余兰芳：人工智能在医疗行业中的应用研究

人工智能在医疗行业中的应用研究

余兰芳

（该文章于2022年12月发表于《人工智能与数据合规及应用》）

　　摘要：随着科学技术的发展，人工智能技术已开始普遍应用于医疗领域。人工智能技术在综合医疗信息系统平台方面的应用，具有再造治疗流程、重构管理制度、提升综合医生治疗质量的重大作用。但是人工智能在综合医疗信息系统的发展应用中还存在着许多问题。解决技术上困难的办法，首要是提高技术的实用价值，拓宽信息获取途径，完善辅助检验结果；其次是完善信息安全数据保护，优化技术的简易应用，信息交互方式创新；最后是完善信息自诊数据处理，健全技术管理标准，提高信息的获取与准确性。

　　关键词：人工智能；医疗信息服务；医院

　　1、绪论

　　计算机系统具有大量的数据和信息存储能力，可以对大量数据进行彻底的分析和操作，同时通过语音识别、图像识别和相应的技术，也可以实现对人类思维和意识的模拟。目前，计算机技术已渗透到经济和社会的各个领域，并在中国当前的医疗保健领域发挥着重要作用。在人口老龄化、慢性病、传染病和其他方面影响中国人民健康之际，使用计算机和大数据信息系统作为一种新工具，可以更有效地构建一个适合中国的强大健康生态系统，也可以更有效促进中国健康产业的快速发展。在开发AI深度机器学习和视觉图像识别等新技术的过程中，相关技术也开始广泛应用于医疗保健行业，尤其是在临床医疗技术和医疗设备中。健康服务“AI+预防+诊断”模式的引入无疑是维护人类健康的福音，未来人工智能将与健康服务相结合。

　　2、人工智能和生物医疗技术的发展概述

　　2.1医疗信息服务的组成

　　2.1.1综合医院系统

　　综合医院指的是医学水平可以涵盖大部分病种的公立医院，同时具备内、外科、妇产、儿科等的诊治科室，基本可以满足各类病症的诊治需求。在医疗信息系统使用比较普遍的操作系统是医疗网络系统，医院信息系统是由各类硬件设备以计算机技术为依据，经过对医疗运营管理过程中所产生的各类健康数据整理后形成的医疗网络系统。

　　2.1.2社区卫生系统

　　社区卫生系统指社会卫生部门借助网络技术，通过对社区卫生数据的收集、统计分析，最后建立社区卫生系统。社区健康是维护社会中全体市民生活健康的重点工作任务，为社会中各个人群提供多样化健康信息服务的一个新模式，被称作是社区卫生技术服务项目。

　　2.2人工智能在医疗信息服务中应用的价值

　　2.2.1重塑患者就医体验

　　人工智能可以将健康技术融入各领域，利用人工智能技术，可以让各类健康业务突破以往限制，达到以病人信息管理为基础的，全流程信息化的智能诊断业务状态。在诊断前能够即时监测人体所有健康资料情况，建立个性化健康档案管理，根据医生的设置，可以对病人进行智能预约治疗业务，可以实现各个终端进行综合同步信息管理的功能要求。在诊断流程中，通过语音或者人脸识别形式获得病人资料，采用自动点诊、导诊手段实时掌握病人有关资料情况，建立最终检查结论，并能够给病人进行迅速治疗等一系列智能诊断业务功能；患者治疗的智慧终端可以快速生成诊断报表，向病人提供智能服药管理和就诊指导等方面的支持。

　　2.2.2提升医疗诊断效果

　　人工智能技术通过分析从医学影像和医学记录的大量医学信息来改善医学检查质量。对医务人员来说，影像读片是一项精细活动，容易导致漏症误治疗，但新一代计算机在严格要求条件下具有统一诊断能力，不受时间、地点的限制，大大提升了医学检查的准确性，因此，计算机视觉技术能够协助病理学家更加迅速精确地认识身体细胞内的病变情况。谷歌数据最近证实，艰苦练习的神经网络能比辛苦练习的放射科医师更快地探测到医学照片显示的病情，还可以把医务人员需要的数据包括每个根瘤的大致部位情况的相关数据完整地呈现出来，帮助医务人员提供个性化的治疗诊断数据，从而提高医学检查质量。

　　3、人工智能技术在医疗信息服务应用中的问题

　　3.1智能管理缺乏灵活性

　　人工智能技术在综合医院系统信息的应用中，是指连接在临床门诊、住院以及相关科室间的信息网络。利用这种技术，在整个治疗流程中不同医院都能够有效地获取有关患者的数据信息，并通过相关数据信息产生个性化治疗评估以及诊断决定，当形成了相关决定之后，就能够将治疗结论通过计算机或终端设备，将信息传送至网络系统中，从而达到了临床上不同医院及其不同辅助医院之间的数据资源共享，各医院间的信息相互配合工作可以更为协同以及便捷。同时通过系统化运行方式，还能够使医院的诊疗信息使用效能提高，医院技术水平也得以快速提升。应该来说，人工智能在医院管理当中的运用，初始功能在于提高医院的使用效能、优化资源、提升医院治理水平等。不过因为人工智能本身具有一定的特殊性，在管理工作当中无法针对具体情形适时做出改变，这就导致在管理工作当中缺少可操作性的情况更加明显。

　　3.2隐私数据有泄露风险

　　人工智能算法一方面通过大量信息进行初始训练过程，一方面经过持续的测试对其做出微调和校正。而为了进一步地证明模型所具有的普遍性，就需要获取各个领域不同的关键数据资料。在健康行业的进程中，由于数字化的水平日益提高，病人数据信息规模日益巨大气在进行培训过程中要遇到的一个重点课题，就是为训练模型所收集的各类病人数据信息，如何才能得到专业组织有效保障。从患者视角来看，尤为重视个人的数字信息该怎样使用以及信息的使用目的、保密程序及其信息的潜在商业化问题。

　　3.3智能自诊诊断有偏差

　　智能自诊的检测数据与信息内容有着密不可分的联系，在从不同来源中所获得的信息内容、数据格式，以及最后检测结论等这几个层面上都存在着一些差别。尽管目前在国内的医学数据信息规模已经相对很大，并具有更大的应用空间，但是对医疗数据内容也相对比较欠缺。在医疗工作流程中通常需要产生成千上万的病史数据，而当根据各种疾病种类和检测手段等对数据加以合理划分以后，所包含的疾病信息也就相对较少。所以在一些疾病的检测流程中，通常不仅只要求病人的某项数据，还同时要求综合多项信息，包括实验室的检查数据等。这也就造成了对疾病数据信息处理困难度和花费的进一步增加。部分发生率较低的患者因为数据资料相对较少，无法对新一代人工智能模型给出更高的数据支持，因此在自诊及判断结论上存在错误。

　　4、人工智能在医疗服务平台应用上的研究

　　4.1提升管理的灵活性

　　由于添加了电子病历，可以使医务人员能够在对患者的疾病管理当中，随时随地查询关于患者的诊断资料和恢复方面的资料，这样在对患者的管理工作当中就具有更强的及时性和便利性，也提高了医生对患者管理当中的灵活性。而导诊机器人，则是人工智能装置，可以有效地有效地为来医院就诊的患者，实现各种医院科室的导航查询功能，帮助患者设置适宜的就医科目，这样大大提高了医院患者在就医中的导诊便利性，也提升了医院的管理水平与灵活性。

　　在常规的人工智能方法中加以完善，或者针对医院资源调配的方法中加以完善，比如，在算法上针对有大量真空病床的医院，就能够在预留足够病床数量的前提下，让其他病床进入自己的计算之中，这样就使得人工智能方法在进行调整上具有了更大的灵活性与选择性。另外，根据当下医疗建设管理的需求，完善当前的计算模型，通过改进建模的人工智能技术可以合理地弥补以往人工完成医疗管理工作带来的一些困难，使得计算更为有效，从而在应用上进一步地完善，进而达到智能控制灵活性的提高。

　　4.2加强隐私数据保护

　　社区卫生机构在通过计算机获取市民的生活数据时，应做好对市民隐私数据的保障。各国政府部门，针对与个人敏感数据及其有关的健康医疗数据保护，通常都会开展与伦理审核等相关的工作，并在这一基础上，形成了相关的立法规范。但是基于当前的立法框架下，并不能完全有效地解决涉及健康医疗信息各领域之间的权利争议，特别是在健康医疗信息所有权这一方面，这也就造成了健康医疗信息之间很难进行信息资源共享，这也就产生了数据孤岛等的现象，在缺乏了大数据分析技术作为关键战略来源的前提下，也就不能够保证人工智能技术在健康医疗行业内的深入研究与发展。

　　4.3优化自诊数据处理

　　从目标查询问题数据的角度输入相关数据模型，以便获得用户的目标查询问题。通过在语料库中搜索与目标查询问题数据相似的多个查询问题数据并选择相应的答案数据，可以验证每个问题中数据的可靠性并进行系统研究。此外，我们需要训练学习模型的正样本和负样本，并通过查询响应获得关于相应样本数据的信息。然后，我们可以将正样本查询响应数据作为认证数据，将负样本查询数据信息作为真实性响应数据。从问答数据中选择相应的数据信息，并将其作为分析研究结果的标准，同时可以统一输出候选人的问答数据，并增加模型的优化，从而实现问答数据的优化。

　　结语

　　论文重点研究了人工智能在健康信息服务领域的使用情况、应用问题及其应用策略。从综合医疗体系、社区卫生系统、家庭保健体系三种角度来研究健康服务平台的具体使用情况，并对使用情况做出研究分析。最后给出了提升技术的可靠性、扩大信息收集渠道、完善辅助检测技术、强化信息安全数据保护、优化技术简易应用、信息交互方式研究、完善自诊数据处理、完善技术的标准、提升信息收集精度的应用方案。