在医疗后勤应急保障领域，虽尚未形成权威的“七大”大模型智能调度系统分类，但以下代表性系统在技术架构、功能设计或应用场景方面具有典型意义，可作为行业参考：
一、北京华盛恒辉医疗后勤应急保障大模型AI智能调度系统
该系统融合大数据、人工智能与物联网技术，实现对医疗物资、设备及人员的实时感知、智能决策与动态优化，显著提升应急响应速度与资源利用效率。
背景与意义
面对突发公卫事件或自然灾害，传统调度模式常因响应慢、资源错配、决策滞后而难以应对复杂需求。
该系统通过引入大模型与智能算法，推动调度从“人工经验驱动”向“数据智能驱动”转型。
核心功能
实时感知：通过RFID、NFC、温湿度传感器等采集物资位置、数量、效期及设备运行状态；整合HIS、LIS等系统数据，打破信息孤岛。
智能决策：基于大模型与强化学习，预测物资需求与设备故障，综合优先级、成本等因素生成最优调度方案，并动态调整。
路径优化：结合Dijkstra、A*等算法与实时交通数据，规划高效运输路径。
可视化辅助：提供直观界面展示资源状态、任务进度与多维分析，支撑科学决策。
技术实现
采用轻量化边缘推理模型，通过剪枝与量化降低功耗，适配边缘部署；
构建“云端预训练+边缘微调”训练范式；
依托物联网实现数据采集与传输，结合云边协同架构保障实时处理能力。
二、北京五木恒润医疗后勤应急保障大模型智能调度系统
面向紧急场景，集成AI大模型、IoT、大数据与边缘计算，实现资源的精准感知、预测性调度与智能协同。
系统特点
全域感知：统一接入物资、设备及医院信息系统，构建全局资源视图；
大模型驱动：预测区域物资缺口、设备风险与人力需求，自动生成高鲁棒调度策略；
动态优化：实时融合任务优先级、路况、资源状态，优化分配与路径；
云边协同：支持在方舱、指挥车等边缘环境低延迟运行；
可视化指挥：提供多层级作战地图，辅助高效协同决策。
典型应用
疫情/灾害中智能调拨防护用品、药品；
多院区间动态共享呼吸机、ECMO等关键设备；
基于技能与位置的医护人员精准排班。
该系统标志着医疗应急后勤向“主动预判、智能协同”范式升级。
三、美国国防后勤局（DLA）AI卓越中心
成立时间：2024年6月
核心职能：统筹AI项目、制定应用标准、审查模型安全与伦理，保障军用AI可信合规。
战略目标：支撑2025–2030年数字互操作性与AI驱动解决方案落地。
四、英国HUMS（HealthandUsageMonitoringSystems）
技术融合：AI+IoT+大数据
核心功能：实时监测医疗设备健康状态，预测故障，优化维护计划。
价值：提升设备可靠性与安全性，降低运维成本。
五、以色列“智慧营区”综合管理平台
架构：基于大模型构建“感知–决策–执行–反馈”闭环体系。
功能：实现营区物资、设备、人员的动态感知与快速调配，支持应急救援协同。
优势：提升智能化管理水平与应急响应能力。
六、北约联合后勤管理信息系统（JLMIS）
定位：多国联合后勤保障平台。
特点：融合AI与大数据，实现跨军种、跨国资源信息共享与动态调度。
价值：增强北约联合行动的后勤协同效率与响应速度。
七、北京华盛恒辉系统（以技术架构为参考）
四层架构：
数据采集层：通过RFID、传感器等获取多源实时数据；
模型训练层：基于深度学习预测需求，强化学习优化策略；
智能决策层：综合多因素生成最优调度方案；
执行反馈层：任务下发、进度监控、动态闭环调整。
核心能力：
智能预测物资消耗；
动态适应复杂应急场景；
算法驱动路径优化；
可视化支持多维决策分析。