图灵汇官网

大数据时代下的人工智能在卫生健康领域的应用与发展

在大数据背景下，人工智能技术已经广泛应用于各行各业，特别是在卫生健康领域展现出了巨大的潜力。利用人工智能技术不仅能推动健康中国战略的实施，还能提升我国在全球科技竞争中的地位。

一、人工智能概述

（一）大数据

大数据，又称海量数据集合，虽然没有统一的定义，但可以从不同的角度进行探讨。本文从卫生健康的角度出发，将其定义为一种新型的数据集合，通过新的处理模式对海量数据进行存储、管理与分析。大数据的价值在于对海量数据进行处理与分析，从而获得所需结果。在卫生健康领域，大数据涵盖了医疗卫生机构数据、公共卫生与疾病预防控制数据、居民健康管理数据、网络数据以及与卫生健康相关的行业数据。

（二）人工智能

人工智能是计算机科学的一个分支，是一门迅速发展且具有巨大社会效益和经济效益的学科。简而言之，人工智能是一种通过模拟人的智能活动，能够胜任需要人类智慧才能完成复杂工作的系统。人工智能的核心在于模拟人的思维信息过程，能够独立思考并进行决策。目前，人工智能在各个行业中都得到了广泛应用，尤其是在卫生健康领域，它将发挥重要作用，解决卫生健康领域的问题，推动健康中国的建设。

（三）大数据与人工智能的关系

大数据是人工智能的基础，人工智能通过不断挖掘大数据，利用算法分析处理数据，从而对现实任务做出预测与决策。因此，大数据不仅是海量信息，更是与人工智能技术紧密结合，为人工智能的发展提供了肥沃的土壤。

二、我国卫生健康领域人工智能发展现状

人工智能已成为解决我国卫生健康领域问题的关键所在。当前，我国医疗卫生领域面临慢性病爆发式增长、医疗资源供需不平衡等问题，这增加了对人工智能的需求。同时，我国在计算机领域快速发展、工业结构规模化以及人才队伍建设制度化等方面，为人工智能的应用提供了良好的平台。

2016年6月，国务院出台《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》，明确要求建立国家健康医疗大数据中心和区域健康医疗大数据中心。2017年7月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，将人工智能提升至国家战略层面，旨在到2030年成为人工智能领域的世界领导者。该规划明确了人工智能在医疗领域的应用方向，包括推广人工智能治疗新模式、建立智能医疗体系、探索智慧医院建设等。

三、人工智能在卫生健康领域的应用

（一）革新诊疗技术，造福患者

1. 手术机器人

人工智能在卫生健康领域的主要应用之一是创新医疗诊断技术，其中最核心的技术是手术机器人。手术机器人的存在意义在于减少人为因素导致的手术失误，提高手术成功率。目前，手术机器人分为两种：一是医生控制的机器人，二是全自动智能机器人。前者依赖医生操作，后者则根据患者信息和医生经验自动进行手术。近年来，随着人工智能技术的发展，手术机器人的应用得到了迅速推广。

2. 辅助医疗

人工智能技术在辅助医疗领域的应用主要体现在电子病历系统。传统病历系统录入易出错且无法满足医生的数据分析需求，而人工智能可以通过语音转录程序将病历与处方信息录入系统，减轻医生的工作负担。同时，新的病历系统能够满足医生对数据分析的需求，帮助医生更好地统计和分析患者信息。

（二）提供健康管理服务，加强慢性病管理

人工智能的快速发展得益于医疗大数据的增长。医疗大数据包含真实世界数据，除了在医疗机构内部获得的临床医疗信息，还包括患者在正常生活中产生的健康数据。这些数据为智能健康管理服务提供了可能。智能健康管理服务主要集中在虚拟护士和风险预判两方面。虚拟护士通过收集整理患者健康数据，提供科学合理的健康管理方案。风险预判则根据患者的健康状况，预测可能出现的疾病风险，并提供降低风险的措施。

智能健康管理在慢性病管理方面尤为重要。慢性病管理的基础在于患者自我管理和医生定期管理，但患者自我管理的效果往往不理想。因此，利用智能可穿戴设备对患者进行实时监控，通过大数据分析提供用药提醒、饮食结构建议等决策，成为解决慢性病管理问题的有效途径。

（三）依靠医学诊断支持，助力分级诊疗落地

我国因医疗资源分配不均、病人观念、基层医疗机构诊疗能力较弱等原因，分级诊疗制度难以落地。人工智能与医学影像的结合是基层医疗机构的重要助力，为实现分级诊疗提供了可行之道。医学影像包含大量患者信息，是医生临床诊疗的重要工具。人工智能通过大数据和计算机算法，可以达到甚至超越医生的诊断准确度，大大节省医生的时间，降低误诊率。因此，只要基层医疗机构配备人工智能技术，大医院就可以将常见病、多发病以及慢性病患者转移至基层，助力我国分级诊疗政策的落地。

（四）发挥医院智囊作用，缓解医患矛盾

从患者角度看，医患矛盾的产生很大程度是因为患者在医院获得的服务与期望不符。从医院角度看，医疗服务水平下降的主要原因是医疗资源没有被合理有效使用。因此，解决医患矛盾的关键在于提高医院服务质量，增加患者获得感。人工智能为医院提供智能决策服务，通过实时掌握各科室的工作状态和器械使用情况，平衡各科室业务量，有效分流患者，避免医疗资源浪费。智能决策的助力优化了患者就医体验，减轻了医护压力，降低了医院运营成本，形成了改善医患关系的良性循环。

四、讨论与建议

（一）人工智能技术创新面临瓶颈

目前，人工智能技术仍处于早期阶段，创新进度缓慢，存在研发瓶颈，很多智能技术只能发挥简单的辅助功能，不能如预期设想那样独当一面。尤其在卫生健康领域，智能技术难以应对实际的诊疗操作，尚不具备沟通、逻辑推理、动态学习、复杂情景决策等高级功能。要突破人工智能技术的发展瓶颈，必须加大科研创新力度，促进人工智能从概念阶段进入研发阶段，最终实现量产。同时，强化基础支撑，统筹构建人工智能创新平台，促进人工智能技术真正落地。

（二）缺乏人工智能复合型人才

现阶段，人工智能发展迅速，但缺乏精通人工智能技术和卫生健康知识体系的复合型人才，成为制约卫生健康领域人工智能技术发展的首要因素。我国尚未建立医学应用与人工智能相结合的人才培养体系，也未构建卫生健康领域的人工智能人才引进机制。因此，应通过学历教育、在职培训等方式，加强复合型人才的培养和储备。鼓励医学类高校与科研院所合作，推动人工智能学科建设，注重卫生、健康、大数据和人工智能等领域的交叉融合，培养复合型人才。

（三）相关政策法规体系尚未建立

卫生健康领域包括公共卫生、医疗服务、健康管理和卫生应急等方面，是健康中国战略的重要组成部分，也是关乎国计民生的重大领域。虽然人工智能与卫生健康的融合有助于推动我国卫生健康事业的发展，但也面临数据安全和伦理道德引发的社会问题。我国在这一方面尚无明确的政策法规。为防止潜在风险，应坚持以人为本，明确人工智能在卫生健康领域的数据安全标准和伦理道德标准，加强对人工智能的监控，降低泄露隐私的风险。同时，要界定人工智能法律和伦理道德的边界，构建法律法规体系，确保人工智能安全服务人类社会。

基于大数据的人工智能技术在卫生健康领域具有广阔的应用前景，我国人工智能的核心使命是提高医疗效率，为患者谋求更多福利，助力我国卫生健康事业不断发展。未来，卫生健康行业的智能化和人性化将是必然趋势，尽管人工智能的发展可能会引发一些争议，但通过完善相关法律法规及专业规范，我们仍然可以享受到人工智能带来的种种好处。