1. 医疗超长文本语义解析与逻辑推理技术 针对电子病历、医保政策文件等非结构化超长文本，需突破通用大模型在长序列依赖建模中的性能瓶颈，构建超长文本高效解析引擎，实现对复杂诊疗路径、医保规则嵌套逻辑的精准解析，在病历解析、诊疗规范匹配等专项任务中超越通用大模型性能。需解决长文本中实体关系跨段落关联、隐含语义推理等技术难点，确保规则拆解准确率≥95%。 2. 多模态数据融合与时序证据链构建技术 整合结构化诊疗数据与非结构化文本，建立包含历年医保政策文本、百万级电子病历、医学文献的多模态知识库，通过跨模态特征对齐算法，构建涵盖诊断、检查、用药和收费的全流程时序证据链。需解决非结构化文本中实体识别、多源数据时间戳对齐等关键问题，实现医保非结构化实体识别准确率≥95%，合规性判断证据链完整度≥90%。 3. 大模型轻量化部署与通信优化技术 针对医疗场景的实时性要求，在196GB显存限制条件下，通过动态权重剪枝与知识蒸馏，在保持模型精度前提下将压缩参数规模。采用CPU+GPU协同计算架构，开发基于容器化的弹性调度系统，实现30个并发任务处理。需突破分布式推理中的通信开销优化，确保单次30万token请求的实际首次响应时间（TTFT）≤15秒。 4. 医疗数据安全与隐私保护技术 构建“数据不离域”的私有化部署方案，通过符合国家医保局安全标准的加密通道实现医院内网与算力集群的单向通信，确保数据传输过程中零泄漏风险。采用动态脱敏技术对患者隐私信息进行处理，脱敏准确率≥99.9%。