助力高水平医院建设 智慧医学科研平台 全院级“多模态异构数据治理 + 智能工具应用 + 科研转化体系建设”支撑高水平医院建设目标 多模态异构数据治理 • AI 技术 + 疾病知识图谱融合 • 文本数据 + 影像组学 + 生物信 息等多模态数据治理 AI 技术赋能 • NLP 自然语言处理 • 深度学习 / 机器学习 • 统计分析支持

大模型语言本身具有很强的语言理解或生成能 力，然而为了提高其叙述内容的真实性和严谨 性，需要采用特定的技术路线，例如将知识图 谱中的事实描述融入大模型的训练过程中。 知识嵌入： Zhang 等人通过将知识图谱的表示 向量加入到 BERT 中对应的 tokens 编码内，从 而 使得模型学习到与知识相关的事实信息，增 强 了模型在相应知识领域的准确性。 [1] 相关模型在 FewRel 和 TACRED prompting for commonsense reasoning." arXiv preprint arXiv:2110.08387 (2021) 知识图谱应用于大模型训练后阶段： Liu 等 人提出了知识生成式大模型提示方法，让 模型 进行知识预测，通过将知识图谱的三元 组形式 转化成 Question and answer 的形式， 让模型 生成一些知识，然后将这些知识进行 聚合，从 而得到最终的更为精确靠谱的结果。 1 ）构建并融合知识图谱 + LLaMa （ Meta 公司开源的生成式大 模 型） 利用知识图谱直接显式的进行形式化拼接，引入预训练语料，通过 微调的开源大模型，得到精确性与可解释性更好的模型。 2 ）知识图谱在 prompt engineering 中的应用方法 知识图谱的引入可以使其上下文环境更符合现有领域知识，比如用 知识图谱来构建不同疾病之间的关系。通过知识图谱引入专家知识， 在

淀到医院“智慧大脑”中，形成场景化的操作系统设计。 学习与思维 将感知到的数据转化成有 意义的信息和知识。 临床数据模型 • • • • • • • 诊断知识图谱 治疗知识图谱 药品知识图谱 护理知识图谱 检查知识图谱 检验知识图谱 …… 知识图谱 学习与思维 感知与记忆 CDSS 管理数据模型 管理指标体系与规则库 医疗质量监管平台 护理质量监管平台 决策与应变 科研数据模型 基于 196 业务流程条目数： 2736 中台技术 业务中台 语音训练 模型训练 数据标注 NL 知识图谱 AI 中台 数 智 中 台 数据采 据存储 数据中台 技术中台 中台技术 AI 中台 HOS 标准内嵌 诊断 术语 临床 路径 技术 HOS 标 知识 图谱 互联 互通 数据 上报 业务 接口 流程完整表达        … 医疗护理 人力资源

AI+医疗如何落地防疫诊疗全流程 ——盘点五大智慧医疗典型案例 案例概览 案例 1 | 基于知识图谱的新冠肺炎防护问答助手，离智能更近一步——柯基数据 案例 2 | 不只是疫情咨询，院前预检筛查成智能问答新“战场”——朗通医疗 案例 3 | 互联网医疗作为“第二战场“，在疫情防控中发挥重要作用——左手医生 案例 4 | 高敏快速检出病灶，CT+AI 助力医院实现“应收尽收”——体素科技 疫情中智慧医疗在多环 节部署的牵引力就是突然催生的需求和应用场景。纵观本次疫情中的智慧医疗 应用，大致可分为智能问答、线上问诊以及 AI 辅助诊疗。 在诊前环节，虚拟助手依靠自然语言处理和知识图谱等 AI 技术提供智能问答服 务，承担减轻恐慌、分流普通患者的任务；同时，线上问诊作为线下诊疗的补 充，在患者就诊前通过人机交互技术快速收集患者病情信息，进行患者筛查， 减轻医院和医生负担，实现智能分诊与导诊。 病的复诊，但是疫情过后，随着政策支持与用户使用习惯的培养，可以预见不 管是慢性病的长期诊疗和管理，还是心肺疾病等重要疾病的长期愈后服务，都 会借助互联网医院和智能化的手段得以加快发展。 案例 1 | 基于知识图谱的新冠肺炎防护问答助手，离智能更近一步 疫情爆发初期，大量患者对病情知识匮乏，出于对自身症状的恐慌到医院就医， 人群聚集引起交叉感染风险。因此，短时间内正确地将大量疫情信息及预防措 施以简单易

..........67 4.1.2 收集和整理优秀教育资源..........................................................69 4.2 知识图谱构建......................................................................................70 4.2.1 学科知识点关联 于教学和学生的实际需求。 3. 智能评估：该模型能够对学生的学业表现进行实时分析，并提 供及时反馈，通过数据分析生成个性化的学习路径和改进建 议，进一步提高学习效果。 4. 知识图谱和内容推荐：利用大模型的深层知识，系统能够构建 教育内容的知识图谱，基于学生的学习情况和兴趣，推荐相关 的学习资源和材料。 在实施以上目标的过程中，我们需要考虑数据的安全性和隐私 保护，确保在收集和使用学生数据时符合法律法规。同时，教师的 杂性的任务。因此，支持多种任务迁移学习的模型，如 BERT、GPT 等，通常是优先选择的对象。这些模型能通过少量的 数据调整，迅速适应特定任务的要求。 适应性也是不可忽视的因素。预训练模型应与教育领域的具体 需求相契合，包括知识图谱的集成、特定领域的知识、以及用户交 互的优化特性等。例如，在教学对话系统中，选择能理解教育行业 术语和上下文的模型，将显著提高系统的有效性和用户体验。 此外，考虑到数据保护与伦理问题，模型选择还需符合相关法

多元用户权限体系：支持教育多元用户角色，以及可配置的权限控制系统  教育大数据： 面向不同角色的全方位教育大数据分析体系和教学轨迹  开放平台：具备完善的开放接口 API ，满足各种应用  知识图谱：基于机器学习的知识图谱全年级跨学科  用户画像：基于机器学习的用户画像包含师生个人和组织画像  智能教育内容： 智能管理、解析和制作的教育资源内容  智能评价引擎： 包括课堂教学评价、知识点评价、 在资源中心收藏、使用优质资源。 第二步 上传自己编辑的优质资源。 第三步 资源管理员对上传资源进行审核。 第四步 审核成功的资源将成为共享资源供其他教师使用。 二、区域教育资源库建设 (2/2) 知识图谱体系 整式 单项式 多项式 乘除 因式分 解 定义 系数 … … … 次数 次数 定义 项 公式 整式 乘法 整式 除法 分解 步骤 … … … … … 0101010111 0110 电子课本 教案 题库 试卷库 微课 学案 课件 授课素材 教育资源库基于学科知识图谱体系进行搭建，所有的教学资 源均实现标签化、精细化管理。知识图谱体系基于知识点设 立，依照学科、课程、课时、教学大纲、教材版本、学科目 标等构建知识图谱体系。通过知识点之间、知识点与教学资 源以及教学资源之间的关系连接实现人工智能引擎运作，为 用户提供智能化、个性化、高价值的教学资源服务，为基础

近年来，随着人工智能技术在医疗领域的深入应用，AI 辅助病 历书写系统已成为提升临床工作效率、减轻医生文书负担的重要工 具。传统病历书写过程存在耗时耗力、标准化程度低、易出现遗漏 或错误等问题，而基于自然语言处理（NLP）和知识图谱技术的解 决方案能够有效改善这一现状。据统计，三甲医院住院医师平均每 天需花费 2-3 小时完成病历书写，其中约 30%的时间用于重复性内 容填写和格式调整。AI 辅助系统的引入可将结构化数据自动转化率 语音识别和结构化数据抽取技术，将医生口述内容自动转化为符合 《电子病历应用管理规范》的标准化文本，实测可将单份入院记录 书写时间从 50 分钟缩短至 20 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 7%基准值（数据样本量 n=15,328 份）。 2. 系统概述 本系统旨在通过人工智能技术提升病历书写的效率与质量，为 医疗机构提供标准化、结构化的病历生成工具。系统基于自然语言 处理（NLP）与临床知识图谱技术，通过语音识别、文本结构化、 智能纠错三大核心模块，实现从医患对话到完整病历的自动化生 成。系统支持与医院 HIS、EMR 等系统无缝对接，确保数据实时同 步，同时符合《电子病历应用管理规范》等医疗行业标准。

新应用技术及辅助设备 经济发达地区 经济中等发达地区 经济欠发达地区 平均值 门诊发药机 住院包药机 医学影像AI 院内导航GIS 电子药柜 电子医用材料柜 穿戴式生命体征监测 输液监测系统 医学知识图谱 物品定位 人员定位 其他 未采用 未知 5 院端的新应用技术及辅助设备应用最广的为门诊发药机、住院包药 机和医学影像AI，但地区差异明显，经济发达地区应用率为其他地 区的2倍以上，AI赋能将实现地域普惠 搜索《2023年中国AI医院信息化行业概览： 大模型赋能医院智慧化转型》 www.leadleo.com 400-072-5588 ©2022 LeadLeo Chapter 2 中国AI医院信息化产业链分析 q 产业链图谱 q 上游分析 q 中游分析 q 终端应用 中国AI医院信息化行业 行业概览 | 2023/08 www.leadleo.com 400-072-5588 9 中国AI医院信息化行业上游主要为硬件设备及原材料，其中硬件设 中国AI医院信息化行业上游主要为硬件设备及原材料，其中硬件设 备占成本60%；中游为医院信息化服务商，包含基础设施层、业务 层和数据层三大核心；下游为医疗卫生机构及患者 中国AI医院信息化产业链分析——产业链图谱 来源：头豹研究院 AI医院信息化产业链图谱 完整版登录www.leadleo.com 搜索《2023年中国AI医院信息化行业概览： 大模型赋能医院智慧化转型》 中国AI医院信息化行业 行业概览 | 2023/08

Extractor 知识抽取 Corpus Generator 语料生成 ( 未来 ) Knowledge Networks Knowledge Graphs 知识图谱 TSModels 传统模型 RDB 关系型数据 LLM 领域大模型 LLM Tools Prompt Builder Prompt 构建 Agent Dev 助手开发 （未来） 虚拟多份逻辑数据集 ，实现不同角色、不同权限用户的数据视图隔离。 • 通过低代码建模 ，快速构建全景图、仪表盘、搜索、链路、告警等多样化的可视 化 及分析模型 ，利用整合规则计算、机器学习及图谱构建等技术 ，实现观测视图 的实 时构建、访问和探索。 • 全息观测技术 ，提供全业务运营流程的问题闭环处理能力。 数据驱动智慧校园建设｜ 15 统一日志管理及可观测性方案 赋能智慧校园运维管理，提升服务水平（ ）。 AnyRobot 统一日志管理及可观测性方案，旨在帮助组织实现对全平台机器数据的统一采集、存储、管理和分析，包括日志、 指标和调用链等。采用云原生架构和大数据处理引擎，利用机器学习算法和知识图谱技术，对各类数据进行集成和处理，全 面满足合规要求并为各类业务系统提供可观测性能力。通过数据驱动业务系统的运营与运维，增强组织数字化韧性： • AnyRobot 机器数据湖支持分布在

养什么人”的根本命题面临价值重构。教育目标不得不在工具理性与价值理性之间寻求平衡——既要培养驾驭 智能技术的数字生存能力，又需坚守人的主体性发展与文化传承使命。其次，教育内容的适应性危机同样严峻。 大模型支撑的知识图谱系统使学生能够自主建构跨学科认知网络，传统课程体系因其封闭性与滞后性显得支离 破碎。再次，学术诚信边界的模糊化带来评价体系的根本性挑战。当学生能够借助人工智能工具瞬间生成高质 量论文、代码和创意 障高校科研和教学数据安全。 36 大模型背景下高等教育数智化转型研究报告 利用大模型，分析教育海量教学网络数据，能够优化教育专网资源分配，显著降低高校在线实验平台的网络延 迟；构建跨学科知识图谱，可以为国家智慧教育公共服务平台用户智能推荐个性化学习路径，让学习更高效； 帮助建立风险评估模型，精准识别敏感数据泄露风险，推动数据安全防护从被动应对转变为主动预防。 区域层面的建设重点在于打破 43 大模型背景下高等教育数智化转型研究报告 3.1 教育大模型能力维度分析 教育大模型是大模型技术在教育领域的专业化演进，既继承了通用模型的底层能力，又通过教育领域数据、学 科 / 专业知识图谱和教学规则的深度整合，具备教育领域的特定能力，实现了从“通用智能”到“教育智能” 的能力强化。 3.1.1 大模型通用能力分析 大模型根据不同维度有不同的分类方式，按模型数据的媒体类型，大模型可以分为大语言模型、视觉大模型和