5月17日, 中国医院信息网络大会(CHIMA 2024)在南京举办,大会集中展示医院信息化领域的最新技术、行业趋势和创新应用。聚焦“人工智能+医疗”,金山办公携WPS 365亮相大会,为医疗领域带来一站式AI办公解决方案。金山办公副总裁王冬介绍,WPS 365作为办公新质生产力平台,融合文档、协作、AI三项能力,将为智慧医院建设提供新引擎,赋能医院高质量发展。

图为金山办公WPS 365展位
智慧医院新引擎,开启AI办公模式
WPS 365由最新版的WPS Office、WPS AI企业版、WPS协作等产品组成。WPS 365可为医院在智慧医院建设中提供全新动力引擎,为日常办公协作提效、院内文档统一管理、院内多场景信息化、OA门户升级等方面提供数字化支撑。
基于WPS 365的一站式AI办公,医务人员在撰写文档、事务处理、协作沟通等方面能节约出更多时间,让医务人员有更多精力投入到专业本身。打开WPS Office,医务人员可直接用具备大语言模型能力的人工智能应用WPS AI快速阅读长文本要点、完成报告的撰写与润色以及PPT的制作和美化,需要协作时则将本地文档一键切换为协作文档,邀请同事共同编辑。
在协作沟通上,医院可借助WPS 协作为医务人员建设千人千面的工作台,统一资讯、消息和应用,解决办公信息化孤岛和应用消息壁垒问题。医务人员用一个产品就能高效完成办事办文办会等所有工作,还可创建“数字员工”协助用户总结群聊消息、邮件要点、发起待办、分析数据等任务,辅助日常工作。
在诊疗、教学科研和行政管理等办公场景中,医务人员可利用WPS AI企业版的智能文档库,通过智能问答的形式获取想要的私域知识,打破院内部门间的“信息墙”,解决数据管理分散、数据检索“大海捞针”、数据二次利用难等数据治理问题,在数据不越权的前提下,实现数据和知识库的共建共享。同时,利用多维表格等在线智能文档,医务人员还可以零代码搭建患者随访、设备报修、人员排班、日常考评、报表收集等信息化应用,高效完成项目管理。
深入医疗行业,WPS 365助推医院高质量发展
近年来,医疗行业信息化逐步向纵深推进。从最初的软件正版化,到如今的智慧医院建设,金山办公深化在医疗行业的产品研发与解决方案,以科技创新助力医院转型升级。目前,金山办公WPS 365已经众多大型医疗机构得到深度应用。
在河北涿州,与金山办公开展合作的当地三甲医院在院办管理与诊疗场景中利用WPS 365搭建多个轻量级系统,为广大医务人员的日常办公提供更多便捷,为项目管理提供更及时和精确的数据支持,驱动该医院在日常管理中做好降本增效。目前,该医院的病例上报登记效率提高10倍,日常办公管理每年节省至少50万元成本。
电子病历的管理、临床使用是智慧医疗建设的基础和核心内容。在湖北宜昌,与金山办公开展合作的当地三甲医院利用WPS 365实现电子病历的多端、智能、协同编辑,以及电子病历的统一存储和应用,构建医疗数据同源共享新模式,提升了医疗、教学、科研多场景的病历查阅效率。
在贵州铜仁,基于金山办公的技术支持,当地为精神障碍患者搭建协同管理服务平台,打破部门之间的数据壁垒,医疗机构、社区和家庭等实现信息互通和无缝协作,为患者提供更为全面和个性化的服务。此案例已入选贵州2023年度省级“数字治理”示范项目。
大模型时代,数据作为新兴的生产要素,其重要性愈发显著。凭借30余年深厚的文档处理经验,金山办公致力于与各级医疗机构深化合作,共同推进新质生产力在医疗办公领域的落地,充分释放医疗数据要素价值,进一步推动医院的高质量发展。
好文章,需要你的鼓励
科技巨头IBM今日宣布推出新的区块链数字资产平台,专为金融机构和受监管企业设计。该平台名为"数字资产避风港",将为银行、企业和政府提供比特币、以太坊、稳定币和代币化资产的安全管理服务。平台由IBM与数字钱包基础设施提供商Dfns合作开发,支持超过40个公链和私链的全生命周期管理,并集成第三方身份验证和反洗钱合规工具。
上海AI实验室等机构联合提出FrameThinker框架,革命性地改变了AI处理长视频的方式。该系统采用"侦探式"多轮推理,先快速扫描全视频获得概览,再有针对性地深入分析关键片段。通过两阶段训练和认知一致性验证,FrameThinker在多个视频理解基准测试中准确率平均提升10.4%,计算效率提高20倍以上,为AI视频理解领域带来突破性进展。
机器人可执行多种任务,但每个动作都需要专门训练,难以适应现实场景。Mbodi开发了云边混合计算系统,利用多个AI智能体协作,帮助机器人更快学习任务。用户可用自然语言下达指令,系统将任务分解为子任务并快速训练机器人。该公司入选TechCrunch Disrupt 2025创业大赛20强,目前专注于拣选包装领域,正与财富100强企业合作概念验证项目。
复旦大学团队创建MedQ-Bench基准,首次系统评估AI模型医学影像质量评估能力。研究覆盖五大成像模式,设计感知-推理双层评估体系,意外发现医学专用AI表现不如通用AI。结果显示最佳AI模型准确率仅68.97%,远低于人类专家82.50%,揭示了AI在医学影像质控应用中的现实挑战和改进方向。