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第91章 主题讲堂（第3页）

与国际传统医药学术组织、科研机构合作，推广案例库中的优秀案例。

例如，在国际传统医药学术会议上设置专门环节，介绍案例库中的典型转化案例，促进不同国家和地区之间学术成果转化经验的交流与分享。

同时，收集国际上其他优秀的学术成果转化案例，丰富案例库内容，为国内科研人员和企业提供更广泛的参考。

八、强化传统医药发展的保障机制（续）

1.质量保障体系的完善与强化（续）

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?建立质量风险预警与应急处理的社会参与机制（续）：利用自然语言处理技术和机器学习算法进一步优化举报信息筛选规则时，引入知识图谱技术。

知识图谱可以整合传统医药领域的专业知识，包括药品成分、功效、生产工艺等信息，帮助智能合约更准确地理解举报信息中的专业术语和复杂关系。

例如，当举报信息涉及某种中药产品的特殊功效与实际不符时，知识图谱能够辅助智能合约快速定位相关知识，判断举报信息的合理性和重要性，从而更精准地分类处理。

在举报人信誉评级应用场景拓展方面，与传统医药行业的供应链体系进行关联。

高信誉评级的举报人可以在传统医药供应链中获得一定的优势，如优先参与原材料采购、产品销售等环节的监督工作，并获得相应的报酬或奖励。

例如，在中药材采购环节，邀请高信誉举报人参与质量检验监督，确保原材料质量。

这种关联不仅激励举报人提供高质量举报信息，还能提高整个供应链的质量透明度。

在志愿者导师制度基础上，建立志愿者技能提升计划。

根据志愿者的专业背景、服务经历和发展需求，为其制定个性化的技能提升计划。

例如，对于具有法律背景但缺乏传统医药专业知识的志愿者，安排其参加传统医药质量标准培训课程；对于熟悉传统医药但沟通能力有待提高的志愿者，提供沟通技巧培训。

通过技能提升计划，全面提升志愿者队伍的综合素质，更好地应对质量风险预警与应急处理工作的复杂需求。

在人工智能驱动的异常检测技术应用中，结合联邦学习技术保护数据隐私。

联邦学习允许在不共享原始数据的情况下进行跨机构的数据联合分析。

例如，国际传统医药质量监督大数据平台与不同国家的传统医药监管机构、企业等进行数据合作时，利用联邦学习技术，各方在本地数据上进行模型训练，只交换模型参数而不共享数据本身，既保证了数据隐私安全，又能充分利用各方数据提升异常检测的准确性。

?推动质量标准国际化的人才培养与国际交流（续）：在跨国人才联合培养项目中，建立联合培养项目的质量评估与反馈机制。

定期对联合培养项目的实施效果进行评估，从培养方案的合理性、教学内容的实用性、人才培养质量等方面进行考量。

例如，通过对选派到国外深造的人才进行问卷调查和面试，了解他们在联合培养过程中的收获和遇到的问题，收集国外合作机构的反馈意见。

根据评估反馈，及时调整培养方案，优化教学内容和培养方式，提高联合培养项目的质量。

在项目质量对标国际先进水平活动中，建立对标结果的应用机制。

将对标发现的差距和改进方向转化为具体的行动方案，落实到联盟内各实践项目的改进工作中。

例如，如果发现联盟内某实践项目在质量标准创新方面与国际先进水平存在差距，制定相应的创新激励措施，鼓励项目团队开展相关研究和实践，提升项目的创新性。

同时，对改进效果进行跟踪评估，确保实践项目质量逐步向国际先进水平靠拢。

在利用VR和AR技术打造沉浸式荣誉墙展示体验时，结合社交媒体分享功能。

用户在通过VR或AR设备体验荣誉墙后，可以将自己的体验感受、感兴趣的人才事迹等内容分享到社交媒体平台上。

例如，用户可以一键生成包含自己参观荣誉墙精彩瞬间的短视频，并分享到Facebook、Twitter等国际社交媒体上，同时附上对传统医药质量标准国际化工作的赞美之词。

通过社交媒体分享，扩大荣誉墙的传播范围，吸引更多人关注质量标准国际化人才的贡献。

?深化质量文化建设的行业自律与社会监督结合（续）：在国际质量文化交流年活动转化效果评估指标体系中，增加对文化融合效果的评估指标。

评估传统医药质量文化与不同国家和地区本土文化的融合程度，例如，分析在品牌宣传、产品包装、文化活动等方面，传统医药质量文化是否成功融入当地文化元素，以及这种融合对当地消费者接受度和认同感的影响。

通过评估文化融合效果，进一步优化文化交流策略，提高传统医药质量文化在国际市场的适应性和影响力。

在短视频创意大赛主题创作挑战活动中，建立创作者社区。

创作者可以在社区内交流创作经验、分享创意灵感、互相点评作品。