专网设计方案 p 5G 无线专网 +MEC 云网一体化体系，实现数据本地化处理，数据不出园区。 公网 Internet 能力开放 / 业务切片： 公网用户面数据 本地分流用户面数据 终端 基站 降低时延 ： 核心网 / 路由器 本地化 / 安全： MEC 平台 节省带宽： 第三方公有云 本地网络 平台 通用功能 本地化应用仓储  运营商 ： 提供 MEC 整体运营系统、面向应 从业务需求为着手，实现一张智能化网络提供差异化业务 p 允许在每个网络切片中配置和重用网络元件和功能以满足特定的应用要求 p 网络切片的每个片是隔离的。从而提高可靠性和安全性 网 络 切 片 p p p 针对本地化、低时延和高带宽业务提供优化的服务运行环境 降低时延并节省传输资源 可提供相应的计费服务、感知用户的移动 边 缘 计 算 p p 基站侧利用大规模天线阵列形成多发多收的系统 峰值及小区

入 产品核心亮点（开发层） Part 3 3.1 低代码开发平 台 技术 核心技术 ： 低代码快速开发平 台 低代码快速开发平 台 B/S 云架构，支持公有云部署、私有云部署、混合云部署、本地化部署 低代码快速开发平 台 核心技术 ： 低代码快速开发平 台 控件封装： 桌面开发控件库，某著名企业开发控件库，图表分析控件库，微信相关 控 件等 组件封装： 中国式电子表格，结构化电子文书编辑器，时间轴，企业专用 师现场维护 ， 修改底 层代码，维护周期长，极大阻碍了用 户运 营和效益。 维护慢 对接口类型的支持率 低 ，不利于系统的拓展，影响医院后 期的信息化建设的升级。 接口不全面，拓展性差 仅支持本地化部署，需投入大量服务器等硬件成本，日常 维护 成本 高，受到鼠患 、 短路，断电等风险侵扰。 C/S 架构不支持云端部署 基于源代码开发，开发门槛高，实施周期及长。开发流程 复杂，沟通困难，，交付缓慢，容用 议，最大限度地降低故障发生 的 机率。 对于电话支持不能解决的问题，医院可通过售后 OA 登记问题，售后人员与医院取得授权容许， 通过互联网登录到医院的网络中进行即时性的查 看故障并解决相关问题。 本地化服务 公司具备湖北本地化服务能力，能快速上 门 响应客户需求并解决问题。 同时能通过同时能为医院提供免费 的 云维保 管理系统 使用 ， 可通过远 程视讯、远程桌面等技术快速定位系统在售后过程中的问题快速解决，

Console Region 云主机 ECS 云硬盘 EBS VPC 对象存储 COS … OpenStack RAM Porxy 本地化 Console Region 云主机 ECS 云硬盘 EBS VPC 对象存储 OBS … RAM Porxy 本地化 Console 独立账户 独立入口 OpenStack Internet / 专线 专线 用户 用户 用户访问 EIP 动办 公、医疗差错管控等全流程闭环服务，提升医院管理效能。 智能终端 PDA PAD 移动医疗车 床头 PAD 护理白板 输液监控器 全方位产品服务  软硬件网络一体化产品体系  本地化维护响应及时  自主研发售后有保障 多重安全保障 7 层 安全管理机制 终端 软件 网络 全面提升医院管理效能 效率 人工 成本 建设前 建设后 降低 67% 降低 50% 灵活产品组合 全栈服务，资源专属 全栈专属云 ECSO 数据本地化，本地时延 10+ 云服务 | <5ms 时延 6 节点起步，整柜交付 边缘智能小站 EIS N+31 MEC EIC EIC EIC EIC 分布式云 按需定制 多云管理 私有云 边缘云 全栈专属云 能力融通 资产独占 尊享定制化服务，数据本地化 稳定可靠 能力融通 资源独占 服务租赁

Thin-client VDI 工作模式 TCP/IP CPU 处理能力高 内存容量大 本地化运算 桌面云 server 系统环境 TCP/IP VOI 工作模式 任务 图形化屏 幕数据 PC 机 将桌面需要的应用收集到服务器来集中管理，在客户端需要的时候将系统环境供其调用到本地、充分利用客户端自身硬件的性能优势实现本地化运算，用 户感受、图形显示效率以及外设兼容性均与本地 PC 一致。同时，用户

医疗大模型的应用与发展也带来了对数据隐私保护和数据安全性的重要关切，面临着 伦理、法律和安全挑战。大模型无论在训练还是在使用的过程中，都需要保障隐私和 数据安全，本地化部署、数据加密、增强数据多样性等都是保障隐私和数据安全性的 重要措施。 在本地化部署与隐私计算方面，医疗大模型微调过程需用大量患者敏感隐私数据，直 接训练存在潜在风险。隐私计算技术降低信息泄露风险，结合多种技术路线实现高效 本地计算。这

HIS 获取检验结果、医嘱数据  向 EMR 系统输出符合 HL7 标准的病历  支持 PACS 影像报告关联引用 隐私与合规 严格遵循《网络安全法》和《医疗数据安全管理规范》：  本地化部署语音识别引擎  数据脱敏处理（自动屏蔽身份证号、联系方式等）  修改留痕功能满足病历封存要求 操作界面需符合医生工作习惯：  支持快捷键操作（如 F3 快速调取常用模板）  “ 以下编辑操作：  实体级修正：点击任意标红实体进行修改  段落重录：对整段内容重新语音输入  逻辑校验：自动标记血压 160/100mmHg 等异常数值 系统部署方案采用混合云架构，敏感数据存储在本地化部署的 医疗私有云，非敏感计算任务分流至公有云。性能指标如下表： 场景 响应时间 并发处理能力 门诊病历 3 ≤ 秒 50 请求/秒 住院病程 8 ≤ 秒 20 请求/秒 数据安全方面实施三重防护机制：传输层采用国密 架 构，核心医疗数据使用 MySQL 关系型数据库确保事务完整性，非 结构化病历内容采用 MongoDB 实现灵活存储。数据库设计遵循 HL7 FHIR 标准基础框架，并针对中文医疗场景进行本地化优化。 主要数据实体及其关系如下： 1. 患者主索引表(patient) 2. 病历文档表(medical_record) 字段名 类型 约束 描述 record_id varchar(36)

现误导、伤害等后果时谁应担责？如 何认定主观过错与技术瑕疵？医疗行 业对模型使用有更高的准确性与审慎 义务，但目前缺乏专门规范。 落地的法律法规挑战 实验室 AI 智能体的打造与优 化 49 基础通用底座 本地化训练 任务能力训练 思维链 临床应用 增加模型知识 提升技能能力 打造临床思维 加 知识 堆 技能 强 推理 知识 循证 智能体 平台 结论可循证 人工智能的未来 -AI 智能 体

业园实际管理需求增加了业务流管理；同时还打通资金流，实现项目聚合支 付、自动对账管理； 平台特点 Contents 1 建设目标 2 解决方案 3 方案价值 平台系统采用 BS 架构，本地化部， 人行、车行、消费、导诊、考勤 集中管控，一个平台统一授权， 管理。 智能化，高效解决医院人行、车 行、消费就餐管理，省事、省心， 省力，一体化管理降低人员管理 成本。 平台与医院

不支持 不支持（钉钉支持） 医院补贴 支持，方式灵活 不支持 支持 不支持 楼宇梯控 支持 支持 不支持 不支持 点餐管理 线上、线下智能点餐 不支持 不支持 不支持 平台系统采用 BS 架构，本地化部， 一体化人行、车行、消费等集中 管控，统一授权，保证数据安全， 金融级支付消费系统，以账户为 中心，实现线上线下统一消费， 商户统一清分结算。 智能化，高效解决医院人行、车 行、消费

集成光敏控制模块，根据环境光线自动控制补光，夜晚自启动；  断网状态下，支持白名单、黑名单管理，脱机语音、脱机显示；  支持云平台管理，多个车场集中管控，可视化远程运维；  支持“端+云”部署，及本地化部署，满足不同场景应用需求； 46 智慧通行解决方案 c.车辆检测器  Ld100 220VAC（+15%）50Hz  Ld102 12/24VDC（+15%） 断网状态下，支持白名单、黑名单管理，脱机语音、脱机显示； 47 智慧通行解决方案  支持云平台管理，多个车场集中管控，可视化远程运维；  支持“端+云”部署，及本地化部署，满足不同场景应用需求； c.车辆检测器  Ld100 220VAC（+15%）50Hz  Ld102 12/24VDC（+15%）  继电器输出方式：继电器可有常开/常闭输出：0 集成光敏控制模块，根据环境光线自动控制补光，夜晚自启动；  断网状态下，支持白名单、黑名单管理，脱机语音、脱机显示；  支持云平台管理，多个车场集中管控，可视化远程运维；  支持“端+云”部署，及本地化部署，满足不同场景应用需求； 5.2.3 视频车位摄像机 DPS-5803  300 万像素；每个相机可以管 1-3 个车位；此共 147 智慧通行解决方案