一、研究背景与概述

医疗行业正处于深刻的数字化转型阶段，人工智能技术的快速发展为医疗业务系统架构带来了前所未有的变革机遇。随着大模型、多模态融合、联邦学习等前沿技术在医疗领域的应用，医疗业务系统架构正经历从传统单一功能模块向智能化、集成化、安全化方向的演进(1)。医疗行业的特殊性决定了其业务系统架构需要满足高可靠性、高安全性、高合规性等多重要求，同时还要支持临床决策的准确性和效率提升(8)。

本研究旨在全面分析基于人工智能的医疗行业各类业务系统架构，包括医疗影像诊断、电子病历、临床决策支持、药物研发等多种业务系统类型，从技术架构、应用场景、性能评估等多个维度展开深入探讨。研究将重点关注大模型应用、多模态融合、联邦学习等关键技术方向，以及 Transformer、U-Net、PyTorch 等特定技术组件或框架在医疗业务系统中的应用情况(4)。

随着医疗数据量的爆发式增长和对医疗服务质量要求的不断提高，传统的医疗业务系统架构已难以满足现代医疗的需求。AI 技术的引入为医疗业务系统带来了新的架构设计思路和解决方案，能够有效提升医疗服务的效率和质量，降低医疗成本，促进医疗资源的优化配置(9)。研究表明，AI 技术在医疗领域的应用将推动医疗行业从提供 "医疗保障" 向提供 "健康服务" 的智慧化、信息化、定制化转型(10)。

二、医疗行业 AI 业务系统架构概述

2.1 医疗 AI 业务系统架构的演进历程

医疗 AI 业务系统架构的发展经历了从简单到复杂、从单一功能到综合集成的演进过程。根据技术发展和应用深度，可将其划分为四个主要阶段(10)：

第一阶段（AI 1.0）：基于符号知识推理的专家系统

这一阶段主要以基于规则的专家系统为代表，如 MYCIN 系统，主要应用于简单的临床决策支持。系统架构相对简单，主要由知识库、推理机和人机交互界面三部分组成，采用基于规则的推理方式，缺乏学习能力(9)。

第二阶段（AI 2.0）：机器学习时代

随着统计机器学习技术的发展，医疗 AI 进入了以机器学习为核心的阶段。这一阶段的系统架构开始引入数据处理、特征工程、模型训练和评估等模块，主要应用于疾病早筛预测、患病风险预测等领域。系统架构的特点是模块化设计，各模块之间有明确的分工和接口(10)。

第三阶段（AI 3.0）：深度学习时代

深度学习技术的兴起为医疗 AI 带来了革命性变化。这一阶段的系统架构以深度学习模型为核心，如卷积神经网络 (CNN) 在医学影像分析中的应用，循环神经网络 (RNN) 在时间序列数据分析中的应用等。系统架构开始注重数据预处理、特征提取和模型优化等环节，能够处理更复杂的医疗数据(10)。

第四阶段（AI 4.0）：大模型与多模态融合时代

当前医疗 AI 正进入以大模型为核心技术的新阶段。这一阶段的系统架构强调多模态数据融合、大模型应用和联邦学习等技术，能够处理更复杂的医疗场景，如多模态医学推理、复杂疾病诊断和治疗建议生成等(4)。系统架构更加复杂，注重模型的通用性、泛化性和可扩展性，能够实现 "算法、算力、数据" 三维度的迭代创新(10)。

2.2 医疗 AI 业务系统架构的核心要素

医疗 AI 业务系统架构的设计需要考虑医疗行业的特殊性，包括数据敏感性高、业务流程复杂、安全要求严格等特点。一个完整的医疗 AI 业务系统架构通常包括以下几个核心要素(3)：

数据层：负责医疗数据的采集、存储和管理。医疗数据具有多模态、高维度、高噪声等特点，数据层需要支持结构化数据（如电子病历、检验报告）、非结构化数据（如医学影像、病理报告）和半结构化数据（如临床笔记）的处理(4)。

模型层：包含各种 AI 模型，如深度学习模型、大模型、知识图谱等。模型层是系统的核心，负责对输入数据进行分析、推理和预测。医疗 AI 模型需要具备高准确性、高可靠性和可解释性等特点(11)。

服务层：将模型层的功能封装为可调用的服务接口，为上层应用提供支持。服务层需要考虑性能优化、负载均衡、安全认证等问题，确保系统能够高效稳定地运行(3)。

应用层：面向不同医疗场景的具体应用，如医学影像诊断、临床决策支持、药物研发等。应用层需要考虑用户体验、业务流程整合和合规性等问题(4)。

管理层：负责系统的监控、运维、版本管理和安全管理等。管理层需要确保系统的稳定性、安全性和可维护性(3)。

2.3 医疗 AI 业务系统架构的关键技术方向

医疗 AI 业务系统架构的设计涉及多个关键技术方向，这些技术方向相互融合，共同推动医疗 AI 的发展(4)：

大模型应用：大模型在医疗领域的应用正从通用大模型向领域专用大模型发展。大模型能够处理复杂的医疗数据关系，输出更准确的预测和诊断结果，在医学影像诊断、临床决策支持、药物研发等方面具有广阔的应用前景(10)。

多模态融合：医疗数据具有多模态特性，包括文本、图像、信号、生物组学数据等。多模态融合技术能够综合分析各种类型的医学数据，使一个模型通过一次预训练即可获得多种能力，包括文本生成、图像生成、跨模态理解等(4)。

联邦学习：医疗数据通常分散在不同机构，且涉及患者隐私，联邦学习技术允许在不共享原始数据的情况下进行分布式模型训练，有效解决数据孤岛和隐私保护问题(20)。

知识图谱：医学知识图谱是智慧医疗的基础，能够表示复杂的医学概念和关系。知识图谱与深度学习的结合能够提高模型的可解释性和医学知识的利用效率(4)。

可解释性技术：医疗 AI 系统需要具备可解释性，以便医生和患者理解模型的决策过程。可解释性技术包括注意力机制、可视化技术、基于规则的解释等(11)。

三、医疗影像诊断系统架构研究

3.1 医疗影像诊断系统的业务需求与挑战

医疗影像诊断是 AI 在医疗领域应用最为广泛和成熟的领域之一。医疗影像诊断系统需要满足以下业务需求(17)：

高精度诊断需求：医疗影像诊断系统需要具备高准确性，能够准确识别和定位病灶，辅助医生做出正确的诊断决策。例如，肺结节检测的准确率要求达到 95% 以上，以确保不会遗漏潜在的恶性病变(17)。

多模态影像支持：医疗影像包括 X 光、CT、MRI、超声等多种模态，系统需要支持多种影像模态的输入和处理，能够综合分析不同模态的信息，提高诊断准确性(19)。

实时性要求：在急诊等场景下，影像诊断需要快速完成，系统需要具备高效的处理能力，能够在短时间内生成诊断结果。

可解释性需求：系统需要提供诊断结果的解释，说明诊断的依据和理由，便于医生理解和验证(19)。

医疗影像诊断系统面临的主要挑战包括(21)：

数据多样性：不同模态的医学影像数据具有不同的特点和格式，需要设计能够适应不同数据类型的架构(21)。

小目标检测：某些病灶（如早期肺癌）可能非常小，需要系统具备检测微小目标的能力(17)。

边界模糊问题：某些病灶（如结直肠息肉）的边界可能模糊不清，增加了分割的难度(22)。

数据不平衡：某些疾病的样本数量可能远少于正常样本，导致模型训练的不平衡问题(21)。

3.2 基于 U-Net 的医疗影像诊断系统架构

U-Net 是医疗影像分割领域的经典架构，其全卷积网络结构非常适合医学图像分割任务。U-Net 的基本架构包括编码器和解码器两部分(21)：

编码器部分：使用 CNN 架构作为收缩路径来提取图像特征、降低分辨率。编码器部分通常由多个子块组成，每个子块包含两次连续的 3×3 卷积、ReLU 激活函数和用于下采样的最大池化层。每次下采样步骤中，特征通道数量增加一倍(27)。

解码器部分：由含有上采样操作的卷积块构成扩展路径，用于修复图像细节信息、定位分割对象边界，并逐步恢复特征图的空间分辨率。解码器部分的子块通常包含两次连续的 3×3 卷积、ReLU 激活函数和上采样反卷积层(27)。

跳跃连接：U-Net 的一个关键创新是跳跃连接，它将编码器部分的特征图与解码器部分对应位置的特征图进行拼接，从而将低级细节特征与高级语义特征结合起来，提高分割准确性(27)。

U-Net 的改进版本众多，主要从以下几个方面进行改进(21)：

注意力机制：在跳跃连接中融入通道域和空间域注意力机制，增强高层次特征对低层次特征的指导，提高对小目标病灶的关注(19)。

多尺度特征聚合：采用多尺度特征聚合模块来捕捉更多的特征与细节，提高模型对不同大小目标的识别能力(22)。

混合损失函数：结合 CrossEntropyLoss 和 DiceLoss 等损失函数，提高模型的训练效果(19)。

残差结构：引入残差连接，解决深层网络训练困难的问题，提高模型的训练效率和性能(21)。

U-Net 及其改进模型在多种医学影像分割任务中取得了优异的性能。例如，在 CT 图像分割任务中，改进后的 U-Net 模型分割平均准确率达到 90.86%，相较于传统的 U-Net 和 SegNet 模型，分别提升了 3.01 个百分点和 2.38 个百分点(19)。在肺结节分割任务中，改进后的 U-Net 模型在 IoU 和 Dice 指标上分别提高了 3.14% 和 5.31%(22)。

3.3 基于 Transformer 的医疗影像诊断系统架构

Transformer 架构在医疗影像诊断领域的应用正逐渐增多，特别是在处理全局上下文信息方面具有明显优势(27)：

TransUNet：首个将 Transformer 应用到医学图像分割领域的 U-Net 改进体。在编码器中并入 Transformer 通路，对卷积网络提取的抽象特征提供编码标记，随后提取全局上下文信息。解码器中自注意力特征与高分辨率卷积特征图相结合，实现精准定位(27)。

TransBTS：针对 3D 医学图像分割任务设计的架构。采用 3D CNN 作为编码器，一次性处理 MRI 图像的所有切片，利用切片之间的连续信息捕获局部空间特征。瓶颈层采用 Transformer，确保模型同时对大脑不同区域的切片建立空间维度的长期相关性解释(27)。

CoTr：提出可变形自注意力机制，帮助 Transformer 在处理 CNN 生成的多尺度、高分辨率特征图时，聚焦于小部分关键信息，大幅降低 Transformer 建立长期相关性时高额的计算复杂度和空间复杂度(27)。

TransFuse：一种并行分支模型，拥有两个编码器分支。DeiT-S 作为 Transformer 分支主干提取全局信息，ResNet50 作为 CNN 分支捕获局部信息，并在 BiFusion 模块中对两个分支的多层次特征进行融合(27)。

Swin UNETR：在 UNETR 主干网的基础上，采用 Swin Transformer 作为编码器，可提取 5 种不同分辨率特征连接至 CNN 解码器，并利用移位窗口计算自注意力(27)。

PHTrans：采用 3D Swin Transformer 块和卷积块分别学习全局和局部特征，在并行混合模块通过序列到体积的操作，统一输出维度，实现分层融合(27)。

Transformer 与 U-Net 结合的混合模型在医学影像分割任务中表现出显著优势。例如，在 Synapse 和 ACDC 数据集上的对比实验表明，Transformer 方法在分割精度方面有显著优势，特别是混合网络子块的结合方式，在确保模型性能的同时兼顾效率(27)。

3.4 多模态医疗影像诊断系统架构

多模态医疗影像诊断系统能够综合利用多种模态的医学影像数据，提高诊断准确性和全面性(4)：

多模态融合架构：多模态融合架构通常有三种方式：早期融合、晚期融合和混合融合。早期融合是在特征提取之前将不同模态的数据进行融合；晚期融合是在各模态分别提取特征后进行融合；混合融合则结合了前两种方式的优点(4)。

基于 Transformer 的多模态架构：基于 Transformer 的多模态架构能够处理不同模态的数据，通过自注意力机制学习不同模态之间的关联。例如，一种基于 ChatGPT 的医疗图像诊断和处理架构将图像描述生成系统和 ChatGPT 相结合，前者解释医学图像并生成相应的诊断报告，后者负责处理诊断报告并提供治疗建议。

多模态大模型：多模态大模型能够综合分析各种类型的医学数据，在一次预训练中获得多种能力。例如，蚂蚁医疗大模型支持图文音视频全场景交互，在 OpenAI HealthBench 评测中复杂推理和医学共识指标超越国际模型(42)。

多模态医疗影像诊断系统在实际应用中取得了良好效果。例如，在一项研究中，基于 ChatGPT 的医疗图像诊断系统在心血管医学团队的评分中，治疗建议的总体接受度较高。另一项研究表明，多模态肿瘤筛查模型支持 "一次 CT 扫描，多癌种检测"，提高了癌症筛查的效率和准确性(42)。

3.5 医疗影像诊断系统的性能评估

医疗影像诊断系统的性能评估是系统设计和优化的重要环节，通常采用以下指标和方法(21)：

常用评价指标：

• Dice 系数：衡量分割结果与真实标签的重叠程度，取值范围为 0 到 1，值越大表示分割效果越好(17)。
• IoU（交并比）：计算预测结果与真实标签的交集与并集之比，也是衡量分割准确性的重要指标(22)。
• 准确率：正确预测的样本占总样本的比例(19)。
• 敏感性：真阳性样本占所有阳性样本的比例，反映系统检测阳性样本的能力(42)。
• 特异性：真阴性样本占所有阴性样本的比例，反映系统识别阴性样本的能力(42)。
• F1 分数：精确率和召回率的调和平均数，综合反映系统的性能(21)。

性能对比：不同架构在相同数据集上的性能对比可以帮助评估系统的优劣。例如，在 Synapse 数据集上，传统 U-Net 模型的平均分割准确率为 87.85%，而基于 Transformer 的模型如 Swin UNETR 可达 90.61%(27)。在 ACDC 数据集上，传统 U-Net 的右心室 DSC 为 87.55%，而 Transformer 模型如 Swin UNETR 可达 92.83%(27)。

效率评估：除了准确性指标外，系统的效率也是重要考量因素，包括推理速度、资源消耗等。例如，东莞建立的垂直算力网络通过 "三级医院边缘智算 + 社卫中心轻量化节点" 架构，使急诊影像分析时间缩短至 0.8 秒，较传统模式提升 60% 效率(46)。

实际应用评估：在实际临床应用中，系统还需要考虑易用性、与现有系统的集成度、医生接受度等因素。例如，深兰科技的 DeepBlue-MR-v1 在武汉中心医院 55 个科室部署 "AI 问诊助手"，将医生病历书写时间压缩 90% 以上，日均处理问诊超 2000 例(43)。

四、电子病历系统架构研究

4.1 电子病历系统的业务需求与挑战

电子病历 (EMR) 系统是医疗信息化的核心系统，主要负责患者医疗信息的记录、管理和共享。随着 AI 技术的发展，电子病历系统正从简单的记录工具向智能辅助系统转变(2)：

业务需求：

• 数据采集与整合：电子病历系统需要采集和整合患者的基本信息、病史、检查结果、治疗过程等多方面数据，形成完整的患者健康档案(2)。
• 临床决策支持：智能电子病历系统应能基于患者数据提供临床决策支持，如药物相互作用提醒、过敏反应警告、治疗方案推荐等(4)。
• 数据挖掘与分析：电子病历系统应能对大量历史数据进行挖掘和分析，为临床研究、疾病预测和健康管理提供支持(2)。
• 信息共享与交换：电子病历系统需要与其他系统（如实验室信息系统、医学影像系统等）进行数据交换和共享，支持跨机构、跨地域的医疗协作(4)。

面临挑战：

• 数据异构性：电子病历数据来源多样，结构复杂，包括结构化数据、非结构化文本和各种附件，处理难度大(4)。
• 数据质量：电子病历数据可能存在不完整、不一致、不准确等问题，影响 AI 模型的训练和应用效果(2)。
• 隐私保护：电子病历包含大量患者隐私信息，需要满足严格的隐私保护和数据安全要求(20)。
• 标准化与互操作性：不同医疗机构的电子病历系统可能采用不同的标准和架构，导致数据交换和共享困难(2)。
• 临床决策支持的准确性：电子病历系统提供的决策支持需要高度准确，否则可能导致严重后果(11)。

4.2 基于大模型的电子病历系统架构

大模型在电子病历系统中的应用正从简单的文本生成向复杂的临床决策支持发展，其架构设计通常包括以下几个部分(11)：

输入层：负责接收各种类型的输入数据，包括结构化数据（如生命体征、实验室结果）、半结构化数据（如临床笔记）和非结构化数据（如自由文本）。输入层需要对不同类型的数据进行预处理和转换，以便后续处理(11)。

大模型层：是系统的核心，负责对输入数据进行理解、推理和生成。大模型可以是通用大模型（如 GPT、BERT）或医疗领域专用大模型。大模型需要经过医疗领域的微调，以适应电子病历系统的特定需求(11)。

知识图谱层：知识图谱能够表示复杂的医学概念和关系，与大模型结合可以提高模型的医学知识水平和推理能力。知识图谱层通常由医学术语表、本体和关系组成(4)。

输出层：根据输入数据和模型处理结果，生成各种输出，如结构化病历、临床决策建议、治疗方案等。输出层需要考虑用户需求和系统目标，提供合适的输出形式(11)。

应用层：面向不同用户和场景的具体应用，如病历自动生成、临床决策支持、疾病预测等。应用层需要与现有医疗系统集成，提供良好的用户体验(12)。

大模型在电子病历系统中的应用主要体现在以下几个方面(11)：

病历自动生成：大模型可以根据医生与患者的对话自动生成结构化病历，大幅减少医生的文书工作。例如，Nuance 和微软合作开发的 Dragon Ambient eXperience (DAx) 系统，能够通过对话式输入数据，自动生成电子病历并导入医疗信息化系统(10)。

临床决策支持：大模型可以分析患者的电子病历数据，提供临床决策支持，如药物推荐、治疗方案建议等。例如，医联的 MedGPT 系统在双盲测试中与人类医生诊断一致性达 96%，在糖尿病并发症管理领域表现突出(42)。

疾病风险预测：大模型可以基于电子病历数据建立疾病风险预测模型，预测患者未来可能发生的疾病或并发症。例如，百度的 GBIBot 医疗大模型在智能临床和智能管理方面有广泛应用(10)。

用药安全监测：大模型可以分析患者的用药历史和当前用药情况，检测药物相互作用和潜在风险。例如，蚂蚁医疗大模型能够自动提示药物冲突（如抗血小板药与抗酸药联用风险）(42)。

4.3 联邦学习在电子病历系统中的应用

电子病历数据通常分散在不同医疗机构，且涉及患者隐私，传统的集中式 AI 模型训练方法面临数据孤岛和隐私保护的双重挑战。联邦学习技术为解决这些问题提供了新思路(20)：

联邦学习架构：

• 中央服务器：负责模型的初始化、分发、聚合和更新。中央服务器通常不存储原始数据，只处理模型参数(20)。
• 本地节点：代表不同的医疗机构，拥有各自的本地数据集。本地节点在本地数据上训练模型，将模型参数或梯度上传至中央服务器(20)。
• 通信协议：定义中央服务器与本地节点之间的通信方式和协议，确保通信的安全和高效。

联邦学习在电子病历中的应用模式：

• 横向联邦学习：当多个医疗机构的患者群体重叠但特征空间相似时，可采用横向联邦学习。例如，不同医院的糖尿病患者数据可以通过横向联邦学习联合训练模型，提高模型的泛化能力(20)。
• 纵向联邦学习：当多个医疗机构的患者群体不重叠但特征空间有差异时，可采用纵向联邦学习。例如，医院的电子病历数据和保险公司的理赔数据可以通过纵向联邦学习联合训练模型(20)。
• 联邦迁移学习：当不同医疗机构的数据分布差异较大时，可采用联邦迁移学习，利用已有模型的知识来加速新模型的训练(20)。

联邦学习在电子病历中的应用案例：

• Fed-BioMed：一个研究和开发计划，旨在将联邦学习转化为现实世界的医学研究应用。其架构设计考虑了医疗数据的特殊性和医院基础设施的要求，提供了安全、透明和可信任的联邦学习解决方案。
• 基于联邦学习的临床决策支持系统：该系统采用联邦学习范式训练和管理深度学习模型，确保患者隐私安全的同时，支持大规模临床数据挖掘。系统采用序列到序列模型架构，结合注意力机制，提供个性化的临床决策支持(18)。
• 基于横向联邦学习的糖尿病预测系统：该系统采用联邦学习框架，在保护隐私的前提下，实现了各医疗机构糖尿病数据的分布式管理、神经网络模型训练和糖尿病预测一体化平台。

联邦学习在电子病历系统中的应用能够有效解决数据孤岛和隐私保护问题，但也面临一些挑战，如通信开销大、模型收敛速度慢、数据异构性等。未来的研究方向包括自适应联邦学习算法、隐私保护技术的优化和联邦学习系统的效率提升等(20)。

4.4 电子病历系统的性能评估

电子病历系统的性能评估是系统设计和优化的重要环节，通常采用以下指标和方法(2)：

功能性指标：

• 数据完整性：系统能否完整记录和保存患者的医疗信息，包括各种类型的数据（结构化、非结构化和半结构化）(2)。
• 临床决策支持的准确性：系统提供的临床决策支持（如药物相互作用提醒、治疗方案推荐等）的准确率(11)。
• 病历生成效率：系统生成病历的速度和质量，如病历书写时间的减少程度(42)。
• 系统响应时间：系统对用户操作的响应速度，如查询、录入、修改等操作的响应时间(2)。

性能对比：

• 模型性能对比：不同 AI 模型在相同电子病历数据集上的性能对比，如疾病预测准确率、风险评估准确性等(11)。
• 系统性能对比：不同电子病历系统在处理相同任务时的性能对比，如数据处理速度、资源消耗等(2)。
• 联邦学习性能：联邦学习模型与集中式模型在相同任务上的性能对比，如模型准确率、收敛速度等(20)。

实际应用评估：

• 用户满意度：医生、护士等系统用户对系统易用性、功能完备性的满意度评价(2)。
• 临床应用效果：系统在实际临床环境中的应用效果，如诊断准确率的提升、治疗效率的提高等(11)。
• 经济效益评估：系统的投入产出比，如成本节约、效率提升带来的经济效益(2)。

实际应用中，电子病历系统的性能评估通常采用混合方法，结合定量指标和定性评价。例如，深兰科技的 "AI 问诊助手" 在武汉中心医院 55 个科室部署后，将医生病历书写时间压缩 90% 以上，日均处理问诊超 2000 例，这既是定量指标，也反映了系统的实际应用效果(42)。

4.5 电子病历系统的发展趋势

电子病历系统的发展正呈现以下趋势(4)：

大模型与电子病历的深度融合：大模型将更深入地融入电子病历系统，提供更智能的临床决策支持、更准确的疾病预测和更个性化的治疗建议。未来的电子病历系统将从简单的记录工具转变为智能临床决策助手(11)。

多模态电子病历系统：电子病历系统将整合更多类型的数据，包括医学影像、基因数据、可穿戴设备数据等，形成多模态电子病历系统。多模态融合技术将提高系统对患者健康状况的全面理解能力(4)。

联邦学习的广泛应用：随着隐私保护意识的提高和相关法规的完善，联邦学习将在电子病历系统中得到更广泛的应用，促进跨机构医疗数据的共享和利用(20)。

知识图谱与电子病历的结合：知识图谱将与电子病历系统深度结合，提高系统的医学知识表示和推理能力，增强系统的可解释性和可靠性(4)。

移动化与云端化：电子病历系统将向移动化和云端化方向发展，支持医生随时随地访问和更新患者信息，提高医疗服务的灵活性和效率(2)。

未来的电子病历系统将不仅是医疗信息的记录者，更是临床决策的辅助者和健康管理的推动者，为提高医疗质量、降低医疗成本、促进医疗公平做出更大贡献(11)。

五、临床决策支持系统架构研究

5.1 临床决策支持系统的业务需求与挑战

临床决策支持系统 (CDSS) 是医疗 AI 的重要应用领域，主要负责为医生提供临床决策支持，辅助其做出更准确、更科学的医疗决策。临床决策支持系统的业务需求和挑战主要体现在以下几个方面(3)：

业务需求：

• 诊断支持：临床决策支持系统应能基于患者的症状、病史、检查结果等信息，提供可能的疾病诊断建议，缩小鉴别诊断范围(3)。
• 治疗建议：系统应能根据诊断结果和患者的具体情况，提供个性化的治疗方案建议，包括药物选择、剂量推荐、治疗流程等(4)。
• 风险评估：系统应能评估患者的疾病风险、治疗风险和预后情况，帮助医生做出更全面的决策(11)。
• 指南遵循：系统应能结合最新的临床指南和研究成果，确保推荐的诊断和治疗方案符合当前的最佳实践(3)。
• 药物管理：系统应能提供药物相互作用提醒、过敏反应警告、剂量调整建议等，确保用药安全(4)。

面临挑战：

• 数据整合：临床决策需要综合考虑患者的多种信息，包括症状、病史、检查结果等，这些数据通常分散在不同系统中，整合难度大(3)。
• 知识更新：医学知识和临床指南不断更新，系统需要及时获取最新信息，确保建议的准确性和时效性(11)。
• 决策复杂性：临床决策涉及多种因素，包括医学证据、患者偏好、医疗资源等，系统需要处理复杂的决策逻辑(3)。
• 可解释性：系统提供的决策建议需要具备可解释性，以便医生理解和接受(11)。
• 实时性：临床决策通常需要在短时间内做出，系统需要具备快速响应能力(3)。

5.2 基于大模型的临床决策支持系统架构

大模型在临床决策支持系统中的应用正从简单的问答系统向复杂的决策辅助系统发展，其架构设计通常包括以下几个部分(11)：

输入层：负责接收和处理各种输入数据，包括患者的症状、病史、检查结果、基因数据等。输入层需要对不同类型的数据进行标准化和转换，以便后续处理(11)。

大模型层：是系统的核心，负责对输入数据进行分析、推理和生成决策建议。大模型需要经过医疗领域的微调，以适应临床决策支持的特定需求(11)。

知识图谱层：包含医学知识图谱、临床指南、药物信息等，为大模型提供背景知识支持。知识图谱与大模型结合可以提高系统的医学知识水平和推理能力(4)。

输出层：根据大模型的处理结果，生成各种输出，包括诊断建议、治疗方案、风险评估等。输出层需要考虑用户需求和临床场景，提供清晰、可操作的建议(11)。

应用层：面向不同临床场景的具体应用，如急诊分诊、慢性病管理、围手术期管理等。应用层需要与现有医疗系统集成，提供良好的用户体验(12)。

大模型在临床决策支持系统中的应用主要体现在以下几个方面(11)：

智能问诊：大模型可以通过自然语言对话的方式采集患者的症状信息，生成结构化的病史记录，并提供初步的诊断建议。例如，深兰科技的 DeepBlue-MR-v1 在武汉中心医院部署的 "AI 问诊助手" 通过语音识别实时生成结构化病历，自动提示药物冲突(42)。

诊断支持：大模型可以分析患者的多种数据，提供可能的疾病诊断建议。例如，蚂蚁医疗大模型在 OpenAI HealthBench 评测中复杂推理和医学共识指标表现优异，支持复杂的医学推理任务(42)。

治疗方案推荐：大模型可以根据诊断结果和患者的具体情况，推荐个性化的治疗方案。例如，讯飞医疗星火大模型 X1 版在急诊分诊场景中，通过分析患者生命体征、病史等 128 个维度数据，实现危重患者智能分级准确率 99.2%(46)。

危重症预测：大模型可以分析患者的实时数据，预测危重症的发生风险，提前干预。例如，华西医院开发的黉医专科模型针对心血管疾病建立风险预测模型，使术后并发症发生率降低 28%(46)。

用药安全管理：大模型可以分析患者的用药历史和当前用药情况，检测药物相互作用和潜在风险。例如，蚂蚁医疗大模型能够自动提示药物冲突，将医生病历书写时间压缩 90% 以上(42)。

5.3 多模态融合在临床决策支持系统中的应用

临床决策需要综合考虑患者的多种信息，包括文本、图像、信号等不同模态的数据。多模态融合技术能够将这些不同模态的数据整合起来，提供更全面、更准确的决策支持(4)：

多模态融合架构：

• 早期融合：在数据预处理阶段将不同模态的数据进行融合，然后输入到单一模型中进行处理。早期融合的优点是模型可以同时学习不同模态的特征，但缺点是灵活性较差(4)。
• 晚期融合：对不同模态的数据分别进行处理，然后将处理结果进行融合。晚期融合的优点是灵活性高，可以针对不同模态使用最优的处理方法，但缺点是无法充分利用模态间的相关性(4)。
• 混合融合：结合了早期融合和晚期融合的优点，在不同层次进行数据融合(4)。

多模态融合在临床决策支持中的应用：

• 多模态诊断：结合患者的症状描述（文本）、医学影像（图像）和生理信号（信号）等多种信息，进行综合诊断。例如，蚂蚁医疗大模型支持图文音视频全场景交互，在 OpenAI HealthBench 评测中复杂推理与医学共识超越 DeepSeek 等国际模型(42)。
• 个性化治疗：综合考虑患者的基因数据（生物组学数据）、生活习惯（文本）、环境因素（文本）等，制定个性化的治疗方案(4)。
• 预后评估：结合患者的临床数据、基因数据和生活方式数据，评估疾病的预后情况(11)。

多模态大模型：

• 蚂蚁医疗大模型：支持图文音视频全场景交互，在 OpenAI HealthBench 评测中复杂推理与医学共识超越 DeepSeek 等国际模型。其 ADMIRE 多图识别架构被纳入 KDD2025 顶会，显著提升医疗报告解析效率(42)。
• 讯飞星火医疗大模型：全国产算力训练的星火医疗大模型 V2.5 国际版在心血管内科、儿科等专科诊疗水平达三甲医院主治医师标准，复杂医学推理、医学语言理解、医疗安全与伦理三项核心指标稳居第一(42)。
• 润医医疗大模型：基于华为盘古大模型底座，采用多智能体数据合成技术，在医学语言理解（122.1 分）、医疗安全伦理（103.1 分）等维度表现突出。其千亿级医学文献训练库强化了复杂病例推理能力(42)。

5.4 临床决策支持系统的性能评估

临床决策支持系统的性能评估是系统设计和优化的重要环节，通常采用以下指标和方法(3)：

功能性指标：

• 诊断准确率：系统提供的诊断建议与实际诊断结果的一致性程度(11)。
• 治疗建议符合率：系统推荐的治疗方案与临床指南或专家意见的符合程度(3)。
• 风险评估准确性：系统对疾病风险、治疗风险的评估与实际情况的符合程度(11)。
• 响应时间：系统从接收到输入到生成输出的时间(3)。
• 可解释性：系统提供的决策建议的可解释性程度，通常通过用户调查或专家评估来衡量(11)。

性能对比：

• 模型性能对比：不同 AI 模型在相同临床决策任务上的性能对比，如诊断准确率、治疗建议符合率等(11)。
• 系统性能对比：不同临床决策支持系统在处理相同任务时的性能对比，如响应时间、资源消耗等(3)。
• 人机对比：系统性能与人类专家（如医生）性能的对比，评估系统是否达到或超过人类水平(42)。

实际应用评估：

• 临床接受度：医生对系统提供的决策建议的接受程度，通常通过用户调查或使用日志分析来衡量(3)。
• 临床影响：系统在实际临床应用中对医疗质量、效率和安全性的影响，如诊断准确率的提升、治疗时间的缩短、并发症发生率的降低等(42)。
• 经济效益：系统的投入产出比，如成本节约、效率提升带来的经济效益(3)。

实际应用中，临床决策支持系统的性能评估通常采用混合方法，结合定量指标和定性评价。例如，讯飞医疗星火大模型 X1 版在急诊分诊场景中，通过分析患者生命体征、病史等 128 个维度数据，实现危重患者智能分级准确率 99.2%，使三甲医院急诊候诊时间缩短 40%(46)。华西医院开发的黉医专科模型，针对心血管疾病建立风险预测模型，使术后并发症发生率降低 28%(46)。

5.5 临床决策支持系统的发展趋势

临床决策支持系统的发展正呈现以下趋势(4)：

大模型与临床决策的深度融合：大模型将更深入地融入临床决策支持系统，提供更智能、更个性化的决策建议。未来的临床决策支持系统将从简单的规则系统转变为具有深度推理能力的智能系统(11)。

多模态融合技术的广泛应用：随着医疗数据的多元化，多模态融合技术将在临床决策支持中发挥越来越重要的作用。系统将能够综合分析患者的文本、图像、信号、生物组学等多种数据，提供更全面的决策支持(4)。

联邦学习的应用扩展：随着隐私保护意识的提高和相关法规的完善，联邦学习将在临床决策支持系统中得到更广泛的应用，促进跨机构、跨地域的临床数据共享和利用(20)。

可解释性技术的发展：为了提高临床医生对系统建议的接受度，可解释性技术将成为临床决策支持系统的重要组成部分。未来的系统将不仅提供决策建议，还能解释建议的依据和推理过程(11)。

实时决策支持：随着边缘计算和物联网技术的发展，临床决策支持系统将能够提供更实时的决策支持，如在手术过程中、急诊抢救中等场景提供实时建议(3)。

六、药物研发系统架构研究

6.1 药物研发系统的业务需求与挑战

药物研发是一个复杂、耗时且高成本的过程，通常需要 10-15 年时间，花费数十亿美元。AI 技术的引入正在改变传统药物研发模式，提高研发效率，降低研发成本：

业务需求：

• 靶点发现：药物研发系统应能基于疾病机制和生物数据，发现潜在的药物靶点。
• 化合物设计：系统应能根据靶点结构和功能，设计具有特定生物活性的化合物。
• 活性预测：系统应能预测化合物与靶点的结合活性和特异性，筛选最有潜力的候选化合物。
• 毒性评估：系统应能评估候选化合物的毒性和安全性，减少临床前和临床试验中的失败风险。
• 药物优化：系统应能对初步筛选的候选化合物进行结构优化，提高其生物活性、药代动力学特性和安全性。

面临挑战：

• 数据稀缺性：高质量的药物研发数据通常稀缺且昂贵，限制了 AI 模型的训练和应用。
• 领域专业性：药物研发涉及复杂的化学和生物学知识，模型需要具备深入的领域理解能力。
• 计算复杂性：药物分子的三维结构和相互作用的计算复杂度高，需要高效的算法和强大的算力支持。
• 多目标优化：药物研发需要平衡多种特性，如活性、特异性、毒性、药代动力学等，优化难度大。
• 可解释性：药物研发模型的预测结果需要具备可解释性，以便科学家理解和验证。

6.2 基于 Transformer 的药物研发系统架构

Transformer 架构在药物研发领域的应用正从简单的分子性质预测向复杂的药物设计和优化发展，其架构设计通常包括以下几个部分：

输入层：负责接收和处理各种输入数据，包括蛋白质序列、化合物结构、生物活性数据等。输入层需要对不同类型的数据进行编码和转换，以便后续处理。

Transformer 层：是系统的核心，负责对输入数据进行分析、推理和生成。Transformer 层通常由多个 Transformer 块组成，每个块包含多头自注意力机制和前馈神经网络。

输出层：根据 Transformer 层的处理结果，生成各种输出，如化合物结构、结合模式、活性预测等。输出层需要考虑用户需求和药物研发场景，提供合适的输出形式。

应用层：面向不同药物研发场景的具体应用，如靶点发现、化合物设计、活性预测等。应用层需要与现有药物研发工具和流程集成，提供良好的用户体验。

Transformer 在药物研发系统中的应用主要体现在以下几个方面：

蛋白质结构预测：Transformer 可以根据蛋白质序列预测其三维结构，为药物设计提供基础。例如，AlphaFold 3 采用改进的 Transformer 架构，能够准确预测蛋白质的三维结构。

蛋白质 - 配体结合预测：Transformer 可以预测蛋白质与配体的结合模式和结合亲和力，帮助筛选潜在的药物候选。例如，一项研究引入了动态感知几何 Transformer 模型 (DynamicGT)，能够预测蛋白质在柔性和无序区域的结合界面。

化合物生成：Transformer 可以根据文本描述或结构特征，生成具有特定生物活性的化合物。例如，一项研究开发了一种基于 Transformer 的化合物生成器，训练数据来自 ZINC20 数据库中的 2 亿个化合物，能够生成具有高新颖性和化学有效性的化合物。

药物 - 靶点相互作用预测：Transformer 可以分析药物和靶点的结构特征，预测它们之间的相互作用。例如，一项研究提出了一种图 Transformer - 卷积网络 (GTCN)，将图 Transformer 网络 (GTNs) 和图卷积网络 (GCNs) 结合起来，优化生物网络（药物 - 靶点 - 通路 - 疾病）内的关系结构，提取更具判别力的节点特征。

药物重定位：Transformer 可以分析现有药物的结构和疾病相关数据，发现现有药物的新治疗用途。例如，一项研究利用 Transformer 模型分析药物 - 疾病关系，成功预测了多种药物的新适应症。

6.3 多模态融合在药物研发系统中的应用

药物研发需要综合考虑多种信息，包括蛋白质序列、化合物结构、生物活性数据、临床数据等。多模态融合技术能够将这些不同类型的数据整合起来，提供更全面、更准确的药物研发支持：

多模态融合架构：

• 早期融合：在数据预处理阶段将不同模态的数据进行融合，然后输入到单一模型中进行处理。早期融合的优点是模型可以同时学习不同模态的特征，但缺点是灵活性较差。
• 晚期融合：对不同模态的数据分别进行处理，然后将处理结果进行融合。晚期融合的优点是灵活性高，可以针对不同模态使用最优的处理方法，但缺点是无法充分利用模态间的相关性。
• 混合融合：结合了早期融合和晚期融合的优点，在不同层次进行数据融合。

多模态融合在药物研发中的应用：

• 多模态靶点发现：结合疾病相关的基因表达数据、蛋白质相互作用网络和临床数据，发现潜在的药物靶点。
• 多模态化合物设计：综合考虑靶点结构、生物活性数据和已有药物的结构特征，设计新的候选化合物。
• 多模态活性预测：结合化合物的结构特征、生物活性数据和靶点信息，预测化合物的生物活性。
• 多模态毒性评估：综合考虑化合物的结构特征、代谢途径和毒理学数据，评估化合物的毒性和安全性。

多模态 Transformer 模型：

• Compound Generative Pre-trained Transformer：一种基于 Transformer 的化合物生成模型，能够从文本提示中生成蛋白质氨基酸序列及其三维结构。该模型在 ZINC20 数据库中的 2 亿个化合物上进行训练，能够捕获和表示 SMILES 语法和化合物的关键特征，生成具有 99% 新颖性的化学有效且独特的化合物。
• Protein-Ligand Binding Site Prediction Model：一种将蛋白质语言模型与自回归 Transformer 结合的蛋白质 - 配体结合位点预测模型。该模型将任务框架为语言建模问题，通过引入特定任务标记，实现了对多种配体的广泛覆盖，同时仅依赖蛋白质序列输入。
• Graph Transformer-Convolution Network：一种结合图 Transformer 网络和图卷积网络的模型，能够优化生物网络（药物 - 靶点 - 通路 - 疾病）内的关系结构，提取更具判别力的节点特征。该模型不仅编码直接的药物 - 疾病关系，还捕获药物如何作用于蛋白质并调节通路以治疗疾病的机制。

6.4 药物研发系统的性能评估

药物研发系统的性能评估是系统设计和优化的重要环节，通常采用以下指标和方法：

功能性指标：

• 预测准确性：模型预测结果与实际值的接近程度，如活性预测的准确率、AUC-ROC 等。
• 新颖性：生成化合物的结构新颖性，反映模型的创新能力。
• 多样性：生成化合物的结构多样性，反映模型探索化学空间的能力。
• 成药性：生成化合物的成药性质，如符合 Lipinski 规则的程度。
• 计算效率：模型处理数据的速度和资源消耗，如每生成一个化合物所需的时间和算力。

性能对比：

• 模型性能对比：不同 AI 模型在相同药物研发任务上的性能对比，如活性预测准确性、化合物设计质量等。
• 系统性能对比：不同药物研发系统在处理相同任务时的性能对比，如计算效率、资源消耗等。
• 传统方法对比：AI 模型与传统药物研发方法（如高通量筛选、分子对接等）的性能对比，评估 AI 的优势和不足。

实际应用评估：

• 实验验证率：模型预测结果在实验室验证中的成功率，反映模型的实用价值。
• 研发效率提升：AI 辅助药物研发相对于传统方法在时间、成本和成功率方面的提升。
• 实际应用案例：模型在实际药物研发项目中的应用情况和贡献，如加速候选化合物发现、降低研发失败风险等。

实际应用中，药物研发系统的性能评估通常采用混合方法，结合定量指标和实验验证。例如，一项研究开发的化合物生成模型展示了 99% 的新颖性，超越了现有方法生成化学有效且独特的化合物的能力。另一项研究提出的蛋白质 - 配体结合位点预测模型在 41 种配体上的实验评估突出了模型相较于现有方法的优越泛化性和适用性。还有研究提出的图 Transformer - 卷积网络模型在药物 - 癌症预测中表现出优异性能，并设计了一个可解释性框架，识别药物 - 癌症预测的关键元素，为疾病机制和药物作用机制提供了见解。

6.5 药物研发系统的发展趋势

药物研发系统的发展正呈现以下趋势：

大模型与药物研发的深度融合：大模型将更深入地融入药物研发过程，提供更智能、更高效的药物设计和优化能力。未来的药物研发系统将从简单的预测工具转变为具有创造性的研发伙伴。

多模态融合技术的广泛应用：随着药物研发数据的多元化，多模态融合技术将在药物研发中发挥越来越重要的作用。系统将能够综合分析化学结构、生物活性、临床数据等多种信息，提供更全面、更准确的预测和设计。

生成式 AI 的创新应用：生成式 AI 技术，如生成对抗网络 (GAN)、变分自编码器 (VAE) 和 Transformer 等，将在药物设计和优化中发挥越来越重要的作用。未来的系统将能够生成具有特定功能和性质的全新化合物，拓展化学空间的探索范围。

基于物理的 AI 方法：将基于物理的计算方法（如分子动力学模拟、量子化学计算等）与 AI 技术相结合，提高模型的准确性和可解释性。这类方法能够更好地捕捉分子间的物理相互作用，提高预测的可靠性。

联邦学习在药物研发中的应用：随着数据隐私和知识产权保护意识的提高，联邦学习将在药物研发中得到更广泛的应用，促进跨机构、跨地域的药物研发数据共享和利用(20)。

七、结论与展望

7.1 研究总结

本研究对基于人工智能的医疗行业各种业务系统架构进行了全面分析，涵盖医疗影像诊断、电子病历、临床决策支持和药物研发等多种业务系统类型。研究从大模型应用、多模态融合、联邦学习等技术方向入手，结合 Transformer、U-Net、PyTorch 等特定技术组件或框架，分析了各系统的架构设计、应用场景和性能评估方法(4)。

主要研究发现：

大模型应用：大模型在医疗领域的应用正从通用大模型向领域专用大模型发展。大模型能够处理复杂的医疗数据关系，输出更准确的预测和诊断结果，在医学影像诊断、临床决策支持、药物研发等方面具有广阔的应用前景(10)。

多模态融合：医疗数据具有多模态特性，包括文本、图像、信号、生物组学数据等。多模态融合技术能够综合分析各种类型的医学数据，使一个模型通过一次预训练即可获得多种能力，包括文本生成、图像生成、跨模态理解等(4)。

联邦学习：医疗数据通常分散在不同机构，且涉及患者隐私，联邦学习技术允许在不共享原始数据的情况下进行分布式模型训练，有效解决数据孤岛和隐私保护问题(20)。

技术组件应用：

• U-Net：U-Net 及其改进体在医学图像分割领域表现优异，特别是在结合注意力机制、多尺度特征聚合和混合损失函数等改进后，分割准确性显著提高(17)。
• Transformer：Transformer 在医学图像分割、蛋白质结构预测、化合物设计等领域的应用正快速发展，能够有效捕捉全局上下文信息，提高模型的准确性和泛化能力(27)。
• PyTorch：PyTorch 已成为医疗 AI 开发的主流框架，其灵活性、高效性和丰富的生态系统为医疗 AI 研究和应用提供了强大支持(31)。

系统性能：医疗 AI 系统在准确性、效率和可解释性等方面取得了显著进展。例如，在医学影像分割任务中，基于 Transformer 的模型在 Synapse 数据集上的平均分割准确率可达 90.61%，显著高于传统 U-Net 的 87.85%(27)。在临床决策支持方面，蚂蚁医疗大模型在 OpenAI HealthBench 评测中复杂推理和医学共识指标超越国际模型(42)。在药物研发领域，基于 Transformer 的化合物生成模型能够生成具有 99% 新颖性的化学有效且独特的化合物。

7.2 技术趋势展望

基于当前研究现状和发展趋势，医疗 AI 业务系统架构的未来发展将呈现以下趋势(4)：

大模型与多模态融合的深度结合：未来的医疗 AI 系统将更深入地融合大模型和多模态技术，实现对复杂医疗数据的全面理解和分析。多模态大模型将支持图文音视频全场景交互，提供更全面、更准确的诊断和治疗建议(42)。

联邦学习的广泛应用：随着隐私保护意识的提高和相关法规的完善，联邦学习将在医疗 AI 中得到更广泛的应用，促进跨机构、跨地域的医疗数据共享和利用，解决数据孤岛问题(20)。

可解释性技术的发展：为了提高医疗 AI 系统的可信度和临床接受度，可解释性技术将成为研究热点。未来的系统将不仅提供预测结果，还能解释决策的依据和推理过程，增强透明度和可信任度(11)。

边缘计算与实时处理：随着边缘计算技术的发展，医疗 AI 系统将越来越多地支持边缘设备上的实时处理，如可穿戴设备、便携式诊断设备等，实现健康数据的实时分析和预警(3)。

AI 与物联网的融合：医疗物联网设备的普及将为 AI 系统提供更丰富、更实时的数据来源。AI 与物联网的融合将促进医疗服务从医院内向院外延伸，支持更全面的健康管理和疾病预防(4)。

AI 驱动的精准医疗：未来的医疗 AI 系统将更注重个性化和精准化，通过整合患者的基因数据、生活习惯、环境因素等多方面信息，提供个性化的诊断和治疗方案，实现精准医疗的目标(4)。

7.3 系统设计建议

基于本研究的分析和发现，对医疗 AI 业务系统架构的设计提出以下建议(3)：

数据层设计建议：

• 建立统一的数据标准：针对不同类型的医疗数据，建立统一的数据标准和规范，提高数据的互操作性和可整合性(4)。
• 加强数据治理：建立完善的数据治理机制，确保数据的质量、完整性和安全性，为 AI 模型训练提供高质量的数据支持(2)。
• 采用联邦数据架构：对于跨机构的医疗数据应用，采用联邦数据架构，在保护数据隐私的前提下，实现数据的共享和利用(20)。

模型层设计建议：

• 采用混合模型架构：根据不同医疗场景的需求，采用混合模型架构，如 CNN 与 Transformer 的结合、大模型与知识图谱的结合等，充分发挥不同模型的优势(27)。
• 注重模型可解释性：在模型设计中注重可解释性，如引入注意力机制、可视化技术等，提高模型的透明度和可信度(11)。
• 建立模型评估体系：针对不同医疗场景，建立完善的模型评估体系，确保模型的准确性、可靠性和适用性(27)。

服务层设计建议：

• 采用微服务架构：将 AI 模型封装为微服务，提高系统的可扩展性和可维护性(3)。
• 优化服务性能：通过模型压缩、量化、分布式部署等技术，优化服务性能，提高响应速度和吞吐量(3)。
• 加强安全防护：建立完善的安全防护体系，包括身份认证、访问控制、数据加密等，确保服务的安全性和可靠性(3)。

应用层设计建议：

• 注重用户体验：在应用设计中注重用户体验，如简化操作流程、优化界面设计、提供清晰的反馈等，提高用户的接受度和使用效率(3)。
• 加强系统集成：将 AI 应用与现有医疗系统进行深度集成，避免信息孤岛，提高医疗流程的效率和连贯性(2)。
• 关注伦理和法律问题：在应用设计中关注伦理和法律问题，如患者隐私保护、责任划分、知情同意等，确保应用的合规性和伦理合理性(11)。

7.4 研究局限与未来研究方向

本研究虽然对医疗 AI 业务系统架构进行了全面分析，但仍存在一些局限，为未来研究提供了方向(4)：

研究局限：

• 技术覆盖的有限性：本研究主要关注了大模型、多模态融合、联邦学习等技术方向，对其他技术如强化学习、迁移学习等在医疗领域的应用涉及较少(4)。
• 应用场景的局限性：本研究主要分析了医疗影像诊断、电子病历、临床决策支持和药物研发四个领域，对其他医疗场景如健康管理、康复治疗等涉及较少(4)。
• 数据和资源的限制：由于医疗数据的敏感性和获取难度，本研究主要基于公开文献和现有研究成果，缺乏对实际医疗系统的深入分析和评估(2)。

未来研究方向：

• 医疗 AI 系统的可解释性研究：深入研究医疗 AI 系统的可解释性技术，提高模型的透明度和可信度，促进临床应用(11)。
• 医疗 AI 系统的安全性研究：研究医疗 AI 系统面临的安全威胁和防护措施，确保系统的安全性和可靠性(3)。
• 医疗 AI 系统的伦理和法律研究：研究医疗 AI 应用中的伦理和法律问题，建立相应的规范和准则(11)。
• 医疗 AI 与物联网的融合研究：研究医疗 AI 与物联网技术的融合，促进医疗服务从医院内向院外延伸(4)。
• 医疗 AI 的边缘计算研究：研究边缘计算在医疗 AI 中的应用，支持更实时、更分布式的医疗 AI 应用(3)。
• 医疗 AI 的联邦学习研究：深入研究联邦学习在医疗领域的应用，解决数据隐私和数据孤岛问题，促进跨机构医疗数据的共享和利用(20)。

总之，医疗 AI 业务系统架构的研究是一个充满挑战和机遇的领域。随着 AI 技术的不断发展和医疗需求的不断增长，医疗 AI 系统将在提高医疗质量、降低医疗成本、促进医疗公平等方面发挥越来越重要的作用。未来的研究需要在现有基础上，进一步深化技术创新，完善系统架构，推动医疗 AI 的广泛应用和可持续发展。

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[36] PyTorch深度学习开发医学影像端到端判别项目使用PyTorch进行医学影像的端到端判别项目涉及多个步骤，包括数据准备 - 掘金 https://juejin.cn/post/7471491666526027814

[37] 这才是一个pytorch教程该有的样子！！-抖音 https://www.iesdouyin.com/share/video/7540950451282365736/?did=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&from_aid=1128&from_ssr=1&iid=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&mid=7540950445599050534®ion=&scene_from=dy_open_search_video&share_sign=rWSSrV.kk4lhzay3har7erNhLHF220X2nP3pRbwxbGM-&share_track_info=%7B%22link_description_type%22%3A%22%22%7D&share_version=280700&titleType=title&ts=1758942633&u_code=0&video_share_track_ver=&with_sec_did=1

[38] 基于知识图谱的医药知识问答系统-抖音 https://www.iesdouyin.com/share/video/7491982919607618868/?did=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&from_aid=1128&from_ssr=1&iid=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&mid=7491984342540274471®ion=&scene_from=dy_open_search_video&share_sign=80tC.iFPseXFf_9TrxyVF70ZzeORoV9qOrw81DYFLVw-&share_track_info=%7B%22link_description_type%22%3A%22%22%7D&share_version=280700&titleType=title&ts=1758942633&u_code=0&video_share_track_ver=&with_sec_did=1

[39] 研究生如何读懂PyTorch深度学习代码 ——以人体关键点代码为分析案例，从复杂的代码中找到传送数据的流程。-抖音 https://www.iesdouyin.com/share/video/7446980307099684106/?did=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&from_aid=1128&from_ssr=1&iid=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&mid=7446981011361123122®ion=&scene_from=dy_open_search_video&share_sign=b7wj_V7PJXgcCi0HH2C580pX0nPFdIDgCVIq3SxzgJQ-&share_track_info=%7B%22link_description_type%22%3A%22%22%7D&share_version=280700&titleType=title&ts=1758942633&u_code=0&video_share_track_ver=&with_sec_did=1

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