新一代人工智能驱动档案信息化建设的现状和趋势探讨

王雨

关键词：人工智能；档案信息化；数字化；医疗机构；协同创新；健康管理；数据挖掘；知识服务

1 引言

随着信息技术的快速发展，人工智能技术在各个领域的应用日益广泛。档案信息化建设作为信息管理领域的重要组成部分，也开始逐渐引入新一代人工智能技术（AI，Artificial Intelligence，以下简称：AI技术），以提高档案管理的效率和质量。本论文旨在探讨AI技术在档案信息化建设中的应用现状和趋势，并以医疗机构为调查对象进行实证分析。从档案信息化整体的共性，看不同行业机构档案信息化的个性特征；再从不同行业机构档案信息化的个性特征走向，看档案信息化整体的发展趋势，以此完成对AI技术在档案信息化建设中的应用由一般到特殊，再由特殊到一般的升华，为动态发展着的档案信息化奠定认知基础。

通过对AI技术的概述和特点的阐述，介绍其在档案信息化建设中的应用潜力。探讨档案信息化建设的现状和需求，了解实际应用中需要解决的问题和挑战。为了更加全面地了解AI技术在档案信息化建设中的应用现状和趋势，进行基于医疗机构的调查分析。通过制订合适的调查设计和方法，并对调查结果进行统计和分析，管窥AI技术在医疗档案信息化建设中的实际应用情况。

探讨医疗档案信息化建设的特点和需求，分析AI技术在医疗档案信息化建设中的现状和趋势。通过案例分析和研究，展示AI技术在医疗档案信息化建设中的具体应用和取得的成果，以求窥一斑而见全豹，见一叶而知深秋。据此讨论AI技术在医疗档案信息化建设中面临的挑战和发展趋势，并对未来的发展方向进行展望。

最后，梳理论文的主要内容和贡献，提出关于档案信息化建设和AI技术在医疗档案中应用的建议和展望，[1]并指出论文的不足之处，提出进一步研究的方向。希望通过研究，能为相关领域的研究和实践提供参考和借鉴，[2]为提升档案管理的效率和质量贡献力量。[3]

档案信息化建设的现实需求主要集中在提高管理效率、加强信息共享和安全保障、支持协同办公和优化业务流程，以及适应法律法规和管理要求等方面。这些需求是推动档案信息化建设的重要动力。需要注意的是，目前AI技术在档案信息化建设中的应用仍处于初级阶段，尚存在一些技术挑战和应用限制。然而，随着AI技术的不断进步和成熟，相信在未来会有更多创新和突破，为档案信息化建设带来更多的应用和益处。

2 基于医疗机构的调查分析

2.1 调查设计和方法。为了解AI技术在医疗机构档案信息化建设中应用现状，为AI技术环境下医疗机构档案信息化建设提供参考，进行了一次问卷调查。

2.1.1 调查设计。（1）调查渠道。通过微信平台进行网络问卷调查。（2）调查内容。共设29个问题4个部分。其中基础类1～4题，包括：区域、机构、行业、层级；人工智能与档案信息化5～11 题；人工智能与医疗机构档案信息化12～22题；从业者类23～29题。（3）调查题型。调查设计以选择题为主体，设有单选题、多选题、程度选择题3种。均为必填题。在部分选择项上设计有开放回答填空，方便参与者自愿表达自己的观点。从逻辑上将医疗行业从业者与非医疗行业从业者区分开来，以便判断两者对调查问题态度上的差别。

2.1.2 调查方法。从2023年11 月9日至2023年11 月13日，历时5天，通过微信平台进行了一次网络问卷调查。调查的用时短，时效性强。

2.1.3 调查数据。调查获得数据量为550条，超过最小样本量（200）1.5倍；浏览量795次，填写率69.18%，调查问题回应度较高，内容黏性较强；独立IP539个，分布广泛；平均用时00∶01∶32，接近单篇网文阅读上限；来源2个，主要集中在微信客户端。

2.2 对调查结果的解读和分析。根据调查设计，样本数量应当达到最低小样本数（200）一倍以上，以保证调查具有较高的信度与效度。调查设定样本数为550。从调查结果看，医疗机构和档案管理部门采用AI技术来提升医疗服务水平和档案管理水平不仅有民意基础，而且有民意要求。已经从做不做，转变为怎样做、怎样做好的问题。有必要深入认真地探讨AI技术在医疗档案信息化建设中的应用，满足公众不断提升的美好生活的愿望。

2.2.1 医疗档案信息化建设的特点。医疗档案信息化建设有着一些与一般档案信息化建设不同的特点。

（1）高度敏感性。医疗档案包含个人的健康数据和隐私信息，[4]因此在信息化建设过程中需要更加注重安全性和隐私保护。医疗机构需要采取严格的数据保护措施，确保患者信息的安全性和保密性。

（2）复杂的数据结构。医疗档案涉及丰富的医学数据，从患者的基本信息、病历资料到检查结果、诊断治疗方案等各种信息，其数据结构比一般档案更为复杂。在信息化建设过程中，需要设计适应医疗信息的数据模型和数据库结构，以支持医疗数据的存储和管理。

（3）多样化的数据源。医疗档案信息化涉及多个数据源的集成，包括来自医院内部系统、医疗设备、实验室检查等多个方面的数据。这些数据源之间的数据格式和标准可能存在差异，需要进行数据的清洗和转换，以确保数据的一致性和可用性。[5]

4）强调医疗业务流程支持。医疗档案信息化建设需要与医疗机构的业务流程相结合，以提高医疗服务的效率和质量。例如，通过电子病历和电子医嘱等功能，可以实现医生的远程查看和诊断，减少纸质档案的使用，提高工作效率。

（5）医学知识管理需求。医疗档案信息化建设需要关注医学知识的管理和应用，以支持医生的临床决策和医疗质量控制。例如，可以将医学指南、临床路径等知识整合到电子病历系统中，[6]提供临床决策支持和规范化治疗建议。

总之，医疗档案信息化建设在技术、数据和业务上都具有一定的特殊性，需要综合考虑医疗机构的实际需求和国家相关政策，确保医疗档案信息化建设的安全、可靠和高效运行。

2.2.2 医疗档案信息化建设的需求。医疗档案信息化建设与其他档案信息化建设在安全、决策、平台、标准和研究等方面的需求存在一定的差异。

（1）隐私和安全保护。医疗档案包含敏感的个人健康信息，因此，医疗档案信息化建设需要更加注重隐私和安全保护。医疗机构需要采取严格的数据加密、权限控制、审计追踪等安全措施，确保患者的隐私不被泄露。

（2）临床决策支持。医疗档案信息化建设需要关注医生的临床决策和治疗支持。通过整合临床指南、知识库、实时监测数据等，医疗档案系统可以向医生提供临床决策支持和规范化治疗建议，提升医疗质量和安全。

（3）多平台互联互通。医疗档案信息化建设需要实现多平台之间的互联互通。医疗机构可能使用不同的信息系统，如电子病历系统、电子健康记录系统等，[7]这些系统需要能够互相集成和共享数据，以确保患者的医疗信息可以在不同平台间无缝流转。

（4）标准化。医疗档案信息化建设需要遵循相关的标准和规范，以确保数据的一致性和互操作性。例如，采用统一的编码标准（如ICD-10、SNOMED CT等）进行疾病诊断、手术操作等信息的记录和交换，以便于不同系统之间的数据共享和比对。

（5）科研和统计分析。医疗档案信息化建设需要支持科学研究和统计分析。医疗机构通过医疗档案系统可以收集和分析大量的医疗数据，用于科学研究、流行病学监测、质量评估等领域，为医学科研和决策提供数据支持。

综上所述，医疗档案信息化建设相较于一般档案信息化建设，需要更加注重隐私保护、临床决策支持、多平台互联互通、标准化和科研统计分析等方面的需求。这些特殊需求能够更好地满足医疗机构和患者的实际需求，提升医疗服务和健康管理的质量。

3 AI技术在医疗档案信息化建设中的应用特性分析

3.1 技术应用特性。医疗档案信息化建设与其他领域的信息化建设在AI技术应用方面也存在一定差异。

（1）自然语言处理。医疗档案中包含大量的文本信息，传统的信息化建设需要手动提取和整理这些信息，而自然语言处理技术可以自动分析和理解这些文本，实现自动化的数据提取和整合。

（2）图像识别与分析。医疗档案中常常包含医学影像数据，如CT、MRI等。AI技术可以通过图像识别技术自动识别疾病部位、病变类型等关键信息，并通过图像分析技术辅助医生进行诊断和治疗决策。

（3）数据挖掘与分析。医疗档案信息化建设中的数据量庞大，传统的信息化建设主要是将数据存储和管理起来，而AI技术可以通过数据挖掘和分析技术，从大数据中发现潜在的规律和关联性，为临床医生提供个性化的医疗决策支持。

（4）语音识别与智能问答。医疗档案中的信息往往需要医生和护士进行查询和录入，传统的信息化建设需要手动输入或查找，而AI技术可以通过语音识别技术实现语音输入和语音搜索，提高信息检索的效率。此外，智能问答技术可以解答医护人员的常见问题，提供快速准确的答案。

总的来说，AI技术在医疗档案信息化建设中的应用主要体现在自然语言处理、图像识别与分析、数据挖掘与分析，以及语音识别与智能问答等方面，这些应用使得医疗档案的管理和利用更加高效和智能化。

3.2 功能应用特性。医疗档案信息化建设与其他领域的档案信息化建设在AI技术功能应用上的差异比较明显。

（1）数据的全面性和多样性。传统的档案信息化主要关注档案数据的存储和管理，而AI技术应用于医疗档案信息化建设将更加注重数据的全面性和多样性。医疗档案中包含患者的临床数据、生理参数、影像资料等多种类型的数据，AI技术可以对这些数据进行综合分析，提供更为准确和全面的医疗决策支持。[8]

（2）深度学习与模型训练。AI技术注重深度学习和大规模模型训练。通过深度学习算法，系统可以自动从海量的医疗档案数据中学习到潜在的规律和关联性，进而提供更精准的诊断和治疗建议。同时，大规模模型训练可以提高系统的泛化能力，使其适应各种不同的医疗场景和数据特点。

（3）实时性和个性化。AI技术使得医疗档案的信息获取和分析更加实时性和个性化。系统可以通过实时监听医疗设备和传感器，及时获取患者的生理参数和健康状态，从而实现对患者的持续监测和预警。同时，AI技术可以根据患者的个体特征和病情，提供个性化的医疗建议和治疗方案。

（4）协同和互动性。AI技术强调协同和互动性。系统可以与临床医生和护士进行实时的交流和互动，帮助他们快速获取需要的医疗信息，并提供精准的辅助诊断和治疗决策。此外，AI技术还可以促进不同医疗机构之间的数据共享和协作，实现医疗档案的无缝对接和共同利用。

总的来说，AI技术在医疗档案信息化建设中呈现出数据全面性和多样性、深度学习与模型训练、实时性和个性化，以及协同和互动性等趋势。这些趋势使得医疗档案的管理和利用更加智能化和人性化。

3.3 应用展望

3.3.1 挑战分析。AI技术在医疗档案信息化建设中面临的挑战包括质量、安全、算法、法律、人机等方面。

（1）数据质量和标准化。医疗档案涵盖了各种类型的数据，包括临床文本记录、医学影像、生理参数等。这些数据来源广泛、多样化，可能存在质量参差不齐和标准化程度不高的问题。AI技术需要处理和分析这些数据，并且对于数据质量的要求更高，因此需要解决数据清洗、标准化和质量控制等挑战。

（2）隐私和安全保护。医疗档案中包含患者的敏感个人信息，如病历、诊断结果等。AI技术在处理这些数据时需要确保隐私和安全的保护，防止数据泄露或被滥用。因此，需要采取严格的数据加密和访问控制措施，并遵守相关的法律法规和隐私保护要求。[9]（3）算法可解释性和可信度。AI技术在医疗档案信息化中常使用深度学习等复杂模型，这些模型通常具有较高的预测准确度，但其内部运作过程难以解释和理解。在医疗领域，医生和患者对于诊断和治疗建议的可解释性和可信度要求较高，因此，需要研究并开发可解释的人工智能算法，增强其可信度，使医疗专业人员能够理解和接受其结果。

（4）法律和伦理问题。AI技术的应用涉及一系列法律和伦理问题，尤其是在医疗档案信息化中。例如，医疗档案的共享和数据使用应符合相关的法律法规，同时也需要考虑患者的知情权和隐私权等问题。此外，人工智能系统应该遵守医学伦理，确保患者的权益和人道关怀。

（5）技术与人的结合。AI技术在医疗档案信息化中起到辅助决策的作用，但最终的决策还是由医疗专业人员来做出。因此，技术与人的协同和结合是一个重要的挑战。医生和护士需要充分理解和信任AI技术，同时也需要具备相关的技术能力来正确使用和解读人工智能结果。

这些挑战需要通过技术创新、政策法规的制定和完善、医疗人员的培训和合作等方式来应对和解决，以推动医疗档案信息化与AI技术的良性发展。

3.3.2 应用前瞻。AI技术在医疗档案信息化建设中的应用具有明显的趋势，包括个性化医疗、智能化决策、协同化合作、前置化防治等方面。

（1）数据驱动的个性化医疗。随着更多的医疗数据被数字化和整合，AI技术可以通过深度学习和数据挖掘等手段，实现对大规模医疗数据的分析和挖掘，从而实现个性化的诊断和治疗方案。这将为患者提供更加精准、有效的医疗服务。

（2）智能辅助决策系统。AI技术可以构建智能辅助决策系统，帮助医生分析和理解复杂的医疗数据，提供基于证据的诊断和治疗建议。这将提高医生的决策水平和临床工作效率，同时降低误诊和漏诊的风险。

（3）跨界协同创新。AI技术在医疗档案信息化中推动了医学与计算机科学、数据科学等领域的跨界合作和创新。医疗专业人员与技术专家的合作将加速医疗档案信息化的发展，促进技术的应用和改进。同时，此类合作还可以推动AI技术在其他领域的应用和创新。

（4）智能预防与健康管理。AI技术不仅可以应用于诊断和治疗，还可以在健康管理和疾病预防方面发挥作用。[10]通过对个体健康数据的分析和建模，智能系统可以为人们提供个性化的健康管理建议。

这些展望需要科技企业、医疗机构、政府和学术界等各方的积极参与和合作，以推动AI技术在医疗档案信息化中的发展，并为更加智能、高效、安全的医疗服务奠定基础。当然，AI技术的广泛应用将带来一系列社会影响和伦理问题。在医疗档案信息化中，需要进一步探讨和解决数据隐私保护、责任与法律法规等问题，确保技术的安全、可靠和可信赖。

4 结论与建议

4.1 主要结论。根据上述的讨论，AI技术对于提升医疗档案信息化建设水平和档案信息服务能力具有重要作用。

其一，推进数据驱动个性化医疗，分析和挖掘大规模医疗数据，实现个性化的诊断和治疗方案，提供更加精准、有效的医疗服务，改善患者的治疗效果和体验。

其二，实现智能辅助决策，提供基于证据的诊断和治疗建议，提升临床工作效率。[11 ]

其三，跨界协同创新，促进技术的应用和改进。

其四，智能预防与健康管理，帮助人们预防疾病、保持健康。

AI技术在医疗档案信息化中可能带来社会影响和伦理问题，需要解决数据隐私保护、责任与法律法规等问题，确保技术的安全、可靠和可信赖。

AI技术应用于医疗档案信息化建设还需在数据隐私和安全性[12]、数据质量和标准化方面加强研究力度。同时，AI技术在医疗档案中的应用往往是黑盒模型，难以解释其决策过程。因此，进一步的研究应该致力于提高人工智能算法的可解释性和透明度，使医生和患者能够理解人工智能系统的决策依据。

虽然AI技术在医疗档案中展示出巨大的潜力，但对其在临床实践中的有效性和可行性还需要更多验证和实践证明。进一步的研究应该注重将技术转化为真正有益于临床实践和患者的应用。

4.2 主要建议。根据上述讨论，以AI技术应用提升档案信息化水平，应从数字化、数据处理、知识服务三个方面加强建设。其一，加强档案数字化建设。推动医疗机构的档案数字化转型，建立统一、规范的电子健康记录系统；加强数据质量管理，确保医疗档案数据的准确性、完整性和一致性；建立良好的数据标准和格式，促进不同系统之间的医疗档案数据互通和共享。其二，加强数据处理能力建设。研发人工智能算法，提高诊断和预测的准确性和精确度；[13]注重人工智能算法的可解释性，增强档案信息服务的认同度、理解度和接受度；提供个性化的医疗决策支持，基于患者的个体特征和历史数据进行定制化的治疗方案推荐。其三，增强知识服务能力。强调人工智能与临床实践的结合，将技术与医生的专业知识和经验相结合，提高诊疗水平。

AI技术驱动档案信息化建设是重要发展方向，通过档案数字化转型和信息共享，可以提高医疗服务效率和质量，助力个体化的医疗管理和健康监护，提供更准确、高效的医疗决策支持和预测能力，为医生、患者和医疗机构提供更好的服务和治疗方案。同时，需要关注数据隐私和安全性、算法可解释性、伦理和法律等方面的问题，确保技术的可信度、公正性和道德性。随着进一步的研究和实践，档案信息化建设和AI技术的应用将为医疗领域带来更大的突破和改进。

5 结语

本论文旨在探讨AI技术在档案信息化建设中的应用现状和趋势，并以医疗机构为调查对象进行实证分析。通过对AI技术的概述和特点以及档案信息化建设的现状和需求的探讨，对AI技术在档案信息化建设中的应用现状和趋势有了更全面的认识。在基于医疗机构的调查分析部分，通过调查设计和方法的提出以及调查结果的统计和分析，深入了解了AI技术在医疗档案信息化建设中的应用情况。进一步探讨了医疗档案信息化建设的特点和需求，并分析了AI技术在医疗档案信息化建设中的现状和趋势，通过案例分析和研究，取得了一系列的研究成果。同时，讨论了AI技术在医疗档案信息化建设中的应用趋势和挑战，并展望了未来的发展方向。在结论与建议部分，总结了论文的主要内容和贡献，提出了关于档案信息化建设和AI技术在医疗档案中应用的建议和展望，指出了研究的不足之处以及进一步研究的方向。通过本论文的研究，明晰了AI技术驱动档案信息化建设的基本理路，可为相关领域的研究和实践提供参考和借鉴。[14]