基于数字孪生的医院智慧化 建设探索 目 录 1 智慧医院建设基本情况 2 医疗场景的数字孪生 3 患者服务场景的数字孪 生 4 医院管理场景的数字孪 生 智慧医院建设基本情况 1866 年 1928 年 1950 年 1953 年 UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY 第三阶段：见智慧、抓创新、做标杆 • 实现区域医疗中心的智慧化运营， 区域卫生健康信息态势可视、可管、可控； • 基于人工智能优化业务流程 ，全面实现区域智慧医疗辅助和智慧服务； • 数据不断丰富 ，智慧无处不在 ， 医、教、研、管模式不断创新 ，成为区域医疗中心样板； 第二阶段：深应用、抓融合、促创新 通过实时采集与计算医疗设备数 据及 医疗信息系统等真实多维度 多 样化数据 ，基于 AI 建模 ，结合 GIS 、 BIM 等技术， 将医院物理 空间转化为医院孪生模型 ，通过 预测、分析等功能完成门诊管理、 病房管理、手术室管理等精细化 管理工作。 l 基于 DICOM 数据的重建技术 ， 构建高精度人体模型 ，对手术流

项目编号： 基于 DeepSeek AI 大模型辅助病历书写 系统 设 计 方 案 目 录 1. 引言......................................................................................................................................... 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 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

物联网应用已成为三甲和三乙医院标配 物联网应用具体要求： 1 、数据采集 支持基于传感网络的物联网应用架构，支撑医疗环境下的各 类设备的数据采集与利用。 2 、患者安全 基于 RFID 电子标签的物联网应用架构，通过物联网终端设 备支持在医院就诊环境下的患者业务服务应用。 3 、资产和物资管理 基于传感网络的物联网应用架构，通过 RFID 电子标签实现 医院资产或药品的管理。 4 和导诊服务，提升患者就诊效率 • 通过智慧病房系统改善患者就医 体验 物联医院，提升管理水平 • 基于传感网络的物联网应用 架构，实现人、物、流程的 精细化管理； • 通过输液监护、婴儿防盗、 人资管理、生命体征监测等 物联网应用，提升医院信息 化和智慧化水平 11 物联医院：基于物联 AP 提升医院管理水平 基于物联网架构，实现人员、药品、器械、医疗设备、医疗场所等资产系统之间互联互通，提升医院信息化和智慧化水平，提高医院医疗质量和工 小时持续监测，自定义高低温报警值，极大减轻医护工作量  测温精准： 一分钟精准测温，测温误差小于 ±0.1℃ ，提升患者就医体验 基于 WIFI/ 蓝牙技术实时监测患者体征，提升护理工作效率 智慧就医 物联医院 移动临床 网络融合 19 手卫生管理：降低医院感染发生率 基于 RFID 和人脸识别摄像头识别并提醒医护人员，提升手卫生依从性 智慧就医 物联医院 移动临床 网络融合 提升手卫生依从性，

为医院复杂的多元异构信息化环境提供基于 SOA ESB 和标准体系的规范化系统集成解决方案。 信息资 2. 医院各信息资源（数据、系统、基础设施等）在 平台架构下得以有效整合、充分共享和扩展应用。 3. 获得高效的数据交换和流程管理能力，有效实现 医院内外的数据共享和业务协同。 4. 实现系统间的语义互操作性和语用互操作性，为 医疗大数据、智能医疗、互联网等应用奠定基础 基于电子病历的医院信息平台 WebService…, 程序之间实时 或异步交换 信息和相互调用功能） 应用集成：点对点单体系统基于企业服务总线集成 （ ESB ） （ HSB ） HSB ：在较高级的互操作性层面上支持了医院信息交换。即在 ESB 的技术互操作性信息交换 的基 础上，实现了语法互操作性信息以至语义互操作性信息交换。比如 HL7 ，遵循《基于电子病历的医 院信息平台建设技术解决方案》等标准。 信息平台交换层 职责： 临床数据中心数据模型 以患者为中心， 就 诊时间轴为主线， 将相 关临床事件通过 患者标 识、临床逻辑 规则进行 关联，并按 照其逻辑关系进行数 据组织。 信息平台资源层 - 临床事件  基于 HL7 RIM 构建 • Entity 实体  Patient\Employee\Person  Department  Location  Material\Medicine\Device

方法速度缓慢且成本高昂，若是完全基于实验方法进行药物虚拟筛选，完成化合 物数据库的筛选所需的时间是一个天文数字。此外，实验方法还受到可用测试化 合物的供应和准确预测它们在体内行为的难度的限制。 计算机辅助药物设计方法(CADD): CADD相较实验方法极大地加速了先导 化合物发现的速度。在CADD中，先导化合物的筛选被普遍称为: 虚拟筛选 (virtual screening)。他使用基于分子力场或者量子力场的分子对接方式，对数 场的分子对接方式，对数 据库中的海量化合物与靶点进行对接，从而依据自由能最小化等方式，计算靶点 与药物的亲和力，完成药物的筛选。基于CADD的方法除了能够加速，还不受化 合物是否可以获得的限制。然而，基于CADD的虚拟筛选存在一个trade off， 即想要进行精确的筛选需要大量的计算资源和时间，而想要快速的完成筛选，则 会损失较大的精度。在药物发现这个先导化合物准确率极为重要的领域，大量的 计算 满意的筛选，则需要长达3000年的时间。简而言之，利用CADD进行高精度的 药物虚拟筛选，所需的时间同样是难以接受的。 AI大模型辅助药物虚拟筛选 基于AI的算法，包括监督学习，无监督学习，自监督学习，强化学习以及基 于规则的算法，可能有助于解决传统方法中存在的问题。 AI方法通常基于对数据特征的学习。具体来说，就是从大量的已知药物化合 物和非药物化合物中，去学习成药所需的潜在特征，并依据这一特征对化合物进 行

Lung, heart ,aorta and spine in chest CT/ 基于平扫 CT 的肺部、心脏、主动脉、脊柱自动化评估 • Chest CT Rib Fracture Detection Detection and provide location of rib fractures/ 基于 CT 的肋骨骨折检出及定位 • Chest X-ray Localization chest posterior anterior images/ 基于 X-ray 的胸部疾病（占位性病变、 实变、肺不张、胸腔积液、气胸）定位及分析 • Chest X-ray Bone Fracture Detection Highlight visible rib and clavicle fractures/ 基于 X-ray 的肋骨、锁骨骨折检出及定位 • Chest Segmentation RibFrac2020 CT 500 Rib Fracture Detection and Classification Sum ***** 西门子 VLM 实例 -> 基于掩膜的自监督影像大模型 -> 加速模型 开发 数据集 ： 内部 + 公共混合数据集 © Siemens Healthineers, 2024 13 VLM -> 掩膜恢复结果 -> 提取优秀特征

人体免疫系统错误地攻击和损害自身细胞、组织和器官的一类疾病 • 临床症状重叠 , 诊断标准复杂 , 发病率逐年升高 • 患者的经济以及精神的负担都相对增大 • 早期诊断对于自身免疫疾病的治疗至关重要 科学目的：基于实验室指标构建自身免疫风湿病早期分类的 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 干政策措施的通知》，通过算力补 贴、公关专项等方式发展人工智能。 AI 医疗迎来爆炸式发 展 在人工智能（ AI ）技术飞速发展的时代，医疗实验室正迎来一场深刻的变革。 XX 医院检验科率先迈出智能化升级的重要一步，基于本地部署的 DeepSeek 模型， 打造了全国首家实验室智能助手——“问问同检！” 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 + RAG ；  降低不合格标本比例；  医检沟通的好伙伴。 “ 问问同检”医护版 专业文献综述撰写  内置提示词工程 (promptengineering) 优化撰 写水平；  基于上传的个性化文献知识库 生成  大语言模型 + 机器人（未来）；  新时代的陪诊师。 “ 问问同检”患者版 八大应用场景： 场景一：检验项目不清楚？ “ 问问同检！”随时获取详细资料

提升 业务流程 无纸化 数字化转型下的智慧 医院 标准规范化 耗材 专病知识 库 检 验 手 术 用 血 科研平台 质控监管 AI 引 擎 基于核心 业务系统 固化管理 + 数据利用 数据治理能力 数据应用能力 药品 输血 手术 物资 医务 移动医疗 HRP 医疗质量 临床应用 患者服务 精细管理 高效率低强度 高质量低差错 高效益低成本 高品质低纠纷 基于 SOA 架构的全院级集成平台 互联互通成熟度测评 四甲 智慧医院建设模 型 诊疗需求 教学需求 科研需求 管理需求 其他需求 临床数据 运营数据 客户数据 其他数据 临 AI+ 智慧医院 p a r t 追求高品质的患者服务 院内服务资源化 服务整合、 一站式服务 患者信息数据一元化流转 多途径的医患沟通渠道 追求极致的临床体验 高效集成的系统和高效的数据应用 基于临床的场景化设计，符合诊疗思维的系统 满足专科化、个性化需求 追求高效的管理 决策数据的抽取、整理、信息推送 减少决策分析数据的多重校验 排队 / 等待时间远长于接收诊疗时间 总感觉做反复的

. 2020 年 2 月 Google AI 提出的轻 量化 BERT 模型 参数量 0.2 亿， 0.61 亿， 2.4 亿 数据量约 16GB 2019 年 7 月 Facebook AI 基于 BERT 模型的 扩展 参数量 1.15 亿 , 3.4 亿 数据量约 160GB 2021 年 10 月 Microsoft AI 在 BERT 模 型上 引入解码与注意力解耦 参数量 | lvhairong@tsinghua.edu.cn GPT 在编写代码上的应 用 2021 年 12 月 使 GPT 具有与人类对话的能 力 2022 年 11 月 模型内部本质上是基于统计的文字生成器 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 预 训 练 CHIMA 20Pag2 Tsinghua Confidential Confidential | lvhairong@tsinghua.edu.cn 通过对海量文本的学习，自动构建了一个含有 1750 亿参数的大模型，建立了对这个世界基本的逻 辑 认知，由此产生了基于逻辑的推理能力 实际上是根据对话中的最近 4095 个记号，算出紧接着最可能是哪个记号 但， ChatGPT ≠ 模型 模型负责把最近的对话内容翻译为一张概率表 ChatGPT 负责根据这张表选

解决方案类产品领域，是未来最受期待的发展方向，需要营销企业比医药企业更懂 医生和用户，考验企业的精细化管理、资源整合、AI 融合及创新思维能力，亟待更 多玩家加入。  总的来说，数字营销不是传统营销+数字化工具，而是基于数字世界的全新营销打 法，对数据的收集能力、应用能力、资产化能力将为企业铸造核心竞争实力。 目录 第一章 稳步增长的市场亟待突破“价值量化”的瓶颈....................... 相应的市场看好程度。这或许与数字营销定义模糊以及其价值未被合理量化有关。 明确定义，确定数字营销价值和发展方向。狭义的数字营销解读为医药代表销售行为的 线上化，或者仅涵盖了围绕医生学术推广的院内营销流程，基于此定义，集采和国谈定 然引起市场的震荡，这也是影响市场信心的重要原因。但广义的数字营销，或者说真正 的医药数字营销应该定义为以数据驱动的全渠道营销服务，该服务应该包括： 1、医患联动：有效触达并联动医患两端。 4、信息化：各渠道打造完善信息化基础建设，既是信息输出通道，更是信息收集通道。 5、数字化：根据药品性质和周期，基于模型算法给出全渠道的最优的营销组合方式并 且以合理的数据维度追踪营销效果。 6、智能化：针对营销对象（如医生、患者等）不同的需求，在数据驱动下实施个性化 营销服务。 事实上，基于广义的医药数字营销定义，集采和国谈仅仅影响了医药数字营销中、针对 临床医生的、医药销售行为中的非学术推广部分的营销行为。即使是集采中选和国谈成