生成式人工智能技术赋能档案资源开发利用的逻辑理路与实践策略

关键词：生成式；人工智能；档案价值；开发利用；自然语言处理；深度学习；个性化；智慧医疗

1 引言

档案资源不仅承载着丰富的历史信息和文化价值[1]，还在决策支持、知识传承等方面发挥着重要作用。然而，传统的档案资源开发利用方式受限于手工处理、效率低下等问题，难以满足日益增长的需求。

近年来，生成式人工智能技术（Generative ArtificialIntelligence，GAI）迅速崛起，为档案资源的开发利用提供了新的契机。[2]生成式人工智能技术能够自动处理和分析大量数据，挖掘其中的潜在价值和规律，为决策提供科学依据。[3]在档案领域，生成式人工智能技术可以应用于数据整合、分类、检索等多个环节，提高档案资源开发利用的效率和准确性[4]，进而推动档案资源的创新应用，促进智慧医疗等领域的发展。

档案资源的开发利用对于推动社会进步、促进知识传承、服务经济发展等方面具有不可替代的作用，尤其在医疗领域，档案资源的有效利用直接关系到患者的诊疗效果、医院的运营效率以及医学研究的进步。一方面，生成式人工智能技术能够自动化地处理和分析海量的档案数据，提高数据处理的效率和准确性，从而解决传统档案管理中手工处理效率低下、易出错等问题。另一方面，通过深度学习和数据挖掘等技术，生成式人工智能能够发现档案数据中的潜在关联和规律，为决策支持、知识发现的智能化提供有力支持。[5]

2 生成式人工智能技术赋能档案资源开发利用的逻辑理路

生成式人工智能技术以其强大的数据处理能力和自学习能力，为档案资源的开发利用提供了新的逻辑理路。

2.1 基本逻辑分析。首先，生成式人工智能技术以数据驱动为核心，对海量的档案资源进行高效整合与深度挖掘。通过自然语言处理和文本分析技术，系统能够自动识别、提取和归纳档案中的关键信息，将非结构化数据转化为结构化数据，便于后续的检索和分析。同时，利用机器学习算法，系统可以对档案数据进行智能分类和标签化，构建多维度、多层次的档案知识体系。

其次，生成式人工智能技术强调算法的核心地位。通过深度学习、神经网络等算法模型，系统能够模拟人类的思维和行为模式，对档案数据进行更加精准的分析和预测。[6]这种算法驱动的处理方式不仅可以提高档案资源开发利用的效率和准确性，还能发现隐藏在数据背后的潜在关联和规律，[7]为决策支持、知识发现等提供有力支撑。

最后，生成式人工智能技术的应用导向十分明确，即以满足用户需求为目标，推动档案资源的创新应用。利用生成式人工智能技术，可以为用户提供更加个性化、智能化的档案服务。例如，通过智能推荐系统，用户可以快速找到所需的档案信息[8]；通过智能问答系统，用户可以获取即时的档案咨询和解答；通过虚拟现实技术，用户可以更加直观地浏览和体验档案资源。

生成式人工智能技术在档案资源开发利用中的逻辑理路可以概括为：以数据驱动为基础，以算法为核心，以应用为导向。这种理路不仅符合信息化时代的发展趋势，还能有效解决传统档案管理模式中的诸多问题，推动档案事业的可持续发展。

2.2 数据驱动：以海量数据为基础，挖掘档案资源价值。在生成式AI技术赋能档案资源开发利用的过程中，数据驱动是一个至关重要的环节。从海量的档案数据中提取有价值的信息，是数据驱动的核心，包括数据收集整合、清洗预处理、挖掘与知识发现三个主要步骤。

2.2.1 数据收集与整合。多元数据源收集：生成式AI系统能够从多种来源收集数据，包括医院信息系统（HIS）、电子病历（EMR）、放射信息系统（RIS）、实验室信息系统（LIS）等。这些数据源中包含了患者的基本信息、诊断记录、治疗方案、检查结果等关键信息。[9]

在收集到数据后，需要对其进行标准化处理，确保数据的一致性。此外，还需要将不同来源的数据进行整合，形成一个统一、完整的档案数据集，消除数据孤岛。

2.2.2 数据清洗与预处理。数据清洗的方法包括去重、填充缺失值、识别并处理异常值、纠正错误数据等。通过数据清洗，可以提高数据的质量和可靠性，确保后续分析的准确性。数据预处理是在数据清洗之后进行的一系列操作，目的是将数据转换成适合机器学习算法处理的格式，包括特征提取、特征选择、数据变换等步骤。[10]

2.2.3 数据挖掘与知识发现。利用生成式AI技术，可以高质量挖掘档案数据中的关联规则。在医疗档案中，可以发现某些疾病之间的关联关系，或者某些治疗方案与治疗效果之间的关联关系。这些关联规则可以为医生提供有价值的参考信息，支持临床决策制定。利用聚类分析技术对疾病类型、患者群体等进行分类，发现隐藏的数据结构和规律，支持更深入的知识发现和应用。[11]在医疗领域，可以利用生成式AI技术对疾病的发病率、流行趋势等进行预测。这有助于医院制定针对性的预防措施和应对策略，为医疗决策支持、科研创新和相关应用提供有力支持。

在生成式人工智能技术的赋能下，数据驱动逐步成为档案资源开发利用的重要方式和手段。[12]同时，这也将推动档案资源开发利用向更加智能化、高效化的方向发展。

2.3 算法核心：运用先进算法，实现档案资源的智能化处理。在生成式人工智能技术的赋能下，档案资源的开发利用实现了从传统的手工处理到智能化处理的转变。这一转变的核心在于先进算法的运用，特别是自然语言处理（NLP，Natural Language Processing）、深度学习和机器学习等技术的深度应用。[13]

应用NLP技术可以从医疗档案数据中识别患者的症状描述、诊断结果、治疗方案等关键信息，并自动提取出来进行分类和存储。医生在需要时通过简单的检索操作就能快速找到相关信息，提高工作效率和诊疗质量。基于医疗影像档案数据，深度学习技术可以自动识别和分析医学影像中的病变区域，辅助医生进行诊断和治疗。[14]机器学习是一种基于数据驱动的算法模型，通过训练和学习大量数据来自动发现数据中的规律和模式。在档案资源的开发利用中，机器学习技术可以用于数据的分类、聚类和预测等任务。利用机器学习技术处理医疗档案数据，能够根据患者的历史数据和当前状态来预测其未来的健康状况和疾病风险。这样，医生可以提前制定针对性的预防和治疗方案，提高医疗服务的质量和效果。

2.4 应用导向：以满足用户需求为目标，推动档案资源的创新应用。在档案资源的开发利用中，应用导向是一种重要的理念。它强调以满足用户需求为出发点，运用先进的技术手段和方法，推动档案资源的创新应用。生成式AI技术在应用导向的档案资源开发利用中能够强化个性化服务、决策支持服务和交互式问答服务的功能。

生成式人工智能技术可以通过分析用户的历史行为、偏好和需求等数据，构建用户画像，并基于用户画像进行个性化推荐。用户根据自己的个性化需求，获取所需的信息和分析结果，提高工作效率和决策水平。[15，16]

档案资源中蕴含着丰富的信息和知识，对于决策制定具有重要的参考价值，通过对档案资源的深度挖掘和分析，使决策支持和咨询服务得以强化。[17-20]

在档案资源的开发利用中，智能问答系统可以帮助用户更加便捷地获取所需的信息和知识。用户可以通过自然语言向系统提问，而系统能够理解用户的意图并给出清晰的回答或提供相关档案资源。这种智能问答与交互方式不仅提高了用户获取信息的效率和便捷性，还增强了用户与系统之间的互动性。同时，智能问答系统还可以通过对用户问题的分析和挖掘，发现用户的需求和兴趣点，为后续的个性化推荐和服务提供支持。智能问答系统不仅能够满足用户当前的需求[21]，还能够预测和引导用户的未来需求，实现更加智能化的服务。

3 生成式人工智能技术的实践策略

大型公立医院作为医疗服务的重要提供者，其在智慧医疗建设中的实践策略对于提升医疗服务水平、改善患者就医体验具有重要意义。大型公立医院在智慧医疗中运用生成式人工智能技术的实践策略包括构建完善的医疗数据平台、应用自然语言处理技术提升医疗文本处理效率、利用深度学习技术辅助医学影像诊断、开发智能问答系统优化患者服务以及加强数据安全与隐私保护等方面。通过这些策略的实施，医院可以进一步提升医疗服务水平、改善患者就医体验，推动智慧医疗事业的持续发展。

3.1 智慧医疗背景下档案资源的角色转变。随着智慧医疗的快速发展，档案资源在医疗服务中的角色也在发生深刻的变化。传统的档案管理模式已经难以满足智慧医疗的需求，档案资源需要从被动管理向主动服务转变，从单一利用向多元融合转变。

（1）从被动管理到主动服务。在传统的医疗档案管理模式中，档案资源往往被视为被动的管理对象，主要用于记录和存储患者的医疗信息。然而，在智慧医疗背景下，档案资源的角色发生了根本性的变化，需要从被动管理向主动服务转变。

主动服务意味着档案资源不再仅仅是记录和存储信息的工具，而是成为医疗服务的重要组成部分。医疗档案需要主动地为患者和医务人员提供所需的信息和服务，如自动提醒患者复诊时间、主动推送个性化的健康管理建议等。这种转变不仅提高了医疗服务的效率和便捷性，还使得医疗档案成为患者健康管理的重要伙伴。

（2）从单一利用到多元融合。在传统的医疗档案管理模式中，档案资源的利用方式相对单一，主要用于医疗诊断和治疗过程中的信息查询和记录。在智慧医疗背景下，档案资源的利用方式需要从单一利用向多元融合转变。

多元融合意味着档案资源需要与其他医疗服务和技术进行深度融合，形成更加全面、个性化的医疗服务体系。例如，通过将医疗档案与远程监测技术相结合，可以实现对患者健康状况的实时监测和预警；通过将医疗档案与智能诊断系统相结合，可以为患者提供更加精准的诊断和治疗建议。这种多元融合的利用方式不仅提高了医疗服务的水平和质量，还使得医疗档案成为推动智慧医疗发展的重要力量。

智慧医疗背景下档案资源的角色发生了深刻的变化，需要从被动管理向主动服务转变，从单一利用向多元融合转变。这些转变不仅提高了医疗服务的效率和便捷性，还使得档案资源成为推动智慧医疗发展的重要力量。

3.2 实践策略一：智能化整合与分类

在智慧医疗的背景下，医疗档案资源的整合与分类显得尤为重要。为了提高医疗档案的管理效率和利用价值，大型公立医院需要采取智能化整合与分类的实践策略。

（1）医疗档案进行自动分类和标签化。传统的医疗档案分类和标签化工作往往依赖于人工操作，不仅效率低下，而且容易出错。为了解决这一问题，大型公立医院可以利用生成式AI技术，如自然语言处理和机器学习算法，对医疗档案进行自动分类和标签化处理。

通过训练模型识别档案中的关键信息，如患者的基本信息、诊断结果、治疗方案等，生成式AI技术可以自动将医疗档案归类到相应的类别，并为其打上合适的标签。这种自动化的分类和标签化方式不仅大大提高了工作效率，还减少了人为错误的可能性，使得医疗档案的管理更加规范化和智能化。

（2）构建统一、标准化的医疗档案数据库。为了实现医疗档案的高效管理和共享利用，大型公立医院需要构建一个统一、标准化的医疗档案数据库。该数据库应采用通用的数据格式和标准，[22]确保不同系统和平台之间的数据互操作性。在构建数据库的过程中，医院应充分利用生成式AI技术的优势，对医疗档案进行智能化的整合和清洗。通过识别和纠正数据中的错误和不一致之处，生成式AI技术可以帮助医院构建一个高质量、可靠性的医疗档案数据库。这样的数据库不仅可以为医务人员提供准确、全面的患者信息，还支持各种高级的数据分析和挖掘应用，为医院的临床决策和科研活动提供有力支持。

智能化整合与分类是大型公立医院在智慧医疗背景下应采取的重要实践策略之一。通过利用生成式AI技术对医疗档案进行自动分类和标签化，以及构建统一、标准化的医疗档案数据库，医院可以大大提高医疗档案的管理效率和利用价值，为推动智慧医疗的发展奠定坚实基础。

3.3 实践策略二：智慧诊疗辅助系统

在智慧医疗的推进中，诊疗环节的智能化改造是提升医疗服务水平的关键。为此，大型公立医院应积极探索和实践智慧诊疗辅助系统，以辅助医生做出更加精准、高效的诊疗决策。

（1）基于历史病历和诊疗数据，开发智能诊断辅助工具。为了提高诊断的准确性和效率，大型公立医院可以利用生成式AI技术，基于海量的历史病历和诊疗数据，开发智能诊断辅助工具。这些工具能够自动学习和提取疾病的关键特征，通过模式识别和数据挖掘技术，为医生提供初步的诊断建议。

例如，智能诊断辅助工具可以根据患者的症状描述、检查结果等信息，自动匹配最可能的疾病类型，并按照概率排序呈现给医生。医生在参考这些建议的同时，可以结合自己的专业知识和经验，做出更加全面、准确的诊断。

（2）结合医生经验与AI技术，提高诊疗效率和准确性。在智慧诊疗辅助系统的实践中，医生的经验和AI技术应相互补充、协同作用。一方面，医生的专业知识和临床经验是诊疗过程中不可或缺的宝贵资源；另一方面，AI技术能够提供强大的数据处理和模式识别能力，帮助医生从海量数据中快速提取有用信息。

因此，大型公立医院在构建智慧诊疗辅助系统时，应注重将医生的经验与AI技术相结合。例如，可以通过构建医生知识库和AI算法库，将医生的经验和AI技术以模块化的方式集成到系统中。医生在使用系统时，可以根据自己的需求灵活调用不同的模块，实现个性化的诊疗辅助。

3.4 实践策略三：个性化健康管理与预防

随着医疗模式的转变，健康管理和疾病预防逐渐成为医疗服务的重要组成部分。在智慧医疗的背景下，大型公立医院应积极探索和实践个性化健康管理与预防策略，以满足患者日益增长的健康需求。以下是该策略的具体内容。

（1）利用生成式AI技术识别患者健康风险。为了实现个性化的健康管理和预防，首先需要准确识别每个患者的健康风险。生成式AI技术在这方面具有独特的优势，可以通过分析患者的基因组、生活方式、环境因素等多维度数据，预测患者可能面临的健康风险。

例如，利用机器学习算法和深度学习模型，可以对患者的体检数据、病史记录等信息进行深度挖掘和分析，发现潜在的疾病风险因素。通过这种方式，医院可以为患者提供更加精准、个性化的健康管理服务。

（2）提供个性化健康管理建议和预防措施。识别患者的健康风险后，大型公立医院需要为患者提供个性化的健康管理建议和预防措施。这些建议基于患者的具体情况和需求，包括饮食调整、运动计划、心理干预等多个方面。为了确保建议的有效性和可行性，可以利用生成式AI技术对患者进行持续的健康监测和评估。通过实时收集和分析患者的健康数据，[23]及时调整健康管理方案，确保患者保持良好的健康状态。

此外，医院还可以利用生成式AI技术开发智能健康咨询系统，为患者提供24小时不间断的在线健康咨询服务。这种系统可以根据患者的提问和症状描述，自动给出相应的健康建议和预防措施，为患者提供更加便捷、高效的健康管理体验。

3.5 实践策略四：医学研究与教育支持

医学研究与教育是提升医疗服务水平和培养医学人才的关键环节，是智慧医疗的核心要素之一。大型公立医院在这方面应积极采用生成式AI技术，为医学研究与教育提供强大的技术支持和创新动力。以下是该策略的具体内容。

利用生成式AI技术进行数据挖掘和知识发现，促进医学研究创新。生成式AI技术在数据处理和模式识别方面具有显著优势，能够帮助医学研究人员从海量的医疗数据中挖掘出有价值的信息和知识。[24]大型公立医院可以利用这些技术，对医疗数据进行深度挖掘和分析，发现潜在的疾病发病机制、治疗靶点等关键信息，为医学研究创新提供有力支持。利用机器学习算法和深度学习模型，可以对医学影像数据进行自动分析和解读，辅助医生发现肉眼难以察觉的病变区域和特征。此外，还可以利用自然语言处理技术对医学文献进行自动摘要和知识抽取，帮助研究人员快速了解领域内的最新进展和研究成果。[25]

4 结语

随着科技的飞速发展，生成式人工智能技术在档案资源的开发利用中展现出了巨大的潜力。这种技术不仅能够自动分类、标签化海量的医疗档案，还能从中提取有价值的信息，为医疗决策提供数据支持。通过构建统一、标准化的医疗档案数据库，生成式AI技术进一步提高了档案资源的管理效率和共享程度，为医疗服务水平的提升奠定了坚实的基础。

在大型公立医院的智慧医疗实践中，生成式AI技术发挥了重要的作用。从智慧诊疗辅助系统到个性化健康管理与预防，再到医学研究与教育支持，生成式AI技术在各个环节都展现出了强大的能力。它不仅提高了医疗服务的效率和准确性，[26]还为患者提供了更加个性化、精准的健康管理方案。[27]同时，通过数据挖掘和知识发现，生成式AI技术还为医学研究创新提供了有力的支持，推动了医学领域的持续发展。

展望未来，技术创新与融合发展能够进一步推动档案管理的智慧化建设。随着生成式AI技术的不断迭代升级和深层次应用，大型公立医院智慧医疗档案资源开发利用必将开创全新的数智模式，构建的档案数据大脑在促进档案部门提供更加高效、便捷的管理和服务的同时，将成为智慧医疗和档案事业良性互动发展的核心生长点和数据要素动力源。