建设情况—调整差异 调整前 调整 后 CHIMA 就 医 体 验 ! 02 信息建设—调整差异 调整后 调整 后 CHIMA 就 医 体 验 02 信息建设—调整差异 调整前 体 验 02 信息建设—调整差异 调整前 调整后 CHIMA 就 医 体 验 调整后 调整前 放射科 调整后 02 信息建设—调整差异 CHIMA 就 医 体 验 验 02 信息建设—调整差异 调整后 CHIMA 就 医 体 验 调整前 超声 02 信息建设—调整差异 CHIMA 服 务 效 率 02 信息建设—调整差异 岗位固定 提高服务效率 减少患者等待时间 CHIMA 服 务 管 理 02 信息建设—院前急救 中日联谊医院急救分中心 CHIMA 长春急救中心 02 信息建设—院前急救

的非结构化病历文本未能转化为可分析的标准化数据。 当前医疗行业存在以下典型痛点：  人工书写效率低下：门诊医师每接诊 1 例患者平均产生 15 分 钟病历录入时间  标准化程度不足：不同医疗机构间病历模板差异率达 43%， 影响数据互通  质控滞后性明显：现有系统仅能实现事后审核，无法实时纠错 在此背景下，AI 辅助病历书写系统应运而生。该系统通过自然 语言处理技术，可自动识别医患对话关键信息，生成符合《电子病 心基础设施，但传统病历书写仍面临效率低下、标准化不足等痛 点。临床医生平均每天需花费 2-3 小时完成病历书写，其中约 40% 时间消耗在重复性内容录入和格式调整上，且不同年资医师的书写 质量差异显著。本研究提出的 AI 辅助病历书写系统旨在通过自然 语言处理技术实现三个核心目标：首先，构建智能录入框架，通过 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 “ ” 逻辑校验：识别矛盾内容（如 无高血压史 但医嘱包含降压 药） 3. 完整性检查：强制关键字段填写（根据《病历书写基本规范》 要求） 专科适配 不同科室需定制化模板： 科室 关键需求差异点 AI 支持方案 心血管内科 心电图描述术语标准化 内置 NCCN 指南术语库 肿瘤科 分期系统自动计算（TNM 分期） 结构化表单+逻辑规则引擎 儿科 生长发育曲线自动生成 对接 WHO 儿童生长标准数据库

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 中国AI医院信息化行业综述——市场缺口（2/2） 来源：中国医院协会信息专业委员会(CHIMA)，头豹研究院 中国医院新应用技术及辅助设备应用状况，2021-2022 n 新应用技术及辅助设备应用状况区域差异明显，AI赋能将有望缩小地区差异，实现医院信息化地域普惠 针对医院新 欠发达地区医院应用最多的均为门诊发药机，占比分别为28.4%和34.5%。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 层 组 织 层 技 术 层 l 医院信息化投资效益在短期 内难以反映，较长的投资回 报期降低高管投资医院，信 息化建设往往需要政策倒逼 实现信息化的推进 建设意愿低 l 不同医院信息化进程差异较 大，转型需求不一，而外部 供应商提供的信息化产品种 类繁多，标准不一 选型困难 l 医院高管对信息化的意义认 识不到位，监管与制度规范 不明确，医信部门成为关系 户的聚集地，信息化建设浮 于表面

单边 账明细进行查看导出。 第三方账单报表核对。支持对 HIS 账单、HIS 报表进行二次核对，以此确认 是否存在第三方账单金额差异， 总账报表核对。支持对第三方支付渠道账户金额和账单明细交易信息汇总 信息进行总账核对，以此确认是否存在 HIS 账单差异。 7.1.8.2、诊间支付 主要功能需求如下： 序号 功能分类 功能参数需求 1 结算处理 1. 支持多种支付方式，医保卡，银联卡，社保卡结算； 处方点评问题明细表查看和导出 支持显示不合理问题明细和详情功能。 支持自定义点评工作表字段和排序，配置和导出功能。 ⑤ 处方点评结果差异明细表查看和导出 支持将药师点评与系统自动点评结果不一致的处方进行列表明细功能。 支持查看二者点评结果明细功能。 支持对处方点评结果差异明细表进行导出功能。 3)点评结果归档 ① 点评结果归档 支持在临床反馈结束后对点评结果进行归档功能。 支持在归档前对点评结果进行修改功能。 7.5.6.2.2、医疗类不良事件 支持医疗类不良事件的填报、处理、查询统计功能，包括病人辨识事件、 检查事件、手术事件、麻醉事件、医疗处置事件、非预期事件、医疗沟通事件、 前术后诊断重大差异、信息传递错误事件、治疗错误事件、诊疗记录事件、方 法/技术错误事件、手术相关并发症事件。 支持对医疗类不良事件表单模板进行调整功能。 支持匿名/非匿名上报以及跨级别上报。 具体对事件进行分

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 -DRG/DIP （如肺癌需 ProGRP+NSE 或 CEA+CYFRA21-1 组合） • 动态监测复杂性—治疗干扰，生物半衰期差异 沟通及认知偏差 • 检验 - 临床信息断层 - 异常值解读缺乏上下文（如 CA724 升高未关联患者胃溃疡病史）；报告形式僵 化 （仅提供数值未标注临床意义层级） • 医生认知偏差 - 不同医生可能对某些标志物的临床意义 了解可能有所偏差，没有进行其他检测手段的综合的临 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 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  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

型 常被一同提及。二者既紧密关联又各有侧重——人工智能是涵盖基础理论与技术体系的整体范畴，而大模型作 为其重要的发展形态，集中体现了该领域在特定阶段的技术突破与应用方向。二者尽管概念范畴存在层次差异， 但在核心技术逻辑与发展目标上保持内在一致性。《教育强国建设规划纲要（2024-2035）》明确提出“促进 人工智能助力教育改革”，而打造“人工智能教育大模型”正是落实这一任务的关键举措。为使研究更具针对 万 亿个 Tokens，这些数据主要来源于公开数据和 Qwen2.5 系列模型合成的数据。在算法趋同、算力标准化背景 30 大模型背景下高等教育数智化转型研究报告 下，数据质量和规模成为大模型差异化竞争的关键。随着技术进步，大模型展现出整合多模态数据的潜力，有 望实现更接近人类的认知能力。 然而，由于互联网的开放性，虚假或者被人为引导过的数据可被轻而易举地上传到网络，将包含这类数据的少 为可交互的网状结构，自动识别学科 间的潜在关联节点（如“生物材料”作为医学与材料学的交叉枢纽），为高校规划新兴交叉学科提供数据支撑。 其次，大模型的多模态处理能力打破传统学科因研究对象与数据形态差异形成的工具壁垒（如社会学可借助大 模型将质性研究中的文本语料转化为量化分析模型），降低了跨学科研究的准入门槛，促使高校在课程设置开 发“AI+X”模块化课程群。最后，大模型构建跨学科研究中心（如人工智能与社会治理研究院），通过实时抓

学校难以负担；其次，技术的可靠性和安全性问题也引发了广泛关 注，特别是在涉及学生隐私和数据安全的情况下。 此外，人工智能在中小学教育中的应用还面临着伦理和社会的 挑战。例如，如何确保人工智能技术的公平性，避免因技术差异导 致的教育资源分配不均？如何平衡人工智能与教师角色的关系，避 免教师被技术取代？这些问题不仅需要技术层面的解决方案，还需 要政策制定者、教育工作者和社会各界的共同努力。  政策支持不足： 师人工智能能力认证体系，激励教师主动学习； - 推动校企合作， 引入企业资源支持教师培训。 最后，人工智能应用政策的紧迫性还体现在社会公平和教育均 衡发展方面。当前，我国城乡教育资源分布不均，人工智能教育的 普及程度存在显著差异。根据《中国教育信息化发展报告》显示， 一线城市中小学人工智能课程开设率超过 70%，而农村地区这一比 例不足 20%。通过政策引导，可以推动优质人工智能教育资源向农 村和偏远地区倾斜，缩小城乡教育差距，促进教育公平。例如，可 日本：将人工智能教育纳入国家战略，注重创新思维和问题解 决能力的培养。 通过国际比较可以看出，各国在中小学人工智能应用政策的制 定上，既有共性也有差异。共性在于都认识到人工智能技术对教育 的重要性，差异则体现在政策的具体实施路径和重点领域上。这些 差异反映了各国在教育理念、技术基础和社会需求等方面的不同， 也为其他国家提供了宝贵的参考和借鉴。 4. 中小学人工智能应用政策的主要内容 中小学

系统能够根据学生的实时表现和学习进度，动态调整学习内容和路径的一种个性化学习方式。 过程性评价 在教学过程中为改进教与学而进行的评价，强调反馈与发展，与侧重结果的终结性评价相对。 因材施教 根据学生的个性、能力、兴趣等差异，采取不同方法进行教育，是教育追求的理想目标。 产教融合 指职业教育、高等教育与产业界深度合作，共同培养人才、协同创新的模式。 数字基座 在本报告中指的是指支撑上层应用和教学业务运行的、统一的、标准化底层技术平台基础设施。 ，改变单一的升学评价模式。 高等教育：分类卓越打造国家战略力量 高等教育的改革方向是告别同质化竞争，转向分类发展、追求卓越。《纲要》明确了将高校划分为研究型、应用 型、技能型等不同类型，并进行差异化的资源支持与评价。 国家将引导高校根据自身定位办出特色，形成功能互补的高等教育生态系统。资源配置上，通过向中西部地区倾 斜、支持新兴交叉学科发展等方式，优化全国高等教育的整体布局和结构，最终目标是打造一批世界一流大学和 的辅导。这直接催生了对个性化学习工具的巨大需求。 提供自适应练习、智能错题本、AI助教辅导等功能的 平台和设备，将精准切入学校和家庭的痛点，成为市 场刚需。 赛道分化：面向不同学段精准化市场布局 《纲要》对各教育阶段的差异化定位，为企业指明了 精准的市场切入方向，告别了过去一款产品卖所有的 粗放模式。 基础教育——聚焦五育并举与均衡普惠 企业的机遇在于提供支撑德智体美劳全面发展的解决 方案，例如： 体美劳教育：

，我国大多数医院扔停留在第一阶段。 在层次、 标准和观 念上都与国外存在着极大差距。 同时 ， 由于医疗行业发展具有专业性强且复杂性强的特征， 不同等级的医院对于医疗信息化的需求程度也有一定差异。 医 疗 信息化在发展进步的同时 ，遭遇了一定困难。 医院信息化建设是指利用网络及数字技术有机整合医院业 务 / 信息和管理信息 ，实现医院所有信息最大限度的采集、 传 输、储 " 员约有七万 ，平均下来， 各个医院内部人数低于 9 人， 我国呈现出医院信息 管理 人才严重不足的情况。 信息化建 设缺少统一标准 由于区域发展的差异性较 大 ，各级医院信息化应用 需求也存在差异 ，难以形 成统一的信息化标准。 难以支持 医院决策 信息系统中难以提取出 与决策相关联的数据作 进一步的分析 ，难以 为 医院决策者提供精 准的

在一定程度上制约了教育的质量和公平性。首先，教育资源的分配 不均是一个显著问题。在许多地区，尤其是偏远和经济欠发达地 区，优质的教育资源相对匮乏，师资力量不足，这导致学生的学习 机会和学习成果存在显著差异。根据统计数据显示，城市和乡村地 区的教育资源差异可高达三倍以上，这影响了大多数学生的成长和 发展。 其次，个性化教育的需求日益增长。每位学生的学习基础、兴 “ ” 趣和学习方式都不尽相同，传统的 一刀切 教育模式难以满足多样 以考试成绩来评估学习效果，但这并不能全面反映学生的真实能力 和综合素质。许多学生在应试教育的压力下，往往丧失了对知识的 兴趣，创造力和批判性思维能力的培养也受到忽视。 此外，教育公平的实现同样面临挑战。无论是经济背景、文化 差异还是性别歧视，各种因素可能导致某些群体在教育获得上的不 平等。在教育过程中，这些群体往往难以获得与其他学生同等的学 习机会，长此以往，这将加剧社会的不平等现象。 在信息技术的快速发展背景下，教育领域有了新的机遇和挑 通过个性化学习体验和智能化辅导，AI 大模型能够根据学生的背 景、兴趣和学习习惯，调整内容和节奏，从而达到更加高效的学习 效果。 首先，AI 大模型可以进行个性化学习路径推荐。传统教育往往 采用统一的教学模式，忽略了个体差异。而 AI 大模型能够分析学 生的学习记录，识别出他们的优劣势，进而为每个学生制定个性化 的学习计划。例如，系统可以识别出某个学生在数学方面相对薄 弱，因此优先推荐与数学相关的补充材料和练习，这样不仅可以提