为用户自动生成个性化的解读摘要。报告分析涵盖异常指标解读、可能疾病科 普 及针对性健康建议，帮助用户缩短报告等待时间，缓解结果焦虑，做到早预防、早干预。 图 8 . AQ 报告解读交互实例 (5) AI 诊室 AI 健康管家 AQ 内置 “AI 诊室” 板块，可以智能模拟一位真实医生，针对用户的健康主诉和初步症 状， 通过进行连续性、递进式的深入问诊， 逐步采集关键临床信息， 包括主诉部位、症状持续时间、伴 随 体 相关 的 信息。 问 诊结束后， AQ 会基于现有病例与症状，精准生成初步健康评估和诊断建议，并给出明确的下一步就 医或处理方案。此外， AI 诊室还可进一步为用户解答疾病相关疑问，持续提供后续健康跟踪服务。 图 9 . AQ 诊室交互实例 23 PAGE “ ” 型自身也存在诸多不足，例如 幻觉 现象时有发生，即模型生成的内容可能与事实不符，严重影响诊断的准确性； 模 更为重要的是，

要设置在公共区域及在病区，以保证数据的安全及稳定性。 设备网用于内部办公、管理智能化设备网络信息传输需要，如综合安防系统、 医疗信息发布与查询系统、一卡通管理管理系统、手术示教系统等。 语音点主要设在办公室、诊室、收费处等，在病房各科室活动区域。  医疗内网、互联网、设备网及语音所有插座都采用六类非屏蔽模块，便于语音信息点和 数据信息点的互换。模块选用带有防尘、防潮盖板的信息模块。所有水平线缆都用 CAT6(六类) 收费、药房、采血、挂号等业务窗口窗口：部署 32 寸显示设备用于业务窗口 功能服务信息显示与切换语音叫号。 3.电梯厅：部署 32 寸显示设备用于业务信息发布，通告发布。 4.诊室、检查室：部署 22 寸网络液晶一体机用于显示当前诊室信息、医生介绍、 正在就诊患者及等候就诊患者信息，语音叫号。 5.候诊区显示：部署 55 寸显示设备用于显示当前诊区候诊患者信息，当前诊区 宣教内容播放，支持语音，图片，文字、视频等内容。 架构服务器，装有系统主服 务程序，用于多媒体内容的存储、调度，数据库的运行操作。其中管理着电子排班 显示系统和电子地图导航系统，它与网络应有良好的带宽保证。 3．分诊服务器：用于接收 HIS 接口服务器、医生诊室电脑、护士站电脑传来 的信息，实时生成最新的分诊导引信息，并按显示规则推送到各个显示终端上，系 统规模较小时，它可与信息发布服务器合并为一台。 4.HIS 接口服务器：是与医院已有 HIS 系统进行通讯的接口机，它可以设计为

1 81. 区域心电中心对接 1 82. 区域内镜中心对接 1 83. 区域消毒供应中心对接 1 84. 外部接口 1 85. 数据库容灾 1 86. 历史数据迁移 1 87. 医院医生诊室、护士站信息发布 1 88. 医院全院网络布线 WIFI 覆盖 1 89. 医院系统配套设备建设 1 90. 医院应急机房改造 1 91. 云资源租赁应用 1 92. 网络安全建设 1 93 索患者信息功能。 支持按时间、科室查询排班信息功能。 支持按时间段，时间点预约功能。支持查看当日号源情况，当日未过时的 号仍可挂号。 支持提前为就诊患者发送就医提醒，提醒内容详细到具体楼层和诊室，并 可在微信公众号上进行退号操作。 支持将预约成功的号序、时间、患者信息、科室/医生、注意事项等通过公 众号或短信接口反馈给患者。 支持新患者预约挂号登记功能。 支持科室预约功能、专家预约功能、特需预约功能、专病预约功能。 7.1.4.1、诊区分诊 支持与医院信息系统对接，实时获取门诊挂号、门诊预约数据。 支持病人签到后在门诊候诊大厅候诊，候诊大厅提供动态大屏幕共享各诊 室病人信息，同时以屏幕刷新方式滚动显示各诊室排队队列信息，可语音播放 自动呼叫。 支持通过刷身份证、就诊卡或者手工录入方式检索患者。 支持手机自助签到、自助机签到、分诊处签到、门诊医生工作站签到，手 机自助签到需校验位置信息。 支持

医院常用应用场景分为医院常用道路/出入口 、办公楼宇出入口 、仓库 、 办 公楼宇办公区/走廊/前台/电梯 、食堂操作间/食堂收银/就餐区域 、楼梯/消 防通 道/天台 、宿舍/超市等。 医院典型应用场景分为门（急）诊室 、门（急）诊室、住院部出入口及通往 17 楼顶的出入口、儿童住院部出入口、各楼层出入口、重点实验室出入口、太平间 出入口 。水 、 电 、气 、热等设备间/收费窗口 、收费处和财务室/对外接待室或 医院大门出入口 医院大门口的防控是医院安全保卫的第一道防线，及时识别有过犯案记录的 人员，可以有效防止职业医闹 、黄牛等进入医院。 二级防区 1 ：急诊室出入口 急诊室出入口是急救的紧急通道，关系到病人的最佳救治时机 。一方面， 急 诊室出入口要确保通畅，防止不法分子延误救治时机，通过人脸识别可以极 早发 现危险人物。另一方面，留存的视频影像可以作为救治过程的证据，减少 66 医患纠

范围内得到有效控 制，这也是体现医院保洁专业性的一个重要标志。 首先是对消毒隔离区域的划分。其重点在于根据消毒隔离的要求，将所服 务的医院环境划分成污染区（病房、卫生间）、半污染区（公共区域、诊室） 和清洁区（行政办公区、值班室），并根据上述区域的划分，配备相应的保洁 工具和耗材；其次是日常清洁消毒。其重点是保洁员在日常工作中对床头柜、 地板和重点部位（电话、开关、拉手）等非关键物品的清洁消毒工作；第三， 疫，保证空气的清洁度。 5) 洗手间的消毒消杀及 PCO 虫控 放置清洁卫生球,驱散蚊、蝇，净化空气，同时喷洒药剂和杀菌液。 12、医用垃圾处理管理规定 1) 医院垃圾是指从医院、医疗中心和诊室的医疗服务中产生的临床废物。医 用垃圾应集中处理，达到清洁环境，减少污染，防止感染，确保健康。 120

自然语言处理技术 的支持。这种多模态数据的融合处理不仅增加了算法的复杂度，也 对计算资源提出了更高的需求。 其次，医疗场景对系统的实时性和稳定性有严格的要求。无论 是手术中的实时监测，还是急诊室的快速诊断，系统都必须能够在 极短的时间内提供准确的结果。这对硬件性能、算法优化以及系统 的容错能力都提出了挑战。为了实现这一点，需要在硬件选型、算 法优化以及系统架构设计上进行精细的权衡和优化。

平均 WER 专业术语识别率 门诊问诊 120 4.8% 93.2% 手术室语音记录 45 7.1% 88.5% 多方言会诊 80 6.3% 91.0% 系统部署采用分层处理策略：前端设备（如诊室麦克风阵列） 进行降噪和端点检测，边缘计算节点完成实时转写，云端执行深度 语义校正。针对不同场景的优化措施包括： - 噪声环境增强：采用 波束成形技术抑制手术室设备噪声 - 说话人分离：支持多医生会诊

块包括语音识别引擎、自然语言处理（NLP）管道、结构化数据生 成器和医生审核界面。语音识别模块基于深度学习算法，支持普通 话与 7 种方言的实时转写，转写准确率在安静环境下可达 95%，嘈 杂环境（如急诊室）降至 88%。NLP 管道采用混合模型架构，结 合规则引擎与轻量级 BERT 变体，实现以下处理流程： 1. 实体识别：定位病历中的症状、体征、检查结果等 12 类医疗 实体 2. ” 关系抽取：建立

料；会诊专家根据实际情况，非实时浏览会诊申请信息和病理资料，并编写和发布会诊报告；申请医 生再浏览会诊报告。 按照实现功能，远程会诊系统可分为普通远程会诊与急重症远程会诊两类。基层医院的普通远程 会诊系统部署在基层医院的远程会诊室，为全院的门诊和住院病人提供远程门诊会诊、远程预约会诊 等普通远程会诊服务；急重症远程会诊系统部署在基层医院的急重症患者抢救科室或重症监护病房 （ICU），为患者提供急重症远程会诊服务。 （2）病历资料采集子系统