深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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更多详情请参考“ 区块链 健康档案和电子病历解决方案”。 图1 方案架构 方案优势 打通信息孤岛 通过医疗联盟链，打通整个医疗机构信息系统，将区域检验、超声和放射结果互通互认，实现网络门诊、双向转诊和远程会诊。 不可篡改 通过将电子病历，医生诊断过程和结果、病历查询记录和病人身份上链，确保

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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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单击【生成病历】生成门诊记录。 图12 生成病历1 图13 生成病历2 单击【查看病历内容】打开病历详情页，确认无误后单击【完成并返回】返回至医生工作站，单击【语音病历回写】将病历内容回写至医生工作站。 图14 查看病历内容 图15 完成并返回

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考。 提升病历书写质量与效率 利用生成式人工智能技术，提高病历的质量和编写效率。通过自动化收集和分析患者的医疗信息，系统能够快速生成详细且准确的病历文档，从而减轻医务人员的工作负担，提升医疗服务的效率和质量。同时，它还旨在满足国家卫健委对病历内涵质量的提升要求，确保病历信息的完整

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电子签名 电子签名用于在线签字确认，例如业务审批、协议签署等。 在表单开发页面，从“高级组件”中拖拽“电子签名”组件至表单设计区域。 属性 字段标题：该字段在页面呈现给用户的名称，默认名称为该字段类型名称。 标题加粗：是否打开开关，默认关闭状态。 字段状态：指成员在访问表单时，对该字段的可见、可编辑权限。

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式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。 父主题： 处理ModelArts数据集中的数据

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登录管理控制台，进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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元数据管理+四性检测 系统对电子文件、电子档案的真实性、完整性、可用性、安全性进行检测。 用户根据检测结果，查看电子档案文件是否正常。 图3 四性检测 会计档案借阅管理 系统使用用户，可以借阅电子会计档案文件， 通过系统提交借阅申请，通过后可以取得电子文件查看和使用。 图4 会计档案借阅管理

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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两种任务类型。 图2 新建作业 在弹出的界面进行数据选择，选择两方数据集作为整个作业的数据集，必须选择一个当前代理的数据集，另一个数据集可以来自空间中的任意一方。两方的数据集中一方数据集只含有特征，另一方的数据集必须含有标签。 重试：开关开启后，执行失败的作业会根据配置定时进行重

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设置电子签名 本节介绍用户如何在ISDP系统设置电子签名。 操作步骤 登录ISDP系统，如图1所示，鼠标放置到右上角用户信息区域，在弹出的菜单项中单击“账户设置”，进入“账户设置”页面。 图1 进入账户设置 如图2所示，在“账户设置”页签中单击电子签名对应的“查看”，进入“电子签名”页面。

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设置电子签名 详情参考设置电子签名 父主题： 智能排班

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AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。 在旧版

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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支持样本平衡性综合分析，便于用户直观的了解数据集中不同类别样本的分布情况，判断样本集的分布平衡性，并可在组织内共享数据集。 图10 数据均衡性分析 图11 共享样本数据库管理 全流程可视化自主训练，用户可选择网络结构、数据集利用云端算力进行自动学习，也可以利用notebook进行算法开

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求的改变与创新，有力支撑三医联动、分级诊疗/医联体、县域医共体、医防联动等协同服务业务。 大数据行业治理与决策：在全员人口信息、电子健康档案、电子病历三大数据库的基础上，整合基础资源信息数据库，构建健康医疗大数据中心。平台引入人工智能技术，支持1400多项行业指标的汇总分析，实现

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