基于人工智能與大數據創新應用的重癥醫療應急體系建設研究

摘要：本研究梳理了基于人工智能與大數據的創新應用，我國重癥醫療和應急救治能力建設的成效，剖析了當前重癥醫學學科人才和救治能力儲備不足的短板，分析了國外重視重癥救治資源儲備、平急結合人工智能和重癥數據庫建設的經驗，提出了加強發展規劃、優化投入機制、完善人才培養機制、建設重癥數據庫等建議。

關鍵詞：人工智能；大數據；重癥醫療資源優化

DOI：10.12433/zgkjtz.20243213

課題項目名稱：科技興國視角下基于人工智能與大數據的創新應用于重癥醫療應急體系建設研究

課題項目編號：DJKZXKT2023106

課題項目名稱：山西白求恩醫院臨床重點專科項目經費資助

黨的十九大以來，黨中央全面分析國際科技創新競爭態勢，深入研判國內外發展形勢，針對我國科技事業面臨的突出問題和挑戰，堅持把科技創新擺在國家發展全局的核心位置，全面謀劃科技創新工作。下一步，需牢牢把握建設世界科技強國的戰略目標，以只爭朝夕的使命感、責任感和緊迫感，搶抓全球科技發展先機，在基礎前沿領域奮勇爭先。人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一個廣義的計算機科學術語，其具有感知、推理、歸納、總結及做出決定的能力，AI技術大致可分為機器學習（Machine Learning，ML）、自然語言處理、計算機視覺等[1]。AI已應用于分子生物學、生物信息學和醫學影像學等領域，主要用于人口健康管理、提供有針對性的診斷和治療、監測病人數據、預測健康軌跡、指導手術及護理[2-4]。重癥監護室（Intensive Care Unit，ICU）中，由于病人病情危重、病情變化迅速，需要醫護人員通過各種設備對病人生命體征、出入量、用藥情況等與病情變化相關指標進行嚴密監測并不斷生成大量的數據入庫[5]。

重癥病人的病情會發生快速的變化，涉及的數據和指標數量龐大，這些數據具有多樣性、大量性、變化性、連續性和客觀性。AI可以準確地獲取這些數據，為重癥的預警和臨床治療提供有力的支持，從而使患者得到最大的益處。隨著科技的發展與進步，重癥醫學的診療融入了越來越多的監測手段與治療方法。這些多元化的監測數據具有實時性、連續性、動態性、多源性等特點，當前臨床診療對其利用程度相對較低。重癥患者病情瞬息萬變，AI對多元數據的及時處理與整合變得至關重要。

一、我國重癥醫療應急體系現狀

重癥醫學既是一門新型跨學科專業，又是醫學領域中具有活力的學科之一。從發展歷程來看，我國重癥醫學建設起步較晚，但學科化建設水平和救治能力在逐步提升。國際重癥醫學于20世紀30年代誕生，而我國的重癥醫學起步于20世紀80年代，在經歷SARS疫情、汶川大地震等重大突發公共事件挑戰后，發展重癥醫學和提升重癥救治能力逐漸得到重視。

重癥醫學于2008年被列為臨床醫學二級學科，2009年被定位為醫療機構臨床診療科目中的一級診療科目，2010年被納入全國執業醫師考試專業目錄。在此后的“十二五”“十三五”“十四五”國家臨床專科能力建設項目和“疑難病癥診治能力提升工程”中，國家重點支持了重癥醫學的發展，并出臺了《重癥醫學科建設與管理指南（2020版）》《住院醫師規范化培訓重癥醫學科專業基地認定標準（2020試行版）》等文件，從制度設計和實踐推進等方面促進疑難重癥綜合診治能力的提升。

從資源的分配角度看，近年來我國在重癥治療方面的配置在持續增長。在2007至2021年之間，《衛生健康統計年鑒》上的數據揭示了一個顯著的變化：ICU的床位數量從2007年的7328張激增至2021年的67153張，在醫院的ICU床位數量與醫院床位數的比例也發生了明顯的提升，從2007年的0.27%激增到0.91%，這使得每10萬人的ICU床位數量從2007年的0.57張增加到了4.76張。在ICU的初步建設階段，由于缺乏專業醫學教育和一致性的培訓，常常會出現麻醉科醫生同時擔任重癥救治醫生的情況。然而，目前我國的ICU已經擁有了專門的職業人才，并且各種專業和綜合ICU也都配備了各自獨立的全職醫護團隊。

從能力建設的角度看，醫院的危重癥救治能力與其他疾病的救治能力是相輔相成、相互促進的，共同提升綜合救治能力。因此，加強重癥醫療服務能力建設不僅是增強公共安全風險防控能力和醫療救治能力的緊迫需求，也是促進優質醫療資源擴容和區域均衡布局的重要路徑。國家衛健委聲明，我國需要進一步強化醫療應急機制建設，提升“軟實力”。通過完善政府主導、部門協同、公眾參與的醫療應急機制，推動完善重大疫情和突發事件國家醫療救援力量的調動和相互支援機制。

二、我國重癥醫療應急體系現存的問題

第一，人才培養方面存在短板，特別是在重癥醫學領域，專業人才的培養速度跟不上醫療需求的增長，導致在突發公共衛生事件中，專業人手短缺，影響了救治效率和質量。此外，由于醫療資源分布的不均衡，一些基層醫療機構在設備、技術和資金上相對匱乏，這在應對重癥患者救治時尤為突出，亟需改善和加強。

第二，信息化建設在重癥醫療應急體系中尚未充分發揮作用。由于缺乏有效的信息共享機制，醫療機構之間，特別是基層醫療機構與大型醫院之間的“信息孤島”現象嚴重，這在緊急情況下影響了救治工作的協調和效率。首先，監測預警機制的不完善限制了對重大疫情的早期發現和快速反應能力。AI和大數據技術的應用尚不成熟，存在技術局限性，如算法的準確性有待提高，且對于復雜臨床情況的模擬和應對仍需進一步優化。其次，隨著醫療數據的大量收集和使用，數據隱私和安全問題日益突出，需要建立更為嚴格的數據保護機制來確保患者信息安全。再次，醫護人員對AI和大數據技術的認知和操作能力不足，信息化建設在重癥醫療應急體系中的應用還需加強，尤其是要打破醫療機構之間的“信息孤島”，實現數據共享和資源整合，以提高應急響應和救治工作的協調性和效率。針對這些不足，需要從政策、技術、人才和管理等多個層面進行綜合施策，以推動我國重癥醫療應急體系的高質量發展。

第三，我國重癥醫療應急體系面臨的挑戰之一是人才分布的不均勻性。盡管在一些大型醫院和城市中心，重癥醫學學科擁有較為充足的專業人才和先進的醫療設備，在基層醫療機構和邊遠地區，專業人才仍相對匱乏，這導致了醫療服務水平的地域性差異。特別是在面對重癥患者救治時，基層醫療機構往往因為人才短缺而難以提供高質量的醫療服務。

此外，由于缺乏系統的培訓和職業發展路徑，基層醫療機構難以吸引和留住專業人才，進一步加劇了人才短缺的問題。為了改善這一狀況，需要加強全國范圍內的人才培養和流動機制，優化醫療資源配置，并通過政策激勵和職業發展機會，鼓勵專業人才向基層和邊遠地區流動，從而提升整體醫療服務水平，確保重癥患者無論身處何地都能獲得及時有效的救治。

三、重癥醫療應急體系的建設措施

（一）加強技術研發與創新

AI與大數據技術在重癥醫療領域的應用需要不斷的技術創新來推動。首先，應鼓勵和支持醫療AI領域的研究，包括機器學習、深度學習、自然語言處理等，以提高疾病預測的準確性和診斷的效率。同時，開發更加精細化的病人監護系統，利用大數據實時分析患者狀況，提前預警潛在的重癥風險。此外，推動跨學科合作，結合臨床醫學、生物信息學、計算機科學等領域的知識，共同研發創新的醫療解決方案。

（二）完善數據治理

隨著醫療數據量的激增，如何有效管理和保護這些數據成為一個重要問題。需要建立一套完善的數據治理體系，包括數據的收集、存儲、處理、分析和共享等各個環節。同時，加強數據安全技術的研發，如使用區塊鏈技術來確保數據的不可篡改性和可追溯性。此外，制定嚴格的隱私保護政策，對患者信息進行匿名化處理，防止個人隱私泄露。通過這些措施，確保醫療數據的安全和合規使用，為AI和大數據的應用提供堅實的基礎。

（三）強化人才培養

加強危重癥救治人才隊伍建設，一方面要加強重癥醫學人才儲備與發展，另一方面促進人才梯隊合理配置和補充，人才是推動AI與大數據在重癥醫療領域應用的關鍵。應加強對醫療人員的相關培訓，提高他們對AI和大數據技術的理解和應用能力。在醫學教育中加入AI和大數據的相關課程，推動地區和各醫院的重癥醫學人才成長。除此之外，醫院要加大重癥醫學醫護人員激勵力度，提高薪酬待遇；在績效方案上對重癥醫學學科給予特殊考慮，做好重癥醫學人才職業發展激勵和人文關懷。

（四）促進醫療信息化建設

醫療信息化是實現AI與大數據應用的前提。 需要建立統一的醫療信息平臺，實現醫療機構間的數據共享。因此，必須高度重視我國豐富的重癥臨床數據資源，特別是那些嚴重威脅公眾健康的疾病。為此，需要建立重癥大數據庫，通過建重癥數據庫來收集和存儲各種重癥疾病的信息。

此外，探索重癥數據庫的數據共享和數據安全機制，制定管理規范、數據共享激勵和使用監管機制，并與業界合作建立專業的數據安全管理體系。最后，運用大數據分析方法來挖掘重癥數據庫的應用價值，對患者特征、疾病診斷、治療方案、醫療費用和臨床結局等方面進行多維度的分析，以提高醫院的精細化管理。

四、結論

在科技強國戰略的推動下，人工智能和大數據技術在建立重癥醫療應急系統方面發揮著核心作用，為急救響應、優化資源配置和提高診斷與治療準確性提供了創新解決方案。通過使用智能預警系統、診斷輔助工具、定制化治療策略和遠程監控，醫療系統可以更有效地應對醫療緊急情況，確保危重病人得到及時治療。同時，智能設備和信息網絡的整合將進一步提高醫療服務的用戶友好性和可及性。在數據安全、技術倫理和專業培訓等要求方面，可以通過實施嚴格的數據保護措施、始終堅持技術倫理的基本原則以及加強對醫護人員的培訓，確保技術的積極效益得到充分認識和利用。總之，人工智能和大數據技術的應用不僅為危重癥急救體系的快速發展提供了強大動力，還為實現國家科技興國戰略發揮了至關重要的作用。

參考文獻：

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[2]高凡.人工智能與大數據在傳媒行業中的商業價值研究[J].現代營銷（上旬刊），2024（9）：112-114.

[3]楊永春，菅煜婷.人工智能時代城市地理學發展的變革與挑戰[J].地理學報：1-17.

[4]鄭志明，呂金虎，王亮，魯仁全，崔鵬，王鑫，韋衛.社會大數據跨尺度系統學習理論與方法[J].中國科學：1-15.

[5]于凱江.淺談重癥醫學的責任與使命[J].中國衛生人才，2019（6）：14-16.

（作者單位：山西白求恩醫院）