久久最新最好视频|精品福利视频在线|狠狠狠干在线播放|色尼玛亚洲综合网|日韩加勒比无码AV|亚洲AV人人澡人人爽人人爱|国产精品免费怡红院|婷婷一区二区XXX|日韩成人一区二区三|欧美熟妇另类AAAAAA

一項(xiàng)目簡(jiǎn)介

為響應(yīng)國(guó)家“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療健康”政策號(hào)召，提升患者就醫(yī)效率與滿意度，武漢大學(xué)中南醫(yī)院基于前沿人工智能技術(shù)，研發(fā)并部署了醫(yī)療智能客服系統(tǒng)。該系統(tǒng)旨在通過(guò)智能化服務(wù)模式，優(yōu)化院內(nèi)服務(wù)流程，緩解傳統(tǒng)人工客服壓力，打造“精準(zhǔn)、高效、人性化”的智慧醫(yī)療服務(wù)體系。

本系統(tǒng)以醫(yī)療行業(yè)大模型為核心技術(shù)底座，依托工作流引擎實(shí)現(xiàn)多場(chǎng)景意圖識(shí)別與動(dòng)態(tài)任務(wù)調(diào)度，構(gòu)建覆蓋患者全流程需求的智能交互終端。通過(guò)意圖識(shí)別、大語(yǔ)言模型及深度學(xué)習(xí)技術(shù)，系統(tǒng)支持患者在線完成智能導(dǎo)診、預(yù)問(wèn)診信息采集、個(gè)性化健康咨詢、體檢套餐推薦、中醫(yī)治未病項(xiàng)目推薦等多元化服務(wù)，實(shí)現(xiàn)“一問(wèn)多答、一終端多場(chǎng)景”的智能化服務(wù)閉環(huán)。

1.技術(shù)特色

多模態(tài)意圖識(shí)別：通過(guò)工作流動(dòng)態(tài)解析患者文本、語(yǔ)音輸入，精準(zhǔn)匹配服務(wù)場(chǎng)景，支持復(fù)雜語(yǔ)境下的語(yǔ)義理解。

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)優(yōu)化：基于患者交互數(shù)據(jù)持續(xù)訓(xùn)練模型，提升導(dǎo)診準(zhǔn)確率與推薦適配度。

系統(tǒng)集成能力：無(wú)縫對(duì)接醫(yī)院HIS、EMR系統(tǒng)，確保服務(wù)與臨床業(yè)務(wù)流程協(xié)同。

2.應(yīng)用價(jià)值

患者端：提供7*24全天候自助服務(wù)，減少排隊(duì)等候時(shí)間，提升就醫(yī)體驗(yàn)。

醫(yī)院端：降低人工客服成本30%以上，優(yōu)化資源配置，通過(guò)預(yù)問(wèn)診數(shù)據(jù)沉淀輔助臨床決策。

1.建設(shè)思路

（1）頂層設(shè)計(jì)

以患者全流程就醫(yī)需求為核心，結(jié)合醫(yī)院門(mén)診、體檢、中醫(yī)等業(yè)務(wù)痛點(diǎn)，梳理智能客服覆蓋的高頻場(chǎng)景（如導(dǎo)診效率低、預(yù)問(wèn)診耗時(shí)長(zhǎng)、健康咨詢碎片化），明確功能優(yōu)先級(jí)。

遵循《醫(yī)院智慧服務(wù)分級(jí)評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)》，確保系統(tǒng)建設(shè)與政策要求及醫(yī)院智慧化戰(zhàn)略同頻。

（2）技術(shù)架構(gòu)規(guī)劃

采用“大模型能力+工作流引擎+醫(yī)療知識(shí)庫(kù)”分層架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)意圖識(shí)別、任務(wù)編排、接口調(diào)用的模塊化開(kāi)發(fā)。

構(gòu)建開(kāi)放大模型技術(shù)中臺(tái)，預(yù)留與HIS、互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院、體檢系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)化對(duì)接通道，保障多系統(tǒng)協(xié)同服務(wù)能力。

（3）技術(shù)亮點(diǎn)

基于大模型構(gòu)建可配置化服務(wù)流程：

意圖識(shí)別層：融合規(guī)則引擎與AI模型，支持癥狀關(guān)鍵詞、患者畫(huà)像等多維度特征提?。?/span>

任務(wù)路由層：根據(jù)咨詢類(lèi)型自動(dòng)觸發(fā)導(dǎo)診、預(yù)問(wèn)診等子流程，復(fù)雜場(chǎng)景無(wú)縫切換人工坐席；

服務(wù)交付層：生成圖文、語(yǔ)音、結(jié)構(gòu)化報(bào)告等多模態(tài)交互反饋。

（4）持續(xù)優(yōu)化

建立“患者評(píng)分-人工復(fù)核-模型迭代”優(yōu)化鏈路，通過(guò)同居分析定向優(yōu)化意圖識(shí)別盲區(qū)。

定期更新醫(yī)學(xué)知識(shí)庫(kù)，同步最新診療規(guī)范與藥品目錄。

引入自動(dòng)學(xué)習(xí)技術(shù)，在保護(hù)隱私前提下實(shí)現(xiàn)跨院區(qū)數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘，提升推薦算法精準(zhǔn)度。

開(kāi)發(fā)患者偏好學(xué)習(xí)模塊，根據(jù)歷史交互習(xí)慣自適應(yīng)調(diào)整應(yīng)答風(fēng)格（如簡(jiǎn)潔型/詳解型）。

2.建設(shè)流程

（1）技術(shù)可行性評(píng)估與方案設(shè)計(jì)

通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查、門(mén)診隨訪收集患者就醫(yī)痛點(diǎn)（如導(dǎo)診不清晰、咨詢渠道分散）；訪談門(mén)診醫(yī)生、客服中心人員，梳理預(yù)問(wèn)診流程優(yōu)化需求及健康咨詢高頻問(wèn)題；對(duì)標(biāo)《醫(yī)院智慧服務(wù)分級(jí)評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)》，明確系統(tǒng)需覆蓋的評(píng)級(jí)指標(biāo)項(xiàng)。

評(píng)估大模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)合規(guī)性，制定醫(yī)療知識(shí)庫(kù)脫敏清洗方案。

測(cè)試與互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院、HIS、門(mén)診電子病歷系統(tǒng)的接口兼容性，確認(rèn)數(shù)據(jù)交互協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)。

（2）大模型微調(diào)與檢索增強(qiáng)生成（RAG）

1）任務(wù)定制化訓(xùn)練

導(dǎo)診任務(wù)：輸入患者癥狀描述，輸出科室推薦置信度（如“心血管內(nèi)科為92%，呼吸內(nèi)科為5%”）。

預(yù)問(wèn)診任務(wù)：通過(guò)多輪對(duì)話生成結(jié)構(gòu)化問(wèn)診報(bào)告（包含現(xiàn)病史、過(guò)敏史等12項(xiàng)字段）。

2）強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化

構(gòu)建模擬患者對(duì)話環(huán)境，根據(jù)人工審核反饋（如“推薦科室錯(cuò)誤-1分”“回答不完整-0.5分”）調(diào)整模型策略。

引入醫(yī)生專(zhuān)家評(píng)分機(jī)制，對(duì)復(fù)雜案例（如罕見(jiàn)病癥狀）進(jìn)行定向增強(qiáng)訓(xùn)練。

3）臨床驗(yàn)證機(jī)制

組織多名副主任醫(yī)師對(duì)1000條模擬咨詢案例進(jìn)行盲審，模型推薦方案與專(zhuān)家共識(shí)符合率達(dá)91.7%。

通過(guò)A/B測(cè)試對(duì)比人工客服，模型在標(biāo)準(zhǔn)化場(chǎng)景（如感冒分診）效率提升400%，復(fù)雜場(chǎng)景（如慢性病用藥咨詢）準(zhǔn)確率差距縮窄至<5%。

4）核心知識(shí)域搭建

疾病庫(kù)：涵蓋ICD-10標(biāo)準(zhǔn)下8000+疾病實(shí)體，關(guān)聯(lián)癥狀、檢查、治療方案、預(yù)后等屬性。

科室-醫(yī)生庫(kù)：動(dòng)態(tài)維護(hù)全院200+科室的接診范圍、500+醫(yī)生的專(zhuān)業(yè)特長(zhǎng)（如“張XX主任：帕金森病深部腦刺激術(shù)”）。

健康知識(shí)庫(kù)：整合國(guó)家衛(wèi)生健康委發(fā)布指南、權(quán)威期刊文獻(xiàn)，形成5000+條疾病預(yù)防、康復(fù)指導(dǎo)知識(shí)條目。

5）自動(dòng)化更新機(jī)制

每日抓取國(guó)家藥監(jiān)局藥品說(shuō)明書(shū)更新、疾病診療規(guī)范修訂，經(jīng)醫(yī)學(xué)編輯審核后自動(dòng)同步至知識(shí)庫(kù)。

對(duì)接醫(yī)院科研平臺(tái)，實(shí)時(shí)納入本院最新臨床研究成果（如特色科室的診療方案優(yōu)化）。

6）閉環(huán)校驗(yàn)體系

機(jī)器校驗(yàn)：通過(guò)邏輯沖突檢測(cè)（如“孕婦禁用→同時(shí)推薦孕婦可用藥品”）、知識(shí)溯源驗(yàn)證（標(biāo)注每條知識(shí)的參考文獻(xiàn)來(lái)源）。

人工校驗(yàn)：成立由3名主治醫(yī)師組成的醫(yī)學(xué)委員會(huì)，每月對(duì)新增知識(shí)進(jìn)行臨床適用性評(píng)審。

3.意圖識(shí)別分類(lèi)與編排

（1）意圖識(shí)別與分類(lèi)

利用大模型實(shí)現(xiàn)全局意圖監(jiān)聽(tīng)，在對(duì)話節(jié)點(diǎn)嵌入輕量級(jí)意圖識(shí)別模型，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)用戶意圖偏移，比如：患者描述發(fā)熱時(shí)，先對(duì)發(fā)熱癥狀進(jìn)行科普，隨后調(diào)整到導(dǎo)診流程，為患者提供科室推薦。

支持跨流程攜帶關(guān)鍵信息，如：預(yù)問(wèn)診填寫(xiě)的過(guò)敏史自動(dòng)同步科普如何預(yù)防過(guò)敏。

（2）場(chǎng)景化任務(wù)流配置

智能導(dǎo)診：通過(guò)識(shí)別患者癥狀或就醫(yī)目的，使用大模型推理各科室的匹配權(quán)重，通過(guò)權(quán)重返回推薦的科室列表。

預(yù)問(wèn)診：通過(guò)與HIS系統(tǒng)對(duì)接，獲取患者尚未就診的掛號(hào)記錄，自動(dòng)詢問(wèn)是否進(jìn)行預(yù)問(wèn)診，通過(guò)多輪的問(wèn)診咨詢，生成預(yù)問(wèn)診報(bào)告，并同步至門(mén)診電子病歷系統(tǒng)。

健康咨詢：區(qū)分咨詢類(lèi)型（疾病知識(shí)/用藥指導(dǎo)/預(yù)防建議），對(duì)患者的開(kāi)放性問(wèn)題（如“手術(shù)后如何營(yíng)養(yǎng)調(diào)理”）啟動(dòng)大模型生成最佳回答。在回答結(jié)束后顯示參考文獻(xiàn)來(lái)源（如“依據(jù)《中國(guó)糖尿病防治指南2023版》”）。

就醫(yī)咨詢：識(shí)別患者就掛號(hào)、報(bào)銷(xiāo)、打印病歷等就醫(yī)流程進(jìn)行咨詢時(shí)，調(diào)用院內(nèi)知識(shí)庫(kù)，通過(guò)檢索增強(qiáng)（RAG） 進(jìn)行回復(fù)。保證回復(fù)的內(nèi)容不偏離醫(yī)院知識(shí)庫(kù)。比如：患者詢問(wèn)體檢科在幾號(hào)樓？

體檢套餐推薦：通過(guò)與體檢系統(tǒng)對(duì)接，分析患者在以往就診記錄中的癥狀與疾病，包括本次就醫(yī)的癥狀及目的，定制化生產(chǎn)合適患者的體檢套餐。

4.系統(tǒng)集成與測(cè)試

通過(guò)對(duì)接互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院、HIS、電子病歷系統(tǒng)、體檢系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)患者基本信息拉取、預(yù)問(wèn)診報(bào)告回寫(xiě)等接口。

模擬高并發(fā)場(chǎng)景壓力測(cè)試，確保單日5萬(wàn)次咨詢請(qǐng)求的穩(wěn)定響應(yīng)。

5.安全合規(guī)驗(yàn)證

通過(guò)前置機(jī)、防火墻保障暴露在互聯(lián)網(wǎng)端口安全合規(guī)。

通過(guò)對(duì)患者隱私數(shù)據(jù)進(jìn)行國(guó)密SM2（非對(duì)稱(chēng)）算法加密，嚴(yán)格保證公鑰和私鑰的安全。

委托第三方機(jī)構(gòu)開(kāi)展?jié)B透測(cè)試與等保合規(guī)性評(píng)估，修復(fù)數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)。

1.意圖識(shí)別與分類(lèi)

（1）混合意圖識(shí)別架構(gòu)

多模態(tài)輸入解析：

支持文本、語(yǔ)音（ASR轉(zhuǎn)寫(xiě)）多模態(tài)輸入，通過(guò)大模型語(yǔ)言提取語(yǔ)義特征。

語(yǔ)音輸入經(jīng)方言自適應(yīng)模型處理，識(shí)別準(zhǔn)確率提升至92%（武漢方言場(chǎng)景）。

三級(jí)分類(lèi)體系：

一級(jí)場(chǎng)景分類(lèi)：基于意圖識(shí)別輸出概率融合，區(qū)分導(dǎo)診、預(yù)問(wèn)診、健康咨詢、推薦服務(wù)等6大類(lèi)場(chǎng)景（準(zhǔn)確率≥96%）。

二級(jí)需求細(xì)化：在場(chǎng)景內(nèi)進(jìn)一步分類(lèi)（如“導(dǎo)診”細(xì)分為內(nèi)科/外科/急診分診），采用知識(shí)圖譜路徑匹配算法。

三級(jí)語(yǔ)義消歧：對(duì)模糊描述（如“心慌”）結(jié)合患者畫(huà)像（年齡、性別）動(dòng)態(tài)加權(quán)推理（如年輕女性優(yōu)先考慮甲亢，老年男性側(cè)重冠心?。?/span>

（2）動(dòng)態(tài)特征增強(qiáng)

上下文感知模型：

基于上下文記憶構(gòu)建長(zhǎng)程記憶網(wǎng)絡(luò)，支持跨輪次對(duì)話狀態(tài)跟蹤（如追問(wèn)“疼痛持續(xù)時(shí)間”后自動(dòng)關(guān)聯(lián)病程階段）。

實(shí)時(shí)知識(shí)注入：

對(duì)接醫(yī)院HIS系統(tǒng)，動(dòng)態(tài)加載當(dāng)日急診停診信息等實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，在患者詢問(wèn)某某專(zhuān)家哪天有號(hào)等場(chǎng)景，可以有效根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)回答。

2.場(chǎng)景化任務(wù)編排

（1）工作流引擎設(shè)計(jì)

1）可視化流程編排：

基于工作量=流平臺(tái)構(gòu)建可拖拽式工作流，支持200+節(jié)點(diǎn)類(lèi)型（API調(diào)用、條件分支、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換）。

示例：導(dǎo)診流程包含癥狀采集→科室匹配→醫(yī)生推薦→導(dǎo)航引導(dǎo)4個(gè)核心節(jié)點(diǎn)。

2）動(dòng)態(tài)跳轉(zhuǎn)邏輯：

預(yù)置15條跳轉(zhuǎn)規(guī)則（如健康咨詢中提及“預(yù)約體檢”自動(dòng)跳轉(zhuǎn)推薦場(chǎng)景）。

支持基于患者情緒值（通過(guò)NLP情感分析）切換應(yīng)答策略（焦慮患者啟用安撫話術(shù)）。

（2）多場(chǎng)景協(xié)同機(jī)制

1）跨流程數(shù)據(jù)共享：

通過(guò)全局上下文管理器，實(shí)現(xiàn)預(yù)問(wèn)診填寫(xiě)的過(guò)敏史自動(dòng)同步至用藥咨詢場(chǎng)景。

2）多模態(tài)輸出適配：

根據(jù)終端類(lèi)型動(dòng)態(tài)渲染結(jié)果：手機(jī)端推送圖文卡片，互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院推送微信消息。

3.大模型推理與檢索增強(qiáng)（RAG）

（1）領(lǐng)域增強(qiáng)型模型架構(gòu)

選用醫(yī)助大模型72B，注入300G醫(yī)療文本（電子病歷、指南文獻(xiàn)）進(jìn)行領(lǐng)域增量預(yù)訓(xùn)練。

使用本院10萬(wàn)條脫敏醫(yī)患對(duì)話數(shù)據(jù)，優(yōu)化咨詢場(chǎng)景生成效果；采用多任務(wù)學(xué)習(xí)：同步訓(xùn)練意圖識(shí)別、實(shí)體抽取、報(bào)告生成任務(wù)。

（2）知識(shí)檢索增強(qiáng)（RAG）

構(gòu)建向量化醫(yī)療知識(shí)庫(kù)，實(shí)時(shí)檢索相關(guān)內(nèi)容片段作為生成參考，降低模型幻覺(jué)率（實(shí)測(cè)下降41%）。

（3）推理性能優(yōu)化

分級(jí)響應(yīng)機(jī)制：簡(jiǎn)單問(wèn)題（如科室位置查詢）直接調(diào)用知識(shí)庫(kù)，響應(yīng)時(shí)間<200ms。

復(fù)雜咨詢（如疾病預(yù)后分析）啟動(dòng)大模型生成，通過(guò)模型蒸餾壓縮技術(shù)控制響應(yīng)時(shí)間<1.5s。

（4）安全可控機(jī)制

1）內(nèi)容合規(guī)過(guò)濾

規(guī)則層：攔截違反倫理表述（如“10 歲患者咨詢懷孕”）。

模型層：訓(xùn)練安全判別模型，識(shí)別潛在風(fēng)險(xiǎn)回答（如過(guò)度診斷建議）。

2）循證醫(yī)學(xué)溯源

在生成答案末尾標(biāo)注證據(jù)等級(jí)（如“A級(jí)：循證醫(yī)學(xué)指南推薦；B級(jí)：專(zhuān)家共識(shí)”）。

四

應(yīng)用效果

目前該應(yīng)用已正式上線穩(wěn)定運(yùn)行4月有余，截至2025年4月已服務(wù)患者2萬(wàn)余人次，并在提升醫(yī)療效率、優(yōu)化患者體驗(yàn)、改善資源分配等多個(gè)方面取得了顯著成效。

1.醫(yī)療效率提升

導(dǎo)診準(zhǔn)確率提升：系統(tǒng)目前導(dǎo)診準(zhǔn)確率達(dá)98%，減少患者“走錯(cuò)科室”現(xiàn)象，減輕醫(yī)院導(dǎo)診臺(tái)工作負(fù)擔(dān)。

預(yù)問(wèn)診時(shí)間縮短：患者在線填寫(xiě)結(jié)構(gòu)化預(yù)問(wèn)診表單平均耗時(shí)3.5分鐘（傳統(tǒng)紙質(zhì)問(wèn)卷需8分鐘），醫(yī)生接診前可提前查看病史摘要，單次問(wèn)診時(shí)間減少25%。

電子病歷自動(dòng)化：預(yù)問(wèn)診數(shù)據(jù)自動(dòng)生成標(biāo)準(zhǔn)化電子病歷初稿，醫(yī)生病歷書(shū)寫(xiě)時(shí)間降低40%，顯著提升診療效率。

2.患者體驗(yàn)優(yōu)化

候診時(shí)間減少：通過(guò)智能分診與就診進(jìn)度實(shí)時(shí)推送，患者平均候診時(shí)間縮短37%（從45分鐘降至28分鐘）。

交互友好性提升：支持自然語(yǔ)言輸入（如口語(yǔ)化描述“肚子一陣陣絞痛”），患者滿意度提升。

診后服務(wù)延伸：系統(tǒng)自動(dòng)推送個(gè)性化康復(fù)建議（如糖尿病患者的飲食計(jì)劃），患者隨訪依從性提高。

3.醫(yī)療資源優(yōu)化配置

科室負(fù)載均衡：通過(guò)動(dòng)態(tài)導(dǎo)診分流，資源利用率趨于合理。

醫(yī)生工作負(fù)荷降低：預(yù)問(wèn)診系統(tǒng)過(guò)濾20%的輕癥患者至普通門(mén)診，專(zhuān)家號(hào)資源更多留給疑難病例。

急診響應(yīng)加速：對(duì)胸痛、卒中等急癥癥狀的識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)100%，急診科接診至處置時(shí)間縮短。

五

總結(jié)

本項(xiàng)目基于生成式大語(yǔ)言模型技術(shù)，成功構(gòu)建了一套覆蓋診療全流程的智慧醫(yī)療助手系統(tǒng)，在武漢大學(xué)中南醫(yī)院實(shí)現(xiàn)了顯著的臨床應(yīng)用價(jià)值。通過(guò)融合多模態(tài)醫(yī)療數(shù)據(jù)與領(lǐng)域知識(shí)增強(qiáng)技術(shù)，系統(tǒng)在提升醫(yī)療服務(wù)效率、優(yōu)化患者體驗(yàn)、改善資源配置等方面取得了突破性成果。關(guān)鍵技術(shù)突破包括：醫(yī)療專(zhuān)用LLM的領(lǐng)域自適應(yīng)優(yōu)化、多輪對(duì)話的漸進(jìn)式意圖理解、以及隱私保護(hù)下的聯(lián)邦學(xué)習(xí)架構(gòu)。

實(shí)證數(shù)據(jù)表明，系統(tǒng)使門(mén)診接診效率提升30%以上，導(dǎo)診準(zhǔn)確率達(dá)到98%，患者滿意度提升至94%，同時(shí)顯著降低了醫(yī)療資源的不均衡分配。特別是在急診場(chǎng)景中，系統(tǒng)對(duì)危急癥狀的識(shí)別準(zhǔn)確率高達(dá)100%，為急重癥患者爭(zhēng)取了寶貴的救治時(shí)間。項(xiàng)目形成的標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)方案已具備推廣應(yīng)用價(jià)值，為醫(yī)療AI的產(chǎn)業(yè)化落地提供了重要示范。

未來(lái)，項(xiàng)目將持續(xù)深化生成式AI與醫(yī)療場(chǎng)景的融合，重點(diǎn)突破多模態(tài)診斷決策支持、跨機(jī)構(gòu)醫(yī)療知識(shí)協(xié)同等方向，推動(dòng)智慧醫(yī)療向更精準(zhǔn)、更普惠的方向發(fā)展。本項(xiàng)目的成功實(shí)施，不僅為醫(yī)院數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了關(guān)鍵技術(shù)支撐，更為構(gòu)建"以患者為中心"的新型醫(yī)療服務(wù)模式奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

（來(lái)源：CHIMA 2025醫(yī)院新興技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)用典型案例集）

特別聲明：智慧醫(yī)療網(wǎng)轉(zhuǎn)載其他網(wǎng)站內(nèi)容，出于傳遞更多信息而非盈利之目的，同時(shí)并不代表贊成其觀點(diǎn)或證實(shí)其描述，內(nèi)容僅供參考。版權(quán)歸原作者所有，若有侵權(quán)，請(qǐng)聯(lián)系我們刪除。

凡來(lái)源注明智慧醫(yī)療網(wǎng)的內(nèi)容為智慧醫(yī)療網(wǎng)原創(chuàng)，轉(zhuǎn)載需獲授權(quán)。