项目编号： 智慧中医院门诊病历自动生成接入 AI 大 模型 设 计 方 案 目 录 1. 项目背景........................................................................................................................................... .........................................................................................24 3.1 自动生成病历的目的.............................................................................................. .......................................................................................43 4.2.3 输出生成模块.................................................................................................

ChatGPT 为代表的生成式人工智能给中医医院智慧化建设带来了机遇与挑战。 文章探讨了 ChatGPT 在助力中医经验传承发展、 辅助青年中医提高诊疗质量、 提升中医医院运营管理效率、 实现全生命周期健康管 理几个方面的应用场景, 指出其应用面临着医患双方的传统观念、 中医医院信息化基础薄弱、 生成式人工智能 技术缺陷、 管理制度与监管体系尚不健全等挑战。 提出需要调整认知、 树立对生成式人工智能的正确观念; 树立对生成式人工智能的正确观念; 加 强中医医院信息基础设施建设; 鼓励生成式人工智能技术研发; 完善管理制度与监管体系, 推进生成式人工智 能技术在中医医院智慧化领域的合理应用等建议。 关键词: ChatGPT; 生成式人工智能; 中医医院; 智慧化建设 中图分类号: R197. 4 文献标识码: A 文章编号: 1003-2800(2024)04-0078-04 Application, challenges 代表人工智能领域取得突 破性进展, 生成式人工智能或将引发人类生产生活的 巨大 变 革。 生 成 式 人 工 智 能 ( Artificial Intelligence Generated Content, AIGC) 是指具有文本、 图片、 音 频、 视频 等 内 容 生 成 能 力 的 模 型 及 相 关 技 术 [1], ChatGPT 作为生成式人工智能的代表, 是迄今为止世

DeepSeek 教学应用场景 05 下一步推进应用思路 06 DeepSeek 应用注意问题 DeepSeek 是什么？ 01 DESIGN DeepSeek 是一款生成式人工智能大模型 ， 它能够理解 “ 听懂”人类语言 ， 并能够像人类一样 分析问题 ，寻找思路 ， 并给出答案（解决方案） ； 它是一位 “过目不忘”的全能型老师 ，（通过 训 练） 掌握了人类各个方面的知识 习人类的资料 ，进一步丰富自己的知识 ，更好解答。 DeepSeek 是的各种 AI 大模型中一个 ，他的基本原理与 chatGPT 、 GROK3 等一样。 认识 deepseek 当前 ，各种生成式人工智能大模型很多 ，分为通用和行业垂直 2 大类；有专注文字的 ，还有能处理音视频 和图像的（即多模态）， DeepSeek 是一个开源通用大模型 ，主要处理文本。 看看 deepseek 的方 数据训练（网络信息、 文献、 资料） 数据 内容生成（ “词语接龙” ... ） 语言是知识的载体 ，也是人类沟通的桥梁 ，理解了人类语言 ，就能理解各类知识 ，能 跟人沟通。 因此自然语言处理是人工智能皇冠上的明珠 ，大语言模型就是基于深度学习技术 的自然语言处理工具 ，通过海量数据训练实现对人类语言的理解、生成和推理能力。 了解生成式人工智能（ AI GC ） 的工作原理

度上，提出“通用能力＋教育能力”的 能力谱系；在要素分析上，形成“五要素”框架：算力作为构建基石与场景适配关键，数据作为必备燃料与领 域属性特征，算法作为核心引擎与风险应对策略，开发工具作为全栈式工具矩阵，安全、伦理和隐私保护作为 有效保障。在技术路线上，构建“参考架构—智能体应用—标准体系”的完整技术路径，以“性能—成本—应用” 协同优化为抓手，支撑模型从训练、推理、部署、协同到应用增强的全链路落地。 ·· 97 6.4 内容高质量与教育包容性 ··················································· 98 6.4.1 注重内容管理与优化监管，保障生成内容科学性 ······································ 98 6.4.2 采取包容策略与方法，促进教育发展的普惠性 ········································ ··································································· 113 1 01 赋能高等教育数智化转型的 政策概览 图片 AI 生成 2 大模型背景下高等教育数智化转型研究报告 2 高等教育数智化转型是以数字化为基石，集成人工智能、大数据、区块链、云计算等技术，推动高等教育人才 培养、科学研究、社会服务、文化传承创新核

日│中国内地 专题研究 生成式 AI 为问诊、影像、制药等各个医疗健康场景注入新活力 医疗健康领域是人工智能率先落地的行业之一，也已经催生了 Nuance、IBM Watson 等一批全球知名企业。随着基于大模型的生成式 AI 的出现，我们看 到 AI+医疗有望迎来一波新的发展机遇，具体看好：1）基于大模型的实时 问诊病例生成，2）按需生成新蛋白质结构提高药物发现效率等应用。另一 、晶泰、数坤等企业发展。 AI+问诊：从语音录入到实时生成内容，提高临床记录环节效率 病例的录入是 AI+医疗中最经典的应用场景之一。2021 年被微软以 197 亿 美金收购的 Nuance 和国内的科大讯飞、云知声等是主要企业。生成式 AI 的出现，使病例的录入过程从过去医生问诊后口述总结，向基于大模型的自 动实时问诊记录生成演进。今年 3 月，微软旗下的 Nuance 已经推出基于 GPT-4 GPT-4 的临床笔记软件 DAX Express，可以在几秒钟内生成准确的临床记 录，以及整合进微软 Teams 中来辅助远程医疗。建议关注国内科大讯飞、 云知声等企业的进展。 AI+新药开发：根据功能需求设计/优化蛋白质，加速新药探索速度 根据 Statista，2021 年全球制药行业总收入约 1.5 万亿美金，制药研发投入 约 2.4 千亿美金。DeepMind 是最早用 AI 赋能新药开发的企业之一，其推出

实现情感计算与学情追踪的深度融合。同时，在恪守 最小必要和隐私优先原则的前提下，对师生课堂行为 以及师生互动模式进行分析，在保障信息安全的前提 下，实现无感数据采集与精细化安全守护的均衡统一， 守护学生成长，做到技术应用与人文关怀的有机统一。 作为智慧教育领域的长期践行者，鸿合致力于技术创 新的同时，不忘社会责任。在将前沿技术与真实教育 场景深度融合的同时，我们愿以扎实的技术积累和深 刻的场 位提升教学效率，从课前辅助教师智能化备课，到课 堂中动态学情诊断，从千人千课的个性化内容推送， 到课后自动化作业批改与教学内容总结。 教师将逐渐成为精准学情设计师和创造力点燃者，而 学生则获得实时个性化学习路径与沉浸式资源，真正 实现一人一课表的自主成长。英特尔始终致力于以创 新技术推动产业变革，不断推出性能更优、更易使用 的人工智能计算平台与软件工具，与行业生态伙伴紧 密协作，赋能智慧教育的全场景应用，构筑云-边-端三 让学 生成为自主探索的学习主体。 在推动教育全球化的进程中，我们已为全球120多个国 家和地区提供教育解决方案，将中国智慧教育方案带 入国际视野。让我们携手共进，借AI东风扬帆，激荡 教育数智化浪潮，共绘智慧奔涌的时代航图。 顾雪军 华为智能协作产品线总裁 以工业级AI重塑学习基因 让全球课堂奔涌智慧新范式！ 当前，教育强国建设已进入关键攻坚阶段，人工智能 技术的跨越式发展为教育高质量发展奠定了技术赋能

.......................................................................................92 6.1 病历自动生成................................................................................................... .....................................................................................154 10.1.1 病历生成测试................................................................................................. 频文书场 景，通过持续学习医院专科术语和医生个人用语习惯，其识别准确 率可在 3 个月磨合期后稳定在 92%以上。需要注意的是，系统设计 必须严格遵循《医疗质量安全核心制度要点》，所有 AI 生成内容 需经医师审核确认后方可生效，确保法律效力和医疗安全。 1.1 项目背景 近年来，随着医疗信息化建设的加速推进，电子病历系统已在 国内各级医疗机构得到广泛应用。然而，传统病历书写方式仍面临

1 实时互动教学.............................................................................63 4.1.2 智能课件生成.............................................................................65 4.2 课外学习.......... 教学效果评估....................................................................................118 7.1.1 学生成绩分析...........................................................................119 7.1.2 教师反馈...... 提升教学效率、优化资源配置、实现个性化学习，并为学校管理者 提供科学决策支持。 项目将在以下几个方面展开具体应用：首先，教学场景中，基 于深度学习算法的智能教学系统将自动分析学生的学习行为数据， 生成个性化的学习路径，并为教师提供精准的教学建议。其次，在 管理场景中，通过大数据分析平台实现对学生考勤、成绩、行为等 多维度的实时监控与分析，为学校管理者提供可视化的决策支持。 此外，评价场景中

学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829） 第11页 ! 8 9 8 PEKING UNIVERSITY N I V 模型参数量 1. 模型能力：通常来说，参数量越大，模型就有更 强的理解和生成能力，但是需要更多计算资源。 2. 硬件需求：参数越多，对内存（RAM）和显存 （VRAM）的需求就越高。 3. 运行速度：参数量大的模型，推理速度更慢，尤 其是资源不足的时候。 4. 知识密度百日定律：参数量每3 变成“学霸”。 正式定义：模型蒸馏是一种将大型复杂模型（教师模型）的知识迁移到小型高效模型（学生模型） 的技术。 模型蒸馏的原理 教师模型的训练：先训练一个性能强大但计算成本高的教师模型。 生成软标签：教师模型对数据进行预测，得到每个样本的概率分布，这些就是软标签。 训练学生模型：用软标签和硬标签共同训练学生模型。 优化与调整：通过调整超参数，优化学生模型的性能。 蒸馏技术的优势 解码器（GPT）：生成式人工智能（AIGC） 深度学习：深度神经网络 n 预训练模型架构： • 并行矩阵计算（GPU） • 堆叠架构，容易扩展，大力出奇迹 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829） 第23页 人工智能：现代（2020-，大模型） 大模型（预训练大模型）：大（数据多、参数多、算力多），模型（语言、视觉、多模态） Ø GPT架构：解码器（GPT），生成式人工智能（AIGC），生成-理解-决策（RL）