利用大模型可以對臨床術(shù)語進行語義識別，并進行智能映射編碼，可支持ICD10、ICD9、SNOMED CT等各類醫(yī)學(xué)術(shù)語體系。
術(shù)語識別與提?。涸诓v文本、醫(yī)學(xué)文獻、報告等文本數(shù)據(jù)中，識別和提取醫(yī)學(xué)術(shù)語，包括疾病名稱、癥狀描述、檢查項目、藥物名稱等。大模型通過自然語言處理技術(shù)，結(jié)合醫(yī)學(xué)知識庫中的術(shù)語列表和語義規(guī)則，準(zhǔn)確識別出文本中的醫(yī)學(xué)術(shù)語，并將其標(biāo)注出來。
術(shù)語標(biāo)準(zhǔn)化映射：將識別出的醫(yī)學(xué)術(shù)語與標(biāo)準(zhǔn)化的醫(yī)學(xué)術(shù)語集進行映射和轉(zhuǎn)換。例如，將不同的疾病名稱表達(dá)方式（如俗稱、縮寫、英文名稱等）統(tǒng)一映射到國際標(biāo)準(zhǔn)的疾病分類編碼（如ICD-10）或醫(yī)院內(nèi)部的標(biāo)準(zhǔn)術(shù)語庫中。對于不規(guī)范的術(shù)語表達(dá)，大模型可以自動糾正并轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)術(shù)語。
術(shù)語更新與維護：隨著醫(yī)學(xué)知識的發(fā)展和醫(yī)院業(yè)務(wù)的變化，醫(yī)學(xué)術(shù)語也在不斷更新和變化。大模型需要與醫(yī)學(xué)術(shù)語標(biāo)準(zhǔn)機構(gòu)或醫(yī)院的術(shù)語管理部門進行對接，及時獲取最新的術(shù)語信息，并對內(nèi)部的術(shù)語庫進行更新和維護，確保術(shù)語標(biāo)準(zhǔn)化的準(zhǔn)確性和時效性。
（1）醫(yī)療數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)測
在醫(yī)院信息系統(tǒng)中部署大模型驅(qū)動的質(zhì)量監(jiān)測模塊，實時收集和分析醫(yī)療數(shù)據(jù)的質(zhì)量指標(biāo)。這些指標(biāo)包括數(shù)據(jù)的完整性（如病歷記錄是否完整、檢查檢驗結(jié)果是否齊全）、準(zhǔn)確性（如診斷編碼是否正確、治療方案是否合理）、一致性（不同科室或不同醫(yī)生對同一患者的診斷和治療是否存在矛盾）等方面的數(shù)據(jù)。例如，如果發(fā)現(xiàn)某份病歷中的某一診斷在病程記錄中沒有明確的依據(jù)支持，或者不同科室對同一患者的疾病診斷存在較大差異且未進行有效的溝通和解決，大模型就會標(biāo)記該病歷為數(shù)據(jù)質(zhì)量問題病例。
（2）異常數(shù)據(jù)檢測與提示
通過對醫(yī)療數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析和模式識別，大模型能夠及時發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常值和離群點。這些異常數(shù)據(jù)可能是由于數(shù)據(jù)錄入錯誤、儀器故障、人為誤判等原因?qū)е碌?。一旦檢測到異常數(shù)據(jù)，大模型立即發(fā)出提示信號，通知相關(guān)的醫(yī)護人員和數(shù)據(jù)管理部門進行核實和處理。例如，在藥品庫存管理系統(tǒng)中，如果某種藥品的庫存數(shù)量突然大幅下降且與正常的用藥量不符，大模型會判斷這可能是藥品管理過程中出現(xiàn)了問題（如藥品丟失、被盜或數(shù)據(jù)錄入錯誤），并及時報警提示相關(guān)人員進行調(diào)查處理。
（3）質(zhì)量改進建議與反饋
根據(jù)質(zhì)量監(jiān)測和異常數(shù)據(jù)檢測結(jié)果，大模型分析問題產(chǎn)生的原因和影響因素，為醫(yī)院管理層和醫(yī)護人員提供針對性的質(zhì)量改進建議和反饋措施。例如，如果發(fā)現(xiàn)某一段時間內(nèi)某一科室的醫(yī)療數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性普遍較低，大模型可以建議該科室加強對醫(yī)護人員的培訓(xùn)和考核，規(guī)范數(shù)據(jù)錄入流程和診斷治療標(biāo)準(zhǔn)；同時將質(zhì)量改進的效果反饋給相關(guān)部門和人員，形成持續(xù)的質(zhì)量改進閉環(huán)管理機制。
通過多模態(tài)大模型的圖像識別能力，可對過往手寫病歷、手寫文書等進行智能化識別。
利用大模型中的手寫文字識別技術(shù)，對預(yù)處理后的圖像進行文字識別，將手寫的文字內(nèi)容轉(zhuǎn)換為電子文本。識別過程中，大模型可以結(jié)合醫(yī)學(xué)知識庫中的術(shù)語信息和上下文語義，提高識別的準(zhǔn)確性和對醫(yī)學(xué)專業(yè)術(shù)語的識別能力。
后處理與校對，對識別出的文本進行后處理，包括文本格式調(diào)整、錯別字糾正、術(shù)語標(biāo)準(zhǔn)化等操作。大模型可以將識別結(jié)果與病歷模板或醫(yī)學(xué)知識庫進行比對，識別出可能的錯誤或不規(guī)范的表達(dá)，并提供校對建議，方便醫(yī)務(wù)人員進行審核和修改。
患者可以通過文字或語音輸入健康問題，大模型實時提供健康知識回答，幫助患者提高健康意識和自我管理能力。
在醫(yī)院的門診大廳或候診區(qū)，通過智能終端設(shè)備（如自助機、智能屏等）為患者提供健康智能問答服務(wù)，緩解患者在就醫(yī)過程中的焦慮情緒，同時為患者提供實用的健康知識。
問題理解與回答生成。通過自然語言理解技術(shù)，對患者提出的健康問題進行語義解析，識別問題的核心意圖和關(guān)鍵信息。大模型根據(jù)問題的類型和內(nèi)容，結(jié)合醫(yī)學(xué)知識庫中的信息，生成準(zhǔn)確、簡潔、易懂的健康知識回答，幫助患者了解疾病預(yù)防、健康管理、用藥指導(dǎo)等方面的知識。
個性化推薦。根據(jù)患者的個體情況（如年齡、性別、病史等），為患者提供個性化的健康建議和回答。大模型可以結(jié)合患者的健康檔案，分析患者的具體需求，提供針對性的健康指導(dǎo)，如飲食建議、運動方案、疾病預(yù)防措施等。
在醫(yī)院的官方網(wǎng)站、移動應(yīng)用或微信公眾號上，患者可以通過智能導(dǎo)診功能快速找到合適的科室和醫(yī)生，提高患者掛號的效率和準(zhǔn)確性，減少患者因選擇科室錯誤而導(dǎo)致的就醫(yī)延誤。
在醫(yī)院的門診大廳，通過智能導(dǎo)診機器人或自助終端設(shè)備，為患者提供現(xiàn)場的智能導(dǎo)診服務(wù)，引導(dǎo)患者快速到達(dá)就診科室，優(yōu)化患者的就醫(yī)體驗。
癥狀分析與科室推薦。通過自然語言對話的方式，收集患者的癥狀描述、病史等信息，大模型結(jié)合醫(yī)學(xué)知識庫中的疾病與科室的關(guān)聯(lián)關(guān)系，分析患者的病情，為患者推薦合適的就診科室和醫(yī)生。
預(yù)約掛號引導(dǎo)。在推薦科室的基礎(chǔ)上，大模型可以進一步引導(dǎo)患者進行預(yù)約掛號操作，提供掛號流程的指導(dǎo)和幫助，如選擇醫(yī)生、選擇就診時間、填寫個人信息等，方便患者快速完成掛號流程。
大模型與院內(nèi)室內(nèi)導(dǎo)航系統(tǒng)關(guān)聯(lián)集成，患者在手機上可以通過語音交互，進行導(dǎo)航咨詢，實現(xiàn)院內(nèi)導(dǎo)航功能快速找到醫(yī)院內(nèi)的各個科室、檢查室、藥房、衛(wèi)生間等位置，減少患者在醫(yī)院內(nèi)的走動時間和迷路風(fēng)險，提高患者的就醫(yī)滿意度。
對于行動不便的患者或老年患者，院內(nèi)導(dǎo)航功能可以與智能輪椅或?qū)г\機器人結(jié)合，為患者提供更加便捷的導(dǎo)航服務(wù)。
位置感知與路徑規(guī)劃。通過醫(yī)院內(nèi)的定位系統(tǒng)（如藍(lán)牙信標(biāo)、Wi-Fi定位等）獲取患者在醫(yī)院內(nèi)的實時位置信息，結(jié)合醫(yī)院的建筑平面圖和科室分布信息，大模型為患者規(guī)劃從當(dāng)前位置到目標(biāo)科室的最佳路徑，并以圖形化的方式展示給患者。
導(dǎo)航引導(dǎo)與提示。在導(dǎo)航過程中，大模型可以通過語音提示、文字提示或圖形化箭頭等方式，實時引導(dǎo)患者沿著規(guī)劃的路徑行走，提醒患者轉(zhuǎn)彎、上下樓梯、到達(dá)目標(biāo)科室等信息，確?；颊吣軌蝽樌竭_(dá)目的地。
在醫(yī)院的門診預(yù)檢分診環(huán)節(jié)，智能預(yù)問診功能可以幫助患者提前完成病情描述和初步診斷，醫(yī)生可以根據(jù)預(yù)問診結(jié)果快速對患者進行分類和處理，優(yōu)化門診流程，減少患者等待時間。
在遠(yuǎn)程醫(yī)療服務(wù)中，患者可以通過智能預(yù)問診功能提前向醫(yī)生提供病情信息，醫(yī)生可以根據(jù)預(yù)問診結(jié)果進行初步的遠(yuǎn)程診斷和建議，為患者提供及時的醫(yī)療服務(wù)。
患者信息收集與預(yù)問診。在患者掛號后就診前，通過移動應(yīng)用或自助終端設(shè)備，引導(dǎo)患者輸入詳細(xì)的病情信息，如癥狀描述、發(fā)病時間、既往病史、過敏史等。大模型通過自然語言對話的方式，逐步收集患者的關(guān)鍵信息，并對患者的病情進行初步分析和評估。
預(yù)問診結(jié)果推送。將收集到的預(yù)問診信息和初步分析結(jié)果推送給患者的就診醫(yī)生，幫助醫(yī)生在患者就診前對患者的病情有一個初步的了解，提前做好診斷準(zhǔn)備，優(yōu)化門診就診流程，提高醫(yī)生的診療效率。
在醫(yī)院的出院患者管理中，智能語音隨訪功能可以定期對出院患者進行隨訪，及時了解患者的康復(fù)情況和需求，為患者提供持續(xù)的醫(yī)療服務(wù)支持，提高患者的康復(fù)效果和滿意度。
對于慢性病患者或需要長期隨訪的患者，智能語音隨訪功能可以減輕醫(yī)護人員的隨訪工作負(fù)擔(dān)，提高隨訪的效率和覆蓋率，同時確?；颊吣軌虻玫郊皶r的醫(yī)療指導(dǎo)和幫助。
隨訪計劃制定。根據(jù)患者的病情和治療方案，大模型制定個性化的語音隨訪計劃，包括隨訪時間、隨訪內(nèi)容、隨訪頻率等。隨訪計劃可以根據(jù)患者的治療階段和康復(fù)情況動態(tài)調(diào)整，確保隨訪的及時性和有效性。
語音隨訪與數(shù)據(jù)收集。通過電話或移動應(yīng)用的語音功能，大模型自動撥打患者的電話或發(fā)起語音聊天，按照預(yù)設(shè)的隨訪內(nèi)容與患者進行交流，收集患者的康復(fù)情況、癥狀變化、藥物使用情況等信息，并將隨訪結(jié)果記錄到患者的電子病歷中。
在醫(yī)院的患者教育平臺或移動應(yīng)用中，為患者提供個性化的健康宣教服務(wù)，幫助患者更好地了解疾病知識和康復(fù)方法，提高患者的健康意識和自我管理能力。
在醫(yī)院的病房或候診區(qū)，通過智能屏或宣傳欄展示健康宣教內(nèi)容，為患者提供實時的健康教育，營造良好的健康教育氛圍。
宣教內(nèi)容生成。根據(jù)患者的病情、治療階段和健康需求，大模型生成個性化的健康宣教內(nèi)容，包括疾病預(yù)防知識、康復(fù)指導(dǎo)、飲食建議、運動方案等。宣教內(nèi)容可以通過文字、圖片、視頻等多種形式呈現(xiàn)，確?；颊吣軌蜉p松理解和接受。
宣教推送與反饋。通過醫(yī)院的移動應(yīng)用、微信公眾號或短信等方式，將健康宣教內(nèi)容推送給患者，并收集患者的反饋信息，了解患者對宣教內(nèi)容的理解和接受程度。根據(jù)患者的反饋，大模型可以進一步優(yōu)化宣教內(nèi)容和推送方式，提高健康宣教的效果。
以數(shù)字人醫(yī)生的角色，與患者進行治療性的聊天交流，支持實時語音、視頻電話，或圖文等的交流互動。
在醫(yī)院的病房或候診區(qū)，為患者提供智能聊天伙伴服務(wù)，幫助患者緩解就醫(yī)過程中的焦慮和孤獨情緒，改善患者的心理狀態(tài)。
對于長期住院的患者或慢性病患者，智能聊天伙伴可以作為一種心理支持工具，陪伴患者度過漫長的治療過程，提高患者的生活質(zhì)量。
情感感知與交流。通過自然語言理解技術(shù)，感知患者的情緒狀態(tài)，如焦慮、沮喪、孤獨等，并根據(jù)患者的情緒和聊天內(nèi)容，以溫暖、友好的方式與患者進行交流，給予患者情感上的支持和安慰。
心理疏導(dǎo)與陪伴。在交流過程中，大模型可以為患者提供心理疏導(dǎo)，幫助患者緩解緊張情緒，增強患者對治療的信心和勇氣。同時，大模型可以陪伴患者聊天，緩解患者的孤獨感，提高患者的就醫(yī)體驗。
大模型可以與臨床醫(yī)技系統(tǒng)集成，自動獲取患者檢查報告，或患者手工上傳報告數(shù)據(jù)（如檢驗報告、影像報告、病理報告等），并進行自然語言解析，提取報告中的關(guān)鍵信息，如檢查結(jié)果、診斷結(jié)論、建議等。
結(jié)合醫(yī)學(xué)知識庫中的信息，對報告內(nèi)容進行解讀和解釋，用通俗易懂的語言向患者說明報告結(jié)果的含義、對病情的影響以及后續(xù)的處理建議，幫助患者更好地理解自己的檢查報告，減少患者對報告結(jié)果的誤解和焦慮。
科研助手可以幫助醫(yī)學(xué)研究人員進行高效的文獻檢索。它連接多個醫(yī)學(xué)文獻數(shù)據(jù)庫（如PubMed、Embase等），研究人員輸入關(guān)鍵詞（如“新型抗癌藥物臨床試驗”）后，助手快速搜索相關(guān)文獻。
對檢索到的文獻進行分類整理，根據(jù)影響因子、發(fā)表時間等因素進行排序。同時，它可以自動提取文獻中的關(guān)鍵信息（如研究方法、主要結(jié)果等），方便研究人員快速了解文獻的核心內(nèi)容，節(jié)省文獻篩選和閱讀的時間。
病例分析啟發(fā)
大模型可以快速處理海量的臨床病例數(shù)據(jù)。它能夠?qū)μ厥獠±蛳盗胁±M行全面分析，挖掘出潛在的科研思路。例如，在腫瘤領(lǐng)域，大模型可以篩選出對常規(guī)化療方案不敏感但具有特定基因突變的患者病例。通過深度分析這些病例的基因序列、治療過程和預(yù)后情況，大模型可以為研究人員提供新的研究視角，如探索該基因突變與化療耐藥性之間的關(guān)系，以及如何針對此類患者開發(fā)更有效的治療方案。
模型還可以根據(jù)病例的相似性進行聚類分析，將具有相似特征的病例歸為一組。這有助于發(fā)現(xiàn)某類疾病中可能存在的亞型，從而為后續(xù)的研究提供方向。比如，在大模型對大量抑郁癥患者病例進行分析后，可能會發(fā)現(xiàn)一些具有共同癥狀表現(xiàn)和治療反應(yīng)的患者亞群，進而啟發(fā)科研人員深入研究抑郁癥的分型和個性化治療。
臨床難題轉(zhuǎn)化
大模型能夠協(xié)助臨床醫(yī)生將日常遇到的臨床難題轉(zhuǎn)化為科研課題。當(dāng)外科醫(yī)生面臨術(shù)后傷口愈合不良的難題時，大模型可以從多方面提供幫助。它可以收集國內(nèi)外關(guān)于傷口愈合的最新研究成果，包括不同營養(yǎng)補充劑、生物活性敷料和物理治療手段等對傷口愈合的影響。
大模型還能根據(jù)患者的個體信息（如年齡、基礎(chǔ)疾病、生活習(xí)慣等），模擬不同干預(yù)措施對傷口愈合過程的影響。通過對大量數(shù)據(jù)的分析和模擬實驗，為解決臨床難題提供多種可能的科研思路，如研發(fā)新型促進傷口愈合的藥物或設(shè)備，或者優(yōu)化現(xiàn)有的治療流程。
前沿文獻追蹤
大模型可以定期根據(jù)國際國內(nèi)頂尖醫(yī)學(xué)期刊的最新研究成果。它能夠自動提取關(guān)鍵信息，如研究目的、方法、主要結(jié)果和創(chuàng)新點等。例如，當(dāng)《新英格蘭醫(yī)學(xué)雜志》上發(fā)表了關(guān)于一種新型免疫治療方法在自身免疫性疾病中的突破性研究時，大模型可以為科研人員提供詳細(xì)的解讀，包括該方法的作用機制、優(yōu)勢、局限性等。
基于這些信息，大模型可以幫助科研人員拓展思維，思考該免疫治療機制是否可以應(yīng)用于其他相關(guān)疾病，或者如何對該療法進行改進以擴大其應(yīng)用范圍。例如，對于類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎的治療，大模型可以根據(jù)新型免疫治療方法在自身免疫性疾病中的應(yīng)用情況，提出是否可以借鑒該療法的思路，以及如何進行調(diào)整以適應(yīng)類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎的病理特點。
文獻空白點探索
大模型通過對既有文獻的綜合分析，能夠找出尚未被充分研究的領(lǐng)域或爭議點。在精神疾病研究領(lǐng)域，雖然對抑郁癥的治療有多種方法，但對于不同性別、年齡階段患者對同一種治療方法的差異反應(yīng)的研究相對較少。大模型可以通過對大量文獻的語義分析，發(fā)現(xiàn)這一空白點。
然后，它可以利用自身的知識儲備和數(shù)據(jù)分析能力，為科研人員提供挖掘科研思路的方向。例如，建議研究人員從神經(jīng)生物學(xué)、心理學(xué)和社會環(huán)境等多個角度，深入研究性別和年齡因素在抑郁癥治療中的作用機制，包括激素水平的變化、認(rèn)知模式的差異以及社會支持網(wǎng)絡(luò)的不同等方面對治療效果的影響。
在科研項目中，科研助手協(xié)助進行數(shù)據(jù)分析。對于臨床研究數(shù)據(jù)，它可以處理各種類型的數(shù)據(jù)（如生存率、復(fù)發(fā)率等）。
例如，在一項關(guān)于癌癥治療效果的研究中，助手可以幫助計算不同治療組的中位生存時間、繪制生存曲線（如Kaplan - Meier曲線），并進行組間的統(tǒng)計學(xué)比較（如Log - rank檢驗），快速準(zhǔn)確地為研究人員提供數(shù)據(jù)分析結(jié)果，幫助他們判斷不同治療方法的有效性差異。
科研助手在研究設(shè)計階段發(fā)揮重要作用。它可以根據(jù)研究目的和問題，參考已有的研究模型和指南，為研究人員提供實驗設(shè)計思路。
例如，在設(shè)計一項關(guān)于心血管疾病新藥研發(fā)的動物實驗時，助手可以建議合適的動物模型（如大鼠心肌梗死模型）、干預(yù)措施（如藥物給藥途徑和劑量）以及觀察指標(biāo)（如心功能指標(biāo)、病理組織學(xué)變化等），幫助研究人員制定科學(xué)合理的研究方案。
1）自動論文書寫
大模型可以根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果，以及研究人員給定的題目、論文語種、風(fēng)格等自動進行論文書寫。可以為科研論文構(gòu)建合理的結(jié)構(gòu)，包括標(biāo)題、摘要、關(guān)鍵詞、引言、材料與方法、結(jié)果、討論和參考文獻等部分。
2）準(zhǔn)確性與簡潔性修改
大模型確保醫(yī)學(xué)術(shù)語的準(zhǔn)確使用。當(dāng)科研人員輸入相關(guān)內(nèi)容時，它能自動識別并糾正不準(zhǔn)確的術(shù)語表述。例如，在描述疾病的病理生理過程時，如果輸入了模糊的表述，大模型會提示并給出準(zhǔn)確的專業(yè)術(shù)語。
在語句結(jié)構(gòu)方面，大模型會對句子進行分析和優(yōu)化。它能簡化冗長復(fù)雜的句子，使表達(dá)更加清晰易懂。例如，“患者的血壓在該研究中被多次測量以獲取準(zhǔn)確的數(shù)值”這樣的句子可以被大模型優(yōu)化為“本研究多次測量患者血壓以獲取準(zhǔn)確數(shù)值”。
3）遵循學(xué)術(shù)規(guī)范修改
大模型熟悉不同醫(yī)學(xué)期刊的投稿要求和風(fēng)格規(guī)范。它可以根據(jù)目標(biāo)期刊的要求調(diào)整論文的格式和語言風(fēng)格。例如，有些期刊要求引用文獻采用特定的格式（如溫哥華格式或哈佛格式），大模型可以自動將參考文獻按照相應(yīng)格式進行排列和引用。
對于圖表的制作標(biāo)準(zhǔn)，大模型也能提供指導(dǎo)。它能確保圖表的編號、標(biāo)題、坐標(biāo)軸標(biāo)注等符合學(xué)術(shù)規(guī)范，并且能根據(jù)論文內(nèi)容合理推薦使用圖表類型。例如，在展示實驗數(shù)據(jù)變化趨勢時，推薦使用折線圖；在比較不同組的數(shù)據(jù)時，推薦使用柱狀圖等。
在醫(yī)院的醫(yī)療管理部門，醫(yī)務(wù)人員可以通過大模型快速進行醫(yī)療數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析，如病種分布、住院率、手術(shù)成功率、藥品使用情況等，為醫(yī)院的管理決策提供數(shù)據(jù)支持。
在臨床科室，醫(yī)生可以利用大模型對患者的治療數(shù)據(jù)進行分析，評估治療效果、監(jiān)測疾病進展、預(yù)測患者預(yù)后等，為臨床治療方案的調(diào)整提供依據(jù)。
在醫(yī)院的科研工作中，研究人員可以通過大模型對大量的臨床數(shù)據(jù)進行挖掘和分析，發(fā)現(xiàn)潛在的醫(yī)學(xué)規(guī)律和研究方向，為科研項目的開展提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
數(shù)據(jù)理解與解析。通過自然語言理解技術(shù)，對醫(yī)務(wù)人員口頭描述的統(tǒng)計分析需求進行解析，識別其中的關(guān)鍵信息，如統(tǒng)計指標(biāo)、分析維度、數(shù)據(jù)范圍等。大模型可以將自然語言描述轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)分析任務(wù)，為后續(xù)的數(shù)據(jù)處理和分析提供明確的輸入。
數(shù)據(jù)提取與處理。從醫(yī)院的數(shù)據(jù)庫中提取相關(guān)數(shù)據(jù)，根據(jù)統(tǒng)計分析任務(wù)的要求對數(shù)據(jù)進行清洗、篩選、轉(zhuǎn)換等處理操作，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性。大模型可以結(jié)合數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘算法，對數(shù)據(jù)進行高效處理和整合。
數(shù)據(jù)分析與可視化。利用大模型的數(shù)據(jù)分析能力，對處理后的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，生成分析結(jié)果，如統(tǒng)計報表、圖表、趨勢分析等。同時，大模型可以將分析結(jié)果以直觀的可視化形式展示給醫(yī)務(wù)人員，如柱狀圖、折線圖、餅圖等，方便醫(yī)務(wù)人員快速理解和解讀分析結(jié)果。
利用大模型的數(shù)據(jù)分析能力，對醫(yī)院的數(shù)據(jù)訪問行為和數(shù)據(jù)流動進行實時監(jiān)測，識別異常的數(shù)據(jù)訪問模式和數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險。當(dāng)發(fā)現(xiàn)潛在的安全威脅時，及時發(fā)出預(yù)警信息，通知相關(guān)人員采取措施進行處理，防止數(shù)據(jù)泄露事件的發(fā)生。
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