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........................................................................................................................................... ............................................................................................7 1.2 病历记录的痛点.............................................................................................. .......................................................................................24 3.1 自动生成病历的目的................................................................................................

中医医院智慧一体化 建设项目 需求规格设计方案 一、项目概况： 1、主要要求 本项目整体要求如下，投标人应结合自身在技术、经验等各方面的优势进 行响应和阐述： （1）本次信息化建设，投标人应遵循电子病历五级、互联互通四级乙等、 智慧医院服务分级评估 3 级水平等相关标准要求进行建设。 （2）为响应国家相关政策，投标人的医疗卫生类信息系统软件，应能够与 国产系统软件实现兼容（如：国产服务器操作系统、国产数据库管理系统等）。 （6）国家卫生计生委等四部门《关于加强公立医疗卫生机构绩效评价的指 导意见》 （7）《医院信息系统基本功能规范》； （8）《电子病历基本架构与数据标准》； （9）《基于电子病历的医院信息平台建设技术解决方案》； （10）《电子病历系统功能应用水平分级评价方法及标准》； （11）《基于电子病历的医院信息平台技术规范》（WS/T447-2014）； （12）《医院信息互联互通标准化成熟度测评方案》； （13）《医院管理评价指南》； （13）《医院管理评价指南》； （14）《医院信息化建设应用技术指引（2017 年版）》 （15）《卫生部信息办关于推荐选择数字化试点示范医院的通知》 （16）《基于健康档案的区域卫生信息平台建设指南》、《基于电子病历 的医院信息系统建设技术解决方案》 （17）遵循中国数字化医疗设备和医学信息系统的标准化进程，遵循 IHE 测试相关标准要求 （18）《中华人民共和国计算机信息系统安全保护条例》； （19

4.2.1 语音转文本技术.........................................................................74 4.2.2 结构化病历生成.........................................................................76 4.3 辅助决策支持.......... 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 护人员缺口达 1700 万，门诊等待时间中位数超过 2 小时，基层医疗机构误诊率 高达 18%-25%。在诊疗效率方面，三甲医院医师日均处理病例量 超过 80 份，导致疲劳作业风险上升，而电子病历系统仅实现基础 结构化存储，无法主动辅助临床决策。 医疗数据利用存在显著瓶颈： - 非结构化数据占比超过 70%（如影像报告、医患对话记录） - 跨系统数据互通率不足 40% ” ” ，形成

.........................................................................................24 2.3 电子病历与档案管理.............................................................................................. 虽然能够存储大量患者数据，但在数据检索和分析效率上存在瓶 颈。通过引入 DeepSeek 技术，医疗机构能够迅速提取和分析患者 历史数据，实现精准诊断和治疗方案的个性化制定。例如，系统可 以根据患者的病历数据、基因信息和实时监测数据，自动生成治疗 建议并预测病情发展趋势。 其次，DeepSeek 技术在医学影像分析中具有重要应用。现代 医疗影像数据量庞大，传统的影像分析方法依赖于医生的经验，容 规模数据分析和深度学习算法，有效提升医疗健康领域的精准性和 预见性。其核心优势在于对多源异构数据的整合与挖掘，包括电子 健康记录（EHR）、基因组数据、影像数据、生活方式数据等，从 而构建多维度的预测模型。例如，通过对患者历史病历数据的分 析，DeepSeek 可以识别出潜在的疾病风险因素，如高血压、糖尿 病等慢性病的早期征兆，并结合基因组数据进一步评估遗传风险。 此外，DeepSeek 能够实时监测患者的生理指标，如心率、血压、

治疗建议； · 健康评估与咨询占比 24%，即根据用户输入的问题文 本，生成医学相关文本答案，为用户提供健康咨询、报 告解读、用药指导、膳食建议等功能； · 病历生成与结构化医学报告生成占比 14%，根据输 入的医生与病人的对话内容，生成病历和诊断报告等结 构化的医疗文本报告； · 辅助诊断占比 5%，辅助医生诊疗决策，根据用户输 入的血常规数据、医学染色体核型病例图像， CT、MR 等多模态医学影像等，生成重构的医学图像数 等多模态医学影像等，生成重构的医学图像数 据及诊断 结果文本数据 ； 此外，还包括中医问诊、医疗设备指导、医药 问答、医保政策 AI 助手、医学科研助手、病历检索 分析、应急救援等生成式模型和应用。 1. 数据来源：国家互联网信息办公室 6 AI 医疗发展支持政策 “ ” 以评促建 推动医疗数字化智能化发展 总体篇 场景篇 趋势篇 政策护航， 全方位助力医疗健康 健康预防环节，跟踪用户数据进行健康咨询并实施个性化的健康管理计划； · 诊前环节，基于聊天机器人进行预问诊，并进行智能分诊导诊； · 诊断环节，基于影像数据、检验数据等形成辅助诊断，并形成智能化病历和分析报告； · 诊疗环节，在手术中使用 AI 驱动的机器人系统，减少人为错误并提高手术精度； · 康复护理环节，结合患者的生理数据等多维信息，定制个性化康复方案； · 慢病管理环节，使用

临床决策支持......................................................................................44 4.1.1 病历分析.....................................................................................45 4.1.2 治疗方案推荐 其自注意力机制使得模型能够高效地捕捉不同输入元素之间的关 系。这种能力使得生成式模型在处理医疗记录、病历摘要和患者交 互等任务时，能够更精准地理解和生成相关信息。 其次，AI 生成式大模型在医疗领域的应用形式多样。例如，它 可以用于患者病历的自动生成，在医生输入关键信息后，模型能够 输出完整的病历文档。这不仅提高了医疗工作的效率，还在一定程 度上减少了因人为因素造成的错误。此外，这类模型也可用于药物  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、 决策支持等。  技术集成：与现有医疗信息系统、设备接入 AI 模型，实现无 缝对接。  合规与安全：制定数据保护政策，确保遵循 HIPAA 等相关法

网 络模块将支持高速数据传输，确保医疗数据在院内外的快速共享与 协同处理。 软件层面，DeepSeek 智算一体机将预装医疗行业专用的操作 系统和软件套件，包括但不限于医疗影像分析系统、电子病历管理 系统、远程会诊平台等。这些软件将针对医疗场景进行深度优化， 确保其在高效计算的同时，能够满足医疗行业对数据安全和隐私保 护的高标准要求。此外，DeepSeek 智算一体机将支持与现有医疗 工智能技 术的广泛应用，医疗场景对于高效、智能的计算平台需求日益迫 切。传统的数据处理方式已无法满足现代医疗对于实时性、准确性 和安全性的要求。尤其是在医学影像分析、基因组学数据处理、电 子病历管理等关键领域，医疗机构亟需一种能够提供强大算力、高 效数据处理能力，同时具备高度集成化和智能化的计算解决方案。 根据市场调研数据显示，全球医疗 AI 市场规模预计将在未来 五年内以每年超过 40%的复合增长率扩展，预计到 提升医疗 数据处理的效率与准确性，优化医疗资源配置，推动精准医疗的发 展。该产品主要面向大型综合性医院、专科医院、医学科研机构以 及区域性医疗数据中心，满足其在医学影像分析、临床决策支持、 病历数据挖掘等领域的计算需求。 在竞争优势方面，DeepSeek 智算一体机具备以下几点核心优 势： - 高性能计算能力：采用最新的多核处理器和 GPU 加速技术，支持 海量数据处理和高并发计算任务，确保在医疗场景中的实时性和高

的服务，减少等待时间，优化就诊流程，进一步规范了诊疗行为，使医院的管理水平和 服务水平得到明显提高。 2. 医院电子病历运行情况 以结构化电子病历系统为主线覆盖门诊、住院电子病历，打破了传统的病历书写模 式及信息查阅繁琐、共享不便的难题，提高了病历书写效率、规范了病历样式、提升了 10 建设方案建议书 病历质量，已成为全国医院建设的模式。 上海华山医院和仁济医院等龙头三甲医院，完全实现并且确保了全院 PACS PACS 图像传 输系统、LIS 系统，无缝集成到 HIS 管理系统，实现了与 HIS 管理系统一站式登陆，使 得电子病历系统的内容得到广泛延伸。 3. 区域平台建设情况 各省会和地市卫生局要求全市进行区域平台建设，需要实现管得住：纵向到底、横 向到边；系统自动生成各类数据，确保数据的全面准确安全； 各级各类用户要使用好， 提高工作效率。 为了实现区域卫生平台建设规划，网络集成目标就要保证一张网互通顺畅，电子病 接口”，帮助医院轻松整合异构的光纤和以太网两张网，减少网络中的设备数量，既能真 正实现数据中心网络架构的融合，又能充分保护既有投资。 26 建设方案建议书 3、为了完美应对全院 PACS 影像传输系统，轻松实现高峰期历史病历随时调用，保 证主、备机房海量数据传输实时，交换机提供单线卡支持 24 个 40G 端口，整机支持 288 个 40G 端口，且所有端口可跨卡线速转发，可满足所有端口可跨卡线速转发。 4、为了保证以太网数据传输

相似案例的数据记录可能参差 不齐， 这导致收集数据的准确性和完整性有较大差 异。例如， 电子病历中可能存在相似病例但不同 医生依据个人经验给出的结论不 一 致、病例信息收集不完整、误录或书写格式不统 一 的数据， 这 对模型的训练和结果有重大影响。 多源数据融合难： 医疗数据来源广泛， 包括电子病历、实验结果、影像数据等。如何将多种不同 形式的数据整合成一个统一的训练数据集，是一个重大的技术挑战。 需要一个系统化的开 发技术框架来管理复杂的流程， 以确保模型的高 效构建和应用。 一个完整的框架主要分为数据层、训练层、部署层和推理层几部分。 数据层的开发必须确保数据来源的多样性和可靠性， 包括电子病历、医学影像、历史问诊记录、 医院科室等多种数据源。同时， 还要保证数据的质量， 进行清洗和标准化处理。数据标注是关键步骤， 它将原始数据转换为可用的训练数据， 通过专家标注或自动化标注工具为数据添加标签， 治疗及预后等研究内容。 2. 科研数据库： 如基因组学、蛋白质组 学等数据库， 为模型提供大量的基因、蛋白 质等生物信息。 3. 公共数据集： 如医疗影像数据集、电 子病历数据集等， 这些数据集经过标准化处 理后，可以用于模型的训练和验证。 4. 合作研究数据： 与其他机构或企业合 作收集的数据， 如临床研究数据、患者调查 数据等。 微调指令数据 大模型指令微调

，开始向以病人信息为中心的临床业务支持 和电子病历应用;从局限在医院内部应用,发展到区域医疗信息化应用尝试。 近几年,随着以“以病人为中心,以提高医疗服务质量为主题”的医院管理年活动,各地医院 纷纷加强信息化建设步伐。根据权威机构对医院信息化现状调查显示,以费用和管理为中心 的全院网络化系统应用已经超过了８ 0%。住院医生工作站系统,电子病历、全院Ｐ ACS、 无线查房、腕带技术、RFI ９ 年新医改方案公布,方案中把 信息技术明确的列为支持医改成功实现的八个主要支柱之一，这是从未有过的事情,我国医 疗卫生信息化面临从未有过的机遇与挑战。方案还明确要求启动建立居民健康档案和电子 病历，实现医疗信息的整合、共享和交换，以缓解医疗信息化发展的不平衡，系统分割独 立、连续性和协调性差,业务流程不统一等问题。 医疗行业信息化正在走向如何利用信息化技术减少医疗差错,如何利用信息化技术进行 VP Ｎ功能,优先使用防火墙上 VPN 功能。 VPN 接入用户和远程站点仅能访问医院数据中心。在逻辑上所有 VPN 远程访问都相当 于是医院的某个部门。对于一些特殊的医学资源,例如：患者的病历信息，医药学文献,医院 内部的行政信息等等，这些信息在需要被医院以外的特殊用户访问的同时，其安全性和保 密性要得到最高的保证。这可以通过 VPN 的角色进行划分,划分不用的 VPN 接入后的权限。