课堂、名师课堂、名校网络课堂、 专递课堂、在线同步课堂等。 3、建设教师教研服务平台 针对教师的教研活动，搭建对应的支撑平台，实现教学的研究、教师发展及 教育评价等各项服务的便捷开展，主要包括远程教研系统、教师发展系统、教 育评价系统、教育科研系统。 4、建设教务督导平台 教务督 第四层为用户应用层。该层包括各级各类教育用户，如学校、老师、学生、 督导人员，以及教育其他部门用户。作为视频系统的直接用户，通过对业务及 基础功能的应用，完成对基于教育教学视频应用业务的日常处理工作。 信息安全，是针对以上四层，自下而上在安全上实现通信网络安全、区域 边界安全、计算环境安全和管理安全四层安全保障。按照国家和省市有关规范 和要求，建立网络体系、网络监控体系，采取网络隔离、数据备份等措施，实 行 原则，以保证监控空间内的无盲区、全覆盖，同时根据实际需要配置前端基础 配套设备如防雷器、设备箱等以及视频传输设备和线缆。室内可以采用红外半 球与室内球机搭配使用，确保满足安装的美观与细节的不丢失需求要求。 针对室外监控点位的实际情况，摄像机、补光灯（选配）安装于监控立杆 上，网络传输设备、光纤收发器、防雷器、电源等部署于室外机箱，室内摄像 机安装比较简易和方便，直接通过交换机、电源模块连接网络和取电。

《职业院校数字校园建设规范》 既要不断完善组织结构与体系以适应飞速发展的技术系统，也要尊重现有组织结构与体系的客观存在， 理性分析学校自身最需要解决的问题，提出有针对性的、量力而行的技术方案，避免因赶时髦而追求 技术先进性和完备性带来的浪费。 图 2-1 职业院校数字校园的组成及其支撑的数字化服务 2.4 组织结构与体系 2.4.1 教育信息化领导力 2 调学校各部门之间的工作，评价实施效果，协调校内部门与校外机构之间的关系； d)数字校园技术部门：是建设与运行的主要承担者，负责数字校园规划的实施，包括数字校园建 设、运行维护、用户服务与培训，以及数字资源建设、现代教育技术培训等，针对外购系统还 需负责与外部机构的协调与合作； 14 《职业院校数字校园建设规范》 e b)信息化运行与维护人员的基本要求：技术系统问题解答与咨询能力，解决技术系统运行故障能 力，沟通交流能力； c)信息化培训人员的基本要求：进行信息化意识和规范培训的能力，进行信息化基本技能培训的 能力，针对应用软件使用培训的能力，结合业务模式的变革促进用户发展的能力，组织实施各 类培训工作的能力； d)信息化研究人员的基本要求：进行数字校园规划与设计的能力，起草数字校园规范与规章的能 力，将数字

在它的背后， 每天都在产生和累积海量的数据。海量以人为核心，以人的关系为基础作信息 生产、交换，从而产生的巨大信息爆炸。同时，大数据将产生比现在更有价值 的服务模式。 在校园里，智慧校园可以针对每天都在产生与积累的大数据，进行分析与 挖掘，从而了解校园中每个用户的心声，掌握校园舆情与热点，实现校园信息 的价值最大化。 智慧校园采用先进的智能计算技术，包括信息搜索、数据挖掘、数据分析、  安全性 智慧校园建设过程中，充分考虑了系统安全性，从代码安全，系统安全， 数据安全等方面，建立了安全机制。代码安全方面，通过成熟的安全测试软件 进行了多次的安全扫描与修复；系统安全方面，定期针对其服务器和用户终端 操作系统制定详细可行的补丁安装策略；数据安全方面，定期进行数据库安全 扫描，及时更新漏洞补丁。  实用、高效、可扩展原则 本项目中所采用的产品，便于操作、实用高效。同时，随着 实现各种应用系统的互联互通；能够实现应用系统间的公共信息的共享和统一， 建立校级统一共享数据中心。 本方案提出建立在基于 SOA 的全局服务模型基础上，以数据整合、应用整 合、门户整合来构建学校智慧校园。 我们针对学校前期信息化建设存在的问题，结合公司在高校信息化建设领 域的实践成果，提出总体解决方案。 1. 以系统整合为核心 在校园信息化建设方式上，国内一直存在着两种模式的争议，即大集中模 式和整合模式。