目的：设计并开发一款基于医疗机构集成部署的、遵循国家统一标准的传染病智能监测预警前置软件，提升传染病监测与预警的效率和准确性。方法：通过对现有的传染病监测预警体系进行分析和研究，采用高度灵活的系统架构和适配性强的跨平台开发技术，设计开发了国家传染病智能监测预警前置软件，实现各功能模块的高效无缝集成。结果：在实际试点应用中，该软件提高了数据采集的时效性和准确性，与人工网络直报相比，传染病报告病例数量提高了 10.7％。结论：传染病智能监测预警前置软件是集成医院信息系统的重要软件工具和技术手段，实现了传染病监测模式从传统的被动报告向现代化主动感知的重大转变，对我国传染病监测和控制具有强有力的支撑作用。

回顾国内人工智能医疗大模型应用领域的最新发展，聚焦于医疗大模型在智能问诊、优化治疗流程、加速药物开发以及提升特定疾病治疗效果等领域的应用，分析了未来的发展方向及潜在的挑战。随着跨学科合作不断深入和创新生态系统的构建，医疗大模型有望推动整个健康服务体系向更智能化的方向发展；在新药研发和个性化治疗策略等领域，预计将有更多创新成果涌现，为我国智慧医疗事业的蓬勃发展提供有力的技术支撑。

目的：借助信息化手段提升病案质量和管理效率，实现住院病历归档的全生命周期智慧化管理。方法：以问题为导向，对某院病历归档管理流程进行深入调研与需求分析，通过建立无纸化归档闭环管理机制、文书完整性卡控机制、病案修改审核管理机制、可靠电子签名架构，构建以临床业务系统、归档系统、电子签名系统为一体的住院病历无纸化归档全流程闭环管理体系。结果：已实现 24 项医技报告、12 种医护文书的无纸化归档，覆盖住院归档病历范围的 90.00% 以上，病历无纸化自动归档率 96.13%，病历归档完整率达 100.00%，杜绝了纸质病历缺张少页的安全隐患。结论：住院病历无纸化归档体系的建设，有效提升现代医院病案质控管理水平，进一步助力公立医院高质量发展。

健康医疗数据作为国家基础性战略资源，其安全性和有效利用对保障人民生命健康、促进医疗卫生事业发展具有重要意义。数据分类分级是健康医疗数据安全治理和数据资产要素化的核心环节。本文阐述了数据分类分级的概念、目标和意义，分析了健康医疗行业数据分类分级的背景、必要性、特殊性、面临的问题与挑战以及监管趋势，介绍了其关键技术与核心工作事项，探讨了数据分类分级在医疗卫生机构的行业应用，提出了数据分类分级能力建设的建议，并指出了本研究的局限性。

综述了机器学习在临床领域的应用现状、面临的挑战及潜在方向。重点梳理了机器学习在临床疾病风险预测、疾病诊断、检验检查、病历书写与质控、医疗管理等场景中的应用情况，探讨了机器学习在临床应用中面临的伦理监督、隐私保护和数据安全等挑战，并提出了机器学习在临床研究中的发展方向。

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。

目的：通过智能技术应用辅助老年常见病的监测、治疗和研究，以解决人口老龄化进程加速带来的老年医疗问题。方法：借助医疗物联网智能设备实时监测并整合老年人的必要院外健康数据，形成老年常见病健康数据采集的闭环，建立了老年常见病一体化云监测平台和多维健康数据中心平台。结合大数据治理技术和人工智能技术，探索老年病临床智能推荐决策模型研究。结果：一体化云监测平台已在部分医院试点应用，同时初步建成老年常见病多维健康数据中心平台，有效弥补了以往老年健康数据中心的不足。利用 22 万余份老年健康数据和医院临床知识库，构建了老年常见病知识图谱，并初步形成了临床智能推荐决策规则引擎；基于知识图谱、智能规则引擎和智能推荐决策模型，借助 CDSS 的集成应用初步实现老年常见病临床智能推荐决策支持。结论：本次探索在促进区域老年医学信息化、分级诊疗、临床决策支持和慢病管理等方面有积极影响。

目的：分析国内外养老机器人研究现状、热点与趋势。方法：从 Web of Science 和 CNKI 中检索养老机器人相关文献，使用 CiteSpace 6.2. R4 对纳入文献进行文献计量与可视化分析。结果：检索并纳入中文文献 443 篇、英文文献 1656 篇。中英文文献年度发文量均呈明显上升趋势，中文文献数量较少，发文量增速较低；机构间合作紧密度较低，主要发文机构为高校；英文关键词包括技术、痴呆、设计等，中文关键词包括人工智能、智慧养老、人机交互等，中英文关键词聚类分别得到9个主要聚类标签，英文聚类标签为人机交互、腿部运动、跌倒检测等，中文聚类标签为外骨骼、人工智能、人机交互等；中英文关键词突现分别得到 15 个、20 个关键词，突现强度最高的中英文关键词分别为动力学和人工智能。结论：未来养老机器人领域应加强产、学、研深度融合，提高人才培养成效，增进科技成果转化水平，同时加强数据安全及隐私保护，注重多模态设计与人工智能前沿技术应用。

基于国家关于促进数字中医药发展的政策背景，文章全面梳理了数字健康、数据要素和中医药信息化发展的政策文件，系统阐述了数字中医药发展现状和面临的问题与挑战，提出了数字中医药的发展路径，从中医药传承、提升中医诊疗效率、中医健康服务、中医药数据融合创新等中医医疗机构数字化转型升级方面进行数字中医药应用场景设计，为推动中医药领域的数字化发展提供参考。

随着数字化时代的深入发展，新一代信息技术正在激发健康医疗数据爆炸性增长，这些数据涵盖了疾病诊疗预防、健康管理、公共卫生、养老服务等诸多领域。健康医疗数据的市场潜力巨大，但其资产流通交易仍存较多问题。本研究通过梳理相关文献资料，概述我国健康医疗数据资产流通交易领域的动态，基于数据资产的相关理论及实践，提出优化健康医疗数据确权模式，完善定价机制，强化隐私保护和数据安全技术，构建政府、医疗机构、科研院所和企业等多方参与的数据开放共享体系，实现数据资产最大化利用和社会价值提升，以促进数据共享，推动健康医疗数据市场流通交易的规范化和高效化发展。

针对医疗数据治理中存在的结构化、半结构化和非结构化数据处理困难，敏感数据识别效率低，动态知识更新滞后等问题，探索大语言模型（LLM）与检索增强生成（RAG）技术在医疗数据分类分级中的应用路径。利用大语言模型高效处理海量数据，通过深度学习不断优化算法，实现数据分类分级引擎更智能的决策和预测；融合RAG作为分类分级本地知识库，通过增强检索知识库的语料来提高DeepSeek在医疗数据场景应用的准确性和可靠性。通过模型及检索技术、自学习功能迭代，数据分类分级的效率提升80%以上，识别准确率提高到90%以上，提高医疗数据分类分级的工作效率及准确率。结论：本方案为医疗数据治理提供了可解释性强、动态适应性高的技术路径，可实现在数据资产目录构建、数据开放共享等场景的应用落地。

目的：改善传统绩效考核方式考核指标不明确、数据采集和分析不规范等问题。方法：利用人工智能、自然语言处理等技术，将各系统分散的数据进行统一集成、治理，按照上报指标的形式存储于数据中心，实现指标全局定义，构建绩效考核系统，展示、分析相关指标趋势，并动态追踪与管理。结果：该平台集展示、统计、分析、反馈为一体，实现了指标分析智能化、运营管理精细化、绩效动态监测与预警，同时提升了业务数据质量。结论：该系统的应用提高了医院绩效考核的准确性和效率，可为医院管理提供决策支持。

目的：设计并训练一个青少年心理健康预警模型，通过对青少年心理健康调查问卷或心理日记等文本数据进行分析，及时发现并预警青少年存在的心理问题。方法：基于 BERT 预训练模型，构建基于青少年身心健康的预警模型，利用青少年心理健康调查问卷数据和心理论坛上抓取的资料，对模型进行增强训练和微调，从而实现对心理健康相关信息的文本分析和预警，有效和迅速地发现青少年群体中的心理问题。结果：实验结果表明，基于 BERT 的青少年心理健康预警模型在分类任务中展现出优异的性能。经过增强训练后的 BERT 模型分类准确率达到了 88.21%，与传统的 MLP、SVM、LSTM 模型相比，在准确率和召回率等关键指标上有显著提升。结论：本研究提出的预警模型为心理健康评估提供了科学而便捷的方法，能有效提升对青少年心理状态评估的准确性，适用于医院、学校和家庭等多种场景。未来将进一步优化模型，以应对更加复杂和多样化的数据挑战。

目的：构建基于 HR-SCNet 网络的计算机辅助诊断模型（CAD），提高发育性髋关节发育不良（DDH）诊断效率。方法：收集某儿童医院 DDH 患者的骨盆正位 X 线片，构建包含不同疾病程度的 DDH 数据集，通过对多尺度特征图空间重构与通道重构，精确定位髋关节 8 个关键点，并实现 DDH 的精准诊断。结果：在关键点定位及国际髋关节发育不良协会（IHDI）分型诊断结果中表现较高的准确率，其中 IHDI Ⅰ分型准确率为91.86%，与高年资临床医生诊断结果相似。结论：HR-SCNet 模型能够准确定位髋关节关键点并实现 DDH 的分类诊断，可大幅提升 DDH 筛查及诊断效率。

目的：构建以虚实寒热为纲领的中医体质智能辨识系统并进行应用实践，解决传统中医体质辨识过程耗时较长、主观偏差等问题。方法：以八纲辨证思维为指导设计 15 种体质分类方案，构建体质逐级辨识模式的数学表达模型，并将辨识系统应用于健康管理平台。结果：中医体质智能辨识系统能有效反映不同人群的体质特征，高效、准确地完成中医体质辨识过程。结论：将传统八纲辨证理念与现代人工智能技术结合，基于虚实寒热纲领构建的体质智能辨识系统在推动体质辨识技术和公共健康进步方面具有重要意义。

目的：设计开发基于微信小程序的结直肠癌早筛助手平台，提高居民对结直肠癌筛查的依从性，提升医务人员的工作效率。方法：基于微信标记语言（PHP）开发前端微信小程序，基于 SpringBoot 框架开发后端云服务器，前后端数据遵循 JavaScript 对象表示法（JSON）格式传输，完成结直肠癌早筛助手平台的设计与开发。结果：该平台具备问卷填写、大便隐血结果评估、筛查数据收集与分析、筛查结果反馈和健康教育等功能。平台运行近 3 年来，访问并填写线上结直肠癌筛查问卷 25192 人次，领取大便隐血胶体金法检测试纸检测 20457 人次，根据专科医师建议完成肠镜检查 1321 人次；与 2012 年―2016 年重庆市城市癌症筛查结果相比，通过该平台进行结直肠肿瘤筛查的受检者依从性更高、病变检出率更高，息肉和痔、腺瘤和腺癌检出率均更高（P ＜ 0.05）。结论：基于微信小程序的结直肠癌早筛助手平台便于宣传与普及，且用户使用方便，可有效提高居民的结直肠癌筛查依从性，提升医务人员的工作效率。

目的：提高临床眼科专科服务能力，优化患者就诊流程。方法：分析医院现有眼科业务流程的不足，结合医院实际情况，采用面向服务的架构及模块化设计方法构建眼科影像存储与传输系统（PACS）专科工作平台。结果：该平台涵盖眼科科室日常业务，实现了眼科专科与全院信息化的互联互通，全流程医疗文书无纸化；形成眼科专科化数据库，便于分析患者信息、指标数据和就诊信息等，提高了眼科服务水平和效率。结论：眼科 PACS 专科工作平台极大提高了眼科影像管理效率和质量，提升了临床工作效率，可为同类专科信息化建设提供参考。

目的：构建基于大模型的医患对话摘要生成系统，在无需任何标注数据的情况下，自动提取和总结医患对话中的关键医学信息。方法：借助规模较大的大语言模型对医患对话数据进行预标注，然后基于这批伪平行数据对参数规模较小的大语言模型进行训练；推理阶段引入语境学习方法，提供少量示例结合指令工程，使大语言模型能更精准地理解医患对话，生成最终的摘要。结果：该研究构建的系统在保留关键医疗信息方面显著优于现有的无监督摘要生成技术及大语言模型。结论：使用大参数大语言模型对医患对话进行预标注，利用知识蒸馏方法可以实现小参数模型对大参数模型的能力继承，以降低对训练数据的依赖，提升模型通用性和可移植性。

在数千种已知的罕见病中，大约30%～40%的患者存在面部异常，面部特征识别成为利用机器学习预测罕见病风险和类型的一种有效方法。由于罕见病样本的稀缺，机器学习面临不少挑战。使用 Dlib 提取患者面部的 68 个关键点，并计算 35 个点之间的尺寸距离和 26 个线段的夹角余弦作为面部几何特征。通过特征选择筛选出其中前 10 个重要特征，并与 Dlib 提供的 128 维向量融合，从而构建 138 维新的向量作为面部特征，再利用 NIH 网站公开的 DiGeorge 综合征、Down 综合征和 Williams 综合征的面部数据进行分类建模。测试结果表明，融合几何特征的模型在分类性能上优于仅使用深度学习特征的模型。这种方法不仅具有更好的可解释性，而且适用于小样本情况下的罕见病早筛分类，为罕见病预测提供了一种有效的新途径。

目的：利用 5G 网络+智慧急救平台（一体化平台）实现高效协同智慧急救，以患者为中心，确保院前和院内医疗环节的无缝衔接。方法：整合车载急救终端、急救指挥会诊系统和医院急救工作站等关键系统，基于5G技术实现数据的即时采集、传输和远程会诊，覆盖从接收急救任务到患者抵达医院的全过程。结果：在院前急救阶段，平台能实时传输患者信息，支持远程医疗决策；在院内急诊阶段，平台涵盖预检分诊、抢救留观和质控管理等模块，确保数据的完整性和一致性。结论：一体化平台可为医疗人员提供高效智能的工作环境，提高急诊急救效率，同时提升患者的医疗体验和满意度；实现了区域医疗急救可视化管理、规范化诊疗和精细化质控。

研发一种医疗机构数据资产管理平台，通过数据标准化、资产化和产品化，提升医疗数据的价值和利用效率，支持医疗、科研、管理等多方面需求。平台设计包括数据发现层、数据资源层、数据资产层、数据产品层、数据服务层和通用支撑层，采用数据标准化、隐私计算、区块链存证和 AI 大模型等关键技术，实现数据的全生命周期管理。结果：平台的应用显著提升了医疗机构的数据管理效率和数据质量，促进了数据的集成和共享，优化了医疗资源配置，加速了医学研究创新。平台的建设和应用显著增强了医疗机构的数据治理能力和信息化水平，有效解决了数据孤岛、数据标准不统一、数据安全与隐私保护不足等问题，为提升医疗服务质量和科研水平提供了有力支持。

大数据与人工智能技术的发展驱动了健康医疗数据的资产和应用价值的提升，也随之增加了数据泄露、篡改和非法利用的风险。我国数据安全治理已在政策层面形成顶层设计，但基于安全治理的医疗领域数据分类分级仍处于探索阶段。本文基于某三级甲等医院的数据安全治理工作，探讨数据分类分级的理论基础、技术要点与实践路径，构建了包含6大类、25个小类、49个子类的医院数据分类标准，以1～5级为基础的数据分级规则，完成了院内约120套信息系统的数据资产梳理，建立多算法组合的医院数据分类分级自动化，并将算法模型嵌入安全监管服务平台，通过实时监测不同类型、级别数据的系统分布和流向，有效提升医院数据安全治理能力和效率。

基于医院数据精细化管理的发展趋势，本研究从数据治理需求出发，融合安全合规要求，探索医疗数据分类分级在数据精细化管理层面的应用。依据医疗行业相关标准，通过业务调研、资产盘点、数据字典完善、标准制定等方式探索分类分级实践流程。数据分类分级管理后，医院通过对特定类别数据的精细化研究，能够合理分配医疗资源；基于数据重要性和敏感度分级管理后，也可以更清楚地识别和评估各类数据风险，有助于对不同等级数据制定针对性的风险管理策略，确保医院在法律和行业标准中合规性的提升。分类分级不仅优化了数据存储和访问，提高了管理效率，还显著降低了数据泄露风险，为医院医疗资源合理配置、科研创新提供了支持，达到了全面提升数据安全管理的目的。