免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 1 证券研究报告 电子 AI 大模型+医疗:从问诊到新药开发 华泰研究 电子 增持 (维持) 研究员 黄乐平，PhD SAC No. S0570521050001 SFC No. AUZ066 leping.huang@htsc.com Watson 等一批全球知名企业。随着基于大模型的生成式 AI 的出现，我们看 到 AI+医疗有望迎来一波新的发展机遇，具体看好：1）基于大模型的实时 问诊病例生成，2）按需生成新蛋白质结构提高药物发现效率等应用。另一 方面，目前尚未看到面向医疗影像的新 AI 大模型服务，大模型在医疗影像 领域主要作用是降本。国内关注讯飞医疗、云知声、晶泰、数坤等企业发展。 AI+问诊：从语音录入到实时生成内容，提高临床记录环节效率 病例的录入是 AI+医疗中最经典的应用场景之一。2021 年被微软以 197 亿 美金收购的 Nuance 和国内的科大讯飞、云知声等是主要企业。生成式 AI 的出现，使病例的录入过程从过去医生问诊后口述总结，向基于大模型的自 动实时问诊记录生成演进。今年 3 月，微软旗下的 Nuance 已经推出基于 GPT-4 的临床笔记软件 DAX Express，可以在几秒钟内生成准确的临床记 录，以及整合进微软

预训练大模型与医疗：从算法研究到应用 1. 预训练大模型概述 2. 理解大模型的内在机理 3. 赋予模型精准性与可解释性 4. 医疗领域应用 5. 清华探索：数基生命 CHIMA 20Pag2 Tsinghua Confidential | lvhairong@tsinghua.edu.cn CONTENTS 预训练：从大数据到小数据 ③ 精 准 可 解 释 ④ 医 疗 应 用 用 ② 剖 析 大 模 型 ① 关 于 预 训 练 预训练大模型 （学习共性） 大数据（低成本无标注） 少量特定领域标注数据 （成本高） 微调小模型 （学习特性） ⑤ 数 基 生 命 1.模型角度：模型参数不再是随机初始化，而是通过一些任务（如语言模型）进行预训练； 2.数据角度：将训练任务拆解成共性学习和特性学习两个步骤。 CHIMA 20Pag2 Tsinghua Confidential Confidential | lvhairong@tsinghua.edu.cn 以英文电子病历后结构化为示例 ③ 精 准 可 解 释 ④ 医 疗 应 用 ⑤ 数 基 生 命 ② 剖 析 大 模 型 ① 关 于 预 训 练 英文 CHIMA 20Pag2 Tsinghua Confidential | lvhairong@tsinghua.edu.cn 英文 英文电子病历后结构化

2023年是中国医疗大模型发展的元年，各种医疗大模型已广泛应用于临床辅助决策、 医学研究、健康管理等多个场景。未来，医疗大模型有望实现多模态AI与医疗实践全 流程的深入链接，应用于医疗教育和临床培训，提高药物研发和药物反应监测等方面 的能力。但在实际应用中，医疗大模型仍面临一些挑战，如准确度、透明度和可解释 性等问题，以及对数据隐私和安全问题的担忧。本文主要探讨医疗大模型在医疗领域 的应用及其面临的挑战。 的应用及其面临的挑战。 大模型技术在医疗领域的应用 （一）医疗大模型的逻辑框架 医疗大模型一般指在医疗健康领域应用的大规模预训练语言模型（LLM），其训练数 据集包含大规模的医疗科研文献、电子病历、医学图像等，参数量通常在百万级到亿 级，远超过普通深度学习模型，因而能够获取更强的特征提取和学习能力等。 医疗大模型的典型运作逻辑主要包含三个层面： 从数据层看，大模型可构建医疗数据集，收集包括电子病历、文献报告、医学知识图 医学知识图 谱、医学图像等多源异构的医疗数据，同时进行数据清洗、标注、统一编码，构建规 模化的医疗语料库。 从模型层看，可使用Transformer、BERT等框架，输入大规模医疗语料，通过Masked LM、Next Sentence Prediction等方式进行无监督预训练。 从应用层看，预训练模型微调，结合医学知识图谱、规则库等知识源增强医学专业 性，使用知识蒸馏、参数剪枝等技术压缩模型并在真实临床环境中评估、调优。经验

从智能营销到智能制造 邴金友 2025.03.19 营销 (CRM) 等业务系统在系统功能之外还存在很多的挑 战 自动化 开放性 高可用 易操作 云原生 智能化 高可靠 高扩展 高性能 以销售易为例，腾讯云坚实稳固的技术底座是这些挑战的解决方案 云原生计算 云原生存储 块存储 CBS 虚拟机 CVM 容器平台 TCS Mongo DB 企业 微信 腾讯 会议 腾讯 乐享 伙伴云 现场服务云 客户服务云 营销云 销售云 智能分析云 知识引擎 大模型 TI 平台 微 信 端 企 微 端 人 工 智 能 数 据 库 微 服 务 大 数 据 中 间 件 连接伙伴 连接客户 连接产品 连接员工 价值：问答准确率： 35%- 84% • 问 答对至少需要 30 人 天工 作量，现在 用大模型只需要 5 人 天，预计 每个 手 册知识梳理至少节省了 25 人天 工 作 量，知识构建效率提升 83.3% • 已有多款车型接入使用，覆盖车主用户 数百万 如针对终端客户：基于大模型和用户手册的智能问答助手 大幅提高客户体验 难点：文档庞大，图文混排复杂

为医院建设有弹性的高效微电网： 从设计到融资 作者：Markus Hirschbold 和 Andy Haun 执行摘要 世界各地的医院越来越多地采用微电网技术来提高弹性和降低能源成本。为了优化微电网解决 方案，医院团队必须开展精细的可行性研究，部署规模得当的分布式能源。应考虑采用模块化架 构，以帮助简化微电网的设计和安装，同时降低维护成本。应对所有的融资方案、激励措施和运 营模式进行评估，以减少风险，实现收益最大化。 4 这些灾难带来的教训促使医院和其他各类关键设施越来越多地采用微电网技术。然而，电力连续性和患者生命安全 并不是医院认为微电网具有吸引力的唯一原因，设施的能源成本也是备受财务团队关注的问题。这是由三大现实因 素决定的： 1. 医院消耗的能源是其他类似规模的商业建筑的 2.5 倍 2. 许多医院需要扩建设施并增加更多的能源密集型设备 3. 能源价格持续上涨 这增加了管理者的预算压力，迫使他们 每年 20% 的速度持续增长，而自 2014 年以来， 微网的一次性投 资成本预计下降了 25% 至 30%。5现在是医院利用这一经济高效的手段减少对公用电网依赖的最佳时机。当电网停 电时，医院可以从电网中“孤立”出来，独立运行一段时间。当电网能源成本上升时，微电网可以增加对现场可再生能 源或储能的消耗。在能获得最佳经济效益之时，还可以将储存的能源回售给电网。最大化可再生能源消耗也有助于 达到温室气体减排目标6。

智能制造从数字化开始 ，打造全流程数字化模型 中 中车 CRRC www.crrcgc.cc 3 打造全流程数字化模型 1 挑战与机遇 2 智能制造从数字化开始 4 中车信息公司简介 中车信息技术有限公司 版权所有 2015 目录 单 C R R C 制造业发展面临的压力 劳动力成本的上升 人身伤害 技术创新 Fleet/Equipment 维修材料 服务 融合 智能 创 新 驱 动 中国中车股份有限公司 版权所有 2015 单 C R R C 绿色 超常 4 3 打造全流程数字化模型 1 挑战与机遇 2 智能制造从数字化开始 4 中车信息公司简介 中车信息技术有限公司 版权所有 2015 目录 单 C R R C 数字化是智能制造的必由之路 数字化制造 完整的 PLM 系统 全面的数字化设计和仿真 据资源和信 息管理平台 基础上，开展 核心应用 系统建设。信息 化工具 覆盖各个管理环节 ；整 体信息化建设框架基 本 成型 ，管理水平和信息 化水平全面提升 建设信息资源整合应用能 力 ，信息化从应用系统的 事务性处理阶段逐步发展 到综合分析决策阶段 ； 通 过信息系统准确掌控 各业 务环节运营状况 ， 数字化 监管和决策管理 的信息化 支持能力明显 提升 ，对业 务发展带来 明显的效益。

从制造到智造 — 瞻博网络 AI 驱动智造园区方案 © 2024 Juniper Networks 新技术部署难，出问题溯源难，终端多运维难 业务连续性 业务生产 7X24 业务中断会造成严重损失 数字化落地 - 并不容 易 © 2022 Juniper Networks Juniper Public Junipe: N ET WO R K 11 从端到云的保障 • 应用程序、用户、设备和会话的可见 性 • 实时客户端数据、主动射频调整 • 集成 Wi-Fi 、 vBLE 和物联网 90% AIOps 领导者 • 实时 SLE Juniper Public 创造 AI 小模型 / 专业市场 / 特定场景 / 创造价值 / 提升 效率 不可避免的终局背后 -AI 一定会 来 使用 AI AIGC/ 多模态 / 大模型 / 行业泛化 / 提升 体验 15 “You can’t look at the competition and say you’re going to do it better. You