规性审查以及模型的持续监测。医疗数据通常涉及敏感信息，因此 确保数据安全与病人的隐私至关重要。 通过以下几点，我们可以更清晰地理解 AI 生成式大模型在医 疗场景中的实际可行性：  数据来源：利用电子健康记录（EHR）、医学文献和临床试验 数据进行模型训练。  模型类型：根据应用需求选择合适模型，如 GPT、BERT 等进 行文本生成与理解。  场景应用：患者病历生成、智能问诊、个性化医疗方案制定、 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 决策支持工具能 够无缝获取和整合患者的电子健康记录（EHR），患者画像、实验 室检查结果、影像学数据等多源信息。这种信息的整合提升了模型 的决策依据，使得结果更加可靠。例如，在心脏病的风险评估中， 系统可以综合考虑患者的体重、年龄、家族病史及生活习惯等多项 所提出的应用方案能够在实际操作中得到有效实施并产生积极效 果。 首先，从技术可行性的角度来看，AI 生成式大模型的核心技术 需要与医疗数据进行有效结合。这要求系统能够处理来自不同来源 的数据，包括电子健康记录（EHR）、医学影像、实验室检验结果 等。这些数据需经过标准化和清洗，以确保模型的训练质量。在此 过程中，模型的架构需要支持实时数据处理，以满足临床决策的快 速反馈需求。此外，考虑到医学领域的复杂性，模型的解释性和可

水电气的收集、监控、分析预测 生产制造 制造分析 实现对生产线设备工控电脑监 控，实时监测，实现无人化管 理，提高人员效率，减少人员 数量 中间件 AGV 工业相机 移动终端 冰机 空压机 氮气 EHR 温湿度 搅拌机 包装机 堆垛机 传输线 机器臂 … 运营管理 大数据中心 PDM WCS WMS SCADA MES … Project Content 业务场景 供应商

院需求空间大 资料来源：艾瑞咨询，西南证券整理 人机交互 医疗数据信 息汇总 NLP数据结 构化处理 知识图谱构 建 LIS PACS EMR HRP EHR 基于 文献 文献 知识 结 构 化 数 据 文 字 文 档 影 像 非 结 构 化 数 据 数 据 预 处 理 实体发现 关系挖掘 属性提炼 词林构建

数据与服务（亿美元） 基因组学, 65% 数据与服 务, 35% Tempus:丰富数据库积累打造护城河 ◥基因组学数据——核心收集多模态医疗数据 1.开发Tempus Hub，接入医院EHR（包含影像、检验等维度数据） 等数据库，协助医生对患者提出更好的诊疗方案 2.Tempus One（生成式人工智能助手）：病历整合、多模态数据 处理（包含非结构化数据） 3.提供低价的基因检测服务，吸引更多医疗机构使用

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数智领导力 2、用项目建设带动数据治理 根据业务场景、服务对象，将项目可分成“研发、人力、供应链、营销、财务”五大模块。 业务系统 数据层 应用层 WMS TMS ERP MES CRM EHR …… FineReport PC端 数字大屏 移动 （SPP/H5） FineBI ELT、ETL 双核引擎 （本地/直连） 数据集市 （业务包） API服务 其他应用 FineDataLink

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 多种医疗设备和系统中获取原始数据，并对这些数据进行清洗、转 换和标准化处理，以确保后续分析的准确性和一致性。数据来源涵 盖电子健康记录（EHR）、医学影像（如 CT、MRI）、实验室检验 结果、实时监护设备（如心电图、血氧仪）以及患者自述信息等。 采集过程中，需通过安全协议（如 HL7、DICOM）确保数据的完 整性和隐私保护。

PubMed 论文）转化为可计 算的知识图谱。例如，系统可自动提取指南中的用药禁忌条 款，并与患者电子病历中的过敏史匹配，在处方生成阶段触发 预警逻辑。 2. 多模态数据协同分析 整合电子健康记录（EHR）、影像学报告和可穿戴设备数据， 建立跨模态关联模型。当医生输入初步诊断时，智能体自动生 成差异诊断列表，并标注各选项的支持证据强度。典型场景如 下： 临床指标 肺炎支持度 心衰支持度 结核支持度

图9 应用案例全景图 在普及应用方面，阳光正言GPT将赋能重点落在了企业的办公领域，提高了企业的工 作效率，降低了成本，为企业带来更多的潜在商业价值。 （1）员工服务机器人 已在企微、OA、EHR多入口上线，具有阳光人设，支持基于阳光基础知识、阳光文化进 行回答；在处理客户需求、数据分析和报告撰写等方面工作效率提高40%。 （2）代码开发助手“常青藤” 自动编程可辅助研发人员自动生成代