医院 管理， 到底有多 ？ 2021 年 2 月 2 日 健 康 界 研 究 院 《医院后勤管理，到底有多智慧？》 * 免责声明 本报告的数据来源于公开信息整理分析结果，本报告所载的资料、研究结论仅反映健康 界研究院于撰写、发布本报告当日的判断，过去表现不应作为日后表现的依据。 * 版权声明 本文为健康界/北京华媒康讯信息技术股份有限公司原创。未经北京华媒康讯信息技术 股份有限 股份有限公司书面授权，任何机构、网站和微信公众号平台，不得转载、复制、引用、摘编。 若违规使用，我们保留进一步追究相关行为主体法律责任的权利。 《医院后勤管理，到底有多智慧？》 目录 一、医院后勤管理概述................................................................................................1 智慧后勤建设未来发展趋势............................................................................13 《医院后勤管理，到底有多智慧？》 1 一、医院后勤管理概述 1、医院后勤管理概念与特征 一流的医院需要一流的技术，一流的医院同样需要一流的后勤管理。后勤管 理是一门学问，也终将成为一门科学。 “兵马未动，粮草先行

考 核安全：文明发展的关键命题 人类文明的代际划分是 基于能源的应用 核物理本质上是对世 界本源的探究 文明演进的风险镜像 传统核安全监管体系的三大瓶颈 预测局限性 l 传统监管多基于静态模型和 历史经验进行风险评估和预 测 ， 对突发事故和新型风 险 的预测能力不足。 人力依赖性 l 传统监管需要大量人力投 入 ， 且存在主观性和局 限 性 ， 容易出现疏漏 ， 及时发现潜在风险。 AI 技术驱动的监管范式革新 02 、三维辐射热力图实时生成技 术 利用融合后的多源数据 ，实时生成三维 辐射热力图。该图能直观展示辐射场的 空间分布和动态变化 ，帮助监管人员快 速掌握辐射场的整体情况 ，及时发现 异 常区域。 01 、多源传感器数据融合 通过整合来自不同类型传感器的数据， 如辐射剂量率仪、气象传感器等 ，实 现 对辐射场信息的全面获取。不同传 等 多物理场因素 ，对堆芯熔毁过程进行精确模拟。 通 过建立多物理场耦合模型 ，能够更真实地反映 核事 故的演化过程 ，为应急决策提供科学依据。 应急方案推演 利用数字孪生模型 ，对不同的应急方案进行模拟 推 演。评估各种方案在不同事故场景下的有效性和可 行性 ，帮助监管人员选择最优的应急方案 ，提高 应 对核事故的能力。 AI 技术驱动的监管范式革新 堆芯熔毁过程的多物理场耦合模拟

年代。当时，计算机科学刚刚起步，人们开始尝试通过计算机程序来模拟人类的 思 维和行为。在这个背景下，一些杰出的科学家和工程师们开始研究如何使计算机具备更高级的功能 1956 年 8 月，在美国达特茅斯学院举办的人工智能夏季研讨会，是人工智能领域具有里程碑意义的一次重要会议。这次 会 议汇聚了众多杰出的科学家和工程师，他们共同探讨和研究人工智能的发展和应用前景 这次会议的主题围绕着人工智能的定义 人工智能作为一个独立学科的正式诞生，因此，达特茅斯会议被称为“人工智能的开端” ,1956 年也被称为“人工智 能元年”。 这次会议不仅为人工智能的研究和发展奠定了基础，还为人类带来了巨大的变革和进步 一、人工智能发展简史了解 1 .2 人工智能的诞生 1956 年被称为“人工智能元年”的争议。 ◆1956 年——学术界的共识： 达特茅斯会议约翰 · 麦卡锡、马文 · 明斯基等学者首次提出 ◆ 大众认知视角—— 2022 年后生成式 Al 的爆发让 "Al 元年 " 概念再次被热议。 一、人工智能发展简史了解 · 第一阶段：标志事件是 1950 年提出图灵测试， 1956 年达特茅斯会议召 开 · 第二到四阶段：低谷的原因是符号主义 Al 无法处理复杂现实问题 · 第五阶段：复兴时期，标志事件是 1997 年 IBM 深蓝击败国际象棋冠军 · 第六阶段：数据驱动的崛起，驱动力是互联网积累海量数据，

2025 人工智能赋能智慧实验室的建设方案 人工智能发展历程 1956 年 达特茅斯会议 约翰 · 麦卡锡提出人工智 能标志 AI 的诞生 1957 年 罗森布切特发明感知机 Perceptron ，将人工智 能推向第一个高峰 1970 年 计算能力无法支持 大模型数据训练和 复杂任务， AI 进 入第一个低谷 第一次 浪潮 1960s 1980s 2000s 2020s 1982 浪潮 第三次 浪潮 Sora 发布，大模 型 视频多模态迈进。 的语音模态向图文 DeepSeek 发布 2024 年 2025 年 2025 人工智能算法发展阶段 典 型 应 用 核 心 技 术 应 用 表 现 统计机器学习 1980 年代至 21 世纪初期 硬件奠基，算法发展，数据积累 算法框架：逻辑回归、朴素贝叶 斯 .... 特征工程 + 算法 推荐系统 输入法 监督预训练 多任务、多模态统一处理 自然语言理解、世界知识记忆、 逻辑推理 人工智能时代推动检验技术的发展 大数据 人工智能 物联网 云计算 自动化图像识别 高通量数据处理 检测智能化与自动化 个性化医疗 多指标联合分析 / 精准诊 断 大数据整合与模型预测 检测智能化与自动化 数字生物标志物解决临床应用挑战 实验室检测挑战 临床应用挑战 临床应用场景复杂 • 多指标组合困境

，采用了机器学习 等相关智能技术改进中医诊断流程。中医诊断一定程度上可以视为将人体所表现 信息即证候在所有已知证候库中进行匹配，所以可以把中医诊断作为机器学习问 题来对待，并采用如决策树、贝叶斯算法、支持向量机等分类算法来解决此类问 题。如中科院自动化所构造的对中医专家经进行自动知识获取工具，此外还建立 了基于人工神经元网络的中医儿科咳喘诊疗系统等。 然而获取用于构建模型的有标记的数据需要中医专家花费大量精力进行手工 2022、2023 年，公司研发费用达到 6.06 亿元和 7.72 亿元，同比分别增长 21.29%和 27.40%。通过大力的技术投入，康缘药业形成了妇科、抗病毒感染、 骨科、心脑血管等多领域、多品种格局，进一步巩固了其在中药领域的技术优势 和核心竞争力。 在政策加持下，中药新药审评审批全程加速，医保支付政策倾斜支持，药企 新药申报积极性明显提升。2023 年中药创新药申报数量 62 GPT、中医大脑 GPT、 寻艾中医等 40 余款中医 GPT 产品发布。  高性能传感器技术助力中医闻诊、切诊 传感器技术已经广泛应用于中医诊断领域。早在 20 世纪 70 年代，国内多 家科研院所就基于传感器技术研发了中医脉诊仪等诊法客观化设备和仪器。目前， 如压力传感器、光电传感器、气相色谱-声表面波传感器等已经广泛应用于中医 脉诊、闻诊、红外热成像仪、经络检测仪等领域中。

人人泛在互联 2. 网筑智慧校 园 23 泛在、融合的分布式智能网络架构，构筑数字校园的基石 一张物理网虚拟为多张逻辑网，实现网络共享和安全隔离 融合、泛在一体化 ALL IP ，多网合一；无线宽带覆盖 多业务融合；一体化融合认证、计费 演进 全面支持 IPv6 ； IPv4 向 IPv6 平滑过渡 安全 多维度网络安全技术，用户行为溯源，用户行 为管理 高清智能视频监控无死角 云数据中心 教室 业界首款教育“云边界”，一体化智联教育云，简化教室设备 IP HDMI RS232 教学软件 图书资源 课程资源 视频资源 计算 网络 高清 中控 云课堂实现多网合一、快速部署，便捷使用 3. 高清互动教 室 • 有线无线统一接入 • 教学桌面 • 远程管理 • 环境调节 • 能耗监测 • 自动升级 All-in-One 26 开展“海外优秀大学生赴华 为工作体验项目”，向王子 基金会提供资助 法国 在 ESIEE 工程师学院组织 首届技术会议 中国 • 资助国内高校 200 多 个创新研究项目 • 与高校的合作已经产 出约 1200 多件创新专 利技术 • 促进高校研究成果产 业化，约 1900 多个项 目合作成果产业化 马来西亚 华为与马来西亚 10 所大学 签署合约，在 2016

在本次突如其来的疫情面前，大批医疗科技企业冲在一线，加班加点地“捐赠”自 己的技术和产品，围绕患者的诊前、诊中和诊后在多个场景迅速应用和落地， 承担着自己的使命。 如果说此前智慧医疗的主要推动力是政策，那么，此次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 技术，平均每位患 者的诊断时间只需要几秒钟。同时，AI 影像可以迅速提供量化信息，辅助医生 诊断，成为提升医生工作效率的重要工具。 由于当前还处于疫情防控期，对于治愈患者出院之后的康复环节，尚缺乏足够 多的关注和解决方案，爱分析认为，随着疫情即将进入扫尾阶段，出院患者的 生活质量和长期随访、康复管理将成为重要关注点。 新冠病毒会伤害患者的多个器官，即使在核酸检验呈阴性之后，仍然有部分器 官损伤及 在诊后监测患者情况并帮助患者进行康复是目前各方关注较少的环节。 疫情期间，海思瑞格已经推出线上医学观察平台以及可穿戴设备，用以远程监 测患者状态；疫情之后，公司也拟推出新冠肺炎等各类心肺疾病愈后相关的康 复监测与管理服务。同时，多地政府已经推出线上心理疏导服务，以帮助患者 愈后心理健康恢复。 医保覆盖互联网医院成重要里程碑，诊后管理按下加速键 在疫情期间，互联网医院除了在新冠肺炎的在线诊疗中发挥重大作用，在慢病 复诊和续方领域也开始大显身手。

就 诊 医 生 ： * 刻下症：此次 1 周前感冒再次发作，喘咳气 逆，难以平卧，夜间尤著 , 痰多色白，伴心悸，面目浮肿，小便量少。 I 望闻切诊： 切诊结果：形体壮实，精神差，桶状胸。舌质暗红，舌体胖大，苔白滑，脉沉细。 辩证分析 分析结果：患者平素气短喘息，劳则加重，面色恍白，此次因 姓名：刘 ** 性别：男 年龄： 53 岁 费别：医疗保险 病人 ID:1234566 主诉：感冒，咳嗽 3 天，呕吐，腹泻，食欲降低，食管 Ca 术后 2 年余 现病史： 2 年多前因食管癌行手术治疗，术后曾行化疗、免疫等冶疗，目前咳痰费力， 偶有呼吸困难，进食差。要求住院诊治。 既往史：近 21 天内无新型冠状病毒中、高风险地区旅居史。近 28 天内无境外旅居史。 近 首页 病历书写 病历审批 病历质控 病历监控 更 多 张楠皮肤科 Q · 128 床 我的患者 (6 人 0[401-2 床】王淑芬 0 【 72

预见维护 预防维护 预测维护 对医疗设备的使用年限、维护方式、故障原因、 诊疗结果进行分析 , 发现预防性维护通常不会增 加可靠性 , 实际上可能会引入故障。结论 : 通过 拉普拉斯趋势检验预测医疗设备的可靠性趋势 , 实施预测性维护 , 才能提高医疗设备的可靠性并 降低故障率 , 同时保障患者良好的诊疗结果。 指通过物联网数据采集器监测现场的设备以收集 诊断数据的实践。预测性维修的目标是预测出更

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