项目编号： AIGC 生成式大模型医疗场景应用可行性 研 究 报 告 目 录 1. 引言...............................................................................................................6 1.1 背景介绍....................... .........................................................................................11 2. AI 生成式大模型概述..................................................................................12 2.1 定义与特点 .........................................................................................15 2.1.1 生成式模型概念.........................................................................16 2.1.2 大模型的优势.....

项目编号： 智慧中医院门诊病历自动生成接入 AI 大 模型 设 计 方 案 目 录 1. 项目背景........................................................................................................................................... .........................................................................................24 3.1 自动生成病历的目的.............................................................................................. .......................................................................................43 4.2.3 输出生成模块.................................................................................................

.......................................................................................5 2.2.2 文本生成................................................................................................... ............ 34 5.3 工程招投标文件生成...................................................................................................................... 35 5.3.1 工程招投标文件生成概述 .......................... ......................................................................... 35 5.3.2 工程招投标文件生成实现 ................................................................................................... 35

.62 7. DeepSeek-R1 在招投标管理中的应用.......................................................63 7.1 投标文件自动生成..............................................................................65 7.2 投标报价分析与优化.... 个关键环节：  成本预测：通过分析历史项目数据和当前市场行情，进行精准 的成本预测，减少预算偏差。  风险评估：利用大数据分析技术，识别潜在的风险因素，提供 风险管理建议。  自动化报表生成：自动生成各类造价报表，减少人工操作，提 高报表的一致性和准确性。 此外，DeepSeek-R1 大模型还具备良好的可扩展性和适应性， 能够根据不同项目的需求进行定制化配置。例如，在处理大型基础 大模型简介 DeepSeek-R1 大模型的核心优势在于其多维度的数据处理能 力，能够同时处理结构化和非结构化数据。通过整合来自不同来源 的数据，如设计图纸、施工计划、材料价格和市场行情等，模型能 够生成全面的成本分析报告，帮助企业识别潜在的风险和机会。此 外，DeepSeek-R1 还具备自我学习和自我优化的能力，能够随着 数据的不断积累和模型的使用而持续提升其预测精度。  数据处理能力：DeepSeek-R1

................................................................................62 4.2.2 风险等级划分与报告生成................................................................................................... 智能体方案 准则更新响应速度 季度级人工更新 实时在线同步 能力维度 传统审计软件 DeepSeek 智能体方案 异常检测覆盖率 预设规则覆盖 65%场 景 机器学习识别 92%场景 工作底稿生成效率 4 小时/份 20 分钟/份（自动校验） 在技术实现路径上，我们采用分层架构设计：底层通过微调后 的 DeepSeek 模型处理非结构化文档，中间层构建审计知识图谱实 现条款关联，应用层 势，更源于对审计工作流的深度重构—— 例如将函证地址验证与工 商登记数据库实时对接，自动标记异常注册地。 值得注意的是，审计智能体的部署必须遵循严格的质控标准。 我们设计了双重校验机制：所有 AI 生成的分析结论都需通过独立 ” 规则引擎验证，关键审计判断则保留人工复核接口。这种 人机协 ” 同 模式既保持了专业判断的权威性，又实现了基础工作的智能化 替代。随着审计准则第 1321 号对 IT

.........................................................................................26 2.2.1 生成模型................................................................................................. .........................................................................................99 7.2 文书生成模块................................................................................................. ....................................................................................104 7.2.2 文书自动生成...................................................................................................

2 医疗记录自动化生成...........................................................................73 4.2.1 语音转文本技术.........................................................................74 4.2.2 结构化病历生成........ DeepSeek 平台，具备医疗知识图谱构 建、临床决策支持和非结构化数据处理三大核心能力。某三甲医院 的试点数据显示，接入智能体后的门诊流程平均耗时从 120 分钟缩 短至 75 分钟，电子病历自动生成准确率达到 92%，显著降低了医 护人员的文书负担。这些技术特性与医疗场景的需求高度契合： 1. 知识检索效率提升：智能体可在 3 秒内完成百万级医学文献的 语义检索 2. 诊断辅助精度：对常见疾病的鉴别诊断建议与专家共识吻合度 差异化能力： - 术语理解深度：通过双向注意力机制和领域词典增 强，对 ICD-11 疾病编码的识别 F1 值达 0.91 - 多模态处理：支持 DICOM 影像与电子病历的跨模态关联分析，CT 报告生成符合率较 传统方法提升 40% - 实时响应：在 4 核 CPU 环境下实现 500TPS 的 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

5.2.3. RAG 技术的应用 5.2.4.多轮对话与上下文管理机制 5.2.5.内容生成的精准与个性化 5.2.6.后台运营干预与人机协同 5.2.7.架构协同优化 5.3 医疗健康行业大模型伦理与法规对齐方式 5.3.1.医疗伦理与法规准则嵌入 5.3.2.伦理对齐微调与动态反馈 5.3.3.内容生成风险分级与安全管理 5.3.4. 日常伦理治理与持续评估 5.4 行业人才在大模型能力提升和风险防控重点重要作用 Transformer）[2]这种生成式预训练架构的出现，为文本生成领域带来了革命性的进展[3]。 GPT 及 其 后 续 版 本 （ 如 GPT- 2 、 GPT- 3 等 ） 采 用 了 基 于 自 回 归 （ Autoregressive） 的 生 成 方 法 ， 即 根 据已有的前文信息逐词预测下一个词语的概率分布，从而实现高质量的文本生成。与传统的监 督学习方法相比，生成式预训练模型的优势在于它 赖，同时也加速了模型的迭代更新过程。 随着时间的推移，模型的规模得到了快速的膨胀，参数量从最初的数亿增长至如今的数千亿，从而 人工智能的发展迈入了大语言模型时代。这些大语言模型不仅可以用于经典的 NLP 任务，还在多 轮对话、文案生成、编程辅助、多模态交互等新兴应用场景中展现出巨大的潜力。越来越多的领域 如医疗、媒体、艺术、金融等[4]，都在积极采用大语言模型，以提升效率、促进创新和优化决 策。 在众多应用领域中，医疗行业尤其展现了大语言模型的巨大潜力和重要性。截至

......................................................................................42 4.5 自动化报告生成................................................................................................... .....................................................................................108 11. 自动化报告生成................................................................................................... 税务稽查的效率和准确性，引入先进的技术手段成为必然选 择。DeepSeek 作为一款强大的数据分析工具，具备高效的数据处 理和智能分析能力，能够帮助税务稽查人员快速识别异常交易、发 现潜在风险点，并生成精准的稽查报告。 在实际应用中，DeepSeek 可以通过以下方式优化税务稽查流 程：  数据整合与清洗：将分散在不同系统中的涉税数据进行整合， 并通过智能算法清洗数据，确保数据的一致性和完整性。

步提升。另一方面，疾病 谱 变化快，药物研发周期长、资金需求庞大且成功率较低，现有供给难以快速应 对， 很大程度上也限制了医疗的突破发展。 面对这些挑战，人工智能技术，特别是以大型模型为代表的生成式 AI 的迅 猛 发展，为医疗健康注入了新的机遇。 AI 的应用能够快速分析海量且复杂的 医疗信息， 从而支持更加精准的医疗决策，协助医生做出更为科学合理的诊断 与治疗规划，有效减轻医护 外 ， AI 技术正在推动医疗服务向自动化和智能化转变，优化包括预约挂号、诊 疗服务、费用结算、检验检查等在内的各个环节，将极大提升患者的就医体验。 同时，AI 助力 生物分子结构预测与生成、加快靶点识别和发现， 提升药物分子设 计与 优化， 提升临床试验的效率， 有效地缩短新药研发周期、降低研发成本、 加速新药上市，为医药创新带来新的动力。 AI 已经深入医疗健康的各个层面，成为连接医疗机构、科研机构、制药企 推动医疗向更高效率、更精准服务发展 AI 在医疗健康行业的应用由来已久，从早期 的规则引擎和专家系统引入，到医学影像分析、病 历质控、疾病早期筛查与诊断、再到医药研发， AI 在医疗健康行业的应用逐步深入。当前，随着生成 式人工智能的加速发展，众多研究机构和企业在通 用大模型的基础上，基于不同细分领域的医学和医疗 数据进行再训练或微调，构建医疗行业大模型，推动 在智慧医疗、医药研发、健康管理等方面的应用，提 升医疗健康领域的智能化水平。