状，合理引导就诊，减少了等待时间，提升了服务体 验。电子病历自动化处理和智能分诊导诊系统在逐步 推广，但实际落地效果因医院信息化水平和数据质量 而异。 在复杂疾病个性化治疗方案推荐上，由于疾病的 多样性和个体差异， AI 系统的预测精度和临床适用 性仍需进一步提升。尽管如此，智慧医疗已经展现出 强大的商业潜力，成为医疗机构和科技企业共同关注 的重点领域。 医药创新：AI 在医药研发中的应用匹配度和可 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 的采集和分析涉及用户隐私，必须符合相关法规（如 专家诊断、治疗疾病的思维和过程。在具体病案中， 能够整合患者电子病历、医学影像数据、临床笔记、 基因组学、实验室结果等多源数据，在疾病诊断、风 险预测等方面为医生提供决策支持。同时，依据患者 的个体差异和病情特征， 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。

的情感推理模型往往导致计算负载高、处理延迟大。如何优化模型结构、降低计算复杂度， 并结合边缘计算和云协同处理，实现低延迟的实时情感识别，将是未来亟待解决的关键技 术难题。 情感理解的主观性与个体差异 情感识别面临的最大挑战之一是情感的高度主观性和个体差异。同样的语音语调或面部表 情，在不同个体或不同情境下可能代表完全不同的情感含义。未来需要构建具备个性化特 征建模能力的情感识别系统，结合用户的历史交互数据、行为模式和情感反馈，实现动态 应用，同时确保开发周期和成本可控，是当前面临的一个重要 问题。 用户体验与适应性 尽管 AR 和触觉反馈技术可以为用户带来极富沉浸感的体验，但由于每个用户的需求 和偏好不同，如何设计一种既能提供高度沉浸感又能适应不同个体差异的交互方式，仍然 是一个挑战。例如，长时间佩戴 AR 设备可能导致头晕、视觉疲劳等不适，触觉反馈设备 可能导致过度刺激或不舒适感。如何平衡技术的创新性与用户的舒适性，是确保该技术广 泛应用的关键。

8 z 难 点 一 传统聚类算法难以全面适应电 网分布式资源的多样性和规模 难 点 二 分布式资源调峰通信负担重 个体竞争力弱，共识信任难 难 点 三 分布式资源调峰性能评价复杂， 个体差异大，互动策略不明确， 评价体系和信任机制需完善 基于电气距离等多维度指 标的多视角聚类算法，增 强电网资源调节能力 创 新 点 一 基于Hyperledger Fabric平台的 区块链网络双通道机制架构，创新

四位一体的九明医养融合服务模式，提供了良好的医养融合实践范例。 1 ）依单个个体的入住评估，疾病治疗、健康管理、康复护理、生活照料、以及精神慰 藉、中医中药等在内的连续性、综合性、兼具社区和人文属性的个体差异化深度融 合的规范化医养体系模式，而非仅仅是医养结合。 4.2 珠海九明医养融合服务发展体系模式 2 ）针对不同的个体，构建了具有大湾区个体化的健康管理、快乐安康、生活照料、地

但空间分辨率低， 且存在个体差异大，缺乏统一刺激参数标准，临床效果可重复性低 等问题。 磁调控技术在 1.0 时代空间分辨率优于经颅电刺激，1985-2000 年的早期阶段主要用于神经科学基础研究，2008 年后获批可用于治 疗抑郁症，标志着技术取得临床转化突破。该阶段磁调控技术结合 导航技术可实现个体化靶点定位，精准度得到提升。但穿透深度有 限且个体差异大，导致需反复校准，且疗效持久性差。

智联测评研究院 智联测评 智 （五）专家观点 综合来看，多位专家围绕国企改革与发展的核心议题，从不同维度提出了具有针对性的观点：既强调以高质量发展 为导向，突出科技创新、国家战略要求及企业个体差异在考核中的重要性；也聚焦国企创新机制建设，主张针对原 始创新特点构建适配的考核激励与容错机制，推行分类评价指标体系；同时明确了末等调整和不胜任退出制度的实 施原则，强调以业绩考核为核心，避免形 企在考核激励、机制建设等方面需兼顾战略导向、 分类施策与精准落地，为国企提升治理效能提供了多元视角。 30 1、导向，是要以高质量发展为导向；2、要求，是突出科技创新能力、国家战略要求和企业个体差异； 3、特征：开展针对性个性化考核；4、目的，是引导企业增强核心功能、提升核心竞争力。 —— 国务院副总理 张国清 国有企业要针对原始创新的不确定性、颠覆性、未知性等特点，建立与之相适应的技术路线选择、考核激

分析、作业交流、翻转课堂、智能表扬、自适应作业等功能， 能帮助学生查漏补缺和巩固知识，帮助教师提升作业批改效率， 解放教学生产力。 优势：  构建海量题库与科学的作业布置体系，提升教师作业布置 的效率；  能根据学生个体差异，进行阶梯性与层次性的作业布置， 实现因材施教；  作业答题结果自动批改，学生能及时收到个人掌握情况的 反馈，引导学生提升自主学习能力；  作业批改后能实时查看错题讲解，教师还可以录制微辅导

通过个性化学习体验和智能化辅导，AI 大模型能够根据学生的背 景、兴趣和学习习惯，调整内容和节奏，从而达到更加高效的学习 效果。 首先，AI 大模型可以进行个性化学习路径推荐。传统教育往往 采用统一的教学模式，忽略了个体差异。而 AI 大模型能够分析学 生的学习记录，识别出他们的优劣势，进而为每个学生制定个性化 的学习计划。例如，系统可以识别出某个学生在数学方面相对薄 弱，因此优先推荐与数学相关的补充材料和练习，这样不仅可以提 外，通过增强现实（AR）和虚拟现实（VR）技术的结合，教育 AI 模型能够提供沉浸式学习体验，增强学习的趣味性。 为了实现设计灵活的教育 AI 模型，以下几点是关键的实施策 略：  对学习者进行全面的需求分析，了解其个体差异和学习偏好。  构建一个可持续更新的内容库，以确保教育资源的时效性和相 关性。  采用强大的数据分析工具，监测学习进展并提供反馈，确保个 性化学习的有效性。  持续进行用户反馈的收集和分析，以迭代优化模型设计。 学习者在不同类型资源上的表现（如测验分数、作业成绩 等）。 3. 学习者在不同学习活动中的参与程度（如视频观看时长、互动 频率等）。 通过以上分析，系统将能够生成一个关于学习者学习风格的综 合资料库，以更深入地理解个体差异，并从中提取出有价值的见 解，从而做出相应的调整。 最终，通过整合这些学习风格分析的策略，自适应学习系统不 仅能够提升学习者的学习体验，还能提高教学的针对性和有效性， 实现真正的个性化学习。研究表明，适应学习者的风格能够显著增

特点维度 技术支撑与实现方式 典型应用场景 解决的核心问题 个性化学习路径 机器学习算法分析学 习数据， 动态调整难 度 数学分步拆解 、作 文智能润色 传统教育“一刀切 ” 模式与个体差异不 匹配 实时反馈与迭代 自动化评估系统 + 即 时纠错机制 作业进度跟踪 、辩 论观点攻防训练 反馈滞后导致的认 知固化 跨学科创造力培 养 多模态生成技术（文