......................................................................................57 7.1 模型选择与优化................................................................................................... ......................................................................................78 9.3 系统测试与优化................................................................................................... .....................................................................................102 13. 持续改进与优化...................................................................................................

质结构预测，显著提升药物靶点的识别和筛选效率。 2.智能药物分子设计与优化 面向药物分子设计和先导化合物优化等业务活动，针 对传统基于经验的药物设计模式限制问题，通过运用计算 机模拟、数字孪生以及深度生成模型和强化学习算法等人 工智能（AI）技术，以更高的效率和更低成本获得符合特 2 定要求的化合物，实现药物分子的从头设计及结构优化。 3.超高通量化合物虚拟筛选 面向新分子实体（NMEs）筛选等业务活动，针对传统 面向临床试验方案设计、患者招募、风险管理等业务 活动，针对数据合规管理等需求，利用深度学习、自然语 言分析等数字技术，构建疾病模型，分析过往相似性试验 计划，快速评估临床试验的可实现性及潜在风险，从而进 一步优化试验计划及方案；结合真实世界数据、人工智能 （AI）技术，自动筛选符合入组标准的患者，提高招募效 率，规避受试者流失导致试验中断风险；运用智能化工具， 及时发现试验文档、患者入组协议等方面的问题，降低数 （CAD）、数字孪生、仿真（CAE）等数智化技术工具的 4 应用，实现关键产品指标的设计优化，提高设计效率，缩 短产品开发周期；利用数字化手段提升设计开发数据与知 识的传递效率，倡导质量源于设计（QbD）理念，从源头防 止质量风险，加强包括设计开发在内的产品全生命周期的 风险管理。 二、医药生产 围绕工厂建设、工艺开发与优化、生产作业、物料仓 储配送、生产设备管理、能源管理、环保管理、安全巡检

息或记录查房，关联数据。 • 实现二维码扫描登陆，方便新用户快 速登陆系统，提高工作效率，降低工 作强度。 • 后端通过企业服务总线 (ESB) 接入医 院的临床应用系统和私有云临床数据 中心，构建了合理的三层架构，优化 诊疗流程，提高临床诊疗安全性。 智慧互联 智慧医生 ► ►智慧护理►智慧安防 某著名企业门 / 急诊输液 系统 PC 端 PAD/ 手机端 大屏端 • 输液接单登记 • 座位智能分配 • 面向医院的经济管理、专业能力、优质服 务 3 个重要管理构面。 • 最终形成 1 个符合现代医院管理制度的高 效运营体系。 • 以医疗机构的经济视角，重点关注医院财 务状况、经营状况，以及运营效率。 • 以医疗卫生资源的优化配置、合理利用为 目标。 • 顶层设计，搭建个性化医院综合运营管理 系统（ HRP ）。 HRP 系统►供应链系统 后勤保障系统 ► 总体框架，顶层设计 功能内容 • 以经济管理、运营管控为主视 新版微信服务系统优化（页面 / 流程优化、功能升级 < 新增渠道管理、微信商城 > ） ▲ 界面优化 （扁平化设计） ▲ 流程优化 （集团医院多级选 择） ▲ 流程优化 （科室多级选择） ▲ 流程优化 （专家余号显示） ▲ 流程优化 （多种支付方式） ▲ 流程优化 （就诊人切换） 新版微信服务系统 便民就医平台►诊疗一卡通► 5G 互联网医院 • 新版微信服务系统优化（页面 /

1 学习效果评估.............................................................................93 5.3.2 教学策略优化.............................................................................94 6. 系统实施........... ....................................................................................153 9.1.1 系统功能优化...........................................................................155 9.1.2 新技术引入........ 效率、个性化和智能化管理的需求。为此，DeepSeek 学校旨在通 过人工智能和大数据技术的深度整合，构建一套全面覆盖教学、管 理、评价等环节的智能化教育生态系统。项目目标是通过技术手段 提升教学效率、优化资源配置、实现个性化学习，并为学校管理者 提供科学决策支持。 项目将在以下几个方面展开具体应用：首先，教学场景中，基 于深度学习算法的智能教学系统将自动分析学生的学习行为数据， 生成个性化的

4.2.1 学科知识点关联.........................................................................73 4.2.2 学习路径优化.............................................................................75 5. 人工智能功能模块....... 8.2.2 外部合作伙伴...........................................................................144 9. 测试与优化...............................................................................................145 .................................................................................156 9.2.2 定期评估与迭代优化................................................................158 10. 推广与市场策略...................

为“健康中国”插上智慧的翅膀 图 1-1 智慧健康医疗的定义 基于该重大项目的研究成果，智慧健康医疗被定义为现代数智 科技赋能的最优化大健康生态体系。这个健康生态体系将现代数字 化、智能化科技手段集成应用并深度融合于健康医疗实践，通过全 要素、全流程、全链条的系统优化，实现覆盖全人群、全生涯、全 维度的全域照护，最终实现优质、高效、经济、可及的价值医疗。 智慧健康医疗的核心是健康医疗实践。数字化、智能化科技是 智慧健康医疗的核心是健康医疗实践。数字化、智能化科技是 围绕健康医疗应用场景赋能的手段，通过技术、应用和服务等各种 要素的联动融合实现前所未有的系统性优化，对诊前、诊中、诊后 等全流程健康医疗活动实现效能与效率的优化，在健康医疗服务的 上、中、下游链条实现结构性的供需优化。智慧健康医疗的全域照 护涵盖各种年龄段的人群，涵盖自出生到死亡不同阶段所需的健康 管理、医疗卫生和康复养老等各种健康医疗服务，形成全域覆盖的 健康照 健康照护体系。智慧健康医疗的服务效能主要体现在价值医疗上， 即在医疗成本、治疗效果和患者体验三者之间寻求最佳平衡并实现 最优化获益，从而推动整个国家乃至全球的卫生健康事业持续改进 和优化。 面向中国新时代发展需求，我国医疗卫生事业经历了以治病为 智慧健康医疗体系概述 1 5 中心向以健康为中心的重要转变，智慧健康医疗的发展，也符合“将 健康融入所有政策”的核心理念，顺应了新时期人民的期盼。

....................................................................................144 13.3 模型迭代与优化................................................................................................... 的手段进行病历生成和信息提取，不仅能提高病历记录的效率，减 少医生的负担，还能在一定程度上保障病历信息的准确性和完整 性。通过实时分析患者的就诊过程，AI 技术还能为医生提供有效的 临床决策支持，在中医学术分析及治疗方案优化方面发挥积极作 用。 例如，AI 模型可以在患者就诊后，自动生成病历内容，包括主 诉、病史、体征、诊断和治疗方案等信息，具体流程如下： 通过这一流程，门诊病历的生成将变得更加高效、标准化，从 专家参与：在 AI 模型的构建与训练过程中，应由中医专家团 队进行指导，保证模型在中医领域的适用性和准确性。 3. 用户体验：设计简单易用的前端界面，确保医生在使用过程中 能够快速上手，并根据反馈持续优化功能。 4. 系统安全：强化数据保护措施，遵循医疗隐私法规，确保患者 信息的安全与 confidentiality。 综上所述，借助 AI 大模型实现中医院门诊病历的自动生成， 将有效应

...89 8.1 技术发展趋势对政策的影响...............................................................91 8.2 政策调整与优化的方向.......................................................................93 8.3 中小学人工智能教育的长期发展目标.  政策制定的科学依据：通过系统分析人工智能技术在中小学教 育中的应用现状与问题，为政策制定者提供数据支持与理论依 据，确保政策的科学性与可行性。  教育质量的提升：人工智能技术的应用能够优化教学资源配 置，提升教学效率，促进个性化学习，从而全面提升中小学教 育质量。  教育公平的促进：通过人工智能技术的普及，可以缩小城乡教 育差距，促进教育资源的均衡分配，推动教育公平。 此 的优势与不 足。第四部分将重点分析我国中小学人工智能应用政策的主要问 题，包括政策制定与实施的脱节、资源配置不均、教师培训不足 等。最后，文章将提出针对性的政策建议，包括加强政策顶层设 计、优化资源配置、提升教师人工智能素养等。 为了更直观地展示文章结构，以下是一个简要的流程图： 通过以上结构，本文旨在为教育信息化 2.0 背景下中小学人工 智能应用的政策制定与实施提供理论支持和实践指导。

域属性特征，算法作为核心引擎与风险应对策略，开发工具作为全栈式工具矩阵，安全、伦理和隐私保护作为 有效保障。在技术路线上，构建“参考架构—智能体应用—标准体系”的完整技术路径，以“性能—成本—应用” 协同优化为抓手，支撑模型从训练、推理、部署、协同到应用增强的全链路落地。 面向教育新范式，报告深入分析教育大模型赋能高等教育创新发展的具体路径，总结了九个重构方向：提供精 准适需的教育内容、实现个性灵活 置优质均衡的教育资源、 强化智能协同的科研创新。据此提出“统筹规划、分步建设、优选场景、协同发展”的教育大模型建设原则， 阐明基于通用大模型研发教育大模型的具体实践，倡导通过算力、数据、算法协同优化的工程创新来实现教育 大模型的高算效和高能效。 应用层面，报告系统归纳教学、管理、科研与社会服务等主要应用场景，汇聚典型案例包括 DeepSeek 助力数 字化实训、大模型赋能智慧教室、人工智 成效，充分展现了教育大模型在提升教学质量、优化学习体验、促进科研创新等方面的显著价值。 治理层面，报告从四个维度提出系统性对策：法制建设与标准化工作方面，完善法律法规保障教育应用的规范 性，落实标准体系建设；数据安全与伦理隐私方面，实施安全监测与防范，开展伦理治理与监督，强化隐私保 护与管控；模型演进与技术支撑方面，注重算法优化与迭代，数据规范与优化，算力支持与扩展；内容高质量 与教育包容性方面，强调内容管理与优化监管，采

........................................................................................215 15. 未来优化方向................................................................................................. .......................................................................................220 15.2 性能优化................................................................................................... 分钟以内；其次，建立多维度质控体 系，基于临床知识图谱自动检测诊断依据完整性、用药合理性等关 键要素，在某三甲医院试点中使病历甲级率从 82%提升至 95%； 最后，开发智能学习模块，通过分析医师修改行为持续优化推荐模 型，使系统推荐内容的临床采纳率在 6 个月周期内从 68%提升至 89%。 该解决方案的临床价值主要体现在三个方面：  工作效率提升：通过智能补全和自动排版功能，减少医师 60%以上的机械性操作