模型选择：选择与医疗文本生成相关的预训练 AI 大模型，可 以根据模型的性能、训练数据和针对医疗领域的专用性来进行 评估。可能的选择包括结合医疗领域知识进行微调（fine- tuning）的版本，确保更符合临床实际。 3. 模型训练与优化：在选择模型后，通过对特定医疗文本的训 练，进一步提升模型的生成效果。此过程可能包括选用特定的 优化算法、调整学习率，以及利用结合现有病历数据集进行迁 移学习，从而使模型更好地适应中医院的具体需求。 方式可以提升病历生成的准确性与完整性，使得 AI 更具应用 价值。  强化学习与自适应系统：一些研究开始探索在病历生成中应用 强化学习，使得系统可以根据实时反馈不断优化其生成策略， 提供更符合临床实际的定制化内容。  隐私保护与合规性：随着数据隐私和医疗合规要求的严格，AI 技术逐步强化对数据的安全处理能力，例如通过差分隐私技术 确保患者信息不被泄露，同时遵守国家和地区的相关法律法 规。 ，这种互动式的生成 过程将进一步增强系统的可用性和实用性。 在整个过程中，项目还将建立反馈机制，以便于持续改进 AI 模型的性能。医务人员的反馈将成为模型优化的重要依据，确保生 成的病历符合实际临床需求，并能适应不断变化的医疗标准。 总体而言，项目将通过 AI 技术的深入应用，实现中医院门诊 病历生成的自动化，提升医疗效率与质量，为医务人员和病患带来 更多便利。通过有效整合医疗资源和技术手段，项目目标最终是实

对监控末端设备运行状态监视与故障报警信息的采集，结合建筑环境及能源使 用状况的监视，实现对设备与设备运行效果的整体监控。 通过设备运行状态的监视，可以反馈设备运行参数、设备能源使用情况， 以及设备实际运行状态，以期挖掘设备使用可见的与不可见的状态，并进一步 挖掘设备问题，并为设备管理的行为提供依据与支持。 通过对建筑环境及能源使用状况的监视，可以从设备使用结果反馈设备运 14 某市市中医院后勤设备综合运行管理技术建议书 地下水源空调热泵机组智能控制原理图  冷热源智能控制系统节能策略  冷机供水温度的优化控制 根据医院现有的空调冷热源出水温度设定，夏季通常供水温度设定值为 7℃，此水温对应于设计负荷下的运行状况。而实际运行过程中，系统大多数处 于部分负荷状态下，可适当调高供水温度以提升冷机效率，减少电耗。由下表 可以看出随着冷机出水温度的升高，冷机 COP 明显升高，通常当(室内)温度达 到设定值时冷机出水温度每调升 定安全裕量（10%）选取。而实际运行过 程中系统绝大多数时间运行在部分负荷下。 为使循环水量在设计负荷下接近设计流量， 以及在绝大多数情况下供冷量与负荷变化 27 某市市中医院后勤设备综合运行管理技术建议书 相适应，一般采用阀门节流等方式来调节流量，致使泵提供的能量大部分被阀 门消耗，造成能量的极大浪费。此时，若对泵采用变频处理，调节泵转速，使 泵的流量与实际负荷相适应，便可达到降低泵耗的目的。

研、预防、保健、康复、急诊等为一体的非营利性二级甲等综合医院。医院占地面积 4.2 万平方米，总建筑面积 4.7 万平方米；全院目前在岗职工 455 人，其中卫生技术人 员 408 人，编制床位 260 张，实际开放床位 500 张。科室设置齐全，拥有功能齐全的 综合病房大楼和“120”急救中心，配备西门子 3.0T 核磁共振和 64 排螺旋 CT 等先进医 疗仪器设备，十五层新病房大楼已投入使用。 4) 缺乏充足的能耗和设备运行参数为节能工作做指导，用能设备的能效具有 提升的空间。 5) 医院现已有较为完善的绩效考核制度，但是因现有计量表的功能缺陷和无 法将各类能耗细分到科室，绩效考核的无法实际展开。 1.3.2. 后勤设备运维管理的需求 目前，医院对空调系统、锅炉、大型医疗设备等重点能耗设备的管理采用人工巡 检的方式对其进行管理，费时费力。尤其对于空调系统设备复杂、设备数量众多、能 一步恶化，影响整个 系统运行能效。 3）后勤服务管理方面 暂未配置信息化手段进行相应管理，被服管理及医疗废弃物管理采用方式较传统。 1.3.3. 节能改造管理需求 中央空调系统水泵没有根据实际需求进行开启，造成能源浪费。 热泵机组的循环水泵处于常开状态，没有和热泵机组进行联动，造成能源浪费； 住院楼大量的灯具采用为荧光灯管，没有改为 LED 灯具，造成电能浪费。 1.3.4. 生态后勤建设需求

复、 急诊等为一体的非营利性二级甲等综合医院。医院占地面积 4.2 万平方米，总建筑面 积 4.7 万平方米；全院目前在岗职工 455 人，其中卫生技术人员 408 人，编制床位 260 张，实际开放床位 500 张。科室设置齐全，拥有功能齐全的综合病房大楼和“120” 急救中心，配备西门子 3.0T 核磁共振和 64 排螺旋 CT 等先进医疗仪器设备，十五层新 病房大楼已投入使用。 4) 缺乏充足的能耗和设备运行参数为节能工作做指导，用能设备的能效具有 提升的空间。 5) 医院现已有较为完善的绩效考核制度，但是因现有计量表的功能缺陷和无 法将各类能耗细分到科室，绩效考核的无法实际展开。 1.3.2. 后勤设备运维管理的需求 目前，医院对空调系统、锅炉、大型医疗设备等重点能耗设备的管理采用人工巡 检的方式对其进行管理，费时费力。尤其对于空调系统设备复杂、设备数量众多、能 一步恶化，影响整个 系统运行能效。 3）后勤服务管理方面 暂未配置信息化手段进行相应管理，被服管理及医疗废弃物管理采用方式较传统。 1.3.3. 节能改造管理需求 中央空调系统水泵没有根据实际需求进行开启，造成能源浪费。 热泵机组的循环水泵处于常开状态，没有和热泵机组进行联动，造成能源浪费； 住院楼大量的灯具采用为荧光灯管，没有改为 LED 灯具，造成电能浪费。 1.3.4. 生态后勤建设需求

AI如何赋能药物研发工作中的最后一步：临床试验。 图1：药物研发生产流程，图片引自[1]↓ 临床试验简介 药物研发的最后一步，便是将药物大规模应用到患者体内以进行实际效果测试，这 一步骤即临床试验。临床试验是一种系统性的研究，其目的是调查医药产品对人类 疾病过程的影响，以证实或揭示试验药物的作用、不良反应及试验药物的吸收、分 布、代谢和排泄，并最终确定试验药物的疗效与安全性。 性，例如患者可能同时患有多种疾病，这在传统的匹配方法中难以体现。 • 统计功效问题：由于传统匹配方法可能导致样本数量不足或样本选择存在偏 差，这可能影响临床试验的统计功效，即发现实际有效治疗效果的能力。 因此，如果存在一种方法能自动, 高准确率, 其大批量的为临床试验匹配患者，便可 节省大量的人力、物力，治愈更多的患者。 TrialGPT, 基于大语言模型的临床试验患者匹配方法 数据集， 分别来自SIGIR 2016、TREC 2021 CT和TREC 2022 CT。这些数据集包含了184 个患者和18,238个经过人工标注的临床试验，并可以直接用来评估TrialGPT的实际 性能。 评估采用了两个指标：排序分数（Ranking clinical trials）和排除分数（Excluding clinical trails）。排序分数包括NDGG@10和P@10两个指标，简单而言是用来评价

8 智慧通行解决方案 第 二 章 方案总体设计 2.1 设计原则 智慧通行管理系统的建设将遵循智能化先进、功能齐全、性能稳定、节约 成本的原则。力图使该系统成为真正符合行业实际应用的通行综合管理平台和 信息共享平台，并综合考虑维护及操作因素，并将为今后的发展、扩建、改造 等因素留有扩充的余地。系统设计时追求“五个统一”原则，努力寻找智能化一体 化的最佳结合点和切入点： USB 相机录入人脸 20 智慧通行解决方案 照片。 3.1.1.2 系统部署 人员通道点位部署主要考虑受控区域的进出权限控制，结合企业的环境特 点与实际应用需求，通过对进出通道设置人员通道，限定不同人员的出入权限， 并对人员进出信息进行记录查询等。在针对不同受控区域进行人员通道配置时， 应遵循以下原则： 按需确定受控区域：人员通道点位设计应首先确定受控区域与控制需求， 自动广播告知 各下挂就地控制器打开门锁。 33 智慧通行解决方案 3.1.2.4 系统优势 1） 安装简便 门禁产品可提供多种安装方式，根据现场实际安装环境可按需选择导轨式 安装、螺丝固定等。前端门禁产品提供多种外观形态，根据施工环境特点，以 86 型安装为基础的产品为施工带来方便。 2） 功能强大 综合管理平台门禁管理业务提供丰富的事件管理功能，可为系统按需配置

案是否正确，也能依据模型的结果进行奖励建模及强化学习。但利用分子大模型 进行虚拟筛选得到的结果，往往涉及到分子具体的药物性质，这是人类无法直观 评价的性质，需要昂贵的实验进行证明。这一问题往往使得分子大模型在实际应 用中处于尴尬的地位。 算法的透明度和解释性： AI在药物虚拟筛选中的另一个挑战是算法的“黑箱”性质。复杂的机器学习模 型，尤其是深度学习模型，虽然在预测性能上表现优异，但其内部的决策过程往 征，之后利用高维的分子表征便可以将分子进行分类筛选。然而实际情况下，模 型并无法得到完美的分子表征，因此在实际应用中，往往需要对大规模预训练进 行微调，从而优化分子的表征。而微调这一过程同有监督学习一样，受到数据标 签偏差的影响。在虚拟筛选这个领域，分子的标签是严重不平衡的，因为药物化 合物的数量实际是远远少于非药物化合物的。这就导致了微调阶段模型可能会不 自觉地过度拟合到现有药物化合物上，造成模型在实际应用中的假阴性上升。 写在最后：

AI 辅助病历系统奠定基础条件。全 国二级以上医院电子病历系统普及率达 98%，且 80%的医疗机构 已完成临床数据中心的标准化改造。通过以下关键技术的成熟应 用，系统具备快速落地可行性： 实际部署案例显示，某省级医院在接入 AI 辅助系统后，门诊 病历完整率从 82%提升至 97%，入院记录书写时间由 25 分钟缩短 至 9 分钟。该系统尤其适用于病程记录、手术记录等高频文书场 景 系统（HIS）、电子病历系统（EMR），最低硬件配置要求为：4 核 CPU/8GB 内存/200GB 存储的服务器或云主机。在已实施的试 点医院中，系统平均降低病历书写时间 41%（数据来源于 8 家三甲 医院 6 个月的实际应用统计）。 系统不适用于以下特殊情况：需手工绘制的专科示意图（如骨 科创伤示意图）、涉及司法鉴定的特殊病历、以及尚未纳入疾病分 类代码（ICD-11）的罕见病例记录。对于日均门诊量低于 50 、修改留痕的 要求  满足等保 2.0 三级安全标准，特别是患者隐私数据加密传输  内置医疗术语标准库（如 ICD-10、SNOMED CT），确保诊 断编码规范性 系统性能指标应基于实际临床场景设定： 典型用户场景中的效率提升对比如下： 操作环节 传统方式耗时(分钟) AI 辅助耗时(分钟) 初诊病历录 入 12-15 5-8 复诊病历调 阅 3-5 0.5-1 操作环节

绿色建筑评价应按总得分确定等级。 3.2.5 评价指标体系 7 类指标的总分均为 100 分。7 类指标各自的评分项得分 Q 1 、Q 2 、Q 3 、Q 4 、Q 5 、Q 6 、Q 7 按参评建筑该类指标的评分项实际得分值 除以适用于该建筑的评分项总分值再乘以 100 分计算。 3.2.6 加分项的附加得分 Q 8 按本标准第 11 章的有关规定确定。 3.2.7 绿色建筑评价的总得分按下式进行计算， 其中评价指标体系 建成后能够实现的管理功能的期望与要求，是智能化细节设计应该满足管理高效性 的重要出发点。 装饰需求：以建筑装饰、家具摆放为中心，落实细节设计。 在点位设置上具有充分的冗余性，首先满足当前需求（当前实际工位；当前医 疗业务；当前所有智能化系统三个层面的需求），进一步满足发展需求，包括人员 扩容需求、技术发展的需要（数字化医疗设备对传输带宽的发展要求，超六类到桌 面预留；物联网技术发展，对无线网信息点全覆盖要求）。 不同，供电中断造成的影响大小不同，对供电的电源质量要求不同等因素，也应该 合理地规划各个智能化系统的供电系统配置。灵活地采用现场供电，集中供电，不 间断电源，纯净化电源等模式适应不同系统的需求。 根据供电系统的质量对智能化系統的实际影响情况，“最好”的供电系统不是目 的，“最合适”的供电系统才是目标。 18 智慧医院 PPP（智能化）设计项目方案 第二章 各系统（含子系统）设计方案介绍 1、综合布线系统 1.1

主数据管理系统与其它系统数据关联关系 2. 主数据标准定义与数据字典、数据溯源 3. 标准定义与实际执行的一致性 数据标准 管理平台 数据标准制定、审查、 发 布、更新 1. 数据标准管理平台与其它系统数据关联关系 2. 数据标准定义与数据字典 3. 元模型、数据元目录、数据溯源 4. 标准定义与实际执行的一致性 数据安全 数据加密 工具 数据加密、数据脱敏、 密 级标识 1. 数据加密过程与记录 务数据不 一致 主键冲突 数据信息 不规范 格式错误 计算 错误 信息 不一致 数据 不完整 缺少 数据 违反 约束 采集 错误 编码不 统一 数据重复 无法关联 与实际 不符 二、医院数据治理体系建设 • 数据中心重建设，轻管理，少应用； • 数据治理对人工还存在较强依赖，自动化、实时性还有待提升； • 数据安全较为重视，同时也限制了数据共享和应用； 数据治理委员会应定期召开数据管理工作会议，听取并讨论数据管理工作 的开展情况，提出对后续工作的指导和建议，并对相关数据管理事项进行决 策（特别是针对部门层面的不同意见 ) 院级数据治理委员会 召开定期例会，或根据实际需求在必要时召开会议，讨论有关数据管理工 作事项，明确决策的方法，确保部门 / 项目的数据治理任务的解决 各部门在数据管理中出现不同意见，如对数据定义、数据标准、统计口径等方面存在差异 : -