决策支持 高集成光网关 OLT 分光器 光终端 ONU 10G 10G F5G 全光网络 医疗内网 开放外网 医疗设备网 接 入 认 证 权 限 管 理 整 网 安 全 防 护 无源 8 F5G 全光医院网络解决方案，智慧医院的最佳选择 三网物理隔离 内网核心 分光器 分光器 分光器 网闸 服务器 HIS/EMR/ LIS/PACS Type C 保护 Type / 医保 / 分院区 ONU ONU ONU 防火墙 路由器 核心机房 网闸 外网核心 防火墙 路由器 内网 AC 网管 外网 根据客户情况，三页选一页 极 简 架 构 无源替有源，节省机房空间 光纤到房间，按需扩容方便 极 速 带 宽 秒级阅片，提升医生阅片效率 平滑演进，保护客户投资 极 简 运 维 去专业化，降低运维难度 全局统一管理，故障一键定位 极 致 分院区 ONU ONU ONU 防火墙 出口路由器 核心机房 网管 F5G 全光医院网络解决方案，智慧医院的最佳选择 内外网合一，设备网独立 根据客户情况，三页选一页 极 简 架 构 无源替有源，节省机房空间 光纤到房间，按需扩容方便 极 速 带 宽 秒级阅片，提升医生阅片效率 平滑演进，保护客户投资 极 简 运 维 去专业化，降低运维难度 全局统一管理，故障一键定位 极 致

.........................................................................................48 5.1 数据源_identification..................................................................................... 迁移学习的应用：迁移学习技术使得已经在其他领域训练好的 模型能够迅速适应医疗领域，通过少量数据就能实现较好的性 能，极大地降低了模型训练的成本与时间。  多模态数据处理：现代 AI 大模型趋向于整合多种数据源，如 文本、图像、声音等，以全面理解患者的健康状况。这种整合 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 依托以上技术趋势，当前中医院门诊病历自动生成系统的构建 方案将更加具有可行性与实操性。以下是一些具体的实施方案要 素： 1. 数据采集：设计多样化的数据采集方式，整合病历、影像、检 验报告等多源数据。 2. AI 模型选择：选择适合医疗文本生成功能的预训练模型，并 进行领域特定的微调。 3. 系统集成：构建统一的接口与数据处理平台，实现多模态数据 的融合与处理。 4. 评估与反馈机

预警预测模型 风险评估 移动终端 绩效考核 防控干预管理 疾控监测 异常监测、舆情监测 集成接入 （气象、水文、统计） 应急保障资源管理 防控部署规划 预警预测 扩大监测范围、通过多源方式集成多途径的疾控异常信息，总体以预防为主。同时，提 供科学有效地预警预测及风险评估模型，实现多机构、多部门的信息整合和处置联动。 同时，为领导决策层提供有效的决策支持工具 风险评估指标体系 （疫情、环境、食品、慢 规划部署 考核评价 应急准备 处置跟踪 评估总结…… 接口标准 数据 交换 业务协同 构建疾病防控网络数据中心，支撑信息化疾控综合管理平台。整合疾控管理相关业务， 提供疾病管控信息多源集成接入、疾控工作智能化、移动化、可视化等手段，提升疾 病综合管理工作的全面性、高效性和科技性。 疾病 免疫 慢病 食品 …… 预警预测 风险评估 信息发布 疾控综合管理平台的集成设计 遵循国家 疾控综合管理数据中心 数据中心 历史数据 业务数据 加工 库 形成 形成 整理 整理 加工 加工 数 据 处 理 构建 构建 业务管理 监测 预警 处置 主题库 疾控监 测库 疾控资 源库 基础信 息库 ……­ 地理信 息库 分析决 策库 分析建模 趋势分析 比例分析 统计分析 统计分析 信息查询 综合查询 数 据 应 用 数 据 交 换 集 成 接 入 平

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 " 存、利用、 共享 ， 并且实现医院内部瓷源最有效的 利 用和业务流程最大限度的优化 ， 高度完善的医院信息体系。 医院信息化建设现状 信息应用 程度不广泛 我国三级医院信息化系统的应用 大多集中在临床信息系统 ，比如 收费系统、电子病例系统、药品 疗 资 源 配 置不合理 ， 难以建立落实 分级诊疗 制度 。 业务协同 沟 通 不 及 时 ， 信 息 不 对 称 资 源 共 享 程 度 差 , 院 内 / 区 域 协 同 难 。 区域协同存在的痛点 区域协同 科研进度 科研进度及科研效果无法实时展 示 、 难以掌控科研进度 。 教学资源 由 于 信 息 化 程 度 较 低 , 教 学 资 源 未 合理开发利用 用 PV DF 级 烤 漆 , 五 金 件 采 用 不 锈 钢 。 照 明 的 总 体 要 求 是 ： 光 线 柔 和 ， 适 合 人 体 的 生 理 需 要 ， 不 能 因 光 源 产 生 干 扰 而 影 响 计 算 机 的 正 常 工 作 。 同 时 要 设 置 事 故 照 明 （即 应 急 照 明 ） ， 事 故 照 明 ， 通 常 由 UPS 供 电 。 隔 断

宽带传输速率快 ，未来宽带速率 可平滑演 进（ 10G-20G-50G ） ，满足全光 阅片要求； 光纤通信链路和数据双安全 ，光 纤通信难 以抓包 ，满足等保要求； 弱电间从有源变为无源 ，故障率 降低 ，消 除火宅隐患 ， 降低能耗； 大量网线被光纤所替换 ，水平桥 架更加轻 便； 1. 通信与网络系统 信息设施 系统 1. 通信与网络系统 信息设施 系统 还采用了主备母钟热备份、 自动切换保护、 反馈控制、 抗 干 扰及冗余等技术 ，是一个高精度、 高可靠性的多时钟系 统。 为医院工作人员提供准确的时间服务 ， 同时也为其它 智能化 系统提供标准的时间源。 点位设置区域包括： 护士站 病区走廊（与呼叫走廊显示屏共 用） 住院大厅 等候区 8. 时钟同步系统 信息设施 系统 系统设计在住院楼的各层病房、 监护室等区域 系统应用 优化控制 ， 节省能耗 提高管理效率 ， 降低管 理成本 提供舒适的医疗、 办公 环境 延长机电设备的使用寿命 1. 楼宇自控系 统 监控内容 冷源系统 包括冷水机组、 冷冻水泵、 冷却水泵、 冷却塔等。 空调新风系统 包括空调机组、 新风机组。 送排风系统 包括送风机、 排风机（包括排风兼排烟风机） 。 给排水系统

Ø护理文书浏览 Ø电子病历浏览 Ø医嘱信息功能 Ø检验信息功能 Ø检查信息功能 Ø手术管理功能 Ø日程管理功能 Ø消息通知功能 Ø查房日志功能 Ø统计分析功能 智能看护系统 • 采用无源RFID技术进行普通就诊患者物联网识别，无定位功能，提升患者识别的效率 • 采用蓝牙定位技术进行患者定位，支持蓝牙4.0标准，实现患者精准定位，提升医院的患者看护能力；采用WiFi无线网络实现患 者在床监测 轨迹回放 电子围栏 报警管理 设备统一管理 数据处理层 无源 无源RFID 桌面读写器 移动PDA 无源RFID 读写一体机 普通病人一次性腕带 防跌倒定位卡 定位卡 蓝牙iBeacon定位信标 定位手环 防拆手环 LoRa 通信基站 智能床垫 蓝牙 定位引擎 传感数据 有源RFID 定位引擎 传感数据 无源RFID 传感数据 WiFi 传感数据 LoRa

• 实现医疗机构之间的患者数据共享交换 • 实现覆盖全各级医疗卫生机构的业务全面 协同体系 • 实现基层首诊，双向转诊，急慢分治，上 下联动 • 提高基层医生的诊疗水平，将优质医疗资 源合理下沉 • 区域内检查检验结果互认 • 提高区域内医疗机构整体信息化水平和医 疗质量 惠政 • 实现 ** 市卫生管理透明化、精细 化、实时化 • 实现管理部门决策有数可依，落 实医改监测体制 发挥央企背景优势，在政府监管下推动政府与医院数据互联互通，形成医疗、医药、 医保三医联动，打造为全市医养做服务的互联网医院。 互联网医院常见问题 1. 互联网企业，难以打通政府部门及公立医院，对接医保等医疗资 源，无法形成线上线下一体式诊疗服务； 2. 医疗数据具有很高的质量和价值，同时也具有隐私性，一旦泄露 会对患者生活、医生工作带来很大影响和负面作用。而互联网公 司在数据安全方面难以取得政府和医疗机构信任； ，将诊断为法定传染病的患者个 案信息实时地直接上报至国家传染病监测中心 数据库，早期探测发现传染病暴发。 病例监测 有效补充 辅助决策 1 、症状监测 2 、区域传染病时空预测 3 、多点触发，多机构多源数据监测预警 传染病监测预警与辅助决策平台 总体目标 建设智慧化多点触发疾病防控预警系统，改进不明原因疾病和异常健康事件监测机制。提高评估监测敏感性和准确性，建立智慧化预警 多点触发机制，健

Grok-1 国产语言大模型 开源闭源混合 仅开源 仅闭源 开源闭源混合 仅开源 仅闭源 LLM 的发展之 路 s EMENS: H a l t h ·

护理文书浏览 电子病历浏览 医嘱信息功能 检验信息功能 检查信息功能 手术管理功能 日程管理功能 消息通知功能 查房日志功能 统计分析功能 智能看护系统 采用无源 RFID 技术进行普通就诊患者物联网识别，无定位功能，提升患者识别的效率 采用蓝牙定位技术进行患者定位，支持蓝牙 4.0 标准，实现患者精准定位，提升医院的患者看护能力；采用 WiFi 无线网络实现患 电子围栏 报警管理 设备统一管理 数据处理层 无源 无源 RFID 桌面读写器 移动 PDA 无源 RFID 读写一体机 普通病人一次性腕带 防跌倒定位卡 定位卡 蓝牙 iBeacon 定位信 标 定位手环 防拆手环 LoRa 通信基站 智能床垫 蓝牙 定位引擎 传感数据 有源 RFID 定位引擎 传感数据 无源 RFID 传感数据 WiFi 传感数据 LoRa

、文献报告、医学知识图 谱、医学图像等多源异构的医疗数据，同时进行数据清洗、标注、统一编码，构建规 模化的医疗语料库。 从模型层看，可使用Transformer、BERT等框架，输入大规模医疗语料，通过Masked LM、Next Sentence Prediction等方式进行无监督预训练。 从应用层看，预训练模型微调，结合医学知识图谱、规则库等知识源增强医学专业 性，使用知识蒸馏、参数剪枝 在自动化的知识提取与整合方面，传统医疗信息整合通常需要大量人工努力，涉及文 献检索、数据抽取和手工整理，是一个费时费力的过程。大模型可以自动从大量医学 文献中提取知识，识别重要的疾病信息、治疗方法和疾病-基因关联等，迅速整合多个 数据源，提供有价值的医学知识。 在临床文本分析与诊断支持方面，传统的临床文本分析通常依赖于规则引擎或浅层机 器学习方法，对复杂的医学文本难以处理。大模型可以处理自然语言文本，分析临床 病例和医学报告，帮助 （三）医疗大模型训练数据的质量提升 保证训练数据的质量和数量是训练大模型的关键。这需要通过严格的数据采集、清洗 和标注过程，以及合理的数据管理和保护策略来实现。 在数据采集与清洗方面，应确保收集的数据来自可靠、合规的数据源，如医疗机构的 电子健康记录、医学文献数据库和临床试验数据。消除数据中的错误、噪音和冗余信 息，确保数据的一致性和准确性，包括处理缺失数据和异常值。 在数据标注和注释方面，对于监督学习任务，需要进行标注和注释以生成带有标签的