息共享、应用集成整合，服务社会。 项目举例（ 2 ） - 以慢病管理为例 监测、干预防控、辅助决策 慢性病危险因素监测 慢病报告与预警 行为危险因素 > 肿瘤报告卡 > 死亡补发病 > 剔除重卡 > 肿瘤病例的随访 > 审核督导 > 脑卒中、心梗报告卡 > ＩＣＤ－１０编码 > 身体指标测量单 干预与管理 危险因素控制 健康活动 烟草控制 合理膳食 身体活动（锻炼） 吸烟 饮酒 膳食 身体活动 身体测量和生化指标 身体测量和生化指标 身 高 体 重 腰 围 血 压 血 糖 血 脂 社会决定因素 社会 经济 文化 高风险人群 高风险个体发现 早治疗 健康管理 动态监测危险因素 自我调节强化干预 统计分析 质量控制 三间分析 辅助决策支持 分析建模 趋势分析 比例分析 统计分析 效果展示—以疫情监测为例 相关单 位报告 群众、媒 体举报 案例库 下达任务

床判断，导致在诊疗中采取不一致的标准或决策。 肿瘤标志物自身局限性 • 单个指标特异性敏感性不够 • 肿瘤异质性 技术方法学限制 • 不同方法学及平台结果有差异 • 标准化进程 干扰因素多样性 • 药物干扰 • 标本因素 肿瘤标志物筛查诊断的局限性 4ng/mL 10ng/mL “ 灰 区” 过度筛查与诊断 PSA 灰区患者的穿 刺活检阳性率只有 25% 左右 PSA≠“ 前列腺癌” 多分类模型  研究对象： 519 例 SLE 患者， 163 例 SS 患者， 243 例 IM 患者  研究指标：自身抗体、血常规、生化常规、临床特征  指标筛选：差异分析、相关性分析、单因素多因素分析、 LASSO 回归  模型筛选： 4 种机器学习模型比较  模型优化：性能最优模型进行指标优化  外部验证：独立数据进行模型验证 AI 生物标志物研究举例之自身免疫 病 AI

本白皮书面向正在研究微电网优势和成本的医院团队，简要概述了有助于确保其微电网解决方案得到全面优化的考 虑因素和选项： • 开展可行性研究，以确保获得足够的投资回报 • 正确设定 DER 的规模，以实现医院的能源目标 • 利用模块化、预预置化的微电网设计来简化安装、运行和维护 • 考虑最新的微电网融资和运营方案 5 “微电网发展为 309 亿美元市场的驱动因素为何？”，Microgrid Knowledge，2018 6 “ 统架构中进行选择，微电网设计颇具挑战性。幸运的是，目前出现 了一些设计工具，这些工具使用高级建模算法来协助进行多种可选设计方案的可行性分析。 设计工具在综合考虑现有设备、成本、功能、项目执行等制约因素的基础上创建微电网模型。为了开发出最完整、最 精确的模型，还应考虑以下方面： • 地理位置限制和当地天气预报 • 基础能源利用率和负荷曲线 • 分时电价和需量电价燃料（如天然气）的成本 • 电气、热能发电和储能资产的成本 模块化方案的供应商，从而尽可能缩短交付时间、降低成本，同 时最大限度地提高投资回报率。 施耐德电气 8 微电网的经济性 Navigant Research 预计，“不断发展演变的电力行业和客户因素将增加对创新 DER 融资方案的需求”，并且“商业和工 业能源用户将越来越多地寻求经济高效、定制化、全面的能源解决方案，以确保在无需资本支出且不影响日常运营 的前提下降低能耗、节省成本，满足对可持续性和运营效率的需求。”8

制机制健全公共卫生应急管理体系的若干意见》提出了“建设协同综合、灵敏可靠的公共卫生监测预警体系”的目标，要求以新发突发传 染病、食源性疾病、不明原因疾病为重点，完善发热、肠道门诊等监测哨点布局，优化症候群、疾病、危险因素和事件的监测系统，从顶层设 计上为今后传染病疫情处置的多点触发、及早触发确定基调。症状监测作为一种新兴的公共卫生监测手段，通过对临床确诊前的健康相 关数据和疾病可能暴发的信号进行监测，从而实现早 要支撑。但是，我国在传染病监测领域的信息化建设 仍相对缓慢，以病例信息报告为主，数据挖掘和利用相 对不足，大数据和人工智能等新技术、新方法的应用程 度较低。新冠肺炎疫情防控以来，疫情动态综合分析、 基于多种因素的疾病预警和风险预判能力等方面存在 的不足尤为凸显。因此，在传染病监测系统中亟需加 强相关信息化建设，提升监测效率，提高早期预警能 力。见图1。 ·2· 2022 年 1 月第 34 卷 第 目前，上海市已在《关于完善重大疫情防控体制机 制健全公共卫生应急管理体系的若干意见》 ［12］等文件 中强调要构建覆盖全市、区域协同、联防联控的综合监 测和风险评估网络，优化症候群、疾病、危险因素和事 件监测，实现多元数据的汇聚、整合共享和应用协同。 今后上海传染病综合监测系统的发展，应进一步提高 覆盖率、规范性和工作效率，构建多点触发的传染病监 测预警网络，提升风险研判和预警的前瞻性、精准性、

汇集疾控机构、医疗机构、第三方检测机 构、省数据局等机构涉疫数据并开展数据 标准化治理，实现涉疫数据多渠道多点实 时采集与归集，构筑多元疾控数据底座。 建立疾控系统主题 数据库 实现疾病及相关因素的多点触发预警、多 渠道预警和多维度预测。打造省级应急联 动管理平台，实现重大突发公共卫生事件 的协同处置。 建立区域传染病监测预 警与辅助决策平台 实现疾控业务全流程信息化管理（流 行病 现有资料整理分析 • 现场调研 • 专家评估 按不同病种不同指标选择模型 • 时间预警模型 • 空间预警模型 • 时空预警模型 • 多源数据预警模型等 考虑各种影响因素 • 地区人员流动 • 气候等因素 • 经济因素 • 药品销售因素等 构建相关模型 • 历史数据的回归分析 • 阳性率预测模型 • 流行峰值预测模型 • 疫情暴发相似性机构类比预测 特征选取 模型构建 模型评估 模型优化

在患者护理和保健过程中，医疗大模型可助力实现以下几方面工作：一是远程监测患 者健康，特别是慢性病患者，分析生理参数、设备数据和健康记录，帮助医生管理疾 病，减少住院和急诊；二是分析健康记录、生活方式和基因信息，识别风险因素和早 期疾病迹象，实现个体化健康管理和疾病预防；三是减轻家庭照护负担，提供远程医 疗建议和护理指导，改善远程护理体验。如，讯飞医疗诊后康复管理平台基于星火认 知大模型，专注于康复指导和诊后管理，提供个性化康复计划，服务延伸至患者日常 险需采用数据匿名化策略， 通过去标识化、脱敏和泛化等技术保护患者身份和敏感信息，同时保留数据实用性。 建立严格的访问控制机制，确保仅通过身份验证的医疗专业人员可访问数据，采用基 于角色的访问控制和双因素身份验证降低非授权访问风险。 在增强数据多样性方面，当前我国医疗大模型领域面临数据质量不足问题。训练数据 包括半公开数据（如医学知识库、知识图谱等）以及非公开数据（如临床脱敏数据、 电子病历、检测 在建立有力的伦理审查制度方面，医疗大模型涉及多个研究领域，如医学、生命科 学、AI、大数据等。开展伦理审查需跨领域协作，由专业伦理委员会进行，确保患者 和医疗从业者权益不受损害。伦理审查需考虑患者权利、数据隐私和公平性等因素， 制定医疗数据伦理指南，帮助从业者和开发者理解伦理问题并提供指导。 在明确医疗数据的所有权、使用和共享权限方面，确保只有经过授权的用户可以访问 和使用数据。实施数据审计和追踪机制以监控数据的使用情况，有助于检测潜在的滥

数据管理体系 数据价值体系 数据治理过程 统筹和规划 改进和优化 构建和运行 数据治理 环境 内外部环境 促成因素 实施对象 实施方法 战略规划 组织构建 架构设计 国家标准化管理委员会数据治理框架 监控和评价 实施保障 （三）数据管理能力成熟度评估模型 个数据管理职能领 域 数据架构 交付成果 活动 目标和原则 技术 工具 （四） DAMA-DMBOK2 数据管理知识 体系 环境因素六边形图 7 个基本环境 要 素 b 组织和文化 角色和职责 数据管理职能 环境元素 目标和原则 活动 工具 角色和职责 技术 交付成果 组织和文化 数据治理 数据架构 数据建模和设计

5%。同时对比经济发达地区和其他地区 应用状况相比，经济发达地区应用率为其他地区的2倍以上，地区差异明显。AI赋能医院信息化领域，使之 从数字化向智能化发展，有利于减少地区差异，有望早日实现普惠。 中国推进医院信息化建设中的障碍因素，2021-2022 单位：% 厂商服务 能力不足 信息技术部门 人力资源不足 缺乏充分的 资金支持 管理部门协 调不到位 医院重视 程度不足 信息化的投资 回报无法衡量 厂商产品无法 推进电子健康档案建设 www.leadleo.com 400-072-5588 ©2022 LeadLeo Chapter 4 中国AI医院信息化行业市场分析 q 竞争格局 q 融资情况 q 驱动因素 中国AI医院信息化行业 行业概览 | 2023/08 www.leadleo.com 400-072-5588 15 中国AI医院信息化行业潜力巨大，赛道厂商众多，随着院内数字基 建的逐步完 医院信息化行业逐步从以流程建设为主，向以患者为中心的面向诊 疗过程发展，以提高医疗服务水平，并不断延伸出各类以患者为中 心、以医生临床诊疗行为为导向的临床信息应用系统产品的需求 中国AI医院信息化行业市场分析——驱动因素（1/3） 来源：中国医院协会信息专业委员会(CHIMA)，头豹研究院 中国医院未来2年内将采用的新信息技术 单位：% 云计算应用 大数据技术 物联网技术 人工智能技术 基于5G的

提供个性化的诊疗建议，使治疗更具针对性。 4. 促进数据分享与分析：生成的电子病历不仅便于医务人员查 阅，还可以通过数据挖掘分析，为患者管理和公共卫生研究提 供数据支持。 为了实现上述目标，需考虑以下几个关键因素：  数据来源：需收集和整理大量的中医门诊病历数据，为 AI 模 型的训练提供优质样本。  AI 模型选择：选择适合中医领域的 AI 大模型，对其进行迁移 学习，以增强其在病历生成时对中医理论的理解。 的随机性和不一致性。不同的医务人员在记录相同疾病时可能会使 用不同的用词或格式，在一定程度上限制了数据的标准化和可比 性。这种情况不仅给后续数据分析和临床研究带来困难，也影响了 医院的信息系统之间的互通性。 最终，由于这些低效因素的影响，中医院的门诊工作效率受到 严重制约。为了解决这一问题，引入 AI 大模型进行病历自动生 成，将极大地提高录入的效率和准确性。借助智能化的手段，可以 自动提取医生在诊疗过程中所需的关键信息，生成初步的病历记 医病历的特点；  模型评估与优化：通过交叉验证和反馈机制，不断优化模型性 能；  推理与生成：利用训练好的模型进行实时病历生成，并根据医 务人员反馈进行调整。 模型的构建与部署需要考虑多个因素，如数据的隐私保护、模 型的可解释性以及在临床应用中的准确性和可靠性。特别是在中医 学的文献资料和临床经验普遍存在的情况下，AI 大模型应能处理这 些丰富的信息，实现对知识的整合与应用。 最后，AI

2 计算机网络系统 医院无线 内 应用需求分析 协议 工作频 率 适应范围 WLAN （ Wi Fi ） 2400MHz 、 5800M Hz 移动查房、移 动护理 系统建设工程考虑因素：安全性、实用性、投资经济性、日常运维管理 等。 住院部病房，办公室采用敏 捷分布式 AP ，共 840 个子 AP 系统后台 敏捷分布子 AP 敏捷分布母 AP 2.2.3 无线 覆 盖 门禁管理， 人脸捕捉， 通过在建筑入口处 架设摄像机，后端 架设人数统计服务 器，实现对出入人 流的统计。 对建筑内部大厅、 电梯、楼道灯公共区 域进行视 频 监控。 根据各场景光照、 视角等因素提供不同 监控方案。采用电子 巡查和无线 对 讲 ，促 进对保安人防的管理。 构建更牢固的第四防 线 。 对财务室、中心 机房等重要区 域，采用高清摄 像机，同时 对 这 种区域布防入侵 报 警