图5.5 排班表审批功能界面  排班表 排班表功能用于排班信息的集中展示，满足不同条件的查询，查询条 件包括周、月、日期、人员。在本系统中，排班表主要在后期设备运维过 程中，能够自动将工单任务推送到相关人员。 排班表支持数据的批量导出，在排班表功能里，可以进行排班表的快 速编辑；但处于未提交审批的排班表，如果提交审批，则不支持快速进行 编辑。具体界面展示如下图。 图5.6 排班表功能界面 进行重新派单，并填写原因和建议等说明。 经过确认进入正在处理状态，如下图所示。 131 某市市中医院后勤设备综合运行管理技术建议书 图5.1 我的工单功能界面 图5.2 我的工单-工单确认功能界面 当检修人员完成任务后，进行工单反馈，需要填报实际使用的各种资源 ， 人力工时、物资、备件备件等，可以对修好的进行图片及视频上传。 当所有信息填写完成后，数据自动流转到报修人进行验收评价，若 24 小时 不评价，自动默认全部 成该员工 的“待办任务”，如果下达到保养组，该组任何人员都可以看到保养任务并去执行 如果分派该组的指定人选执行该任务，其他人待办任务中这条就自消失。保养 工作人员根据保养任务执行工作，并反馈结果，对于没有发生任何工时及费用 的保养，则直接提交结束流程。 保养工作人员可查询自己工作情况；保养组责任人可查询工作人员的保养 任务，以此作为人员绩效考核参考。管理层对保养任务统计查询，以此作为绩

深蓝战胜国际象棋冠军 BM 提出智慧地球 我国提出感知中 国 深度序习与 大数据兴起 带来了人工 着 能的爆发 物联网 专家系统遍地开花 人工智能转向实用 医疗专家系统 MYCN 任务失败 目标落空 机器翻泽 笑话百出 定理证明 反思 应 用 发展期 发展期 多项研究 发展缓慢 专家系统 发展乏力 蓬 勃 发展期 低 迷 倍以上，达到 1.8 万亿， 2021 年 11 月阿里推出的 M6 模型的参数量达 10 万亿 2.1 大模型的概念 大模型的设计和训练旨在提供更强大、更准确的模型性能，以应对更复杂、更庞大的数据集或任务。大模型通常 能够学习到更细微的模式和规律，具有更强的泛化能力和表达能力 学习能力强 大模型可以从大量的数据中学习， 并利用学到的知识和模式来提供 更精准的答案和预测。这使得它 们在解决复杂问题和应对新的场 可迁移性高 学习到的知识和能力可以在不同 的任务和领域中迁移和应用。这 意味着一次训练就可以将模型应 用于多种任务，无需重新训练 二、大模型：人工智能的前沿 语言生成能力 大模型可以生成更自然、更流利 的语言，减少了生成输出时呈现 的错误或令人困惑的问题 2.2 大模型的发展历程 萌芽期：模型小 ( 参数 <1 亿 ) 、任务单一、依赖人工设计规则。 突破期：标志事件是

......................................................................................... 34 7.2 当前任务................................................................................................... 全市养老服务总 体能力和服务水平。本项目对某某市养老项目定位、提升全市养老 服务总体水平具有深远影响。 根据全国居家和社区养老服务改革试点、山东省社区治理暨养 老服务创新实验区试点确定的实验任务和某某市市委市政府、民政 局有关落地实施方案进度安排，多个区县已建设或正在建设养老服 务信息平台。但面临一个突出问题是呼叫接入混乱，以 12349 为接 入码实现统一接入、属地转接处理需求突出。 解决目前存在的突出矛盾，又能极大提升全市养老服务总体能力和 服务水平。 二、建设意义 5 本项目是根据全国居家和社区养老服务改革试点、山东省社区 治理暨养老服务创新实验区试点确定的实验任务和市委市政府、市 民政局有关落地实施方案进度安排，以推进实现养老服务业发展和 转型升级为目标，适度超前建设医养结合、供需对接、资源互动的 综合服务信息平台，搭建医养结合特点鲜明的区居家养老服务体系

（学习共性） 大数据（低成本无标注） 少量特定领域标注数据 （成本高） 微调小模型 （学习特性） ⑤ 数 基 生 命 1.模型角度：模型参数不再是随机初始化，而是通过一些任务（如语言模型）进行预训练； 2.数据角度：将训练任务拆解成共性学习和特性学习两个步骤。 CHIMA 20Pag2 Tsinghua Confidential | lvhairong@tsinghua.edu.cn 以英文电子病历后结构化为示例 双向模型，同时考虑前文和后文  采用掩码语言模型（ masked language model ）和下一句 预测任务 （ next sentence prediction ）进行预训练，使得模型能够学习到上下 文 关系和词汇语义  通常用于文本分类、序列标注、问答等任务  GPT ： Generative Pre-trained Transformer  单向模型，只考虑前文，不考虑后文 单向模型，只考虑前文，不考虑后文  采用自回归（ autoregressive ）的方式生成文本，即逐个生成下一个词  通常用于生成文本、对话、问答等任务 CHIMA 20Pag2 Tsinghua Confidential | lvhairong@tsinghua.edu.cn BERT 训 练 ③ 精 准 可 解 释 ④ 医 疗 应 用 ⑤ 数 基 生 命 ② 剖 析 大 模 型 ① 关 于

知识库 企业管理 基础信息管 理 业务系统 H5 方式嵌入 运送管理 评价管理 考勤打卡 考勤查询 …… 任务执行 人员定位 …… 运送记录 绩效查询 …… 运送发起 运送跟踪 …… 运送评价 在线沟通 …… 移动开发平台 服务能力 任务管理 服务能力 接口接入 接口接入 整体解决方案 - 物资运送 中央运送移动平台解决方案 智慧 人行 智慧 车行 拓展 整体解决方案 - 物资运送 服 务 场 景 服 务 能 力 科室管理 工单 处理 位置管理 用户管理 运送设备 平面图管理 决策 分析 各病区任务量分析 不同时段任务量分析 运送量趋势分析 运送效率分析 运送员绩效分析 。。。 微信公众号 + Pad 终端 员工 APP 企业 管理 系统 项目 基础 信息 医院 HIS 系统 运送任务 管理 运送类型 预警设置 运送模板 运送线路 循环任务 自动派单 抢单规则 更多… 运送调度管理 运送接收 运送调度 运送抢单

约翰 · 麦卡锡提出人工智 能标志 AI 的诞生 1957 年 罗森布切特发明感知机 Perceptron ，将人工智 能推向第一个高峰 1970 年 计算能力无法支持 大模型数据训练和 复杂任务， AI 进 入第一个低谷 第一次 浪潮 1960s 1980s 2000s 2020s 1982 年 霍普菲尔德神经 网络被提出 1986 年 BP 算法使得大规模神 经网络的训练成为可能， 算法框架：深度神经网络、卷积神经网络 自动进行特征学习，端对端训练，有监督 在特定场景效果好，但需要根据 不同任务训练不同的模型，泛化 能力差 生成式 AI 2020- 硬件、算法、大数据全面突破 对话机器人 算法框架： Transformer 大规模无 监督预训练 多任务、多模态统一处理 自然语言理解、世界知识记忆、 逻辑推理 人工智能时代推动检验技术的发展 大数据 人工智能 ！” 全国首家实验室 AI 智能助手“问问同检”  RAG 框架（检索、增强、 生成）；  自动总结 + 推理。 项目说明查询 仪器 / 试剂说明书查 询  任务型对话的意图识别；  NLP 任务增强：引入外部知 识库。  LIS 系统已接入，免输入一键结 果解读；  Deepseek 、 QWQ 多模型选择。 报告单解读 标准化操作流程查询  大语言模型专业化

生态后勤 智慧运维 基础数据、设备信息、运维标准、缺陷故障管理、工单管理、保养管理、巡检 管理、异常管理、设备台账等功能。运维人员可通过手机 APP 方便地查看缺陷 处理、巡检、保养任务详情，并将操作过程和结果录入管理平台。其中，缺陷 处理工单需经主管验收通过方可归档，报修人可对缺陷处理结果进行评价。 3.1.5.1.运维业务闭环管理 3.1.5.1.1.报修管理 报修管理 保养管理包括：保养计划制订、保养计划审批、保养任务分解、保养任务 31 生态后勤 智慧运维 确认、保养任务处理、保养任务处理反馈、保养情况反馈等几个功能。具体工 作流程如下： 3.1.5.1.3.巡检管理 巡检管理包括：巡检计划制订、巡检计划审批、巡检任务分解、巡检任务 确认、巡检任务处理、巡检 确认、巡检任务处理、巡检任务处理反馈、巡检项检查情况反馈等几个功能。 具体工作流程如下： 32 生态后勤 智慧运维 3.1.5.1.4.设备全生命周期管理  对设备的全生命周期（进院→预防性维护保养→维修→报废）实现在线管 理，数据在线记录，故障可追溯，分析设备所处运行阶段，做好预防性保

速找到相关医护人员进行沟通，从而使问题得到妥善解决，让患者及其家属感受到人性化的关怀。 智慧护士站 50 数据驱动任务—医务处 院感主页 院感视图 53 数据驱动任务—护理部 54 数据驱动任务—门诊部 55 数据驱动任务—住院部 查询历史数据 科室指标监测 病种指标监测 vDRGs住院|DRGs 智慧监管 临床主任干预 医保控费 集团、保险公司、卫生健康委和社保局等机构 提供各类核心产品解决方案。 4、国家卫生健康委重要IT咨询服务和IT项目建设合作方。 5、基于20年行业经验，从HIT转入HDT阶段，开启数据驱动任务，任务赋能业务。 注：HIT（Healthcare Information Technology ）医疗信息化技术，HDT（ Healthcare Data Technology ）医疗数据技术 68

思主义之所以行， 就 在于党不断推进马克思主义中国化时代化并用以指导实践 n 党的百年奋斗历程告诉我们，党和人民事业能不能沿着正确方向前进，取决于我们能否准确认识 和把握社会主要矛盾、确定中心任务 n 战略问题是一个政党、一个国家的根本性问题。战略上判断得准确，战略上谋划得科学，战略上 赢得主动，党和人民事业就大有希望。正确的战略需要正确的策略来落实。策略是在战略指导下 为 战略服务的 学习思考解决问题的方法 继续把党史总结学习教育宣传引向深入更好把握和运用党的百年奋斗历史经 验 —— 在省部级领导干部学习贯彻十九届六中全会精神研讨班上的重要讲 话 5 n 正确思想指引 n 确定中心任务 n 战略策略结合 n 勇于自我革命 n 学思悟知信行 只有看清楚 才能想明白 才能干到位 学习思考解决问题的方法 6 7 公立医院面临的形势 看清楚 大局 n 中国式现代化的本质要求： n 如何全面建设智慧医院 n 如何快速实施智慧管理 公立医院如何同质化高质量高水平发展 困局：医院管理面临的困难（怎么想） 21 智慧管理实施的路径 破局 干到位 22 一、确定中心任务 二、战略策略结合 三、勇于自我革命 四、学思悟知信行 做什么 怎么做 谁来做 智慧管理的实施路径（干到位） n n n 23 医疗护理 质控管理 医疗准入

监控平台主要用来控制智能巡检机器人自主巡检电力设备，实时显示巡检结果，从而代替人工巡检，提升 电力部门的运维效率，实现变电站的自主检测、监控、安防和数据远程集控管理。主要功能有：实时监控、 远程控制、任务管理、数据查询等 目录 典型案例 04 项目背景 园区专网 解决方案 01 02 03 1  西门子、施耐德等品牌 PLC 私 有协议与 5G 公有协议的对接  匹配多种视频格式 天津市迎峰度夏保电任务”、“献礼建国 70 周年天津滨海电力宣传片拍摄”、“泛在电力物联网应用成 果汇报”等一系列任务，获得了电力行业的广泛关注，并在 CCTV-1 ，天津电视台，人民网等主流媒体进行 了深入报道。 杭州电力 2019 年 10 月开始， 5G 智能巡检机器人在杭州电网所属的“湘湖电缆隧道”进行部署，并在 11 月初完成了实 地部署，目前正在工作现场进行日常无人化巡检任务。此处部署是配合 是配合 12 月在杭州举办的“泛在电力物联 网应用成果”汇报任务，向国网集团领导和地方电力巡检部门负责人进行远程指挥、无人化巡检应用展示。 同时，这也是国内首次在电力隧道内使用 5G 智能巡检机器人完成输电线路的日常化巡检任务。 中国电科院 2019 年， 5G 智能巡检机器人在中国电科院进行 5G 电力巡检测试，测试结果显示， 5G 网络上下行速率以及 时延能够满足巡检机器人应用要求，