CHIMA 【 01 】未来医院发展新方 向 【 02 】未来医院应用新生态 【 03 】未来医院建设新体 系 【 04 】数智化转型创新实 践 CHIMA 宏观政策支持医院数字化转型 -AI 助力医院高质量发展 公立医院发展方式从规模扩张转向提质增效，运行模式从粗放管理转向精细化管理，资源配置从注重物质要素转向更加注重人才技术要素。 坚持数字化转型，打造高水平智慧型医院，驱动医 痛 食欲不振 乏力等 手术治疗 + 放射治疗 + 举 例 举 例 PIS EMR+CIS 【 01 】未来医院发展新方 向 【 02 】未来医院应用新生态 【 03 】未来医院建设新体 系 【 04 】数智化转型创新实 践 CHIMA 智慧诊疗平台 CHIMA SenseCare® 智慧诊疗 平台 • SenseCare® 血管分割准确率达到 97% ，冠脉 CTA-AI 狭窄准确率 >90% 。 构建全栈 ( 跨流程 ) 、多病种的 AI 智能辅助诊断平台，基于 AI 赋能影像诊断，解决医院影像诊断资源缺失问 题。 未来医疗影像中心 CHIMA 自动报 告 影像诊断 消化道活 检精准分 析 筛阴 >85% 精准勾画消化道活检病理切片上的肿瘤性病变区域：低级别上 皮内瘤变、高级别上皮内瘤变、腺癌等其他肿瘤性病变

2023年是中国医疗大模型发展的元年，各种医疗大模型已广泛应用于临床辅助决策、 医学研究、健康管理等多个场景。未来，医疗大模型有望实现多模态AI与医疗实践全 流程的深入链接，应用于医疗教育和临床培训，提高药物研发和药物反应监测等方面 的能力。但在实际应用中，医疗大模型仍面临一些挑战，如准确度、透明度和可解释 性等问题，以及对数据隐私和安全问题的担忧。本文主要探讨医疗大模型在医疗领域 的应用及其面临的挑战。 的医疗问题 时具有优势。 在医学影像分析方面，传统医学影像分析需要专业的放射科医生或病理学家进行手工 解读，耗时且存在主观性。随着人工智能技术的发展，ChatGPT目前已经可以分析多 模态信息，在未来有望能够分析X光、CT扫描、MRI等医学影像，自动检测异常或疾 病迹象，提供快速的初步诊断。此外，它还可以学习大量样本，提高准确性和一致 性。 在医学研究和知识发现领域，传统医学研究依赖于繁琐的实验和文献回顾，速度较 佳实践和经验，推动医疗大模型 的安全发展。鼓励独立第三方机构对医疗大模型的安全性和合规性进行审查和验证， 增加透明度和可信度。 医疗大模型的 未来发展前景与趋势 随着技术的进步和医疗数据的增加，大模型在医疗领域的应用将越来越广泛。未来的 大模型可能会更加精确和个性化，能够处理更复杂的问题，提供更高质量的医疗服 务。 在临床医疗助理应用方面，AI技术具有强大医疗服务能力。天津市基层数字健共体接

百年大计 教育为本！ 怀着对教育的敬畏和对未来的信心， 探索AI+智慧教室的高质量发展之路！ 著名教育专家观点 站在教育强国建设与智能时代变革的历史交汇点，教 育数字化已不仅是技术与教育的简单叠加，更是重塑 教育生态、开辟高质量发展新路径的核心动力。《教 育强国建设规划纲要》明确指出，需通过实施国家教 育数字化战略，构建泛在可及的终身学习体系。这要 求我们突破传统教室的物理边界，将AI教学装备视为 界应推动AI装备从工具属性升级为教育变革的赋能者。 我们亟需共建安全、开放、创新的产业生态，让智能 技术真正服务于立德树人的根本任务，为构建人人皆 学、处处能学、时时可学的学习型社会奠定坚实基础， 共同塑造引领未来的教育新形态。 当前，我们正处在以人工智能为核心驱动力的新一轮 教育变革浪潮之中。智慧教室作为教育教学数字化转 型的关键载体，不仅是技术装备的集成升级，更是教 育理念与底层逻辑的系统性重构。它依托AI技术底座， 成长型课堂。它不只关注前端教学场景人机协同育人 升维，更注重后端教育数据的贯通与赋能，为教师精 准施教、学生个性化成长提供新锐力量。在此进程中， 人工智能不仅是工具，更是推动教育公平、提升育人 质量的新支点。 面向未来，智慧教室承载着素养导向、育人为本时代 使命。我们应以“新质育人”为目标，融合立德树人 根本任务与拔尖创新人才培养需求，强化实践能力与 创新精神塑造，让技术真正回归教育初心赋能每一位 师生全

• POL通过无源分光器实现网络收敛，极大减少网络层级与光纤 需求，工程成本节省30%+； • 乡镇校园网络进行统一认证、管理、维护，实时感知网络运行 状态，实现全方位网络运维； • 面向未来，可以灵活调整不同区域的功能布局。 省份：四川 年份：2016年 ONA绿色全光网络专业委员会 浙江义乌市城域教育网 省份：浙江 年份：2019年 1.需求和挑战 • 义乌市拥有20 简化设计，网络设计工作量减少40%。提升效率，2个月时间内快速完成 网络部署，节省弱电空间20%以上； • 面向未来，光纤到房间，可以灵活调整不同区域功能布局，以及后续新 校园拓展。 ONA绿色全光网络专业委员会 甘肃兰州教育城域网 省份：甘肃 年份：2019年 1.需求和挑战 • 教育信息化、智慧化的背景下，基础网络需要满足未来10年的带宽升 级需求； • 网络改造不能影响学生的正常上课，施工时间尽量短、改造工程量尽 PON上行方式，GE接口支持百兆、千兆接 口速率自适应，支持802.1x认证、防御MAC地址漂移和欺骗。 3.客户收益 • 全面可靠：视频全天候、全时段5路在线，为学生提供全方位保障； • 着眼未来：EA5800支持GPON、10G GPON和40G GPON共平台混合组 网，后续可实现网络的平滑演进，投资成本节省30%以上。 ONA绿色全光网络专业委员会 郑州市金水区教育局城域网 省份：河南

7.4 评估结果的反馈与改进建议...............................................................87 8. 中小学人工智能应用政策的未来展望........................................................89 8.1 技术发展趋势对政策的影响..................... .....................................................................................103 9.3 研究局限与未来研究方向.................................................................106 10. 参考文献................. 法和学习方式的全面创新与升级。它是教育信息化 1.0 的深化与拓 展，旨在构建智能化、个性化、泛在化的教育生态系统。教育信息 化 2.0 的核心目标是通过技术赋能教育，提升教育质量，促进教育 公平，培养适应未来社会需求的创新型人才。 教育信息化 2.0 的主要特征可以从以下几个方面进行阐述： 1. 技术驱动的深度融合 教育信息化 2.0 强调信息技术与教育教学的深度融合，包括人 工智能、大数据、云计算、物联网等新兴技术的广泛应用。这

七、 医院智慧后勤建设典型案例分析....................................................................12 八、 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？》 设备使用效益，实现设备管控工作科学化、标准化和规范化。同时，减少人-人 直接接触的服务状态。 图 10 设备智能管控平台实施前后业务内容变化 《医院后勤管理，到底有多智慧？》 8 资料来源：公开资料整理 未来建设重点：加强医疗设备管控、强化预防性维护功能。 （2）后勤分析决策支持系统 后勤分析决策支持系统是一款针对医院后勤管理者提供专业化信息管理软 件，通过集成不同业务相关数据（含社会化外包业务数据），采用图文并茂方式 制系统与财 务管理系统互联互通，开展医院、科室、项目乃至病种等多级成本分析，提供成 本预测、成本决策、成本计划、成本控制、成本核算和成本考核等功能。 效果：为后勤管理决策支持提供科学依据。 未来建设重点：后勤分析决策支持系统深度开发与利用。 （3）医用织物管理系统 中 华 人 民 共 和 国 卫 生 行 业 标 准 《 医 院 医 用 织 物 洗 涤 消 毒 技 术 规 范 （WS/

。 随着医疗信息化、大数据、人工智能等技术进步， 医院数字化转型进程加速，通过人工智能加速医 疗机构管理变革。 本文通过对AI医院信息化定义、应用领域、产业 链、各细分领域市场状况进行分析，以期对未来 市场方向提出研判。 n 医院信息化功能与技术框架 医院信息化建设的核心目标是满足其实际业务 需求和满足其运营管理需求。为实现业务需求 与管理需求，总体框架设计有4个核心要素， 即基础支撑、技术应用、业务功能和数据服务。 大数据 5G … 技术应用 基础支持 环境 软硬件 网络 安全 数据驱动 技术实现 数据生产 技术迭代 n 5G、大数据、移动物联网、云计算等信息技术的创新发展，为医疗信息化带来更多机遇，未来新一代信 息技术与医疗信息化建设将实现更深层次的融合 医院信息化建设的核心目标是满足其实际业务需求和满足其运营管理需求。为实现业务需求与管理需求，总 体框架设计有4个核心要素，即基础支撑、技术 一与安全问题难以打通困难 数据互通困难 l 医疗行业信息技术基础设施 薄弱，安全系数升级较业务 系统升级存在滞后性且防护 措施以网关及主机安全类设 备为主，数据安全管控不足 运维与安全 n 医院信息化痛点明显，未来建设仍需攻克战略、组织、技术三重阻力 着眼医院信息化建设，抛开现阶段各医院信息化现阶段的发展差异性，所有医院偶 读面临战略、组织及技术三大难点。 ü 在战略层面，部分医院管理的“短视”导致信息化建设资源统筹不到位，同时不

综合服务平台。 助力医学人工智能社会治理实验和国家智能社会治理实验特色基地建设，引领区域，辐射全国。 构建智慧医疗云平台 - 构筑区域医疗中心 xxx 县级中医院 乡镇卫生院 村卫生室 未来医院 集约式建设 中心化硬件设施、计算资源投入 ，最大 化基础设施使用率 ，适应藏区硬件设备 基础薄弱等特点，轻量化集约部署。 区域化覆盖 覆盖区域内三级、二级及县域级别卫生院 ， xxx 总院 xxx 北院 xxx 海南分院 xxx 无锡分院 xxx 舟山分院 xxx 卢湾分院 xxx 康复医院 xxx 古北医院 xxx 太仓医院 xxx 新发展医院 构建“未来医院”跨院区多模态 AI 技术融合平台 医疗 AI 能力涵盖：肺部 CT 检查、心脏 - 冠脉 CTA 、钙化 积分、 FFR ，脑卒中，头颈 - 颈动脉 CTA ，肝脏 - 腹部 CT 增强、腹部 血管分割准确率达到 97% ，冠脉 CTA-AI 狭窄准确率 >90% 。 构建全栈 ( 跨流程 ) 、多病种的 AI 智能辅助诊断平台，基于 AI 赋能影像诊断，解决医院影像诊断资源缺失问 题。 未来医疗影像中心 xxx 自动报 告 影像诊断 消化道活 检精准分 析 筛阴 >85% 精准勾画消化道活检病理切片上的肿瘤性病变区域：低级别上 皮内瘤变、高级别上皮内瘤变、腺癌等其他肿瘤性病变

seek，提升手术排程的可能性，尽管实际操作需要对医院业 务有深入理解且模型训练不易。此外，还提及了门诊排班与排号的问题，特别是如何通过运筹规划最大 化诊室利用率，以应对高门诊量的挑战。当前，这些优化工作主要依赖人工思路的理清，为未来基于大 模型的智能排程奠定基础。 ● 01:59 医院运营效率提升与AI技术的融合 对话主要围绕医院运营效率的提升空间，特别是通过引入AI技术来增强医院的运营效率。讨论了与IT厂 商合作的预 术辅助科研和病历标注，以及加强文书书写的规范 化。此外，病案科希望通过智能辅助编码解决医生手术名称与国家卫健委要求上报的ICD9编码之间的差 异问题，但目前尚未有特别成熟的产品能够满足这一需求。未来，AI算力的提升可能使得训练成本成为 最大的挑战。 ● 13:08 医院与科技公司在AI医疗诊断领域的合作模式 对话围绕医院、华为以及第三方检验公司（如金域、迪安诊断）在AI医疗诊断领域的合作模式展开。医 应用表现出浓厚兴趣，但指出目前多依赖于临床参 与。检验科希望通过AI赋能，实现更早的癌症诊断，而不仅仅是提高检验报告的准确性。同时，提到了 润达等公司正在开发的疾病诊断模型和辅助诊断工具，这表明未来医院可能不再需要大量投入自身资源 开发此类工具，而是可以从市场上采购成熟产品。目前，许多医院仍在尝试自行开发辅助诊断系统，但 这些系统可能不够专业或成熟。 ● 19:08 医院AI建设和资金投入讨论

工具类产品领域，单纯的信息化系统已经红海，行业头部效应显现；但数字化性能 还有竞争空间，系统配以人工智能应用及运营服务是未来的竞争方向。  服务类产品领域，针对 C 端的能够真正触达用户心智的健康内容稀缺，需要更多用 户视角；专业的健康管理服务也供不应求，需要更多以用户为中心。  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 ............... 14 3.3 解决方案：需求提升，待更多参与者加入 ................................................17 第四章 未来趋势................................................................................................. 不同程度提升了数字营销的重要性。再观用户市场，无论医生还是患者信息获取渠道极 大丰富且主动搜索明显提升，数字营销是更好满足全渠道触达的方式。 在市场规模增加并多因素促进数字营销发展的背景下，数字营销的未来发展却没有匹配 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