1 01 大白话大模型Transformer架构 - 基于自注意力机制的神经网络结构 02大白话大模型自注意力（Self-Attention） - 序列内部元素关联计算 03大白话大模型多头注意力（Multi-Head Attention） - 并行多组注意力机制 04大白话大模型位置编码（Positional Encoding） - 注入序列位置信息 05大白话大模型词嵌入（Word Embedding） - 词语的向量化表示 06注意力机制（Attention） - 动态权重分配技术 07大白话大模型参数规模（Parameter Scale） - 模型可训练参数总量 08大白话大模型预训练（Pre-training） - 大规模无监督学习阶段 09大白话大模型微调（Fine-tuning） - 特定任务的有监督训练 10大白话大模型零样本学习（Zero-shot Learning） - 无示例直接推理 11大白话大模型少样本学习（Few-shot Learning） - 少量示例引导推理 12大白话大模型提示工程（Prompt Engineering） - 设计优化输入提示 13大白话大模型思维链（Chain-of-Thought） - 分步推理提示技术 14大白话大模型指令微调（Instruction Tuning） - 指令响应优化训练 15大白话大模型人类反馈强化学习（RLHF） - 基于人类偏好的优化 16大白话大模型 困惑度（Perplexity） - 语言模型评估指标 17大白话大模型生成式AI（Generative AI） - 内容生成类模型 18大白话大模型解码策略（Decoding Strategy） - 文本生成采样方法 19大白话大模型温度参数（Temperature） - 控制生成随机性 20大白话大模型Top-k采样 - 限制候选词范围的生成
◆ 【上海市】开展医学人工智能医院级别治理体系建设 2022年，上海市卫生健康委把医学人 工智能的治理体系建设作为重要的研究内 容，纳入上海市国家智能社会治理实验基地 （简称上海基地）的年度项目研究，由应用 中心—复旦大学附属中山医院论证方案并开 展验证。通过一年的研究，上海基地完成了 人工智能医院一级治理体系研究与验证。 明确医院层人工智能治理的目标 医院层面医学人工智能治理的目标包括 三个方面：（1）发展安全、高效、公平的医 疗人工智能；（2）建设医疗人工智能应用的 保障体系；（3）推动医院人工智能研发应用 的高质量发展。医院人工智能治理的力量来 自信息部门、职能部门、临床科室，包括医 护技勤各类人员，是一个协作架构。医院治 理人工智能的手段包括伦理审查、信息安全 管理、信息平台资源支撑、制度规范建设和 社会实验探索。医院治理人工智能的具体内 容包括应用监管评价、研发过程评估、服务 质量控制、教育培训过程的规范等（图1）。 实行医院人工智能治理的全生命周期管理 针对医院人工智能治理的过程，上海基地 给出了覆盖准入评估、使用监管、效益评价全 生命周期的方案，也梳理了质控体系、安全体 系、临床试验管理3个相关问题（图2）。 对于生命周期管理来说，在准入评估方 面，需要开展的评估项目包括：软硬件需 求、预期效益、产品和服务需求、临床适用 性、医院战略发展需求、数据安全、伦理、 医疗安全和质量8个方面；在使用监管中， 需要考虑的信息包括：使用日志、质控数据 集、中间结果、模型解释和升级情况、人员 反馈信息、异常案例、不良事件；在效益评 价方面，考虑的指标包括：使用量、经济收 入、效率提升、满意度、准确率等。 对于质控体系、安全体系、临床试验管
图表目录 图 1 知识工程发展历程 .................................................................................................................. 3 图 2 Knowledge Graph 知识图谱 ................................................................................................... 9 图 3 知识图谱细分领域学者选取流程图 .................................................................................... 10 图 4 基于离散符号的知识表示与基于连续向量的知识表示 .................................................... 11 图 5 知识表示与建模领域全球知名学者分布图 ........................................................................ 13 图 6 知识表示与建模领域全球知名学者国家分布统计 ............................................................ 13 图 7 知识表示与建模领域中国知名学者分布图 ........................................................................ 14 图 8 知识表示与建模领域各国知名学者迁徙图 ..................
— 3 — 附件 卫生健康行业人工智能应用场景参考指引 一、“人工智能+”医疗服务管理 （一）“人工智能+”医疗服务 1.医学影像智能辅助诊断 基本概念：针对医学影像数据进行智能分析、快速读片、 报告生成，实现高效精准的医学影像辅助诊断。 应用场景：利用计算机视觉、神经网络等技术，在 X射线、 CT、MRI、PET-CT、超声、病理切片、皮肤照片、眼底照片、 心电图、脑电图、肌电图、消化道内镜、纤支镜等影像诊断中， 发挥人工智能快速、精准的能力，通过各类医学影像病灶分析、 参数量化、三维可视化等功能，实现人工智能影像参数量化和 智能标注能力，生成影像结构化数据。应用人工智能从海量影 像中准确快速发现微小病灶，直观定位病灶，实现骨折、肺癌、 肝癌、皮肤癌、颅内动脉瘤等疾病精准早筛，提升影像数据分 析效率，提高影像诊断质量，提升疾病早期诊断精度，为医学 影像科研与成果转化提供数据要素与创新动力，提升影像诊断 医生工作效率，降低随访工作量，减轻医生工作压力，优化医 院人力成本。 2.医学影像数据智能辅助质控 基本概念：利用人工智能技术开展医学影像检查质量评价、
人工智能的发展与眼科医学影像分析2人工智能的发展3人工智能的应用4人工智能与眼科医学影像分析目录Contents25我们的主要工作1人工智能的本...
����������������������TenuredAssociateProfessor,DirectorofBiomedicalImageCompu:ngandImagingInforma:csLab(BIC...
中国人工智能系列白皮书——大模型技术（2023版）中国人工智能学会二○二三年九月1《中国人工智能系列白皮书》编委会主任：戴琼海执行主任...
基于医疗大数据和人工智能技术建设全国首家皮肤病专科互联网医院的探索与实践目录项目取得的成果项目进展020301项目背景04经费使用情况下一...
1医学知识图谱：医学人工智能的基石MedicalKnowledgeGraph：CornerstoneofMedicalAI内容•知识图谱基本概念•国内外医学知识图谱发展情况•...
中国人工智能系列白皮书——大模型技术（2023版）中国人工智能学会二○二三年九月《中国人工智能系列白皮书》编委会主任：戴琼海执行主任：王国胤副主任：陈杰何友刘成林刘宏孙富春王恩东王文博赵春江周志华委员：班晓娟曹鹏陈纯陈松灿邓伟文董振江杜军平付宜利古天龙桂卫华何清胡国平黄河燕季向阳贾英民焦李成李斌刘民刘庆峰刘增良鲁华祥马华东苗夺谦潘纲朴松昊钱锋乔俊飞孙长银孙茂松陶建华王卫宁王熙照王轩王蕴红吾守尔斯拉...
基于人工智能的临床辅助决策支持系统应用与实践➢引言➢临床辅助决策系统技术方案➢使用效果➢总结目录一、引言➢随着现代循证医学的发展，对疾病的诊断和治疗已不再由临床医师的个人经验决定，而是需要经过正确评价的科学证据的支持。➢但由于纸质文本形式的临床诊疗指南不能及时方便地为医生提供针对患者个性化的诊疗意见，因此其使用的广泛程度受到了一定的影响。➢基于人工智能的临床辅助决策支持系统（CDSS）利用信息技术...
