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 言分析等数字技术，构建疾病模型，分析过往相似性试验 计划，快速评估临床试验的可实现性及潜在风险，从而进 一步优化试验计划及方案；结合真实世界数据、人工智能 （AI）技术，自动筛选符合入组标准的患者，提高招募效 （AI）技术，自动筛选符合入组标准的患者，提高招募效 率，规避受试者流失导致试验中断风险；运用智能化工具， 及时发现试验文档、患者入组协议等方面的问题，降低数 据核对成本，提升临床试验质量。使用数字孪生技术，在 虚拟环境中模拟临床试验，预测药物反应，提高研发效率。 7.医药实验室数据集成管理 面向医药研发实验室管理标准化、数智化发展趋势， 围绕医药研发管理过程中涉及到的物料管理、样品管理、 科 应用，实现关键产品指标的设计优化，提高设计效率，缩 短产品开发周期；利用数字化手段提升设计开发数据与知 识的传递效率，倡导质量源于设计（QbD）理念，从源头防 止质量风险，加强包括设计开发在内的产品全生命周期的 风险管理。 二、医药生产 围绕工厂建设、工艺开发与优化、生产作业、物料仓 储配送、生产设备管理、能源管理、环保管理、安全巡检 等环节，应用数智技术提高医药生产自动化水平，增强生

管理和电子病历为重点，推进医院信 息化建设。 卫生综合 管理 “ 区域卫生平台”总体建设思路 卫生行政 疾控机构 妇幼保健 4. 药品保障 2. 医疗服务 3. 医疗保障 社会公众 相关协同机构 综合监测 风险评估 统一协调 考核评价 过程监控 干预管理 决策支持 指挥部署 1. 公共卫生 业务协同 数字卫生 业务协同 数字卫生 医疗急救 血液中心 农村医疗 综合管理 信息共享 城镇医疗 环境监测：病媒生物监测、气 象、水文等； 症状监测：学校因病缺课； 扩展监测：舆情、物资、食品、 场所（大型活动、超市、宾 馆） 宏观需求 资源整合 规范管理 决策支撑 核心 需求 规范监测、资源共享 风险评估、辅助决策 疾控中心 综合业务管理 实现 集成展现 资源共享、综合分析； 预警分析； 可视化展示。 系统建设目标 管理层面 社会层面 监测层面 领导层面 疾控综合业务 管理平台 扩展疾控监测覆盖业务 层面，构筑省级疾病防 御网络云平台，为进一 步完善和规范疾控综合 管理工作提供技术支撑。 整合已建设资源，多维度、 多领域的整合公共卫生相 关系统 , 研究科学的预测 预警、风险评估模型，全 面提升疾病防控干预处置 能力。 疾控综合 监测 防控干预 管理 有效集成卫生相关，坚持疾控事业为保障人民健康服务的宗旨，提升公众满意度； 逐步形成疾控工作综合统筹、精细管理、运转高效的社会服务管理新机制。

121 11. 项目风险评估....................................................................................................................................................................123 11.1 技术风险分析....... .125 11.2 法规合规风险.......................................................................................................................................................127 11.3 用户接受度风险............... 其次，常规的病历记录往往依赖于人工输入，由于信息来源的 多样性，可能会形成冗余或矛盾的数据。例如，同一患者在不同时 间的就诊记录中，可能描述相同症状的用词和数据不一致，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

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 症状基本信息和引导精准就医的重要应用，已在很多公立医院落地。疫情期间， 由于新冠肺炎患者就诊量大并且交叉感染风险颇高，因此就医之前的智能导诊 和分诊显得更为重要。 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》，浙大医学院附属邵逸夫医院联合开 会借助互联网医院和智能化的手段得以加快发展。 案例 1 | 基于知识图谱的新冠肺炎防护问答助手，离智能更近一步 疫情爆发初期，大量患者对病情知识匮乏，出于对自身症状的恐慌到医院就医， 人群聚集引起交叉感染风险。因此，短时间内正确地将大量疫情信息及预防措 施以简单易懂的方式向民众科普，正确引导患者就医，消除恐慌心理，是当务 之急。 同时，在这次疫情中，慢病患者是致死率最高的群体之一，如何做好自我防护， 威专家们联合开发了“新冠肺炎智能防护问答小助手”。为广大居民提供最新疫情 防控指南、慢病患者防护等问答服务，帮助广大居民及时获得健康评估和专业 指导，线上辅助疫情自查指导就诊，缓解线下医院压力，降低交叉感染风险。 “新冠肺炎防护助手”数据来源于疾控中心专家团队的权威知识整理，包括中国疾 病预防控制中心发布的《新型冠状病毒感染的肺炎公众防护指南》、疾控中心 官网及公众号的相关文章和专业资料，以及专家团队的常用语料库。柯基数据

断完善传染病综合监测体系，先后建立和完善了“腹泻 病综合监测” “急性呼吸道感染综合监测” “发热伴皮 疹、出血和神经系统症状监测”三大系统 ［1］，并根据超 大城市传染病防控需要不断完善相关监测预警和风险 评估方案。本文介绍上海市传染病综合监测体系的发 展过程和初步成效，并就今后我国传染病监测预警的 发展方向提出思考。 1 我国传染病监测系统的发展 我国传染病监测始建于20世纪50年代。发展初 社会发展对传染病防控提出更高要求 社会发展促进了社会公众健康素养的提升，而公 众对健康服务的需求也日益提高。现代的传染病防控 内涵已远不止在疾病出现后进行诊断、治疗和控制，而 需要通过多渠道及早识别健康风险，形成多点触发的 监测预警模式，在疾病大范围流行之前就予以早期识 别和控制。然而，传统的传染病监测系统多针对某一 具体的法定报告传染病及其病原体，无法完全解释某 一症候群病例异常升高情况，对未知病原体的早期发 行监测分析和风险评价。 2.4 信息化建设水平制约业务发展 我国实施的传染病病例网络报告措施极大地提高 了传染病的报告效率，为及时掌握疫情动态提供了重 要支撑。但是，我国在传染病监测领域的信息化建设 仍相对缓慢，以病例信息报告为主，数据挖掘和利用相 对不足，大数据和人工智能等新技术、新方法的应用程 度较低。新冠肺炎疫情防控以来，疫情动态综合分析、 基于多种因素的疾病预警和风险预判能力等方面存在

大模型在 该领域的研究提供新思路。方法/过程 在相关文献分析基础上，梳理人工智能大模型在智慧医疗、 医疗元宇宙、医学研究等领域的应用场景及具体实例。结果/结论 虽然人工智能大模型目前面临 一定风险与挑战，但其在医疗领域仍具有广阔的发展空间。 [关键词] 人工智能大模型；智慧医疗；医疗元宇宙；医学研发 Application Status and Prospect of Artificial 疗问答、医学教育培训、医学影像生成、疾病辅助诊断、药物研发以及虚拟医院和医 疗虚拟数字人交互等诸多应用[3]，涵盖医疗领域就诊前、就诊中、就诊后各环节。本文 梳理了当前大模型在医疗领域的应用现状，分析其面临的风险与挑战并进行展望，旨 在为大模型在该领域的研究提供新思路。 2 人工智能大模型发展概述 2.1 人工智能大模型发展与分类 随着人工智能技术的进步和深度学习算法的发展，以及海量多模态数据的爆炸式 Cascella[17] 等人分析了 ChatGPT 在临床实践中的可能作用，比如提供诊断建议，回答常见问题， 进行健康宣教等。但需要注意的是，由于医疗领域具有特殊性，如果某些问题回答产 生错误将会为患者带来较大的风险。因此，可在一定约束和规范下，尝试在该领域开 展实验应用，这将极大程度上提高医务人员的工作效率，改善患者的就诊体验。 3.3.2 就诊中的应用 bmr.202312.00027V2 http://www

199 14. 风险与应对........................................................................................................................................................................201 14.1 技术风险....... .......................................................................................208 14.2 管理风险................................................................................................... ...................................................................................212 14.2.2 数据迁移风险...................................................................................................

在患者护理和保健过程中，医疗大模型可助力实现以下几方面工作：一是远程监测患 者健康，特别是慢性病患者，分析生理参数、设备数据和健康记录，帮助医生管理疾 病，减少住院和急诊；二是分析健康记录、生活方式和基因信息，识别风险因素和早 期疾病迹象，实现个体化健康管理和疾病预防；三是减轻家庭照护负担，提供远程医 疗建议和护理指导，改善远程护理体验。如，讯飞医疗诊后康复管理平台基于星火认 知大模型，专注于康复指导和诊后管理，提供个性化康复计划，服务延伸至患者日常 综合利用这些方法和策略，可以提高训练数据的质量和数量，从而增强医疗大模型的 性能和可靠性。同时，确保数据的合规性和隐私保护至关重要，需要遵守相关法规和 伦理准则，保护患者和研究对象的权益。 医疗大模型的 伦理风险与安全监管 （一）医疗大模型应用的伦理隐忧 尽管大模型在医疗领域的应用展现出极大的发展潜力，但飞速发展的同时也可能涉及 数据隐私、信息安全、医疗决策的责任等伦理和法律问题，这些也正是在临床一线工 在本地化部署与隐私计算方面，医疗大模型微调过程需用大量患者敏感隐私数据，直 接训练存在潜在风险。隐私计算技术降低信息泄露风险，结合多种技术路线实现高效 本地计算。这可以确保模型在安全计算环境中运算，提高模型安全性，且不影响效 果。 在数据加密与匿名化方面，先进加密技术（如同态加密和多方计算）确保数据传输和 存储安全，仅授权用户可解密和访问。降低数据关联性风险需采用数据匿名化策略， 通过去标识化、脱敏和泛化等技术保护患者身份和敏感信息，同时保留数据实用性。

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： Meta 的 LLaMA 、 DeepSeek 降低大模型使用门槛。 · 争议焦点：失业风险：编剧、设计师、客服等职业面临替代压力；监管博弈：中 美欧出台 Al 法案，要求透明度与内容审核。 二、大模型：人工智能的前沿 性 能 ( 参数、层数等 ) 萌芽期 迅猛发属期 53008 。例如炼焦大模型优化钢铁行业配煤方案。 特定场景强化大模型属于垂域模型的子集，专注于行业内的具体任务或场景 ( 如医疗诊断中的 CT 影像分析、金融 领域的智能客服对话 ) 。例如，疾控领域中的个案流调、风险评估 三、垂域模型与智能体 · 舆情监测预警智能体 · 疫情预测与传播模拟智能体 · 防控建议推荐智能体 · 流调智能体 · 密接管理智能体 ·X 疾病探测智能体 · 疾控知识问答智能体 · 疾病预防控制领域“人工智能 +” 典型应用场景 “ 应用一：“人工智能 +” 医防协同信息通 “ 应用二：“人工智能 +” 监测分析 “ 应用三：“人工智能 +” 预警预测 “ 应用四：“人工智能 +” 风险评估 " 应用五： “人工智能 +” 流行病学调查 “ 应 用 六 ： “人工智能 +” 应急处置 “ 应 用 七 ： “人工智能 +” 免疫规划 “ 应 用 八 ： “人工智能 +” 监督执法

天，呕吐，腹泻，食欲降低，食管 Ca 术后 2 年余 现病史： 2 年多前因食管癌行手术治疗，术后曾行化疗、免疫等冶疗，目前咳痰费力， 偶有呼吸困难，进食差。要求住院诊治。 既往史：近 21 天内无新型冠状病毒中、高风险地区旅居史。近 28 天内无境外旅居史。 近 21 天内未曾接触过来有发热或呼吸道症状的患者。 过敏史：无 流行病史： 体格检查： 诊断： 1, 暑湿感冒； 2 、食管术后 处理：收入院 □输异体 + 自体血 □其他 _ 治 疗 潜 在 风 险 和 对 策 ： 患者在接受输血 / 血液制品治疗前，医护人员将有义务和责任向患者明确说明有关输血 / 血制品治疗中可能存在的风险。我院为患者提供的血液 / 血 液制 品虽经过采供血机构按国家标准进行严格检测，但受到当前科技水平的限制，现有的检验段不能够完全解决病毒感染的商口期和潜伏期问题 《窗口期 是指体被病毒感染后， 患者 I 医磁信息口 首页 全景病历 心脏 肺 肝 肾 生殖器 脑 血液 胃 胰腺 大肠 骨骼 刘 **| 男 |53 岁 ID:119034**** 已婚 司机 风险预警 1 、食欲不振、消化不良或腹胀 2 、收缩压轻度偏高 3 、胸痛或心前区憋闷不适胸闷气喘或呼吸困难恶心、反酸或 上 腹部不适 4 、腹泻、腹痛或大便习惯改变 ( 如厕时间、次数、形状等