N G U N VE R S I TY O F S C I E NCE AN D T ECH NOLOGY 后 息 与数 据中心 华中科技大学 • 单机解析 QPS 可到 300 万级，支持性能线性扩展。 •95% 以上的解析请求响应时间 <150ms 标识查询 •95% 以上的标识前缀查询请求响应时间 <1500ms UDP 协议、支持 HTTP/HTTPS协议 标识注册性能： 5 万 / 秒， 95% 响应时延 800 毫秒 标识解析性能： 300 万 / 秒， 95% 响应时延 300 毫秒 标识解析协议支持 IPv4/IPv6 协议， 支持 TCP/UDP/HTTPS 等多种通信协议 可信解析机制、可信身份验证及可自定义的数据访问能力自主知识 产权，支持国密算法、国产操作系统、国产 X86 处理器 工业互联网是国之重器，体现国家意志 D I C A L C O LL EG E H U AZ H O N G U N VE R S I TY O F S C I E NCE AN D T ECH NOLOGY 高性能 标识解析 后 息 与数 据中心 华中科技大学 2023 年 3 月 全国各省大数据省级分中心试点工作单位： 北京市：北京大学第一医院 吉林省：吉林大学中日联谊医院 山东省：山东大学齐鲁医院 浙江省：浙江大学医学院附属邵逸夫医院

1 2、医院后勤管理难点及转型之路.......................................................................1 3、智慧后勤概念解析...........................................................................................2 二、 智慧后勤建设大环境分析 智慧后勤一体化解决方案..................................................................................6 六、 智慧后勤典型建设系统解析..............................................................................6 1、智慧后勤典型建设系统...... 化建设 构建智慧后勤生态体系已成为后勤管理转型新常态，也是后勤管理唯一出路。 图 2 医院后勤管理转型之路 《医院后勤管理，到底有多智慧？》 2 资料来源：公开资料整理 3、智慧后勤概念解析 智慧后勤是指基于医院后勤管理实际需求，以国家相关标准规范为指导依 据，基于医院后勤行为所产生的系列数据，依托互联网、物联网（Internet of things，IOT）、建筑信息模型（building

微服务框架、应用支撑管理 资源管理平台 训练 推理 算法仓 特征检索 Batch 资源调度 批处理 流处理 实时查询 关联分析 Hadoop MPP 视频监控联网 / 共享 视频图像解析系统 大数据平台 视频 接入 图片 接入 视频 联网 视频 转发 回放 下载 控制 管理 人像分析 车辆分析 异常行为 视频摘要 视频增强 人脸比对检索 车辆比对检索 结构化检索 医院智慧应用 人员管理 门禁管理 安全检查 考勤管理 访客管理 信息发布 人员布控 背影寻人 AR 联 动 车辆管理 报警管理 一键对讲 人员定位 资产管理 1+1 陪护 倍速解析 行为分析 … … 视频资源 视频解析资源 云存储资源 边缘计算资源 普通存储资 源 通用计算资源 通用存储资源 数据交换系统 数据安全系统 8 、公共安全系统丨智能安防综合管理平 台 医院安防业务系统 视频监控

微服务框架、应用支撑管理 资源管理平台 训练 推理 算法仓 特征检索 Batch 资源调度 批处理 流处理 实时查询 关联分析 Hadoop MPP 视频监控联网 / 共享 视频图像解析系统 大数据平台 视频 接入 图片 接入 视频 联网 视频 转发 回放 下载 控制 管理 人像分析 车辆分析 异常行为 视频摘要 视频增强 人脸比对检索 车辆比对检索 结构化检索 医院智慧应用 人员管理 门禁管理 安全检查 考勤管理 访客管理 信息发布 人员布控 背影寻人 AR 联 动 车辆管理 报警管理 一键对讲 人员定位 资产管理 1+1 陪护 倍速解析 行为分析 … … 视频资源 视频解析资源 云存储资源 边缘计算资源 普通存储资 源 通用计算资源 通用存储资源 数据交换系统 数据安全系统 8 、公共安全系统丨智能安防综合管理平 台 医院安防业务系统 视频监控

验。这使得借助 AI 技术的介入成为可能和必要。 通过接入 AI 大模型，我们可以实现门诊病历自动生成的目 标。这一方案的实施将带来一系列的优势： 1. 提高工作效率：AI 大模型可以快速解析患者的主诉和症状， 自动生成结构化的病历内容，大幅减少医生的手动记录时间。 2. 增强准确性：通过学习大量中医病例，AI 大模型能够根据病 人情况提供相对准确的病历描述，降低人为错误的发生。 大模型进行信息提取、自然语言处理 和数据分析。该层的核心是 AI 模型，能够对预处理后的数据进行 深度学习，提炼患者病历中的重要信息，并结合中医理论生成标准 化的病历文本。具体处理流程包括： 1. 数据解析：利用自然语言处理技术解析输入的文本数据，提取 关键实体和关系。 2. 知识校验：通过与中医知识库对比，验证提取的信息是否符合 中医理论，并通过规则引擎进行合理性审核。 3. 病历生成：结合规则和模板，自动生成符合规范的病历内容。 模型处理模块是系统架构设计中的核心组成部分，主要负责 处理门诊病历数据，生成高质量的诊断建议、病历文本及相关分 析。该模块将结合自然语言处理（NLP）技术与深度学习模型，以 实现对病患信息的智能化解析和输出。 在此模块中，我们将引入多个 AI 模型以支持不同的处理任 务。模型的选择和设计将基于其在医疗领域的应用效果以及与本系 统的适配性，具体包括以下几个方面： 1. 数据预处理：在 AI

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 特点和中医理论建立决策树、神经网络等不同模型，对临 床有效性和特点进行解析，提高中药创新药转化决策质量、

针对大模型的可解释性思路：信息流解析 ③ 精 准 可 解 释 ④ 医 疗 应 用 ⑤ 数 基 生 命 ② 剖 析 大 模 型 ① 关 于 预 训 练 参考： [1] Lu, K. , et al. "Influence Patterns for Explaining Information Flow in BERT." (2020). 信息流解析：注重模型处理过程中，过程信

API 网 关 微服务框架 与发布流程 计算服务 化服务 关系数据库 文档数据库 隐私计算 服务 HIVE 结构化 贴源数据 超算 平台 网络服务 云解析服务 弹性公网 IP 云基础设施模块化机房 X86 服务器 ARM 服务器 省 / 市属医院 AI 服务与数据采集融合前置机 面向医疗健康行业人工智能 辅助诊断公共服务平台

- 1 帧 对于 超出天数的视频进行删除。 系统可以创建多个录像策略 , 以应用于不同的摄像机。每个录像策略是视频 质 量（解析度、 帧率等）、适用时间范围和录像模式 ( 连续录像、事件录像 ) 的组合。支持在连续录像模式下为事件录像采用不同的视频 质量（如更高的解析度和 / 或帧率）。 / 132 智慧医院 综合安防管理系统 门禁系统的集成  权限管理功能

议及置 信度 深度学习 决策器 海量医学资源 医学知识 证据读 取器 证据 海量医 学资源 疾病资源 疾病读 取器 疾病知识 候选疾病 相似病例推荐 诊疗方案建议 语音识别 语义解析 主诉 问诊 患者症状 检查等信息 通过对患者的病历、检查、检验信息进行分析， 可以将诊断建议、治疗方案建议推送给医生， 医生结 合自己的判断， 确定下一步治疗计划并循环该过程，最终完成整个治疗过程。