助力高水平医院建设 智慧医学科研平台 全院级“多模态异构数据治理 + 智能工具应用 + 科研转化体系建设”支撑高水平医院建设目标 多模态异构数据治理 • AI 技术 + 疾病知识图谱融合 • 文本数据 + 影像组学 + 生物信 息等多模态数据治理 AI 技术赋能 • NLP 自然语言处理 • 深度学习 / 机器学习 • 统计分析支持

大模型语言本身具有很强的语言理解或生成能 力，然而为了提高其叙述内容的真实性和严谨 性，需要采用特定的技术路线，例如将知识图 谱中的事实描述融入大模型的训练过程中。 知识嵌入： Zhang 等人通过将知识图谱的表示 向量加入到 BERT 中对应的 tokens 编码内，从 而 使得模型学习到与知识相关的事实信息，增 强 了模型在相应知识领域的准确性。 [1] 相关模型在 FewRel 和 TACRED prompting for commonsense reasoning." arXiv preprint arXiv:2110.08387 (2021) 知识图谱应用于大模型训练后阶段： Liu 等 人提出了知识生成式大模型提示方法，让 模型 进行知识预测，通过将知识图谱的三元 组形式 转化成 Question and answer 的形式， 让模型 生成一些知识，然后将这些知识进行 聚合，从 而得到最终的更为精确靠谱的结果。 1 ）构建并融合知识图谱 + LLaMa （ Meta 公司开源的生成式大 模 型） 利用知识图谱直接显式的进行形式化拼接，引入预训练语料，通过 微调的开源大模型，得到精确性与可解释性更好的模型。 2 ）知识图谱在 prompt engineering 中的应用方法 知识图谱的引入可以使其上下文环境更符合现有领域知识，比如用 知识图谱来构建不同疾病之间的关系。通过知识图谱引入专家知识， 在

话引擎 智能决 策引擎 配网知 识图谱 操作票系统 OMS 系统 电话交换机系统 自 调度规程 电力 大脑 语言合成 知识 图谱 语音识别 机器 学习 设备台账 安全规程 分析报告 电网拓扑 组织架构 文本材料 上百万字 系统数据 几千 T 自然语 言学习 自 自 电力 大脑 语言合成 知识 图谱 语音识别 机器 学习 语音识别模型 ill 乡 自 自 图谱 机器 学习 我是城南班刘庄 ，武林门站 10kV 大成分线运行改热备 用 武门站 设备 运行改热 备用 业务 电 大脑 城南班 组织 自然语 言学习 刘庄 语言合成 语音识别 人员 all 乡 知识 自 图推理计算 强化学习 自然语 言学习 语言合成 知识 自 图谱 语音识别 机器 ta 自 学习 知识图谱 深度学习 电力 大脑 乡 机器 学习 ill 电力 大脑 自然语 言学习 运方审批 自 语音识别 全方位端口集成 调度许可 法令、收令 发令 汇报 操作票系统 现场人员 手机电话 自动化系统 OMS 系统 电话交换机系统 调度拟操作票 人工调度员 作业现场 异常情况 知识 图谱 语言合成 自 目录 痛点分析

应急管理数据共享交换管理平台 14 应急管理大数据平台 15 应急管理数据治理 16 应急灾害模型库、场景库 17 应急处置工具、装备模型库、功能性 能数据库 18 应急标签库 19 应急管理知识图谱平台 20 语言中台 自然语言理解与语义解析、全场景语音交互、全场景语音转文字 21 AI算力、GPU算力 22 时间轴系统 23 历史灾害模型数据库系统 24 应急指挥安全码管理平台 “ 外部动作或关联的外部系统、能力系统 应急值守 融合指挥调度、图像接入、视频会议 信息接报 融合指挥调度 灾情智能评估、事件智能研判分级、智能预案匹配及启动建议 GIS一张图、预案管理、灾害模型、AI算力、知识图谱 领导汇报请示（一键短信群发、多路传真、5G短消息、移动APP） 融合指挥调度 重大灾害预警发布 融合指挥调度 预案成员单位预通知（一键短信群发、多路传真、5G短消息、移动APP） 融合指挥调度 GIS一张图、预案管理、灾害模型、AI算力、知识图谱 10 影响区域分析、缓冲区分析 GIS一张图、预案管理、灾害模型、AI算力、知识图谱 11 事发地或事发单位基础情况快速调取（基于平面地图与三维地图自动显示） GIS一张图、预案管理、灾害模型、AI算力、知识图谱 12 周边资源自动分析显示（应急响应圈） GIS一张图、预案管理、灾害模型、AI算力、知识图谱、应急资源管理 13 智能辅助方案（应

好填 好报 秒批 秒办 千人 千面 安全 快捷 智能问答、主动推送 自然语言处理 AI 机器学习 语音识别 个性推荐 精准搜索、知识关联 知识图谱 语音识别搜索 知识组织 千人千面、安全快捷 人物画像 知识图谱 图像分析 视频识别 地图服务 智能办理、监管 区块链 人脸识别 OCR 自动抓取 语音分析 视频分析 愿景目标 办事人更方便、更安全，政府服务更高效、更可靠 智慧政务“ 1+1+1” 架构 办事人 政府 基础设施 计算 网络 存储 一 体 化 业 务 平 台 政 务 大 脑 视频图像分析 OCR 文字识别 语音识别 / 合成 自然语言处理 知识图谱 AI 平台 防伪识别 可信开放鉴证 可信身份认证 可信电子证照 节点自营自管 区块链平台 可信数据接入 智能客服 智能问答 智能搜索 智能推荐 数字人 VR/AR 地图服务 …… 怎么联系你们啊？ （静默） 可以啊，尽快介绍吧。 服务门户 智能搜索、智能推荐，政务服务信息“一键搜、主动推” 知识图谱为搜索引擎提供更高层级的知识关联能力 面向办事人与政府服务人员，一键即搜、千人千面 方 案 特 色 复杂关联搜索：二手房过户后银行多久放款给卖家？ 图谱搜索： 传统搜索： 如当事人提交申请资料齐全

淀到医院“智慧大脑”中，形成场景化的操作系统设计。 学习与思维 将感知到的数据转化成有 意义的信息和知识。 临床数据模型 • • • • • • • 诊断知识图谱 治疗知识图谱 药品知识图谱 护理知识图谱 检查知识图谱 检验知识图谱 …… 知识图谱 学习与思维 感知与记忆 CDSS 管理数据模型 管理指标体系与规则库 医疗质量监管平台 护理质量监管平台 决策与应变 科研数据模型 基于 196 业务流程条目数： 2736 中台技术 业务中台 语音训练 模型训练 数据标注 NL 知识图谱 AI 中台 数 智 中 台 数据采 据存储 数据中台 技术中台 中台技术 AI 中台 HOS 标准内嵌 诊断 术语 临床 路径 技术 HOS 标 知识 图谱 互联 互通 数据 上报 业务 接口 流程完整表达        … 医疗护理 人力资源

语音识别、计算机视觉、自然语言处理技术、知识图谱等  语音识别：机器接受、解释、理解或执行口头命令的能力，能够将音频数据转换成文本数据，如 微信语音  计算机视觉：模拟人类眼镜，对图像或视频信息的处理，被广泛用于动态人脸识别、人像库实施检索、 证件识别等，如无人驾驶  自然语言处理技术（ NLP ）：模拟人类对语言的理解和掌握的技术。理解语言的具体含义和语境， 理解句子的意图和上下文含义  知识图谱：以图的形 知识图谱：以图的形式揭示事物之间联系的语义网络。通过整理总结执行任务需要知识，建立知识间 的关联关系，如智能翻译 ※NLP 与知识图谱的使用场景一致，相互支持。知识图谱的构建离不开 NLP 对自然语言信息抽 取，而 NLP 的应用也需要知识图谱的关联分析和推理能力 应用层 —— 是 AI 技术在各行业中的实践应用，是技术和场景结合的落地环节。应用层公司的 产品覆盖了行业的方方面面，包括安防、金融、教育、 点审计 —— 知识图谱对知识进行学习和开展推理能力，建立复杂的关系 网络和实现更高效的关联查询 3.3 知识图谱协助供应商管理 招标阶段  利用知识图谱，自动审查投标企业 的基础信用，排除不合格企业  追溯历史交易记录、股权关系等，识别招 标黑名单的禁入企业利用隐藏关联 方投标  分析审核，防止供应商关联企业违 反投标问题 管理阶段  利用知识图谱自动更新供应商相关

......................................................................................54 4.5 中医药知识图谱构建................................................................................................. .......................................................................................58 4.5.2 知识图谱的应用场景.............................................................................................. 在技术架构上，DeepSeek 采用了多层神经网络模型，结合了 卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN ）以及 Transformer 等先进算法，确保在文本分类、实体识别、情感分 析、知识图谱构建等任务中的高精度表现。例如，通过对中医药经 典文献的深度学习，DeepSeek 能够自动识别并提取方剂、药材、 病症等关键实体，构建中医药知识库，为临床决策和科研提供支 持。此外，DeepSeek

数据存储 数据治理 数据交换 数据共享 数据分析 数据开发 产业链图谱 企业画像 产业链分析 企业测评 区域对标 政策分析 项目管理 合同管理 项目跟踪 履约管理 项目预警 项目审核 企业库 项目库 政策库 项目评估管理 找企业 产业链图谱分析 企业画像分析 政策兑现 企业服务 招商引擎 找 招商引擎 （产业大数据中心） 园区产业盘家底 产业链图谱找方向 产业地图找企业 关系图谱建联系 摸清园区经济和产业现状 重点产业上中下游链图分析， 寻找产业发展突破口 全国产业地图寻找产业链龙头 企业、高成长企业、新业态企 业、现有环节高耦合企业 通过关系图谱找到目标企业 和园区现有企业的关联关系， 链短板、提升产业链竞争力。 产业图谱找方向  强链、补链、延链 研判分析；  断链、弱链、孤链 提示预警。 产业地图找企业 通过对目标产业的产业链分析，找到园区重点布局产业的上下游企业，为精准招商提供决策依据 企业画像保“质量” 对于纳入招商目标库的企业，通过 360° 企业全景信息呈现，全面掌握企业信息，动态监控招商对 象 关系图谱建联系 通过智能 AI 关联园区招商对象与辖区企业的

AI+医疗如何落地防疫诊疗全流程 ——盘点五大智慧医疗典型案例 案例概览 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——柯基数据 案例 2 | 不只是疫情咨询，院前预检筛查成智能问答新“战场”——朗通医疗 案例 3 | 互联网医疗作为“第二战场“，在疫情防控中发挥重要作用——左手医生 案例 4 | 高敏快速检出病灶，CT+AI 助力医院实现“应收尽收”——体素科技 疫情中智慧医疗在多环 节部署的牵引力就是突然催生的需求和应用场景。纵观本次疫情中的智慧医疗 应用，大致可分为智能问答、线上问诊以及 AI 辅助诊疗。 在诊前环节，虚拟助手依靠自然语言处理和知识图谱等 AI 技术提供智能问答服 务，承担减轻恐慌、分流普通患者的任务；同时，线上问诊作为线下诊疗的补 充，在患者就诊前通过人机交互技术快速收集患者病情信息，进行患者筛查， 减轻医院和医生负担，实现智能分诊与导诊。 病的复诊，但是疫情过后，随着政策支持与用户使用习惯的培养，可以预见不 管是慢性病的长期诊疗和管理，还是心肺疾病等重要疾病的长期愈后服务，都 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