功能完善的呼叫和排队管理系统不仅能解决传统 排队中存在的拥挤、 嘈杂、混乱等不文明现象， 同时还能利用系统自动实时生成的各种数据信息 统计报表， 量化考核员工，科学设置服务岗位， 提高服务管理水平。 使用诊室管理与分诊排队叫号系统以后， 优化了服务和工作环境， 使病人和医护人员情绪 得以放松，提高了服务效率和质量，树立了医院 各个单位的良好形象，有利于提高经济效益和社 会效益。 p 概述 信息发布&分诊排队叫号 信息发布&分诊排队叫号 信息发布&分诊排队叫号 p 排队叫号系列 u 普通门诊系列 u 药房叫号系列 u 检查叫号系列 Ø 门诊大厅 Ø 诊室门口 Ø 候诊大厅 Ø 门诊大厅 Ø 诊室门口 Ø 候诊大厅 Ø 门诊大厅 Ø 诊室门口 Ø 候诊大厅 Ø 室内终端 Ø 室内终端 Ø 药房叫号终端 Ø 药房候诊大厅 Ø 室内终端 在候诊大厅部署综合显示屏，用于显示当前科室中各诊室的 队列情况。 患者可在候诊休息区等待就诊，偶尔留意下综合显示屏和语 音提示，当门诊医生呼叫到自己的号码时，综合显示屏会显示 “请xx号xxx到xx诊室就诊”同时伴有语音提示，病人可依照提 示前去相应的诊室就诊。 分诊台客户端软件安装在护士站电脑上，可对本科 室所有诊室的排队叫号进行管理，并显示各诊室及患者 的信息。 信息发布&分诊排队叫号

加医院收入。同时，讨论了利用AI，如deep seek，提升手术排程的可能性，尽管实际操作需要对医院业 务有深入理解且模型训练不易。此外，还提及了门诊排班与排号的问题，特别是如何通过运筹规划最大 化诊室利用率，以应对高门诊量的挑战。当前，这些优化工作主要依赖人工思路的理清，为未来基于大 模型的智能排程奠定基础。 ● 01:59 医院运营效率提升与AI技术的融合 对话主要围绕医院运营效率的提升 Seek等技术可以提升手术排程，但实际应用 还面临对医院业务熟悉度和模型训练的挑战。 发言人 问：医院门诊排班和排号是否有可能实现智能化管理？ 发言人 答：未来可能会有更智能的大模型进行门诊排班和排号，目前由于门诊量波动大，部分诊室空 闲而部分满负荷，需要通过运筹规划来提升效率，这仍需人先理清思路再进行模型训练。 发言人 问：在提升医院运营效率方面，软件端是否会增加预算，尤其是与AI无关的部分？ 发言人 答：目前尚未看

上 海市作为国际化大都市，新发、少见传染病输入并本地 化的风险持续存在。为强化此类传染病的监测预警， 上海市于 2015 年起选择 12 家医疗机构的急诊、感染 科、皮肤科、血液科和神经科等诊室，作为发热伴皮疹、 发热伴出血、发热伴神经系统症候群的监测哨点。此 类综合监测采集符合症候群定义病例的样本，开展近 40种病原体的实验室检测。若发现疑似新的病原体， 则第一时间进行病原体鉴定，并将结果及时上传，为开 集报告工作规范（2020 年版）》。截至 2021 年 7 月，上 海已构建了集病例信息、症状体征、流行病学史、实验 室检测为一体的发热病例在线实时监测网络，全覆盖 337家发热门诊、发热哨点诊室。该系统通过“智能插 件”方式部署在医疗机构医生工作站，在发热病例就诊 的第一时间进行病例信息采集，与上海传染病疫情报 告管理信息网络实时互通，实现医疗机构信息网络与 公共卫生监测网络的有机结合，促成了传染病监测工 览会等重大活动和集会，进一步提升了综合监测的 效能。 七是初步构建了灵敏高效的传染病监测预警信息 化网络。自2020年3月以来，上海的发热病例在线实 时监测网络已全覆盖337家发热门诊、发热哨点诊室， 截至 2021 年 6 月累计采集发热病例信息 85 万余条。 在新冠肺炎疫情防控期间，该监测系统为疫情防控提 供重要支撑，实时掌握全市各区发热病例就诊情况、具 有外出外来史等重要流行病学史的发热病例信息及肺

率低下。管理部门需要亲临现场确认各诊室医生出勤情况和在岗情况， 这不仅耗时耗力，而且效率低下。为了提高管理效率，需要探索新的 巡查方式，如利用数字孪生平台进行远程监控和管理。 （6）公共医疗资源有限，候诊空间有限，而候诊患者人数不可 控。在高峰时段，候诊队列会出现等候过长的现象，影响患者就医体 验，降低患者满意度。为了解决这一问题，管理部门需要利用动态且 直观的手段来掌握短时间内各诊室、诊区患者人数和候诊人数，以便 诊人数，以便 进行合理的诊室区域布局、门诊时段规划和出诊医生安排，以实现医 疗资源的最大化利用和及时调配。 宁波大学附属第一医院智慧医疗数字孪生平台，是国内首个通过 数字孪生城市技术应用典型实践案例汇编（2024 年） 44 数字孪生将空间与数据深度融合,创造性跨系统打通医院所有业务平 台,极大提高了医院各部门的工作效率和应急事件处理能力，被列为 宁波市科学技术局科技创新 2025 门诊管理系统实现了对叫号系统、医生坐诊信息表、诊室开诊信 息表以及空间信息表的全面整合，形成了一套高效的信息管理系统。 该系统通过集中管理和快速访问这些关键信息，为管理人员提供了一 个全面的视角来监控门诊的运营状态，可视化展现门诊数据，无论是 医生的排班、诊室的使用情况，还是患者的流动情况，都能通过系统 迅速获取并进行分析。 （2）数字孪生功能应用 在数据孪生的场景中实时展示诊室的使用情况，门诊医生的出勤

人工智能大模型虚拟数字人的构想 3.5.3 虚拟医院 有区别实体医院，虚拟医院依托医疗场景工程打破了空间的限制，将现实世界的 实体医院“复制”到虚拟空间，它具有和实体医院一样的建筑形态，具备如虚拟诊室、 虚拟医生、虚拟护士，可实现在线教育、远程诊疗、共享病历、会诊交流等综合医疗 服务。未来，虚拟医院的建立将给智慧医疗的发展带来新范式，在更好服务于患者的 同时降低医疗工作者的负担，推动医疗领域生态体系变革，提高医院综合治理能力，

3.3.2 基本组网 医疗 F5G-A 绿色万兆全光园区采用 F5G-A 技术进行建设，按照医院的场景 要求，医院可以考虑设置院级会诊中心，使用端可划分为诊室/医技科室（含医疗 影像室、阅片室等），智慧病房和手术室等几大部分。诊室所接入的终端设备主 要包括 PC 和 AP 等，医技科室所接入的终端设备主要包括 PC 和放射仪器，智慧 病房所接入的终端设备主要包括 Wi-Fi 接入终端、医疗仪器和输液治疗（IoT）等，

的实际调用结果显示，这一方式，明显减少了医生翻阅资料及同患者沟通的时间，还能 帮助医生更准确地确定病因，有效提升诊疗质量。 最后，智能候诊意在优化医生的问诊效率，提升患者就医体验。AI 支持下，医生在诊室 中接待患者时，只需几秒钟浏览这份整理好的病历，迅速了解患者的大致情况。最终， 医生不仅省下了问诊与病历书写时间，还使得医患交流更加精准和高效，医生的诊疗决 策更为准确。  诊后环节 由

的实际调用结果显示，这一方式，明显减少了医生翻阅资料及同患者沟通的时间，还能 帮助医生更准确地确定病因，有效提升诊疗质量。 最后，智能候诊意在优化医生的问诊效率，提升患者就医体验。AI 支持下，医生在诊室 中接待患者时，只需几秒钟浏览这份整理好的病历，迅速了解患者的大致情况。最终， 医生不仅省下了问诊与病历书写时间，还使得医患交流更加精准和高效，医生的诊疗决 策更为准确。  诊后环节 由

现症状前就被 AI 精准捕获。在体检或门诊过程 中，AI 协同诊疗系统会实时整合影像、基因、 实验室结果和生理监测信息，像经验丰富的“预 判专家”一样寻找早期线索。例如，一个看似 健康的患者走进诊室，AI 已在分析他的全息健 康档案。当系统在肺部 CT 中识别到细微阴影， 并与基因检测中的可疑突变相关联时，会立即 提示存在早期风险并建议进一步检查。在这一 场景下，AI 不再只是“第二意见”，而是主动