移动共赢室管理 移动设备盘点 移动药房管理 移动婴儿安全 移动 远程会诊 移动点餐 移动视频系统 移动远程 病人探视 系统 移动定位 移动医疗支撑平台 应急值协同 会诊协同 危重病人协同 生命体征异常 协同 护理记录协同 双向转诊协同 临床路径协同 OA 办公协同 EMR HIS LIS PACS …… 6 、移动医疗 利用高速 CDMA 无线网络，使医生 / 护士对住院病人的治疗 /  病人身份条码识别  医嘱信息查询  病人信息录入  病人信息查询  医嘱信息查询  医嘱信息录入  移动会诊  医嘱执行  临床检查报告查询  生命体征录入  生命体征查询  临检报告查询  电子病历应用  手术信息查询 以病人 为中心 6 、移动医疗 可通过护士工作站、医生工作站、移动终端进行查房操作  医生 / 护士认证登录 

CT 报告解析效率提升 12 倍，关键指标提取准确率达到 98.7%。 2. 实时临床决策支持 基于动态更新的医疗知识图谱，智能体可在以下场景提供实时 分析： o 住院患者风险预警：整合生命体征监测数据、实验室结 果和用药记录，每 5 分钟更新预测模型 o 治疗方案优化：对比当前患者特征与历史相似病例的治 疗效果数据，生成疗效概率矩阵 典型应用案例显示，对于脓毒症患者的早期识别，系统通过分 ADT（入院/出院/转诊）消息流  影像归档系统（PACS）：采用 DICOM Web Services 异步传 输 CT/MRI 影像及诊断报告  物联网设备：通过 MQTT 协议接入生命体征监测数据，设置 QoS=1 保证至少一次送达 2. 数据路由层 建立动态路由表实现数据分类处理，关键字段匹配规则如下： 数据源类型 路由标识字段 目标队列 处理优先级 EMR 结构化数据 MSH-9（消息类 I21.9 DM2 2 型糖尿病 E11. 9 HTN 原发性高血压 I10 对于非结构化数据（如医生手写笔记），采用 NLP 预处理流 水线： 时序数据处理需特殊注意： - 对生命体征数据采用滑动窗口均 值填补缺失值（窗口大小=5 个采样点） - 用药记录按标准药品库进 行成分匹配，避免商品名与通用名混用 - 检查报告数据转换为 LOINC 标准编码，数值单位统一为国际标准单位制

情状态的连续监测，病历撰写和诊疗意见 查询，有效解决临床痛点。 启元重症大模型——重症决策辅助系统 最终实现4大功能 1. 病情问答：5秒内快速解析患者病程，智能生成 患者数字画像（含关键体征指标与病程阶段标记 ），同步实时预测病情发展趋势，并基于循证医 学输出分级治疗建议，辅助医生实现快速临床决 策。 2. 病历撰写：智能整合多源诊疗数据（检验、影像 、用药记录等），一键生成标准化电子病历，支 化健康干预措施及慢性病管理。  睡眠健康管理：通过人工智能算法分析用户的睡眠状态及睡眠质量，后台进行分析后反馈回用户以延长用户的深度睡眠时间。  生命体征监测管理：通过监测用户的血液情况、心跳速率、血压及血糖等来实时监控用户生命体征。  未来发展方向：1）提升产品创新能力；2）强化关键算法研究；3）探索公共医疗数据平台建设 可检测数据： 血液状态、心跳速率、水分含量、血液、身体活 机器人。2024年8月，公司在2024 预防医学创新峰会上发布国内首款健康管理 AI “健康小美 ”，定位数智健管师，由美年健康、华为云与润达医疗三方合作研发，采用了华为盘古大模型与润达医疗大模型双重结构，能识 别医疗场景中病历、体征、检验、⼼电、超声、CT、核磁等多模态数据，并能够精准理解数据的含义。 健康小美：国内首款健康管理 AI 机器人 美年健康（002044）：由数字化升级为AI，从体检服务向全周期健康管理转型

化健康干预措施及慢性病管理。  睡眠健康管理：通过人工智能算法分析用户的睡眠状态及睡眠质量，后台进行分析后反馈回用户以延长用户的深度睡眠时间。  生命体征监测管理：通过监测用户的血液情况、心跳速率、血压及血糖等来实时监控用户生命体征。  未来发展方向：1）提升产品创新能力；2）强化关键算法研究；3）探索公共医疗数据平台建设  相关上市公司：乐心医疗、九安医疗等 可检测数据： 自主的工业设计、硬件研发、软件操作系统、AI算法、生 物传感技术、通信技术和云端大数据等多学科融合的研发 能力  深入布局数据驱动和数据开放平台战略  构建了IoT端、健康医疗云与大数据AI协同的生态 最全多维度体征监测产品线  产品品类丰富、覆盖面广  医疗级智能可穿戴运动手环手表、医疗级健康手表、电子 血压计、脂肪测量仪、血糖仪等多个品类  探索“远程健康IoT+SaaS服务”一体化的数字健康管理

关键信息，辅助医生进行诊断和科研工作。 应用层为医疗专业人员提供直观易用的操作界面，支持多种终 端设备（如 PC、平板、移动设备）的访问。系统提供了以下主要 功能： - 实时监控：对患者生命体征进行实时监测，及时发现异常 情况。 - 报告生成：自动生成详细的诊断报告，减少医生的工作负 担。 - 协同工作：支持多科室、多医生的协同诊断和治疗规划，提 升医疗团队的工作效率。 为 医疗知识图谱与语义分析模块构建了丰富的医疗知识库，支持 疾病、药品、治疗方案等信息的关联与推理。通过语义分析技术， 能够理解医学术语与专业描述，为智能诊断与辅助决策提供知识支 撑。 实时监控与预警模块通过对医疗设备与患者生命体征的实时监 测，识别异常情况并触发预警。例如，对 ICU 患者的心率、血压等 数据进行实时分析，预测潜在风险并通知医护人员及时干预。 最后，用户交互与可视化模块提供友好的界面，支持医生、护 士 智能诊断与辅助决策：深度学习与机器学习技术支持疾病筛查 与诊断。  数据存储与管理：分布式架构、区块链技术与数据备份。  医疗知识图谱与语义分析：构建知识库与语义理解。  实时监控与预警：设备与生命体征监测、异常预警。  用户交互与可视化：友好界面与数据可视化。 3.1 数据采集与预处理 在医疗场景下的 DeepSeek 智算一体机设计中，数据采集与预 处理是实现高效、精准医疗计算与分析的核心环节。该模块负责从

数据标准规范 基础数据之间空间关系 设计是关键 城市公共信息资源规划 智慧城市数据中心 Page 19 首页：资源的汇总、实时统计、评价、 绩效考评 全景城市：资源的时空信息深度应用 - 城市体征、城市 年轮、城市全景 应用中心：资源的业务化应用展示、下载、应用 资源中心：资源的检索、查看、申请、 租赁 开发中心：资源的开发组装 个人中心：以“我”为中心的一站式应用 数据交换系统

1 临床信息化应用体系 案例 2 专注于护士视角，以患者为中心，基于现代护 理 学，以护理知识图谱为引擎，形成特有的医 护以 及护士自身两次 PDCA 。 通过条码核对、床旁采集患者生命体征，自动 生 成各种护理文书、减轻护士负担，提高护士 工作 效率、提升患者体验。实现全流程精细化 智能管 理，通过不断循环，提升护理质量。 通过移动交班、科室大屏展示、绩效管理、排班 管理、会议管理、学习管理等多项内容为管理人

数据分类分析及图表生成：针对“今年经济发展任务目标和进度情况？” 这一问题，“小鲸”从数据库中调用数据，从工业投资、规模以上工业产 值增长等维度对数据进行分类分析，生成了城市发展目标与已完成指数 的对比图表，使得城市体征数据清晰的可视化，实现了对政务领域专业 问题的精准回答。 图表 4 数据分类分析及图表生成 整理  数据研判推演及结论生成：针对“氢能发展短板”“氢能发展和短板解决

浙江大学医学院附属第二医院研究团队，在国际上首次基于智能可穿戴设备开展经导管主动脉瓣置换术 （TAVR）术后康复研究，揭示了心脏瓣膜疾病术后心脏功能锻炼和康复对预后的重要意义。 研究通过华为穿戴设备实现心电、心率、睡眠等生命体征监测的便携长程监测，并结合医院专业心脏团队评 估和定期随访，及时识别不良心脏事件，提醒就医和及早干预，降低不良事件发生率，助力患者术后康复管 理。2024年该研究被评选为“中国原创优秀临床研究”。 可持续发展寄语 可持续发展管理 数字包容 科技至善 绿色环保 企业责任 附录 37 玄玑感知系统旨在为健康领域提供突破性的穿戴数据采集与分析能力，赋能个人健康管理。该系统将感知人体活动的 传感器与体征监测算法深度整合，集准确、全面、快速、灵活、开放、可延展六大核心优势于一体。 在快节奏的现代社会，情绪健康已成为影响个人幸福与社会活力的核心要素。2024年9月HUAWEI WATCH GT 5首发 、HUAWEI Health Service Kit、Health Industry SDK）及持续延展的架构设计以帮助各类健康生态伙伴的服务场景，不 断进行自我迭代。 玄玑感知系统以强大的感知模组、体征监测算法和基础研究为底座，不断探索人体的奥秘。 玄玑感知系统 情绪健康 • 准确性：突破低温、高海拔、多肤色等复杂场景限制，保障高精度监测。心率测量、血氧检测、血压精度达 临床级（<5±8mmHg）等。

个体化的因素，如患 者的既往病史、药物过敏史等，从而进一步优化治疗方案。 另一个重要方面是，AI 模型能够实时监测患者的生理参数，及 时分析潜在的风险信号。例如，通过对 ICU 患者的多项生命体征进 行连续监测，系统可以识别出明显的异常变化，提醒医务人员及时 介入。此时，决策支持系统提供的临床预警功能可以有效减少危急 情况的发生，保障患者的安全。 在实际应用中，通过对接医院的信息系统，AI 决策支持要素 描述 疾病模式识别 分析历史病例数据，识别 常见的疾病模式和趋势。 临床决策规则 提供更新的临床指南及科 研成果的集成，确保治疗 方案的一致性。 实时风险监测 利用多项生命体征监测系 统，及时识别与评估潜在 风险。 信息整合 整合电子健康记录与多源 数据信息，为决策提供全 面支持。 用户体验优化 通过动态仪表盘和可交互 工具提升信息获取效率与 决策准确性。 历数据，识别出 常见的疾病模式、临床特征及其相互关系。 在具体实施过程中，可以采用机器学习和自然语言处理技术来 对病历进行深入分析。例如，使用自然语言处理技术，从医生的书 面记录中提取症状、体征和诊断信息。通过这种方式，AI 模型可以 实现对患者病历的自动化理解，并为后续的临床决策提供支持。 以下是 AI 生成式大模型在病历分析中的一些具体功能： 1. 自动提取关键信息：从历史病例中提取出患者的关键症状、诊