传统实验方法在通量和成本方面的局限性问题，利用多组 学数据分析和文本挖掘方法，整合丰富的生物学数据，结 合自然语言处理、深度学习、图像识别以及大模型等人工 智能（AI）技术，构建新药研发知识图谱，开展复杂蛋白 质结构预测，显著提升药物靶点的识别和筛选效率。 2.智能药物分子设计与优化 面向药物分子设计和先导化合物优化等业务活动，针 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 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， 加快化合物生物活性和药理作用的评估速度；基于人工智 能（AI）技术挖掘文献、数据库等，提高化合物筛选范围 和效果。 4.动物模型数据挖掘与虚拟动物实验 面向动物实验研究、药物测试等业务活动，针对动物 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 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、 效率和成本效益。

物流公司密切沟通，实时掌握运输状态，确保按时抵院。 5. **到货验收（第 7 周）**：设备到院后，由我方项目团队、医院人员及供应商代表共同验收。对照清 单检查设备型号、数量、外观、附件、文档等。发现问题及时与供应商沟通解决。 6. **初步安装调试（第 8 - 9 周）**：验收合格后，技术人员进行设备上架、布线、通电等初步安装工 作，随后调试确保设备正常运行。 7. **网络测试与优化（第 10 **系统集成与联调（第 12 周）**：将无线网络与医院 HIS、PACS 等其他信息系统集成，进行联调测 试，保障系统间数据交互顺畅、业务流程正常。 9. **试运行与问题整改（第 13 - 14 周）**：在医院部分科室试运行无线网络，收集用户反馈问题并及 时整改，确保系统稳定可靠。 10. **正式上线与验收（第 15 周）**：试运行和整改后，无线网络正式全院上线。组织医院人员验收， 提交报告完成项目交付。 织会议，各小组负责人汇报本周进展、 问题及下周计划。通过会议及时掌握项目整体进度，协调解决问题。 2. **进度偏差分析**：定期对比实际与计划进度，若实际进度滞后，及时分析供应商供货延迟、施工困 难、技术问题等原因，制定解决方案。 3. **调整措施制定与执行**：针对进度偏差原因制定措施。供货延迟就与供应商沟通催货；施工问题则 增加人员或调整计划；技术问题组织专家攻关。跟踪调整措施执行，确保项目进度及时调整。

年，“计算机之父”和“人工智能之父”艾伦 · 图灵 (Alan M.Turing) 发表了论文《计算 机器与智能》 , 这篇论文被誉为人工智能科学的开山之作。在论文的开篇，图灵提出了一个引 人深思的问题： “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： 概念再次被热议。 一、人工智能发展简史了解 · 第一阶段：标志事件是 1950 年提出图灵测试， 1956 年达特茅斯会议召 开 · 第二到四阶段：低谷的原因是符号主义 Al 无法处理复杂现实问题 · 第五阶段：复兴时期，标志事件是 1997 年 IBM 深蓝击败国际象棋冠军 · 第六阶段：数据驱动的崛起，驱动力是互联网积累海量数据， GPU 算力 提升，机器学习算法突破，里程碑事件是 发展阶段的推测性总结。 ·L1 ( 底层，红色 ): “ 嘴炮王者” → 现在的 ChatGPT 这类 AI, 能陪你唠嗑、回答问题，但干不了实事，像“懂很多 道理的学霸朋友”。 → 现状：人类已实现，满大街都是。 ·L2 ( 黄 色 ) : “ 野生博士” → 不用查资料、不用联网，自己就能解决复杂问题，比如直接设计火箭图纸、破 解 癌症难题。 → 现状：还没达到，目前 Al 需要依赖工具 ( 比如上网搜索、调用计算器

实现多模态AI与医疗实践全 流程的深入链接，应用于医疗教育和临床培训，提高药物研发和药物反应监测等方面 的能力。但在实际应用中，医疗大模型仍面临一些挑战，如准确度、透明度和可解释 性等问题，以及对数据隐私和安全问题的担忧。本文主要探讨医疗大模型在医疗领域 的应用及其面临的挑战。 大模型技术在医疗领域的应用 （一）医疗大模型的逻辑框架 医疗大模型一般指在医疗健康领域应用的大规模预训练语言模型（LLM），其训练数 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，帮助医生更快速地做出诊断和制定治疗方案。它可以理解上下文， 处理模糊信息，并且能自我学习和更新知识，这使得它在处理复杂和变化的医疗问题 时具有优势。 在医学影像分析方面，传统医学影像分析需要专业的放射科医生或病理学家进行手工 解读，耗时且存在主观性。随着人工智能技术的发展，ChatGPT目前已经可以分析多 模态信息，在未来有望能 在透明度与可解释性方面，模型如何从输入查询和数据结构生成答案（“黑箱”问题） 尚不明确，也不清楚训练数据集中哪些部分在结果响应中使用。解决这一问题需在模 型输出时引用对答案贡献的数据部分，并深入研究和开发可解释AI。 大模型在医疗领域的应用面临着知识不足、可解释性和准确度受限、连贯性交叉口、 模型幻觉等多个技术挑战和局限。克服这些问题需要跨学科合作、强化数据管理和保 护、研究可解释的AI方法，并不断

据中心 华中科技大学 医保支付结算 医疗监管 解决药品安全、药品渠 道问题，防止假冒药品 流向患者 医药供应链金融 医 使用分布式账本解 决医保支付结算数 据同步问题提升支 付结算效率 解决政府对组织、机 构、企业等疾病数据 的实时监控问题 医疗器械代采 记录医疗器械物流渠道 相关信息堵住供应链漏 洞 解决医疗器械流转存证、 信息追溯等问题 解决无法满足影像检 查诊断的医院与第三 方医学影像中心之间 的对账问题 解决传染病上报审核 环节多、过程长、不 能横向共享等问题 解决医疗影像跨院 安全调阅的问题 居民健康档案 解决个人对自身医 疗数据缺乏知情权 和控制权及医疗数 据追溯问题 解决国家对处方外 流的存储、共享、 解决在医疗、医美 等场景中，对医生 从业的信用认证问 题 医疗身份认证 通过基于区块链的 分布式身份，解决 医务工作人员身份 认证、资质认证等 问题 医疗影像调阅 医疗信息存证 解决医疗信息伪造、 篡改、不透明等问 题 电子处方流转 区块链目前的应用场景，我们需要考虑的是这些场景是不是一定需要区块链，区块链是不是最好的解决方案！

通过认证、加密、监控 和 追踪等手段提供系统 数据 保护、文档加密 1. 数据加密过程记录、数据脱敏过程记录 2. 权限管理 3. 操作行为记录 数据质量 数据质量 监控平台 数据质量问题定位、监 控、 告警、反馈 1. 数据质量问题定位及告警、数据质量监控流 程 2. 数据质量规则的配置、识别、传递、输出 数据清洗 工具 数据质量提升 1. 数据清洗执行记录 2. 数据转换执行记录 3. 数据整合执行记录 医院数据治理体系建设 u 总结与思考 二、医院数据治理体系建设 医院整体信息化发展历程 信息系统进化的阶段模型 诺兰模型 b 二、医院数据治理体系 建设 业务系统源端问题 数据汇集建设问题 共享转换过程问题 数据质量 问题 源数据和业 务数据不 一致 主键冲突 数据信息 不规范 格式错误 计算 错误 信息 不一致 数据 不完整 缺少 数据 违反 约束 采集 错误 - 如工作会议各部门未能达成一致，则由数据管理工作组提请数据管理委员会上会讨论，委员会决策结果作为争端的最终解决方 案，并由数据管理工作组协调各有关部门对该方案进行落实 通过畅通的沟通渠道，对数据问题和数据治理工作事项随时沟通交流推进， 保障数据治理工作的顺畅推进 数据管理专员团队 部门治理委员会 / 项目指导委员会 首席 数据官 医院级数据治理委员会 高级数据管理人员 教据质量管理

系统占据了业务系统的核心地位，近几年建立起的各种临床 应用和管理平台，都是以 HIS 系统为基础的，导致了业务数据离散在各种业务 系统中，业务系统间只能以接口形式实现数据交换等问题。因此目前在使用上 存在较大问题且架构落后，已经无法满足医院日益发展的医疗业务应用需求。 为此医院亟需彻底整改整个系统架构，按照顶层设计和 SOA 架构，以平台架构 模式来实现各种业务系统的有机整合和数据统一管理，以便满足国家“以电子病 3、用户体验 系统应支持分布式事务，保证事务处理的完整性、一致性。 系统应提供事务处理组件，事务正确性自检验。 系统应支持多数据窗口保存算法，防止更新时遇中途失败，用户再次保存 时导致只有部分数据提交的问题。 当应用程序保存失败时，系统应能正确保存错误现场信息并回滚错误数据。 响应并满足对关键业务进行利用 BCL 进行并发业务控制，防止因不同客户 端业务并发导致数据的不准确的功能 6.3.4、系统安全 时医嘱或提前医嘱能发出警示提醒。 医生作废临时医嘱（包括检验、检查、临时用药医嘱），医生发起作废请 求，在护士没有审核时可自动作废，护士已经审核，需要护士确认后，方可作 废医嘱。 支持护士审核医生的取消医嘱，对存在有问题的医嘱，医生发起取消请求， 护士确认后，医生可取消医嘱。紧急医嘱有提醒功能。 支持对多种医嘱格式套打功能；包括常见打印机的打印模板设置；床头卡、 输液卡、注射单、口服单等多种临床单据打印，并支持打印预览功能。

年第 33 卷第 6 期 Med J of Communications,2019,Vol.33,No.6 传统医疗模式正面对越来越多的挑战，包括人 口老龄化、医疗费用过高和医疗资源分布不均衡等 问题。2017 年底，我国 65 岁以上老年人口已经达 到 1.5 亿，占全国人口比超过 11%[1]。在可预见的未 来，人口老龄化压力与日俱增，伴随着人口老龄化， 患有高血压、糖尿病、关节炎等多种慢性病的人数会 着医疗机构将承担比以往更多的医务工作，医疗差 错的风险也会随之提高。此外，我国医疗资源分布 不均衡，各级别医院医生水平、设备资源差距大，造 成大医院人满为患，基层医疗机构出现床位闲置的 现象。目前医疗行业存在的诸多问题亟待解决，智 慧医疗的发展为此找到了很好的出路。 1 智慧医疗的概述 智慧医疗是在新一代信息技术深入发展和智慧 城市的推动下，人的健康管理与医疗信息化、医疗智 能化交相融合的高级阶段 [3]。智慧医疗融合物联网、 南通大学医学院医学信息学系 , 江苏 226001 ；2 南京中医药大学附属江苏省中医院， 江苏 210029 ；3 南通大学江苏省神经再生重点实验室，江苏 226001） [摘 要] 目前医疗行业存在的诸多问题亟待解决，智慧医疗即“互联网医疗+人工智能”提供了很好的出路。人 工智能在医学领域可以应用的范围较广，可涉及医疗活动全过程，包括院前管理、院中诊疗和院后康复等。本文围绕 智能医学的应用，包括智能

提供岗位发展路线和条件供 给 ◎ 弹性引入外部团队 3.2 运维要素 - 团 队 CHIMA ◎ 建立岗位职责说明 书 ◎ 构建运维服务清单 ◎ 实行“双线”服务制 “631” 问题解决路线 3.2 运维要素 - 团 队 CHIMA 岗位标准化 拓宽职称评审路径 “ 大河有水小河满”路线 提高站位，主动作为 以作为谋求地位 以地位申请岗位 以岗位推动发展 管理路线：通道窄 职务职级并行不畅 创造条件在智慧医院建设中产出 成果 : 论文、专利、项目、软著 3.2 运维要素 - 团 队 推动参加人社部门评审 CHIMA 充分利用大学平台 问题和难点 解决思路 岗位发展 院 内 信 息 终 端 维 修 团 常 队 设 一 人 ， 备 份 一 人 网 络 安 全 运 维 服 务 团 队 常 设 能等） 的新应用上线 问题 服务请求 变更 发布 4.1 IT 运维的分类 信息服务非计划的服务中断、服务质量下降等 不属于 IT 标准操作的活动，侧重于事态。 CHIMA 事件 当事件或问题发生后，处置流程如下： ①P ：由服务台进行记录， 进行分类、划分优先级，由运维负责人委派运维工程师进行处置； ②D ：由运维工程师进行处置，直至解决问题； ③C ：运维负责人跟踪处置结果：反馈（

医保覆盖互联网医院成重要里程碑，诊后管理按下加速键 在疫情期间，互联网医院除了在新冠肺炎的在线诊疗中发挥重大作用，在慢病 复诊和续方领域也开始大显身手。 疫情之前，受制于用户对线上医疗情景的接受度以及政策支持力度问题，互联 网医院的发展一直不温不火。而借由此次疫情，政策加大对“互联网+”医疗的支 持，用户对于线上服务的接受度大大增加，医院开通各类线上问诊的进程加快， 涵盖发热门诊以及慢性病等各类科室的复诊。 疫情信息及预防措 施以简单易懂的方式向民众科普，正确引导患者就医，消除恐慌心理，是当务 之急。 同时，在这次疫情中，慢病患者是致死率最高的群体之一，如何做好自我防护， 是大量慢病患者最关心的问题。 南京柯基数据科技有限公司发挥知识图谱的技术优势，联合中国疾控中心的权 威专家们联合开发了“新冠肺炎智能防护问答小助手”。为广大居民提供最新疫情 防控指南、慢病患者防护等问答服务，帮助广大居民及时获得健康评估和专业 能知识 助手。 基于知识图谱的智能问答系统相比于基于文本的问答，能够迅速进行语义理解， 更精准地理解用户问题。用户只需要要输入问题，即可收到回答，进行轮对话 交互，并不断自学习迭代。”新冠肺炎防护助手“不仅是 FAQ 问题的罗列，用户 输入任何问题时，智能问答小助手都会依据问题和语言输出相应的精准答案。 用户可以通过“满意 ”或“不满意”评价回答的准确性，同时由疾控中心人员对用户 关注的知识和问答不断更新，提升准确率。