.....58 4.3.2 定制化健康信息推送..................................................................60 5. 可行性研究.................................................................................................62 这种基于 AI 生成式大模型的定制化健康信息推送方案，能够 在日常医疗服务中实现智能化的患者教育和健康管理，为改善患者 健康结果和提升医疗服务质量提供有力支持。 5. 可行性研究 在进行 AI 生成式大模型在医疗场景中的应用可行性研究时， 我们需要综合考虑技术、经济、法律和伦理等多方面因素，以确保 所提出的应用方案能够在实际操作中得到有效实施并产生积极效 果。 首先，从技术可行性的角度来看，AI 最终，通过跨学科的合作与整合，我们能够推动 AI 生成式大 模型在医疗领域的成功应用，为患者提供更高效、精准的医疗服 务。 5.1 技术可行性 在进行 AI 生成式大模型在医疗场景的应用可行性研究中，技 术可行性是一个关键的考量因素。为了确保该技术的成功实施，必 须对其基础架构、算法适应性、安全性及数据治理等方面进行深入 分析。 首先，AI 生成式大模型的基础架构需求相对较高，尤其是在计

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主体、标志牌、农田文档、相关补贴经费、农业工程 设施进行线上管理。 前期准备 申报审批 招标投标 工程施工 及监理 竣工验收 监督检查 移交管护 高标准农田建设管理流程 土地整治规划 年度实施方案 申报审批流程 可行性研究 立项、规划设计 工程 / 监理 招标、施工 单项验收、初步验收、 竣工验收 工程建设进度、质 量情况 管护 生产要素管理—乡村人居环境管理平台 生活垃圾处理点监测 水土资源数据

以 下是关键任务的分配方案，包括各任务的责任人、预计完成时间和 相关交付物。 1. 需求调研与分析 o 责任人：产品经理 o 时间：第 1 周 o 交付物：需求分析报告 2. 技术可行性研究 o 责任人：技术团队负责人 o 时间：第 1-2 周 o 交付物：技术可行性分析文档 3. 平台架构设计 o 责任人：系统架构师 o 时间：第 2-3 周 o 交付物：系统架构图及设计文档 以跟踪任务的完成情况，并根据实际情况进行适时调整，确保各环 节的协同运行。以下是关键任务分配的表格总结： 关键任务 责任人 预计完成时 间 交付物 需求调研与分析 产品经理 第 1 周 需求分析报告 技术可行性研究 技术团队负责人 第 1-2 周 技术可行性分析文档 平台架构设计 系统架构师 第 2-3 周 系统架构图及设计文档 数据收集与清洗 数据工程师 第 4 周 清洗后的数据集 模型训练与优化 AI