360、搜狗、腾讯搜搜和微 软 bing 等。上述搜索引擎的发展为基于搜索引擎 的传染病监测预警提供了支撑。 2 利用搜索引擎开展的几种常见传染病监测预警 对基于搜索引擎开展的传染病监测预警研究 进行归纳与分类后，发现目前此类研究较多关注的 传染病为流行性感冒（流感）、登革热、艾滋病等。传 基金项目：浙江省医药卫生科技项目（No. 2016KYB056） 作者单位：1. 宁波大学医学院，浙江 宁波 315000；2 用搜索引擎开展研究报道最多的传染病。2008 年， 美国 Polgreen 等 ［3］利用雅虎搜索引擎筛选收集 2004 年 3 月至 2008 年 5 月间的流感数据，并与实 验室确诊病例数和流感及肺炎死亡数分别进行拟 合，发现与两者均呈一致性，分别比常规报告时间 提早了 1 ~ 3 周和 5 周。随后，Ginsberg 等［4］在 2009 年提出了谷歌流感趋势（google flu trends，GFT）的 概念：其构建的模型纳入了 室确诊病例数进行相关分析，皮尔逊相关指数分别 为 0.94 与 0.72。在加拿大，Eysenbach［6］通过追踪 谷歌流感相关搜索词与 2004－2005 年度监测数据 比较研究，发现搜索词点击量与第二周流感病例数 相关性高达 0.91；Malik 等［7］在加拿大发现 2009 年 H1N1 流感暴发期间，谷歌流感相关检索词的搜索 量与卫生部门的数据具有一致性，但关键词的搜索 峰值较实验室确诊病例数据提前 2 周。在瑞典，

系统立即触发告警机制，通过短信、邮件或专业运维管理平台通知运维人员。 例如，当 CPU 温度过高时，可能是散热风扇故障或服务器负载过大，及时发现 并处理可以避免 CPU 因过热而损坏。 （2）. 监控与告警处理方面，熟悉监控工具，通过监控数据发现服务器运行异常 并处理告警，确保服务器的高可用性。 （3）. 对于故障诊断，采用大数据分析与机器学习算法。收集服务器历史故障数 据和对应的硬 存储设备性能监控与优化： （1）. 利用存储设备自带的管理工具或第三方监控软件，对存储设备的性能进行 实时监控。监控指标包括读写速度、IOPS、响应时间等。通过性能监控数据的 分析，及时发现存储性能瓶颈。例如，如果发现存储设备的读写速度逐渐下降， 可能是存储设备老化、磁盘碎片过多或存储网络出现问题。 （2）. 针对性能瓶颈，采取相应的优化措施。对于磁盘碎片问题，进行磁盘碎片 整理；对于存储网络 RAID 级别，在保障数据安全性的同时，提升存储 性能。 2.2.7 网络设备运维 2.2.7.1 网络拓扑管理与优化： （1）. 清晰的网络拓扑结构是保障网络稳定运行的基础。通过网络拓扑发现工具， 自动发现并绘制网络拓扑图，实时展示网络设备（如路由器、交换机、防火墙 等）之间的连接关系。定期对网络拓扑进行梳理和优化，根据业务发展需求， 调整网络设备的部署位置和连接方式。例如，当数据中心新增业务区域时，合

因渠道的参数与逻辑变更，让企业低成本的实现与所有渠道的高质量对接，公平公正地 监测每个渠道实际带回来的流量。珠宝品牌可以通过获客分析模块评估线上广告在不同 渠道的投放表现，精准识别高效渠道。例如，在婚庆季推广婚戒新品时，可以快速发现 搜索引擎或社交媒体的流量贡献占比，从而优化预算分配，实现广告投入产出的最大化。 · 客户分析：包含融合分析、属性分析、标签分析和个体分析，提供全域、全场景的客 户洞察。它支持查看某个用户的360画像，以及查看他的行为轨迹、查看 复购预测：通过客户的偏好与习惯信息，以及最近的行为信息，预测客户未来一段时 间将可能购买某种商品，并通过多种方式呈现在客户面前以刺激客户购买，提升复购率； · 流失预警：基于客户生命周期曲线，与客户历史行为数据，综合判断，发现即将流失 的客户，以便通过各种营销手段，挽回客户； · 后续还会陆续推出更多专家模型应用。 17 · 看板管理：看板订阅可满足用户个性化的数据监测需求，下载功能便于数据的离 线使用与存档， 流转分析深入洞察 流量与用户行为的关键趋势。通过渠道价值分析可比较社交媒体、搜索广告和线下活动 的流量质量，调整推广预算的分配。通过用户流转分析： 全面追踪客户从浏览到售后的 全生命周期行为，发现潜在的运营突破点，优化用户体验。 通过增长分析模块，珠宝企业能够实现从用户洞察到业务优化的全链路数据赋能，提升 客户满意度，驱动销售增长，为智能运营的进一步深化奠定基础。 基于增长分析的成果，

效的治疗方法，为癌症治疗提供新的思路。 此外，DeepSeek 技术在远程医疗和健康管理方面也有广泛的 应用前景。通过智能设备和传感器收集的实时健康数 据，DeepSeek 可以实时监控患者的健康状况，及时发现异常并提 供预警，帮助患者和医生更好地管理慢性病和术后康复。 综上所述，引入 DeepSeek 技术不仅能够提升医疗服务的效率 和质量，还能在个性化医疗、资源优化、临床研究和远程医疗等多 个 在远程医疗和健康监测领域，DeepSeek 技术同样表现出色。 通过可穿戴设备和移动应用程序，DeepSeek 可以实时监测患者的 生理参数，如心率、血压、血糖等，并结合历史数据分析患者的健 康状况。一旦发现异常，系统会自动预警并通知医生进行远程干 预。这种模式不仅提高了医疗服务的效率，还使得患者能够在家中 进行长期健康管理，减少了频繁前往医院的需求。 在医疗资源优化方面，DeepSeek 技术可以帮助医院进行智能 断的准确性和效率。通过深度学习算法，DeepSeek 能够快速处理 和分析大量的医学影像数据，如 X 光片、CT 扫描、MRI 等。其核 心优势在于能够自动识别和标注出影像中的异常区域，帮助医生更 早、更准确地发现病变。 首先，DeepSeek 可以应用于肺癌筛查。通过对大量肺部 CT 影像的学习，系统能够自动检测出肺结节的存在，并评估其恶性概 率。相比传统的人工筛查，DeepSeek 不仅大幅缩短了诊断时间，

高模拟精度，以解决模拟系统精度低且计算 成本高的挑战。随着技术的发展和数据规模 的增长，出现了数据密集型科学的研究范式。 这一范式利用机器学习方法，自动从数据中 发现统计关联，一定程度上避免了提出科学 假设，但无法发现因果关系，且难以分析低 质量数据和发现复杂系统中的规律。当前的 科学研究主要面临系统复杂性的挑战，相互 关联的自然、技术和人类系统受到跨时间和 空间尺度作用力的影响，导致复杂的相互作 信息神经网络 3。 人工智能创新重塑传统科学研究过程， 加速科学发现。人工智能通过融合数据和先 验知识的模型驱动、假设生成与验证、自动 与智能化实验以及跨学科合作等方式，加速 科学发现。传统科学发现以实验观察和理论 建模为核心，提出科学假设并归纳一般规律， 如物理定律。人工智能则采用模型驱动的方 式，从大规模数据中自动发现隐藏的规律， ©️diyun Zhu / Moment / Getty 面寻找突破路径： 利用生成式模型生成高质量科学数据， 补充数据稀缺领域的样本多样性。通过预训 练跨领域基础模型，结合小样本学习技术， 快速适应新任务或学科场景 2.2.3 如何利用 AI 拓展科学发现的创新 边界 AI 目前仍局限于已有知识的重组与推 理，主要通过对已有数据的模式识别和重组 来生成结果，而缺乏真正的创造性思维。科 学研究往往涉及跨学科的知识和数据，AI 模 型在整合不同领域的知识时存在困难。如何

技术正在推动医疗服务向自动化和智能化转变，优化包括预约挂号、诊 疗服务、费用结算、检验检查等在内的各个环节，将极大提升患者的就医体验。 同时，AI 助力 生物分子结构预测与生成、加快靶点识别和发现， 提升药物分子设 计与 优化， 提升临床试验的效率， 有效地缩短新药研发周期、降低研发成本、 加速新药上市，为医药创新带来新的动力。 AI 已经深入医疗健康的各个层面，成为连接医疗机构、科研机构、制药企 手术辅助系统 · 基因组学与精准治疗 · 智慧病案与质控 · 医疗教育与临床培训 总体篇 场景篇 趋势篇 表能够通过心率监测和房颤预警功能，帮助用户及时 发现潜在健康风险。然而，由于个体差异和健康影响 因素的复杂性， AI 在疾病预防和个性化健康干预上 的精准度仍有待提高。虽则整体市场接受度较高，但 用户对 AI 建议的信任度有限。此外，个人健康数据 的 CDSS 能为医生提供个体化 的治疗方案和临床路径设计，并依据不同患者的生理 状况、基因信息等因素对治疗方案进行优化。智能化 CDSS 除可辅助医生设计治疗路径之外，还能实时监 测患者的病情变化。 一旦发现异常， CDSS 会及时 向医生提供预警信息，以便医生调整治疗方案，保证 患者治疗的及时性和精准性。 由于疾病诊疗对于临床决策的解释性要求极高， 19 医疗健康行业 AI 应用白皮书

向新”极智运 营的L4自智目标。 8 无人化极简运维：实现无人、少人的极简运维。核心是端到端闭环自动化、NOC操作无人 化、现场操作一次上站。 “三个一”极速处置：1秒钟感知（发现异常或理解意图）、1分钟分析（异常事件的分析 及处理方案、主动事件的分析及处理方案）、1刻钟执行（异常消除、意图执行）。 “三向新”极智运营：服务向新，以用户需求为核心，构建涵盖个人、家庭、政企的全生 % 监控排障-无线网、核心网 KEI 故障工单平均处理时长 小时 KEI 故障处理及时率 % KCI 故障自动诊断率 % 核心机房巡检-动环 KEI 隐患巡检发现率 % KCI 巡检作业自动化率 % 网络优化-无线网 KEI 重点场景感知达标率 % KCI 无线质差小区优化自动化率 % 无线资源效能提升 KEI 低效基站占比 10%，降低网络异常导致的业务中断风险。 核心机房智能巡检Copilot：面向核心机房巡检提供的Copilot。针对传统人工巡检人力成 本高、操作规范性与准确性不足等痛点，通过部署机器视觉小模型实现设备异常智能识别，提 升隐患发现效率；结合Copilot实时指导巡检执行，助力机房运维从“经验依赖”向“数据+AI 驱动”转型。该Copilot将提升巡检效率和质量，使”两核两关“机房巡检智能化辅助率≥30% 。 l 网络操作管控价值流

决策模式，已帮助数百家企业将岗位匹配效率 提升 400%，员工留存率提高 35%。 但这仅仅是 AI 重构企业管理的冰山一角。当我们把视角扩展到组织设计、战略规划、文化塑造等更宏观的领域， 会发现每个管理命题都是特定约束条件下的最优解方程：人才盘点本质是能力图谱与业务战略的傅里叶变换， 组织变革实质是科层结构与网络效应的拓扑转换，甚至企业文化建设也可解构为价值信号与行为模式的卷积神 经网络。这些曾经被视为 0》），我们可以明确感受到：AI 已不同程度应用于招聘管理、 员工入职、培训管理、薪酬管理、绩效、考勤等人力资源主要模块。 而随着时间推移，经过一年多的持续探索，项目组于 2024 年末再次发起专题调研，发现： 人力资源管理智能化的步伐已超出我们想象，有关 AI 在人力资源领域的应用与探索，无论深度还是广度均 有突破。从过去谨慎观望到如今“走起来“甚至“跑起来“，AI 应用与实践已渗透到人力资源管理的各业务模块， 5.9% 6.2% 4.6% 企业人力资源管理 AI 应用主要目标 此外，AI 技术对于人力资源管理的核心价值越来越受企业高层关注与重视。超过 75% 的受访企业认为 AI 技 术可以辅助发现工作盲区、增强效率。员工体验、招聘效率、跨部门协同成为企业人力资源领域探索并应用 AI 技术的核心目标。通过“由上而下”与“由下而上”的双向驱动，AI 技术在人力资源管理乃至于企业经营管理 中应

气象气体监测：监测气温、气压、湿度、风速、风向等气象要素以及有害气体浓度等信息，为气象预报、 环境监测和灾害预警提供依据。 生命体征监测：在一些特殊场景，如医院、养老院等，对人员的生命体征进行监测，及时发现异常情况。 无人机监测：利用无人机进行空中巡查，获取大面积、高分辨率的图像和视频信息，适用于灾害救援、环 境监测等领域。 音视频监测：通过摄像头、麦克风等设备采集现场的音视频信息，实现对重点区域的实时监控。 点区域；从互联网舆情监测平台收 集涉警舆情，及时掌握社会舆论动态。 b. 数据分析与挖掘 运用大数据分析技术，对收集到的海量信息进行深度挖掘与分析。通过关联分析、趋势分析、聚类分析等 方法，发现犯罪规律、治安热点、潜在风险等。如通过对一段时间内盗窃案件发案时间、地点、作案手法等数 据关联分析，确定盗窃犯罪高发区域、时段及作案团伙特征，为针对性巡逻防控和打击提供依据；利用趋势分 析预测特 时动态监测。例如，在地震监测方面，通过分布在各地的地震监测台站，实时收集地震波数据，分析地震活动 趋势；在安全生产领域，利用物联网技术，对危化品企业的生产设备运行状态、关键工艺参数等进行实时监测， 及时发现安全隐患。 b. 预警信息发布​ 基于监测数据与风险分析结果，应急指挥中心按照既定预警标准与程序，及时、准确发布预警信息。预警 信息涵盖预警级别（一般分为四级，由低到高分别为蓝色、黄色、橙色、红色）、预警类别、可能影响范围、

19.3亿次，单条视频最高收看次数超5.8亿次。这些数 据说明了大众对医疗科普短视频的接受度和认可度持续 提高。 在美国，美版抖音TikTok也正在成为用户查找和传播健 康相关内容的载体。一项调查发现，TikTok上发布了多 个疾病科普和医疗知识的短视频，内容涵盖宫颈癌筛 查、慢性肺阻塞性疾病、糖尿病、心理健康等多方面。 从用户数量来看，每五人中就有1人会在TikTok上寻求健 康建议，特别是Z 矽智能自有的人工智能药物发现平台Pharama.AI可 实现靶点发现—药物发现—临床试验预测的整个环 节。Pharama.AI平台由PandaOmics、Chemistry42、 inClinico三部分构成，其中PandaOmics鉴定及发现 新靶点；Chemistry42实现早期药物化合物的快速发 现和优化；inClinico用于临床试验结果预测和方案设 计优化。Pharama.AI从靶点发现到临床前候选化合 AI从靶点发现到临床前候选化合 物（PCC）提名仅花费18个月，比传统药物发现过程 快很多。目前，多家生物制药公司与英矽智能达成合 作，如赛诺菲、复星医药等，以Pharama.AI进行多个 靶点研发合作。 来源：案头研究、德勤研究 4 《医疗智能行业白皮书》，沙利文，2022年 图表4：数智技术赋能智慧医疗发展 医疗信息化阶段： 2014年之前 互联网医疗阶段： 2014年至2020年 智慧医疗创新阶段： 2021年至今