开 放 疾 控 接 口 服 务 …… 疾控管理与监测 疾控辅助决策分析 信息采集 信息转换 信息传送 工作督导及部署 评估总结 疾控决策分析 监控管理 规划部署 考核评价 应急准备 处置跟踪 评估总结…… 接口标准 数据 交换 业务协同 构建疾病防控网络数据中心，支撑信息化疾控综合管理平台。整合疾控管理相关业务， 提供疾病管控信息多源集成接入、疾控工作智能化、移动化、可视化等手段，提升疾 跟踪和全程监控。 卫生应急救援与应 急处置协同 应急保障 准备 应急保障 准备 应急处置 协同 应急处置 协同 防控工作 总体评价 防控工作 总体评价 应急甄别 与研判 应急甄别 与研判 平战结合，平时做好应急准备和常规监测工作，对多源监测信息进行有效的整合 和关联，为尽早的发现和控制突发事件提供有力支持，实现“早发现、早准备、 早处理”；战时，能够综合防控和协同处置，并能对应急工作进行综合评价。

在技术上的过度投入而忽视人力能力的发 展，AI还可能加剧全球合格教师的短缺问 题。 国家教育主管部门需要动态审查和重新定 义教师的角色及其所需能力，加强教师培 训机构，并建立适当的能力建设项目，以 准备教师能够以有效和伦理的方式与人工 智能合作。然而，根据最近的一项调查（ 联合国教科文组织，2023）。 a ), 到20 22年，只有七个国家制定了针对教师的人 工智能框架或项目。这主要可以归因于对 责任应归属于个人。在教师人工智能 能力的具体背景下，这一可问责的人 类原则意味着 18 教师的人工智能能力框架 - 第 2 章 ： 关键原则 越来越多地介导准备、教学、学习和评估 。因此，教师需要被赋能，以成为人工智 能时代协作知识生产者和公民指导者。为 了帮助教师探索并承担这些新角色，AI 教育框架（CFT）旨在培养他们对人工智 能社会影响的人本意识，以及适应和应对 心价值观一致，验证程序应优先考虑以下 原则： 鉴于人工智能具有 transforming 教学和学 习的潜力，政策制定者应紧急审查并逐步 重新定义教师的角色及其所需技能。需要 适当的能力建设项目来准备教师在日益依 赖人工智能的环境中工作。随着人工智能 工具在辅助决策循环和生成内容方面能力 的增强，教师与学生之间的互动或许正变 得三角形。 为了在人工智能时代维护社会价值和责任 感，必须认识到教师与学生之间互动与合

接诊医院内也可以通过大屏实时查看到救护车内的 画面 ，方便院内医生快速掌握院前信息 ， 准备抢救； 实时监控、车辆轨迹、录像存储、行车记录。 急救医护系统 自动采集病人心电、 血压、 血氧、 体温、 呼吸等 各项生命体征数据 ，通过 5G 网络 ， 实时传送到院 内。院内医生获取病人生命体征数据信息。 方便远 程救援指导 ，提前做好接诊准备； 降本增效 方便医生在患者入院前 ， 了解患者情况； 实现病人未到 达现场 ，更快到达医院； n 提前预检分级评估 ， 简化到 院的分诊工作 ， 自带预检分 级知识库 ，提高分级准确率； n 提前准确掌握院外信息 ， 患 者未到信息先到 ， 更早更快 的接诊准备工作； n 事件全过程记录 ， 事后分析 更精准。 互联互通 n 12 0 接 诊 系 统 、 车 载 定 位 GIS 、 车载音视频设备 、 车 载体征仪、 急诊医护系统、 预检分级系统、

与 HIS 、 EMR 、 LIS 等系统进行数据交互，根据电子住 院证信 息预约并进行床位预约、床位安排、接待咨询、病房沟通、 院前检查，实现慢病预约管理、重点病种管理、双向转诊、 出院准备评估、及时报床等功能。 目前 67 个病区、 74 个亚 专 科纳入统一管理，三天入住率达到 60% 。 缓解住院难问题，做 到公平、公正、公开、 高效地收治患者 集中预约，统筹安排，术前检 高床位周转效率 改善就医体验，提高 医患双方满意度 确认病人 是否入院 是 是否超过 安排时间 否 办理入院手续 结束 门诊开电子住 院证 病人到院前准 备中心预约 院前准备中心 与科室协调 推动信息化建设，减轻医护人员 负担，将时间还给住院患者 优化专科病种，促进专科 化建设，全院协同 床位预约管理系统 否 是 作废 是 安排床位 有空床 位？ 订单支 付 处方配送 出院准备计划 健康交接 随访计划 健康档案 连续执行出院计划 远程慢病管理 康复训练 伤口 换 药 测量腿围 移动马桶 创新全病程服务管理新模式 中南大学湘雅医院 2015 年在国内首创“全病程服务管理体系”， 引入个案管理师一职，以“院前准备、院中服务、出院准备、双 向转诊、院后追踪随访”为整体工作思路，打造信息化、科学

等设备的基本信息和状态信息，向上 提供资源获取和资源注册接口。 API接口层向IaaS服务接口注册向外提供的接口，并接收相关请求。提供物理资源注册和 信息获取接口，其中注册接口是在物理设备已经准备完成后（接入管理网络、操作系统和相关 软件安装成功），将该物理设备划入IaaS系统管理范围，能够接收控制节点的资源调度。 第 58 页 共 157 页 3.2.5.4 监控管理 IaaS监控 训练任务管理和推理任务管理等功能模块，兼容支持多种深度学习算法框架、支持交互式建模、 模型部署等功能；为用户节省搭建平台、管理物理资源的时间成本，将精力聚焦在业务和算法 的优化上。 算力服务主要支持的功能如下： 数据准备，支持对接对象存储，通过对象存储传入数据集和导出训练好的模型。 模型开发，提供 Notebook 交互式建模开发工具， 提供数据处理、算法调试和模型训练等 支持。 训练算力，支持 Tensorflow 、 容器实例。 对象存储服务，提供弹性、高可用、低成本的云存储服务，满足 EB 级存储规模需求，适 合存储各种类型的数据，用于存储原始数据以及数据分析结果。 算力服务的使用流程如下： 数据准备➡模型开发➡拉取数据➡模型训练➡模型推理➡输出结果➡业务调用。 第 87 页 共 157 页 高性能计算云资源涉及设备详细配置如下： 序 号 产品名称 配置 单位 数 量 说明 1 AI平台管

虚拟化技术面向教 育 的 专业云桌面 虚拟化解决方案。 它的最大特点是把桌面虚拟化与云教 室互动平台 无缝集成在一起 ，使得日常教 学业务能 够便 利地使用云桌面的功能 ，形成了教学准备、教 学实施、个性化教 学、 虚拟化系统维护和系 统 安全的 一 揽子解决方案。 主要组件 Key Features: • 硬件：管理主机 + 教 师机 + 学生机 + 网络设备（可选） 、分布计算、一 机多用 / 多系统、本地虚拟磁盘数据 加 密、按需读取数据 • 软件：云教 室互动平台 （必选） 与虚拟桌面集成在一起的 教 学互动 软件 ，功能包括： - 课前准备：教 师 账户管理、教 师 登录； - 课堂教 学 ：教 师 演示、学生演示、视频广播、视频直播； - 课堂管理：管理 班级、学生 签到、实时监控、远程命令、学生策略、黑屏控制； - 课堂互动：共享白板、讨论、分组教 之间设置不同的 外设 禁止策略。 场 景 ：针对有特殊教 学 场 景、考 试环境而设置的禁止外设等行为 管控功能。保证考试环境不出现 作弊行为。 云桌面虚拟化平台常规功能 • 课前准备 • 教 师 账户管理 • 教 师 登录 • 课堂教 学 • 教 师 演示 • 学生演示 • 视频广播 • 视频直播 • 课堂管理 • 管理 班级 •

对供水、供电、供气等重要设备的维修项目，应尽可能缩短维修时间，努 力减少对客户生活及安全的影响。对影响较多客户生活、生活的维修项目， 应事先发布维修通告（紧急抢修项目可在事后说明），说明维修作业可能 对客户造成的影响，请客户有所准备，取得客户的谅解和支持，并向客户 表示歉意； 2）一般性维修  报修项目 30 分钟内到现场；  一般维修项目 48 小时内修复；  对一般预约维修项目，维修人员应约时不误，准时到达客户报修现场； 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 养，以及提前为设备报废重新购置做好准备。  系统生成设备故障统计、维修耗材统计、维修工时统计、故障分类统计、 设备运行效率统计等结果，辅助运维工作人员判断设备运行情况的重要参 考，而且也可给上级部门提供不同品牌设备的采购选择。 6.2.员工上下班签到必须准时，严禁代人签到。 3.2.6.3.员工签到后必须按工作安排准时到达指定工作区域和岗位。 3.2.6.4.员工到岗前，必须更换工服配带胸卡，作好所有工具和工 作车辆的准备工作到指定地点签到。 3.2.6.5.严格遵守排班考勤和请假制度，请病假、事假必须提前 3 天，经主管或领班批准后方可休假。（急症除外） 3.2.6.6.遵守工作时间安排及用餐休息不能迟到早退，非休息时间

搭建患者反馈机制，比如通过问卷调查等工具，定期收集患者 对医疗服务的体验反馈。 在实际操作中，我们会建立一个全面的数据管理平台，采用以 下流程进行数据识别和采集： 通过上述流程，能有效确保各类数据源的识别与采集准备，为 接入 AI 大模型打下坚实基础。数据质量的高低将直接影响到 AI 模 型的应用效果，因此，数据源的识别和处理必须确保严谨和高效。 5.1.1 电子病历系统 在中医院门诊病历自动生成的 AI 模型进行后续开发与应用。 6.2 定制化模型开发 在中医院门诊病历自动生成的应用场景中，定制化模型开发是 关键环节之一，能够有效提升模型对具体业务需求的适应性和准确 度。定制化模型的开发流程主要包括需求分析、数据准备、模型设 计与训练、以及评估与迭代优化几个阶段。 首先，需求分析是定制化模型开发的基础。通过与中医医生和 门诊管理人员的深度访谈，了解具体的业务流程、现有的病历生成 方式以及痛点。这一阶段将帮助明确模型需满足的功能，如病历模 输出：标准化的病历文档，包括主诉、现病史、体征及中医辩 证情况。  精确度：对病历信息的提取和生成需确保高于 95%的准确 度。  用户友好性：医生可通过简单的界面调整病历内容。 在明确需求后，数据准备阶段至关重要。定制化模型的质量高 度依赖于所用数据的丰富性和多样性。建议从以下几个方面进行数 据收集与整理：  收集医院的历史门诊病历：可以利用电子病历系统导出病历样 本，涵盖多种常见病症及中医治疗方案。

海外，视频生成模型可灵AI、海螺视频、 Vidu、PixVerse等模型陆续发布，并在海 外取得较大应用进展。 • 国内通用模型持续提升，Qwen2.5、文心 4.0、GLM4、商汤5.5等通用模型陆续更新。 准备期 深化期 跃进期 • ChatGPT发布，全球范围内迅速形 成大模型共识。 • GPT4发布，进一步掀起大模型研发 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829） 第38页 高校学科融合教学设计-AI通识课案例 概念讲解阶段 • 1. 专业化概念呈现 • 2. 分层次概念讲解 课前准备阶段 • 1. 专业化课程目标设定 • 2. 专业关联内容筛选 • 3. 学习难点预判与准备 评估与反馈阶段 • 1. 多元化专业评估 • 2. 个性化反馈与指导 实践应用阶段 • 1. 专业化示范 • 2. 专业导向实践 • 高校案例：上海海事大学自研“海事超级智能体” 项目概述 • 立足航运物流海洋特色，自研海事超级智能体 • 自建大模型 + 引用AI服务 • 由LLM自主支配运行，自主判断、决策、分解子任务 解决问题 • 教师教学资源准备繁琐。 • 校内业务系统操作复杂。 • 学术研究资源获取不便，文献综述和论文润色工作量大。 • 国际交流中多语言环境支持不足。 实现功能 • 助学：AI抽取教学视频知识点，构建知识图谱，支持学生课前课中学习课后复习。

 离校考勤  完成作业  课堂预习 家校可视通讯 一卡通 电子学生证 大屏留言 电子书包翻转课堂 文化数字标牌 电子班牌 微课资源制作 二、智慧教学概要  以信息化手段解决教学准备、课堂互动、课后辅导、改卷统分、成绩分析等教学难题；  定位学生薄弱知识点、知识面，推送个性化学习、练习资源，实现自适应学习和针对性改进；  挖掘分数背后潜藏的教学安排、授课方式、授课进度等问题，为教学反思、改进提供切实的数 电子学生证 一卡通管理平台 活动出勤 图书借阅 访客管理 专用教室门禁 智慧管理——校车管理 学生 上下车在智能手持终端上刷卡  家长实时知道孩子上下车信息  能查看校车实时位置，提前做好接送准备  采用智能手持考勤终端实时显示上、下车人 员统计及身份信息  车辆行进地图展 示 ，让安全更直观 家长 微信端查看孩子上下车位置 智慧管理——请假管理 老师 在手机进行请假登记