本研究探讨了AI在网络安全领域的研究进展与应用实践。追溯了神经网络、深度学习等AI技术在网络安全领域的早期探索路径。从渗透测试、代码审计、威胁情报和安全垂域大模型4个维度阐述了AI驱动的新型网络安全应用。对AI在网络安全领域中所面临的挑战进行了深入剖析，并以医疗行业为例阐述了AI在敏感行业存在的安全问题。展望了AI与网络安全深度融合的发展趋势，为推动网络空间治理能力提供了参考。

针对资产识别技术获取入网资产不准确、资产信息填充效率低的问题，基于医院现有网络准入系统、终端安全管理系统和设备登记系统，设计一套入网资产智能化核准系统。首先从网络准入系统中实时筛选全网资产清单，然后通过终端安全管理系统筛选出已安装该软件设备的操作系统、安全状态等信息，最后与原设备登记系统中的资产信息进行比较，若同一IP地址的设备出现信息不一致的情况，则判定为资产发生变动，经人工现场核实后核准信息。该系统统计的资产信息准确率可以达到98.5%以上，资产定位时间缩短了95%。该系统的应用提高了医院入网资产数据的准确率、在线资产的识别速度以及网络中设备资产的定位效率，为医院的资产精细化管理打下基础。

本文基于零信任安全模型，针对医院科研数据平台的安全需求，提出并设计了一套多层防御架构。该架构通过堡垒机实现安全接入控制，结合安全沙箱技术保障数据隔离访问，并依托分布式防火墙与动态权限管理机制，确保域用户在远程登录过程中的数据安全。同时，采用域控集中化管理策略和上网行为审计措施，有效降低了敏感数据泄露风险。研究表明，该方案显著提升了医院科研数据平台的安全防护能力和合规管理水平，为医疗行业数字化建设提供了可落地的安全实践参考。

探索医院网络安全运营体系建设的开展思路和实践方法，为进一步提升医院网络安全能力提供参考。通过对安全运营团队建设、安全运营平台建设、安全运营流程建设的分析与总结，探索医院网络安全运营体系建设思路。医院网络安全监测、预警和处置能力得到有效提升，安全事件的处置效率大幅提高。网络安全运营体系的建设可以进一步提升医院应对网络安全事件的监测、预警和处置能力，有效保障业务安全运行。

随着AI技术的飞速发展，AIGC在健康医疗行业的应用日益广泛，显著提升了医疗服务的效率与质量。然而，AIGC技术的深入应用也带来了数据滥用和数据泄漏等安全问题，不仅威胁到患者的隐私和安全，还可能影响整个医疗系统的正常运行。本研究以苏州市健康医疗AI能力中心建设为基础，提出大模型输入输出内容安全防护框架，通过构建基于大模型的智能监测与分析系统，实现对AIGC输入输出数据的实时监控、异常行为检测和风险预警，在数据滥用和泄漏发生之前及时采取应对措施，确保医疗数据的安全性和合规性，防止健康医疗数据的滥用行为，保障患者数据的隐私安全，为健康医疗领域AIGC应用安全实践提供了重要参考与借鉴。

基于业务实践，设计医院检验标本全流程追溯场景，利用区块链及其衍生技术建立医疗健康数据可信交换体系，探索推进区块链在卫生健康领域的技术创新应用场景。运用区块链和IPFS技术，将检验标本执行过程、检验结果与分布式结构进行融合创新，突破检验标本流转过程中传统的中心化或者弱中心化模式，建立医疗健康数据可信交换体系。通过搭建检验标本区块链网络及IPFS，利用智能合约及分布式账本不可抵赖等特性，实现医疗机构内外部医疗文书等非结构化文件的链上分布式存储及检验标本全流程链上记录。利用区块链分布式账本及IPFS去中心化的特性，实现检验标本流转全过程可追溯、数据不可篡改，进一步推动医疗数据可信共享。

随着我国医疗技术和现代化技术的快速发展，突发且不确定的院前紧急医疗事件要求急救医疗系统能迅速抵达现场并提供有效的救治。近年来无人机技术在民用领域得到广泛应用，因其高效率、多功能、低成本的特点，在急救医疗救援中展示出巨大潜力。通过融合人工智能、5G等前沿技术，无人机种类及功能不断丰富升级，极大地促进了急救医疗效率的提升与救援模式的优化。本文就无人机在急救医疗系统中的数字化应用现状进行综述，通过深入剖析当前面临的挑战和未来发展趋势，为促进急救医疗系统中无人机与新兴数字化技术的深度融合提供思路，进而提高医护人员救援效率及急救医疗救治水平。

实现安保事件智能预警，解决医院传统安保工作中存在的巡检效率低、视频数据应用分析不足、事件发现被动及处置滞后等问题。基于AI视觉分析中枢构建智能监控系统，运用视频场景全目标结构化分析、视频AI深度解析、AR全景、智能算法仓等技术，实现医院重点人员防控、智能安保管控、医院安防精细化综合管理等3大功能板块。在安全管理中，系统实现了精确锁定目标、预见安保事件、整体把控安全态势和科学获得安保数据。系统能够提升医院安全管理效能，助力医院管理精细化和智慧化升级，推动医院高质量发展。

解决日间手术患者随访效果不佳和患者体验差等问题，搭建一套高效的全流程数据管理日间手术随访系统，为临床决策和科研提供有效数据支撑。采用自动语音联合人工语音的智能化随访模式，整合医院随访资源，规范随访内容和随访时间，应用多种数据可视化分析方法，深入了解日间手术情况。电话成功接通率与常规人工随访相当，有效减少人工成本，显著提高随访效率。该系统为医患提供了便捷、高效的随访沟通渠道，在提高患者恢复质量和康复安全，提升医院管理效能，减少医患纠纷等方面具有重要意义。

中国是全球糖尿病流行中心之一，有效预防、治疗和管理2型糖尿病具有高度的公共卫生意义。数字疗法基于循证医学，利用数字化程序进行疾病干预，已在2型糖尿病管理和治疗上广泛应用。本研究对数字疗法在2型糖尿病领域的国内外进展进行梳理，包括其设计与实现、临床有效性评价和卫生经济学评价，讨论了现有问题和发展趋势，为我国发展和推广2型糖尿病数字疗法提供参考。

探索有效诊断新生儿急性胆红素脑病的方法，从影像学角度基于多模态磁共振影像数据和深度学习方法，开展计算机辅助诊断新生儿急性胆红素脑病研究。针对新生儿急性胆红素脑病影像样本量少且类间差异较小的特点，提出了一种适用于诊断该疾病的浅层卷积神经网络模型，并采用多模态磁共振影像融合的方法合成训练数据，验证模型在不同模态磁共振影像及其融合图像上的诊断性能。浅层卷积神经网络模型在三模态磁共振影像融合（T1加权磁共振影像、T2加权磁共振影像和表观弥散系数图）数据集中的准确率达到了91.25%，AUC值达到了0.912 9，优于该模型在其他任何单一模态磁共振影像和两模态融合图像上的诊断性能。基于多模态磁共振影像和深度学习技术的计算机辅助诊断新生儿急性胆红素脑病技术具有潜在的诊断优势，可进一步推广至实际临床应用。

探索以新安医案为例的古籍医案实体标注规范，为制定统一的中医药古籍医案结构化标注规范提供思路。以7 621则新安医案为研究对象，采取多人独立标注和机标人校相结合方法，对文本进行预处理，确定命名实体、制定相应实体标注规范。以机标人校多轮迭代方法完成医案标注并不断完善标注规范。确定19个古籍医案命名实体和17个实体关系，详细明确了实体标注规范。三次预标注一致性检验结果分别为0.71、0.78、0.82，各类实体机标人校一致性检验P值、R值、F值均有显著提高。由于古籍医案文本结构的相似性，本次研究确定的命名实体和实体标注规范适用于一般性古籍医案文本结构化标注，为古籍医案信息化建设提供了可借鉴思路。

基于大数据技术建立等级医院评审数据管理系统，优化等级医院评审的数据管理工作，并推动医院高质量发展。以大数据技术为依托，通过对业务系统数据的整合及指标逻辑配置，建立等级医院评审数据管理系统，经过数据自动抓取、指标统计、数据基准分析、可视化展示、数据共享，实现数据的系统化管理。该系统实现了指标的自动采集和院内共享，为等级医院评审工作及常态化管理提供了数据资源，保障了数据的标准化、准确性、时效性和稳定性，提升了数据管理效能。该系统的实施不仅优化了医院数据管理流程，而且丰富了医院数据治理内涵，在建立医院数据监测长效机制中发挥了重要作用，对提升医院管理的科学性和系统性具有重要意义。

有效解决传统医院合同草拟难、审批核稿签订难、查询借阅难、合同执行监管难、业务数据共享难五大管理痛点。调研相关文献，收集近2年某医院签订的合同，分析医院合同管控要点、政策要求，设计适合医院风险管控的数字化合同管理系统，将项目招采、合同起草、签订、执行等内控关键要求嵌入信息系统，与院内数字证书认证（CA）系统、预算管理系统、财务报销系统、短信服务平台和钉钉办公平台等业务系统互联互通，实时感知合同全生命周期管理过程的异常与风险。建立了包含合同起草、审批用印、履约存档、风险预警、数据分析等合同全生命周期管理系统，基本实现医院合同100%线上审批、自动生成台账、风险预警。该系统有助于规范公立医院经济活动，加强内部控制和风险管理，提升合同管理效率和医院精细化管理水平，助力公立医院高质量发展。

探索可能影响大型慢性疾病数字健康干预计划实施效果的政策影响因素，为我国大型慢性疾病数字健康干预策略提供优化思路。根据研究主题，检索并分析了32篇相关文献，涉及3种慢性疾病的12项大型数字健康干预项目。研究借助史密斯政策执行过程模型推导各因素间的关系，并提出政策建议。政策执行主体、目标群体和政策执行环境三者在政策执行过程中相互影响，政策设计内容在更高层次上对上述环节产生影响。数字健康技术相关政策的优化工作仍待提升，建议未来政策设计应注重个性化设计、一级预防策略、现有医疗资源整合利用、新技术环境下基础设施建设及信息安全建设，并以全面视角开展更多场景下的健康需求研究。

为满足DRG付费改革要求，设计DRG病组质控﹣结算﹣成本系统框架实现信息化质控，形成全过程闭环管理流程。探索DRG评价体系及成本核算体系，从住院信息填写、病案质控、医保结算与分析、病组成本分析四个模块进行系统设计，实现DRG指标数据及财务指标数据可视化。运用该系统进行过程管理，提高了病案入组率，降低了非正常入组病案数量；通过迭代、整合现有信息系统，实现数据互联互通，加快数据流转速度，减少人工误差。信息系统提高了病案数据的规范性与准确性，为医保质控工作开展提供高效工作流程，为规范临床诊疗行为提供个性化数据支撑，为医保全流程管理、财务全成本管理提供政策数据基础。

基于智能数据监测平台“医保高铁”中与国谈药关联的模块功能及数据内容，从医保、医疗、医药三个层面探索“医保高铁”平台的作用机制和运行成效，为相关政策的执行和完善提供可行性建议。梳理南京市国谈药落地政策及主要特点，以“医保高铁”平台的模块功能和国谈药数据为基础，分析平台的作用与成效。“医保高铁”平台的运行实现了对南京市国谈药相关数据的全周期动态监测，2019—2022年国谈药整体落地效率呈稳步上升趋势。南京“医保高铁”充分发挥强大的数据监测与分析能力，助力国谈药顺利落地和广泛使用，促进各方主体实现数据共享、协同治理。

解决医疗软件在管理中不规范、在质量上参差不齐、在标准上不统一等问题，探索并分析医疗信息化背景下医疗软件质量管理的要点。以陆军军医大学大坪医院为研究对象，聚焦医院医疗软件的过程质量、产品质量、使用质量、运维质量等核心问题，分析其质量管理的要素并提出建议。分析并总结了医疗软件周期阶段的质量管理，列举了影响医疗软件质量的客观因素，总结了做好医疗软件质量管理要点。研究结果为医疗软件的质量管理提供了一定的参考价值，有助于进一步加强医院医疗信息化的发展。