共识吻合度 达 88% 3. 资源调度优化：通过预测就诊流量实现医护人员动态配置，候 诊时间减少 40% 当前医疗信息化建设已进入深水区，单纯的数据电子化已无法 满足高质量发展要求。某省卫健委的评估报告指出，超过 60%的二 ” ” 级医院信息系统仍停留在 记录存储 阶段，缺乏智能分析能 力。DeepSeek 智能体的接入将帮助医疗机构实现三个层级的跨 越：基础业务流程自动化、中级临床决策支持、高级医疗资源网络 并发查询处理，满足门诊高峰时段需求 针对医疗数据安全性的特殊要求，该方案采用联邦学习框架， 训练数据无需离开医疗机构本地网络。测试数据显示，在保护患者 隐私的前提下，模型通过迁移学习可使新接入医院的冷启动准确率 在两周内从 62%提升至 85%。 在药物相互作用预警场景的对比测试中，DeepSeek 智能体展 现出显著优势： 指标 传统规则引擎 DeepSeek 智能 体 召回率 68% 92% 误报率 周期控制在 18 个月内，后续将通过模型迭代持续释 放长尾价值。 2. 项目背景与需求分析 随着医疗信息化建设的不断深入，医疗机构正面临海量数据处 理、跨系统协作效率低下等核心痛点。根据国家卫健委 2023 年统 计，三甲医院日均产生临床数据超 50TB，但现有系统对非结构化 数据（如影像报告、医患对话记录）的利用率不足 12%，导致三大 典型问题显现：首先，医生平均每天需花费 2.3

酸师入职结构挽计 -入职年俭人酸执计 400 360 320 280 240 200 160 120 入肩 人 他 期 都地大 F 掌 nsi 基础平台数据交换统计。数据交换查询可检索一天、三天、一周和更多时 段的数据交换记录，包括同步记录、同步消息和同步失败消息查询；数据 交换报表，查看基础数据库平台所有应用系统数据交换情况，包括全部、 成功和失败三种统计数据，同步失败的记录进入可以进行重发，并告知用 结中 B:20525 实 效 独 三 9 施 平 力 □遇 BP 口 □m 3□ a □ □F 已用 尸 + I □ □ 性 a 幅 □ 门 日□2 邮部门 □生在提 健 “ 甲 ma:201351 期形繁 1 1 1 * □ h 2013 22 相 计 查，导入，导出，发送，并进行数据同步 学校标准代码 对学校标准代码的表进行动态数据增，删，改， 查，导入，导出，发送，并进行数据同步 交换中心 数据交换查询 查询数据交换记录，包括近一天，近三天，近 一周查询，同步记录同步消息，同步失败消息 查询 数据交换报表 对每一个同步数据表，同步到系统，总数，成 功数据，失败数的统计 应用系统数据交换统计 统计各个应用系统接收记录，时段统计，总量 24

理和分析方法已 逐渐无法满足日益增长的需求。特别是在患者数据的采集、存储、 分析和预测方面，传统的技术手段面临着效率低、准确性不足以及 成本高昂等问题。在此背景下，引入先进的技术手段以优化医疗健 康场景的运作已成为行业的迫切需求。DeepSeek 作为一种基于深 度学习的智能分析工具，具备高效的数据处理能力和强大的预测分 析功能，为医疗健康领域的智能化转型提供了新的可能性。 医疗健康 。 在远程医疗和健康监测领域，DeepSeek 技术同样表现出色。 通过可穿戴设备和移动应用程序，DeepSeek 可以实时监测患者的 生理参数，如心率、血压、血糖等，并结合历史数据分析患者的健 康状况。一旦发现异常，系统会自动预警并通知医生进行远程干 预。这种模式不仅提高了医疗服务的效率，还使得患者能够在家中 进行长期健康管理，减少了频繁前往医院的需求。 在医疗资源优化方面，DeepSeek 提高了医院 的工作效率，还减少了患者等待时间，提升了医疗服务的满意度。 总结来说，DeepSeek 技术在医疗健康领域的应用场景涵盖了 电子健康记录管理、医学影像分析、智能药物研发、远程医疗和健 康监测以及医疗资源优化等多个方面。其强大的数据处理和分析能 力不仅提高了医疗服务的效率和质量，还为患者提供了更加个性化 和便捷的医疗体验。随着技术的不断进步，DeepSeek 在医疗健康 领

2372719002 计 1 情 2 i + 1 1 8 研 科 cc712174 s8 2272nneeou 8 塞 8 2141148 话 GDA41219 09 a 7443 n 周 8 21411 42929141381097 7 自房 区 7 2 7 9 1 4 4 理 18 201+11 辆释 图 3 人员信息查询 3、调查核实：根据公安部文件中关于调查核实的具体要求及 择作 丁复 422723196901290018 201411- 07 09:38:45 涯腔 马 橙江德会支周 马 泉端速出 明 李 M 详 肠 W 420583198603080015 2014-11-07 09.25.32 在控 马意店阳力磁大 统过香长变周 马 店出所 评 万顺虎 422723196909000410 2014-11- 07 09.15:28 在控 马家店面办江口 06 1527:36 201411-09 152547 2014-11-06 1526.00 ,每瓦盟条 10 条 理胆 真原 章 打世 忙需世 代 他湿典区公资分 周 世 客 泄 出 所 修家身 2 分 精思客理 组 加 精胜多 ris 详描 图 5 在控登记列表 第 46 页 09:38: 在控登记 5、分析研判：从省级层面对重点人员进行分析研判。省级各

 科技创新滞后：中医药在数字化、智能化方面的应用尚处于起 步阶段，缺乏对海量数据的有效挖掘和利用，限制了中医药的 现代化发展。 针对这些挑战，引入 DeepSeek 等先进技术平台成为中医药健 康产业突破困境的重要途径。通过大数据分析、人工智能算法和深 度学习技术，中医药产业可以在标准化生产、质量控制、国际推广 和科技创新等方面实现跨越式发展。例如，利用 DeepSeek 平台对 高并发场景下保持稳定运行。  用户体验：DeepSeek 提供了直观的用户界面和便捷的操作流 程，降低了使用门槛，提高了用户的满意度。 通过这些功能和应用，DeepSeek 技术不仅能够提升中医药健 康产业的运营效率，还能够推动中医药的现代化和国际化发展。 2.1 DeepSeek 的核心功能 DeepSeek 技术通过其核心功能为中医药健康产业提供了全方 位的解决方案。首先，DeepSeek 与传统中医理 论，DeepSeek 能够实现对患者健康状况的精准预测与诊断。 首先，DeepSeek 系统通过收集患者的电子健康记录 （EHR）、中医四诊（望、闻、问、切）数据、以及患者的日常健 康数据（如心率、血压、睡眠质量等），构建全面的个人健康画 像。这些数据经过预处理和清洗后，进入深度学习模型进行分析。 模型通过训练大量的历史病例数据，能够识别出潜在的疾病风险因 素和早期症状。

近年来，随着医疗信息化建设的加速推进，电子病历系统已在 国内各级医疗机构得到广泛应用。然而，传统病历书写方式仍面临 三大核心挑战：一是临床医生平均每天需花费 2-3 小时手工录入病 历，据 2022 年国家卫健委统计数据显示，三级医院医师日均病历 书写时间占门诊工作时长的 28%；二是病历质量参差不齐，某省质 控中心抽查显示，住院病历的缺陷率高达 19.7%，主要问题包括术 语不规范、关键要素遗漏等；三是医疗数据利用率不足，超过 从行业层面看，系统实施将产生显著的社会效益。国家卫健委 统计数据显示，采用 AI 辅助书写的医疗机构，其病历归档及时率 平均提高 37 个百分点，医保审核缺陷率下降 24%。更重要的是， 系统通过标准化术语和逻辑关系约束，为区域医疗大数据平台提供 了高质量数据源，这对推进分级诊疗、临床路径优化等医改重点任 务具有基础支撑作用。某省卫健委的试点数据表明，当 AI 病历系 统覆盖率超过 、专科医院、 社区卫生服务中心及民营诊所等场景。系统主要服务于临床医生、 住院医师及具备处方权的基层医疗工作者，可覆盖内科、外科、妇 产科等超过 85%的临床科室的电子病历书写需求。根据国家卫健委 2022 年电子病历应用水平调查数据显示，二级以上医院病历书写 时间占医生日均工作时间的 23.7%，本系统可有效缓解这一痛点。 系统适配三种典型应用场景：  门诊病历：支持结构化录入主诉、现病史、查体结果等核心要

天津中医药大学 刘 乐 天津医科大学附属第二医院 吕宝粮 上海交通大学 上海交通大学医学院附属瑞金医院 马永慧 厦门大学 孙晓宁 上海交通大学 唐 健 天津医科大学 王 玥 西安交通大学俞 凯 上海交通大学 张新庆 北 京协和医学院张海洪 北 京大学医学部 张洳源 上 海交通大学 医疗健康大模型伦理与安全白皮书 摘要 摘 要 Ab 随着人工智能技术发展， 医疗健康大模型兴起， 但在应用中面临诸多问题。 本 白 皮 书 旨 在 全 面 剖 析 医 疗 健 康 大 模 型 应 用 的 各 方 面 情 况 ， 包 括 技 术 分 析 、 伦理法律评测、模型评测及提升措施等， 为其安全、有效、合规应用提供指导， 促进医疗行业智能化发展， 保障患者权益与医疗质量 介绍通用大模型评测框架的任务定义 、 数据准备和评测方法 ； 概 述 医疗 健康 领域大模型评测的科学性 、 安全 性 、 合规性 、 伦理道德等方 面， 并 列 举 中 文 医 疗 健 康 评 测 集 ； 以 Med Bench 和 MedEth icEval 为 例 展 示评测实践过程。 其三， 聚焦 于医疗健康 大模型 伦理与 法律评 测框架， 分析大 模型应

目前，物业管理表现比 较突出的两个问题是: a．收费难度大。少数业主和使用者不愿交管理费。还有一些业主经常外出或由于 购房仅仅为了增值而长期闲置，也造成收费困难。这些都极大的影响了物业管理的健 康发, 同时, 也使物业管理主体双方产生了后续的不良连锁反应, 也遏制了物业管理企业 进一步发展壮大。 b．收费行为不规范。国家计委、建设部早于 1996 年 2 月就颁发了《城市住宅小 区 MySQL 开发技术，以前 成功完成过类似的项目，根据 SOW 说明,需要 4-6 名设计人员,5-7 名开发人员,2 名测试人 员，3 个周期的开发时间： 第一周期 7 个月，完成网络基础架设 第二周期 5 个月，智能化系统的开发 第三周期 6 个月，收尾测试 全部工作在 18 个月内完成，项目报价应在一千万元左右。 2）合同签署后 第 25 页 共 32 页 智慧 节能 环保 合同签署之后，根据现有的资源和

管理员 云业务管理中心 报部盘录理 AP 接口 层 虚拟化管理层 客灾备份帽 虚拟化内核层 存健变施 统 一 管 理 服 务 统 一 安 全 服 务 标 准 规 范 法 规 体 系 自北程务门户 多非户安金营理 第配置管理 组织资源健理 弹性汁 高可尊任服务 弹性 负 阿结资源 计算资源 TPieTP nTP XX 智 机 地 繁 作 R 客 州 高 效 的 0 的 血资 添 名 林 与 被 健 n 来 t C A . 地 渔 证 上 作 进 0 世 疗 话 6 单 质 相 ， 加 共 址 8 畅染 热填 .华世慢源 C A S 资 理 主 机池 系 主机 mF m 粒 rter 资源 m verj5 公有云资源 会河激 .5 出部机 mL#1 . 存 健 en ¹ 虚似机惧长 .份三服务 地瑚 og 等 o g * 2 虚拟机箱子流 系绝营理 用 闻户分题 燥作员 操作贵分放 在姨操作员 E 燥作日三 声如配蓝 Lco78

为主体的智慧医疗、以生物科技和医药企业为主体的医药创新，以及以个人为主体的健康管理等方 面进行人工智能的重点场景应用划分，AI 医疗健康应用的主要场景如下： 除了以上应用外，大模型技术的应用为公共卫健 管理带来了新的契机，例如，在医保信息咨询方面， 大模型可通过智能客服等形式，快速地为公众解答医 保政策、报销流程等问题，咨询响应速度大大提升。 同时，部分地区也开始尝试在传染病智能监测、卫生 应急 一是专业的互联网医疗平台， 如好大夫、春 雨医生等，提供在线图文问诊、电话咨询等服务； 二是综合性互联网平台与医院合作， 基于患者 需求进行预问诊，并推荐匹配的医院、科室和医生， 协助挂号。例如，浙江卫健委与支付宝联合打造 “ ” 的 安诊儿 医疗服务智能体， 已接入浙江超 1000 家医疗机构，满足了患者信息咨询、慢病管理、报告 解读等需求， 既提升了患者就医体验， 也缓解了 医疗资源挤兑问题。 识图谱构建中发挥重要作用，能够整合文献中的医学 概 念 和 关 系 。 例 如 ， 利 用 统 一 医 学 语 言 系 统 （UMLS）知识图谱，AI 帮助研究人员清晰理解不同 医学元素的关联，为深入研究提供结构化知识支持。 中山医学院周毅教授团队提出了一种利用大语言模型 增强医学知识图谱补全的新方法，有效扩展了医学知 识的深度和广度，支持诊断、治疗决策和研究等多种 应用。 同时，人工智能在医学研究中用于数据分析和模 生成式 AI