
医院信息部门为什么需要AI工程平台?
是否每个产品(系统)都需配备独立模型?产品与模型的数据资产如何存放?是否有必要打通并整合知识资产?

是否每个产品(系统)都需配备独立模型?产品与模型的数据资产如何存放?是否有必要打通并整合知识资产?

2025年《政府工作报告》首次明确提出“支持大模型广泛应用”。

期望医疗AI从外挂式、浅层次的应用,逐步发展为细粒度的深度融合。

避免陷入盲目追捧的“技术狂热”,时刻坚守医疗服务初心。

医院大模型的训练结果与医院自身的知识水平、业务和管理水平密切相关。

已在智能问诊、电子病历书写、临床诊断等多个门诊医疗场景应用DeepSeek。

提示词工程的核心是收窄输入问题域。

解决了医院单独部署大模型的算力支撑、资金投入等问题。

基于DeepSeek的医疗数据分类分级具有精准高效、灵活定制、全面覆盖的优势。

成为医疗科研提质降本的数字基座。

所有模型参数、数据构造、多阶段模型训练、模型评测等核心代码都将公开。

分析病历内容,提供智能诊断和治疗辅助。

解决大模型“什么都懂,就是不懂本院情况”的问题。

当医疗智能体渗透到每个环节时,医疗资源将实现“量子态”重组。

推出临床智能助手Copilot与“青医爱问”两大应用实例。

AI在从“单点突破”向“系统级赋能”演进,也正在推动医疗AI从“工具化AI”迈向“体系化AI”,从“任务型AI”迈向“智能体(Agent)”。

紧密跟踪大模型的发展动态,研究和应用具有专业性和实用性的数智产品。

全面支持医院快速构建和部署AI应用。

成功打造大模型落地医院应用的“三快”实施范式。

实现医疗知识检索、电子病历生成、医保审核等场景的智能化升级。

有望改变医疗信息系统的架构,并推动医疗服务模式的创新。

重点推动各地统一县域医共体信息系统。

6月25日,诚邀您参与“医学影像人工智能时代的PACS发展趋势”在线论坛。

“新冠肺炎AI辅诊系统”从肺炎病变识别、肺炎病变分析到病情进展评估等,都可以辅助医生。

经历了前两年的狂热,业界对于医学AI的认知已经趋于理性和务实。

CHIP 2019吸引了来自海内外医疗与健康信息处理领域的350余名专家学者参加。

实现AI所需要的并不仅仅是一个芯片,而是要将计算、内存、存储以及互联、软件都结合起来。

医学人工智能不仅可以提高医生的工作效率,还可以提高临床诊断的准确率,让精准医疗真正成为可能。

从医院信息管理到临床数据服务,必须做好思路转变、知识转变、技术转变以及环境转变。

如何将越来越多的医疗数据变成有价值的信息,这是临床信息化建设要重点关注的内容。
最新评论
是的,这需要院内达成一致,领导层面须支持。
非常好,贴合工作实际,有学习借鉴意义。不少年轻人不愿意主动学习,主动思考,主动做事。一是不学习,无能力,二是跟风躺平,做多做少,收入差别不大。
是的
思路很重要,行动更重要
售后服务(治疗,诊疗后有疑问需要咨询医护人员)很好啊,医院应该提供这样的渠道并且不需要收费吧,除非你是土豪,个人觉得,咨询可以有,收费较难接受,利益分配好像也很难合理合规。