对传统基于经验的药物设计模式限制问题，通过运用计算 机模拟、数字孪生以及深度生成模型和强化学习算法等人 工智能（AI）技术，以更高的效率和更低成本获得符合特 2 定要求的化合物，实现药物分子的从头设计及结构优化。 3.超高通量化合物虚拟筛选 面向新分子实体（NMEs）筛选等业务活动，针对传统 筛选方法效率低下和创新性不足的问题，利用计算机仿真、 分子模拟和成药性理化模型等技术进行高通量虚拟筛选， 替代需求高、与人体结果一致性有偏差等问题，运用数据 挖掘、模拟技术，建立动物造模计算机仿真模型；基于动 物实验数据库，利用建模工具建立决策树、神经网络等不 同模型，对实验数据进行解析，指导药物研发，从而提高 决策质量、效率和成本效益。 5.中医药人用经验数据挖掘和决策模型研究 面向协定处方和院内制剂向创新药转化等业务活动， 针对人用经验缺乏高质量数据证据等问题，运用数据挖掘、 聚类分析、模拟技术，建立人用经验大数据库，针对疾病 （AI）技术，自动筛选符合入组标准的患者，提高招募效 率，规避受试者流失导致试验中断风险；运用智能化工具， 及时发现试验文档、患者入组协议等方面的问题，降低数 据核对成本，提升临床试验质量。使用数字孪生技术，在 虚拟环境中模拟临床试验，预测药物反应，提高研发效率。 7.医药实验室数据集成管理 面向医药研发实验室管理标准化、数智化发展趋势， 围绕医药研发管理过程中涉及到的物料管理、样品管理、 科研数据管理、电子实验记录、文件管理等业务活动，部

此外，设计模型可以在运行阶段重复使用，作为“数字孪生”来比较真实和模拟数据，以验证性能，检查控制解决方案 对现场演变的潜在适应性，并支持“假设 (what-if)”研究（例如电价优化）。 7 “商业参考建筑”，Energy.gov（美国能源部） 微网建模举例 表 1 提供了使用高级建模应用程序设计和评估医院微电网可行性的简化说明。根据模拟的结果，可以比较安装微电 网前后的运维成本。该模拟使用的是美国加州旧金山地区一家医院的数据7，其起始参数如下： A 和图 B 总能量之差）由现场可再生能源发电以光伏电池板和储能的 形式提供。初始投资完全收回后，除少量资产维护费用外，可再生能源发电几乎是免费的。 图 3: 微电网安装前后，电网电力和燃气能源的模拟消耗量。 施耐德电气 6 模块化微电网架构 传统上，微电网都是定制的，每一个微电网的设计都是独特的，为特定设施或园区量身打造。这使得设计、安装、甚 至运行都可能耗费大量时间和资金。 随着微电

角色等；根据临 床场景数据交互类型的不同，又可分为文本任务、视觉任务、语音任务、跨模态任务 等。具体来讲，如就诊前的挂号问诊、健康宣教、知识问答等，就诊中的辅助诊断、 电子病例生成与理解、手术模拟等，就诊后的健康管理、医药服务、慢病管理等，医 学研究领域的文献挖掘、药物研发等，医疗元宇宙中的场景构建、内容生成等。表 2 展示了部分医疗大模型的应用情况。 表 2 部分医疗大模型应用情况 发展，打破现实世界对时空、资源的限制，但医疗元宇宙的构建需要大量的虚拟场景， 复杂的智能预测与推理分析，虚拟数字人的建模以及语言与情感表达能力等[15]。另外， 对于生物和医药研究活动，需要大量的研究数据和模拟实验，极其耗时费力。由于大 模型参数规模巨大，其开发和训练依赖于数据、网络和算力的综合支撑。大模型可依 托互联网、专业数据库以及私有数据库的多模态数据进行自监督预训练，通过少量下 游任务提示或 诊疗方案是否科学，给医生智能推荐诊断和治疗方案等。此外，大模型具有强大的 CV 能力和推理决策能力，可以用于改善医学影像质量、辅助医疗诊断决策、推演治疗方 案等。大模型融合虚拟现实技术，可以在术前对患者手术方案进行多次模拟，进而提 高手术的成功率[14]。 3.3.3 就诊后的应用 大模型还可以从病历中抽取患者群体的医疗信息和医疗指标，为其提供量身打造的 健康管理方案，并进行健康跟踪和风险预测。诊后大模型通过分析来自可穿戴设备或

“老中医”, ChatGPT 是基于自然语言生成的人工智能 模型, 可通过大量文本数据训练, 生成自然语言文本 内容, 结合中医临床思维训练系统, 模拟现有病案生 成患者主诉 [7], 在日常学习中模拟标准化病人与青年 中医进行问答, 青年中医与 ChatGPT 模拟的案例进行 情景互动式交流, 从而引导青年中医构建临床辨证思 维策略, 锻炼临床辨证思维, 辅助青年中医提高诊疗 质量。 此前, 中国中医科学院中医药信息研究所与问 浙江树人学院 成立中医人工智能研究所、 固生堂携手百度进军中医 大模型等, 都体现了 “中医+人工智能” 技术研究在 不断探索, 利用 ChatGPT 推动标准化患者大模型研发 与应用, 进而通过对话与模拟辅导青年中医的临床辩 证思维, 帮助青年中医积累经验。 另一方面 ChatGPT 通过嵌入中医知识库、 学习分析中医名师的诊疗经 验, 深度挖掘名老中医的诊疗思路、 辩证逻辑与开方 特点, 形成在线的辅助诊疗系统

第一步：将骨科手术耗材数字化虚拟化→导入 三维影像工作站→形成独立的手术模拟规划模 块。 • 第二步：临床导入患者的 CT/MRI 检查数据→ 自 动生成三维模型→调取手术模拟规划模块→模 拟复位→选取合适的数字化耗材→智能模拟适 配→三维全息影像及二维模拟影像验证→确定 手术方案 以上操作可在十五分钟内完成

可信度 85%”），供医生参考修正。 以上非功能需求通过分层设计实现，技术栈选择需平衡性能与 成本，例如采用 Redis 缓存高频访问数据，使用 Kubernetes 实现 负载均衡。测试阶段需模拟真实场景压力，确保各项指标达标。 3.3.1 系统性能 系统性能是确保 AI 辅助病历书写系统稳定运行的核心指标， 需满足以下具体要求： 1. 响应时间 o 常规操作（如病历模板加载、基础文本输入）的响应时 病 史等关键字段的提取准确率达到 95%以上  诊断建议模块：对比 AI 推荐诊断与专家组的符合率，设定 85%为合格阈值  药品冲突检测：模拟 200 种常见药物组合，检测系统警报触 发准确率 性能测试采用 JMeter 工具模拟不同并发场景： 1. 单用户操作响应时间≤1.5 秒 2. 50 并发用户时系统吞吐量维持≥45 请求/秒 3. 持续 8 小时压力测试中内存泄漏不超过初始值的 10.1.1 病历生成测试 病历生成测试是验证系统核心功能的关键环节，主要评估 AI 辅助生成的病历内容在准确性、完整性、规范性及临床逻辑性等方 面的表现。测试需覆盖门诊、急诊、住院等不同场景，并模拟真实 医生工作流程。测试数据采用脱敏的真实临床病例（如 100 例内科 病例、50 例外科病例），包含典型病例、复杂病例及边缘病例三 类，确保覆盖 ICD-10 标准中 80%以上常见疾病编码。

数据共享：数据中台、数据治理 l 智慧管理：院区协同、物联平台 l 智能运营：智慧运营中心 l 医疗影像：智能标注 、三 维重建 l 辅助诊断：临床决策、手术机器人 l 数字医生：虚拟问诊、虚拟手术 l 虚拟患者：模拟治疗、医教培训 l 药物研发：新药发现、作用评估 以 ChatGPT 为代表的人工智能技术正在颠覆未来医 疗 增强 现实 云 计 算 以 5G 为核心的通信技术正在医疗行业注 入新 鲜血 提升预后效果。 交互式三维解剖结构查看 支持灵活查看各解剖组织、相邻器官、病灶 位 置、血管供血等，帮助医生进行精准病灶评 估 及手术路径设计 多种术式精准模拟仿真 支持介入穿刺、手术切除、流域切除等多种 术 式的模拟规划与仿真，帮助医生提前精确 规划 手术入路及角度，提升手术成功率与预后效 果 分钟级别高速计 算 ，自动提取并三维重建多器 官 组织、肺段 / 肝段、动静脉血管、病灶区域，

20+ 任务 盘古药物分子大模型 实现 SOTA · 医药研发 · 覆盖药物生成优化，蛋白质结构预测，动力学 模拟，联邦学习等问题 · 基因测序 · 覆盖单组学，多组学，基因网络，基因测序等问题 足底压力测试系统 网球模拟分析系统 多场景训练跑台 气体代谢分析仪 动力泳池 高原舱 动捕区 直播间 把握时代机遇，携手共创未来 n

提升预后效果。 交互式三维解剖结构查看 支持灵活查看各解剖组织、相邻器官、病灶 位 置、血管供血等，帮助医生进行精准病灶评 估 及手术路径设计 多种术式精准模拟仿真 支持介入穿刺、手术切除、流域切除等多种 术 式的模拟规划与仿真，帮助医生提前精确 规划 手术入路及角度，提升手术成功率与预后效果 分钟级别高速计算，自动提取并三维重建多器官 组织、肺段 / 肝段、动静脉血管、病灶区域，

“机器能思考吗 ?” 。这个问题激发了人们无尽的想象，同时也奠定了人工智 能 的基本概念和雏形。 图灵测试的核心理念是：如果一台机器的表现与人类无法区分，那么就可以认为它具有智能。 具体来说，测试通过模拟一个“问答游戏”展开： 1. 参与者：一个人类询问者 ( 通过文字交流 ) 、 一台机器和一个人类 ( 两者隐藏身份 ) 。 2. 规则：询问者通过文本与机器和人类自由对话，持续一定时间后，若询问者无法区分哪一方是 和语言模型的 发 展。 一、人工智能发展简史了解 CDC 疾控 人 1.2 人工智能的诞生 人工智能的诞生可以追溯到 20 世纪 50 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 ◆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 "Artificial Intelligence" 概念， 确 立 Al 为独立学科。会议明确了“让机器模拟人类智能”的研究目标，标志符号主义 Al 的起点。 ◆ 1950 年——图灵测试：艾伦 · 图灵提出“机器能否思考”的哲学命题，但未形成系统研究框架。 ◆1997 年 — —深蓝胜利： IBM 超级计算机击败国际象棋冠军，体现专用