..........................................53 数据标准化是确保不同来源的数据具有一致性的重要步骤。医疗数据通常来自多种设备和系 统，如电子健康记录（EHR）、医学影像设备和实验室检测系统，这些数据可能存在不同的 单位和量纲。标准化过程通常包括以下步骤：................................................. 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。 医疗健康场景中，数据的复杂性和多样性对技术提出了更高的 要求。例如，患者的电子健康记录（EHR）、医学影像数据、基因 组数据等多源异构数据的整合与分析，需要处理大量的非结构化数 据，并从中提取有价值的信息。传统的处理方法往往依赖于人工干 预或简单的算法，导致效率低下且容易出错。而 DeepSeek 医疗支出占 GDP 的比例已从 20 世纪初的不足 5%增长至 2020 年 的近 10%，这一趋势在发达国家尤为明显。 医疗健康行业的技术革新虽然迅速，但应用普及率却不尽相 同。例如，电子健康记录（EHR）系统在许多地区已成为标配，但 在偏远或经济欠发达地区，其推广仍面临诸多困难。此外，数据的 互操作性问题也是阻碍信息共享和医疗服务效率提升的关键因素。 医疗健康服务的另一个重大挑战是医疗专业人员与患者之间的

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

能够提供更为精准的诊断建 议。例如，DeepSeek 可以通过深度学习模型，识别舌苔的颜色、 厚度等特征，结合患者的临床症状，给出个性化的治疗方案。此 外，DeepSeek 还可以通过分析患者的电子健康记录（EHR），结 合中医理论，提供个性化的健康管理建议。 在中医药健康管理方面，DeepSeek 可以通过智能穿戴设备和 移动应用，实时监测用户的健康状况，并提供个性化的健康建议。 例如，DeepSeek 的应用方案在疾病预测与诊 断环节具有重要意义。通过整合现代数据挖掘技术与传统中医理 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 体质（如风寒感冒、风热感冒等），推荐适合的中药方剂和针灸治 疗方案。 以下是一个示例表格，展示了 DeepSeek 在疾病预测与诊断中 的应用场景： 疾病类型 数据来源 分析方法 预测/诊断结果 干预措施 糖尿病 EHR、血糖监 测、中医体质 辨识 时间序列分 析、机器学习 未来 3 个月血糖控制 不佳风险增加 调整饮食、中 药调理 高血压 血压监测、中 医四诊数据 时间序列分 析、深度学习

受试患者招募策略优化 在临床试验的众多环节中，患者的招募过程往往 是最耗时且充满挑战的一环。随着人工智能技术的发 展，AI 在提高招募效率和准确性方面发挥着越来越 重要的作用。AI 技术通过电子健康记录（EHR）智 能分析、精准患者画像构建以及自动化筛选标准生成 等方式显著提升了招募效率。 以 AutoTrial 系统为例，该系统利用先进的大语 言模型技术，实现了临床试验参与者筛选的智能化。 通过自动解析临床试验方案、生成精准的入选标准以 的疾病负担日益加重。数据显示，慢病相关支出在医 疗卫生支出总额中的比重从 2018 年的 55.7%提升 至 2022 年的 61.6%，凸显了慢性病管理的重要性。 大模型能够整合来自可穿戴设备、电子健康记录 （EHR）、实验室检测等多源慢性病数据，生成全面 的患者健康画像；基于患者的健康数据和生活习惯， 可以生成个性化的饮食、运动、用药建议，帮助患者 更好地控制病情。通过分析历史数据和实时监测数 据，能够预测患者的病情发展趋势，并在风险升高时

门诊病历数据：包括患者的基本信息、病史、主诉、体检记 录、实验室结果、诊断结果和治疗方案等。这类数据是 AI 模 型最重要的训练材料，能直接反映患者的情况和治疗效果。 2. 共享的电子健康记录（EHR）：包括来自不同科室和医院的患 者健康信息，这可以为模型提供更全面的患者背景，有助于提 高模型的准确性。 3. 医生的手写和电子签名文本记录：这些记录能够帮助 AI 学习 医生在病历中通常使用的语言和术语，从而提升其自然语言处 为了确保这些数据源的有效性与完整性，我们将采用多种数据 采集方法，如下所示：  直接接入医院的医疗信息系统（HIS），实时获取门诊病历及 相关数据。  构建与其他医疗机构的接口，整合共享的 EHR 数据，实现跨 机构的信息交流。  通过 OCR（光学字符识别）技术，将手写病历和其他纸质记 录数字化，以供 AI 模型使用。  定期更新临床指南与标准，确保数据源的时效性。  搭建 能推荐准确性。 4. 用户反馈机制的建立：将建立完善的用户反馈渠道，收集医务 人员和患者的意见和建议，为系统的持续改进提供依据。 5. 与其他系统的集成：未来，我们将考虑与医院管理系统、电子 健康记录（EHR）等其他医疗信息系统的集成，以实现跨系统 的数据共享和联动，提高整体医疗服务效率。 综上所述，本项目不仅是对中医院门诊病历记录方式的一次创 新探索，也为未来的智能医疗发展奠定了基础。通过不断的技术改

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