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 助力医院实现“应收尽收”——体素科技 案例 5 | 新冠肺炎患者治愈出院后的康复管理如何进行？——海思瑞格 疫情突袭，智慧医疗围绕就诊全流程迅速落地 在本次突如其来的疫情面前，大批医疗科技企业冲在一线，加班加点地“捐赠”自 己的技术和产品，围绕患者的诊前、诊中和诊后在多个场景迅速应用和落地， 承担着自己的使命。 如果说此前智慧医疗的主要推动力是政策，那么，此次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 院患者的 生活质量和长期随访、康复管理将成为重要关注点。 新冠病毒会伤害患者的多个器官，即使在核酸检验呈阴性之后，仍然有部分器 官损伤及症状存在。而能分配给患者诊后康复的医疗资源实在有限，因此如何 在诊后监测患者情况并帮助患者进行康复是目前各方关注较少的环节。 疫情期间，海思瑞格已经推出线上医学观察平台以及可穿戴设备，用以远程监 测患者状态；疫情之后，公司也拟推出新冠肺炎等各类心肺疾病愈后相关的康

未有的变革。以 DeepSeek 为代表的大语言模型（LLM）作为人工智能领域的突 破性技术，不仅重塑了信息交互方式，更通过其强大的语义理解与生成能力，为 金融审计领域带来了新的发展机遇与挑战。如何借助大模型工具挖掘审计线索、 优化工作流程、提升风险预判能力，成为行业亟需探索的课题。本手册基于对银 行、证券及保险业审计场景的调研，结合大语言模型技术，系统梳理了金融机构 1000 个 值守护；文化强调职业审慎与道德约束等） （2）如何将“政治三力”（判断力、领悟力、执行力）融入审计思维框架， 强化党对审计工作的全面领导与风险防控的协同性？（如以政治判断力锚定审计 方向，以领悟力深化政策穿透，以执行力贯通整改闭环。通过党建与业务融合机 制，推动审计从合规检查升维至公司治理效能工具，筑牢风险防控的政治根基。） （3）在落实“如臂使指、如影随形、如雷贯耳”要求下，如何构建审计项目 与金融 热力图更新频率 ”等具体参 数） （4 “ ）针对金融科技重构业务场景的趋势，如何重新定义内部审计的 客观 性 ”内涵，提升对数字化风控模型及算法偏差的审查能力？（如应扩展至算法可 解释性审查，构建数据治理审计框架，明确工具链具体组成（如 SHAP 解释器、 公平性测试模块等）） （5 “ ）在全面预算绩效管理背景下，如何设计覆盖 风险-成本-效益 ”三维 “ 度的审计评价标准，推动审计从

6. 指标体系建设情况如何？ 二 IT 部访谈 1. 公司内部是否专门设有数据相关部门/ 岗位，部门配置及人员规模（包括人数、 占比）如何？ 2. 企业信息化系统情况如何？建设了什 么系统，有什么功能？ 3. 企业当前数字化技术能力如何？技术 能力包括数据、集成、信息安全 3 个能力 域。 4. 公司内部生产设备控制系统建设以及 联网和数据采集情况如何？各系统数据是 否实现采集入库？（技改部配合） 产业链协同服务平台 三 采购域 1、 目前的采购管理机制建立情况如何？ 采购计划管理、采购过程管理和供应商管 理的智能化手段有哪些？ 2、 目前的采购管理机制建立情况如何？ 采购计划管理、采购过程管理和供应商管 理的智能化手段有哪些？ 四 仓储域 1、 仓储配送订单量多大？ 2、 仓储配送基础设施及智能化情况如 何？效果如何？ 五 营销域 1、 销售及总交易量多大？ 2、 销售管理的数据分析、信息系统建 销售管理的数据分析、信息系统建 设、各环节是否实现协同与数据互通情况 如何？ 3、 商机如何获取，销售如何管理，有无 通过算法、数据等对销售商机进行挖掘， 对市场进行快速分析？ 4. 采用何种方式进行销售预测分析？ 3.2. 生产运营与工艺调研内容 调研时间：第二天，调研部门：工艺部，研发部，生产部，机电部 注：以下为初步调研内容，按照实际情况机动调整。 序号 类型 主要问题 结论 一 研发域-

............................................. 9 3.2 如何进行知识收集？基于知识来源收集候选知识 ............................................................ 9 3.3 如何进行知识提炼？高频知识的管理及提炼方法 ................................. ........................................... 12 3.4 如何进行知识拆分？基于知识分类的拆分方 法............................................................... 13 3.5 如何进行问答引擎的选择？........................................... A：因为越晚买越贵，保额越低，并且更难买 1.2.2 概念性知识 概念性知识（Conceptual knowledge）是指基本要素之间的关系，一个整体结构中的 知 识是怎么联系的。具体包括了: 类别知识：指学科或者业务内部知识如何分类，每个类别的特点是什么； 结构知识：指学科或者业务知识内在的结构和联系，例如类别之间的共性和区别，类别 之间的上下文关系、组合关系等。 对应到智能客服中，概念性知识的典型特征就是元素之间有结构、元素之间有联系，典

录 即可。 图 1 DeepSeek 注册页面 登录成功后，进入图 2 “ 所示界面，然后点击 开始对话 ”就可以使用。 图 2 DeepSeek 官方网站主界面 不过需要注意，那就是如何选择 V3 还是 R1 模型，可以参考下图。此外还 “ 可根据需要，选择是否勾选 联网搜索 ”。 图 3 不同版本的 DeepSeek 选择 4.1.2 手机版使用 手机版的使用和电脑版基本一样，根据需要是否激活 对复杂问题说"请用表格对比说明" · 在答案后追加"生成知识卡片"获取复习素材 新手常见问题库： 输入#常见误区#查看： · 审计=查账？ · 细节测试越多越好？ · 如何判断审计证据是否足够？ 附录：常见问题解答（FAQ） 一、模型选择与部署 Q1：如何选择适合审计任务的 DeepSeek 版本？ . DeepSeek-R1： o 适用场景：复杂逻辑推理（如风险建模、异常交易检测）。 o 内存：16GB（1.5B 模型） / 32GB（7B 及以上模型）。 o 操作系统：Windows 10 / macOS Monterey / Ubuntu 20.04。 Q3：第三方平台如何收费？（参考价格如下，收费价格以各平台官网发布为准） . 华为云： o 按需计费： R1-671B 模型 输入为￥4 元/M tokens，输出为 ￥16 元/M tokens。

际落地仍面临诸多挑战。首先，技术门槛较高，许多中小学教师缺 乏足够的技术素养，难以有效利用人工智能工具进行教学。其次， 数据隐私和安全问题日益突出，如何在保障学生隐私的前提下合理 使用教育数据，成为亟待解决的问题。此外，人工智能技术的应用 还涉及到教育公平问题，如何确保不同地区、不同学校的学生都能 享受到人工智能带来的教育红利，也是政策制定者需要重点考虑的 问题。 为了更好地推动中小学人工智能应用，本文将从政策角度出 学校难以负担；其次，技术的可靠性和安全性问题也引发了广泛关 注，特别是在涉及学生隐私和数据安全的情况下。 此外，人工智能在中小学教育中的应用还面临着伦理和社会的 挑战。例如，如何确保人工智能技术的公平性，避免因技术差异导 致的教育资源分配不均？如何平衡人工智能与教师角色的关系，避 免教师被技术取代？这些问题不仅需要技术层面的解决方案，还需 要政策制定者、教育工作者和社会各界的共同努力。  政策支持不 许多学校难 以负担，特别是在经济欠发达地区。  教师培训不足：教师缺乏必要的技术培训，难以有效利用人工 智能技术进行教学。  数据隐私问题：人工智能技术涉及大量学生数据的收集与分 析，如何保护学生隐私成为一大挑战。 综上所述，中小学人工智能应用的研究背景复杂而多元，涉及 政策、技术、伦理等多个层面。为了推动人工智能在中小学教育中 的有效应用，亟需从政策制定、技术研发、教师培训、伦理规范等

此外，患者对个性化医疗和精准治疗的需求日益增长，这要求 医疗机构不仅要提供基础的医疗服务，还要能够利用大数据、人工 智能等先进技术进行病情分析和治疗方案的优化。然而，技术的快 速发展和应用的落地之间存在着显著的鸿沟，如何有效地将前沿技 术转化为实际医疗解决方案，成为行业面临的一大难题。  人口老龄化带来的慢性病管理需求  医疗技术的快速迭代与实施应用之间的差距  医疗数据的安全与隐私保护  全球化趋势下的医疗卫生标准统一 最新的医学研究成果和临床指南，确保所提供的建议具有科学依 据。此外，系统还可以通过自然语言处理技术，生成易于理解的语 言，使患者能够轻松理解和执行建议。以下是一个示例，展示了 DeepSeek 如何根据患者的个人数据生成健康建议：  患者基本信息：年龄 45 岁，性别男，体重 85 公斤，身高 175 厘米，有家族糖尿病史。  健康数据：近期血糖水平偏高，血压正常，血脂略高，缺乏规 避免因误操作导致的数据泄露或系统故障。培训中应包括系统 登录、数据查询、结果导出等关键操作的详细步骤和注意事 项。 4. 应急响应与报告机制：员工应熟悉数据安全事件的应急响应流 程，包括如何识别安全事件、如何进行初步处理以及如何及时 上报。培训中应通过模拟演练，提高员工在实际场景中的应对 能力。 此外，培训应采用多种形式，以适应不同员工的学习习惯和需 求。例如： - 在线课程：通过录制的视频课程，员工可以灵活安排

从本世纪初，企业用户开始重视 IT 环境的运维管理，10 多年的运维历程造就了一批运维人员 的同时，长期的运维工作也促成企业用户总结处理其具有自身业务特色的管理方法，这些方法包 括大到流程的本地化，小到具体管理指标的定义；如何实现此类管理经验的落实呢？ 智慧运维平台提供处置知识管理，通过对用户日常故障处置方法的收集，经验积累，自动反 馈到相同故障的处置过程中。 通过系统提供的智能策略机制，将用户对于某些异常分析的人工方式自动化，比如对于主机 智慧运维平台建设方案 图：异常情况分析与处理建议 2.3.3. 系统智能运维 传统系统监控的访问方式为告警，但是面对设备日趋完善，管理对象超过阈值的告警越来越 少，如何实现运维价值的最大化呢？这是摆在运维管理主管面前的最大课题。北塔公司结合用户 运维实际情况，发现运维价值最大化的方式有如下方面：  通过事前隐患智能分析，主动排除，即时通知，将故障发生概率降到最低； 智慧运维平台建设方案  告警规则的自动设置，往往用户对于告警的规则和检测标准时一致的，如何实现相同标 准的推广，这要求运维软件对于规则设置的易用性；  告警的经验如何总结和继承，告警处理经验能得到及时记录，并能在下次出现同问题时， 即时推送，便于有效提高故障处置效率。 BTSO 系统提供了灵活的告警设置、精确的告警检测，多样告警推送方式、简单的告警经验积

年》为高校信息化发展指明了方向。规划提出： 到 2020 年信息技术与高等教育融合，发展的水平显著提升，教育管理信息化水平显著提升，基本 形成与国家教育现代化发展目标相适应的教育信息化体系。 所以，如何应对未来高校教育信息化建设的机遇与挑战，是摆在我们面前的现实问题。信息化 建设已经成为推进中国教育现代化的主要方式，建立面向服务的智慧校园系统，切切实实地为师生 提供方便，以信息化提升老师的教学 新一代的高校信息化管理的建设与规划，正在从如何有效支撑高校核心业务发展战略角度出发， 自顶向下做全方位整体设计。这一发展趋势已经成为国内外一流高校探讨的最为前卫的话题。 目前上海复旦大学、西北工业大学、同济大学、郑州大学等高校，正在规划与建设具有战略支 撑目标的一体化业务应用和决策性业务应用平台，以打破部门之间的壁垒，提升内部教学和科研运 维能力。这类院校普遍关注： 1)高校间整合加剧，资源如何更合理分配，各方面能力如何提升； 能力如何提升； 2)招生量不断扩大，梳理人才供应链问题； 3)能否支撑优质生源、优秀人才资源的争夺问题； 4)管理型组织向服务型组织演变的同时，如何屏蔽风险和社会问题； 如何促进国际间办学与社会文化传承。 1.2 建设目标 智慧校园建设是与高校发展战略相匹配的长期、持续的过程。兼顾到历史的、已有的校内 信息化成果和积累的同时，更重要的是为未来的高校信息化的发展奠定基础、制定框架，使智

的功能特点，包括其大数据分析能 力、智能化评估模块和个性化反馈机制，为后续的方案设计奠定基 础。 随后，文章将详细描述 DeepSeek 在教学评价中的具体应用方 案，涵盖以下几个方面： - 数据采集与整合：如何利用 DeepSeek 高效地收集学生的学习数据、教师的教学数据以及课程的相关信 息。 - 评价模型构建：基于 DeepSeek 的算法，设计多维度的评价 模型，包括学生综合素质、教师教学效果和课程设计质量等。 端和移动端，以满足不 同用户的使用场景。 通过以上需求分析，可以看出，DeepSeek 的应用将显著提升 学校教学评价的科学性和有效性，为教学质量提升提供有力支撑。 在后续的方案设计中，需重点关注如何将这些需求转化为具体的功 能模块和实施步骤，确保系统能够顺利落地并发挥预期效果。 3.1 学校教学评价现状分析 当前学校教学评价体系主要依赖传统的问卷调查和教师互评， 这些方法存在一定的局限性。首先，问卷调查往往由于学生和教师 在试点成功的基础上，逐步将 DeepSeek 推广至全校范围。 为确保顺利实施，需开展以下工作： o 教师培训：组织专题培训会，帮助教师熟悉系统功能与 操作。 o 学生指导：通过线上课程和手册，指导学生如何查看和 学习反馈报告。 o 技术支持：设立技术支持团队，及时解决使用过程中遇 到的问题。 6. 效果评估与优化 在系统全面运行后，定期评估其效果，主要从以下几个方面进 行： o 教学质量的提升情况。