新一代人工智能驅動檔案信息化建設的現狀和趨勢探討

王雨

關鍵詞：人工智能；檔案信息化；數字化；醫療機構；協同創新；健康管理；數據挖掘；知識服務

1 引言

隨著信息技術的快速發展，人工智能技術在各個領域的應用日益廣泛。檔案信息化建設作為信息管理領域的重要組成部分，也開始逐漸引入新一代人工智能技術（AI，Artificial Intelligence，以下簡稱：AI技術），以提高檔案管理的效率和質量。本論文旨在探討AI技術在檔案信息化建設中的應用現狀和趨勢，并以醫療機構為調查對象進行實證分析。從檔案信息化整體的共性，看不同行業機構檔案信息化的個性特征；再從不同行業機構檔案信息化的個性特征走向，看檔案信息化整體的發展趨勢，以此完成對AI技術在檔案信息化建設中的應用由一般到特殊，再由特殊到一般的升華，為動態發展著的檔案信息化奠定認知基礎。

通過對AI技術的概述和特點的闡述，介紹其在檔案信息化建設中的應用潛力。探討檔案信息化建設的現狀和需求，了解實際應用中需要解決的問題和挑戰。為了更加全面地了解AI技術在檔案信息化建設中的應用現狀和趨勢，進行基于醫療機構的調查分析。通過制訂合適的調查設計和方法，并對調查結果進行統計和分析，管窺AI技術在醫療檔案信息化建設中的實際應用情況。

探討醫療檔案信息化建設的特點和需求，分析AI技術在醫療檔案信息化建設中的現狀和趨勢。通過案例分析和研究，展示AI技術在醫療檔案信息化建設中的具體應用和取得的成果，以求窺一斑而見全豹，見一葉而知深秋。據此討論AI技術在醫療檔案信息化建設中面臨的挑戰和發展趨勢，并對未來的發展方向進行展望。

最后，梳理論文的主要內容和貢獻，提出關于檔案信息化建設和AI技術在醫療檔案中應用的建議和展望，[1]并指出論文的不足之處，提出進一步研究的方向。希望通過研究，能為相關領域的研究和實踐提供參考和借鑒，[2]為提升檔案管理的效率和質量貢獻力量。[3]

檔案信息化建設的現實需求主要集中在提高管理效率、加強信息共享和安全保障、支持協同辦公和優化業務流程，以及適應法律法規和管理要求等方面。這些需求是推動檔案信息化建設的重要動力。需要注意的是，目前AI技術在檔案信息化建設中的應用仍處于初級階段，尚存在一些技術挑戰和應用限制。然而，隨著AI技術的不斷進步和成熟，相信在未來會有更多創新和突破，為檔案信息化建設帶來更多的應用和益處。

2 基于醫療機構的調查分析

2.1 調查設計和方法。為了解AI技術在醫療機構檔案信息化建設中應用現狀，為AI技術環境下醫療機構檔案信息化建設提供參考，進行了一次問卷調查。

2.1.1 調查設計。（1）調查渠道。通過微信平臺進行網絡問卷調查。（2）調查內容。共設29個問題4個部分。其中基礎類1～4題，包括：區域、機構、行業、層級；人工智能與檔案信息化5～11 題；人工智能與醫療機構檔案信息化12～22題；從業者類23～29題。（3）調查題型。調查設計以選擇題為主體，設有單選題、多選題、程度選擇題3種。均為必填題。在部分選擇項上設計有開放回答填空，方便參與者自愿表達自己的觀點。從邏輯上將醫療行業從業者與非醫療行業從業者區分開來，以便判斷兩者對調查問題態度上的差別。

2.1.2 調查方法。從2023年11 月9日至2023年11 月13日，歷時5天，通過微信平臺進行了一次網絡問卷調查。調查的用時短，時效性強。

2.1.3 調查數據。調查獲得數據量為550條，超過最小樣本量（200）1.5倍；瀏覽量795次，填寫率69.18%，調查問題回應度較高，內容黏性較強；獨立IP539個，分布廣泛；平均用時00∶01∶32，接近單篇網文閱讀上限；來源2個，主要集中在微信客戶端。

2.2 對調查結果的解讀和分析。根據調查設計，樣本數量應當達到最低小樣本數（200）一倍以上，以保證調查具有較高的信度與效度。調查設定樣本數為550。從調查結果看，醫療機構和檔案管理部門采用AI技術來提升醫療服務水平和檔案管理水平不僅有民意基礎，而且有民意要求。已經從做不做，轉變為怎樣做、怎樣做好的問題。有必要深入認真地探討AI技術在醫療檔案信息化建設中的應用，滿足公眾不斷提升的美好生活的愿望。

2.2.1 醫療檔案信息化建設的特點。醫療檔案信息化建設有著一些與一般檔案信息化建設不同的特點。

（1）高度敏感性。醫療檔案包含個人的健康數據和隱私信息，[4]因此在信息化建設過程中需要更加注重安全性和隱私保護。醫療機構需要采取嚴格的數據保護措施，確保患者信息的安全性和保密性。

（2）復雜的數據結構。醫療檔案涉及豐富的醫學數據，從患者的基本信息、病歷資料到檢查結果、診斷治療方案等各種信息，其數據結構比一般檔案更為復雜。在信息化建設過程中，需要設計適應醫療信息的數據模型和數據庫結構，以支持醫療數據的存儲和管理。

（3）多樣化的數據源。醫療檔案信息化涉及多個數據源的集成，包括來自醫院內部系統、醫療設備、實驗室檢查等多個方面的數據。這些數據源之間的數據格式和標準可能存在差異，需要進行數據的清洗和轉換，以確保數據的一致性和可用性。[5]

4）強調醫療業務流程支持。醫療檔案信息化建設需要與醫療機構的業務流程相結合，以提高醫療服務的效率和質量。例如，通過電子病歷和電子醫囑等功能，可以實現醫生的遠程查看和診斷，減少紙質檔案的使用，提高工作效率。

（5）醫學知識管理需求。醫療檔案信息化建設需要關注醫學知識的管理和應用，以支持醫生的臨床決策和醫療質量控制。例如，可以將醫學指南、臨床路徑等知識整合到電子病歷系統中，[6]提供臨床決策支持和規范化治療建議。

總之，醫療檔案信息化建設在技術、數據和業務上都具有一定的特殊性，需要綜合考慮醫療機構的實際需求和國家相關政策，確保醫療檔案信息化建設的安全、可靠和高效運行。

2.2.2 醫療檔案信息化建設的需求。醫療檔案信息化建設與其他檔案信息化建設在安全、決策、平臺、標準和研究等方面的需求存在一定的差異。

（1）隱私和安全保護。醫療檔案包含敏感的個人健康信息，因此，醫療檔案信息化建設需要更加注重隱私和安全保護。醫療機構需要采取嚴格的數據加密、權限控制、審計追蹤等安全措施，確保患者的隱私不被泄露。

（2）臨床決策支持。醫療檔案信息化建設需要關注醫生的臨床決策和治療支持。通過整合臨床指南、知識庫、實時監測數據等，醫療檔案系統可以向醫生提供臨床決策支持和規范化治療建議，提升醫療質量和安全。

（3）多平臺互聯互通。醫療檔案信息化建設需要實現多平臺之間的互聯互通。醫療機構可能使用不同的信息系統，如電子病歷系統、電子健康記錄系統等，[7]這些系統需要能夠互相集成和共享數據，以確保患者的醫療信息可以在不同平臺間無縫流轉。

（4）標準化。醫療檔案信息化建設需要遵循相關的標準和規范，以確保數據的一致性和互操作性。例如，采用統一的編碼標準（如ICD-10、SNOMED CT等）進行疾病診斷、手術操作等信息的記錄和交換，以便于不同系統之間的數據共享和比對。

（5）科研和統計分析。醫療檔案信息化建設需要支持科學研究和統計分析。醫療機構通過醫療檔案系統可以收集和分析大量的醫療數據，用于科學研究、流行病學監測、質量評估等領域，為醫學科研和決策提供數據支持。

綜上所述，醫療檔案信息化建設相較于一般檔案信息化建設，需要更加注重隱私保護、臨床決策支持、多平臺互聯互通、標準化和科研統計分析等方面的需求。這些特殊需求能夠更好地滿足醫療機構和患者的實際需求，提升醫療服務和健康管理的質量。

3 AI技術在醫療檔案信息化建設中的應用特性分析

3.1 技術應用特性。醫療檔案信息化建設與其他領域的信息化建設在AI技術應用方面也存在一定差異。

（1）自然語言處理。醫療檔案中包含大量的文本信息，傳統的信息化建設需要手動提取和整理這些信息，而自然語言處理技術可以自動分析和理解這些文本，實現自動化的數據提取和整合。

（2）圖像識別與分析。醫療檔案中常常包含醫學影像數據，如CT、MRI等。AI技術可以通過圖像識別技術自動識別疾病部位、病變類型等關鍵信息，并通過圖像分析技術輔助醫生進行診斷和治療決策。

（3）數據挖掘與分析。醫療檔案信息化建設中的數據量龐大，傳統的信息化建設主要是將數據存儲和管理起來，而AI技術可以通過數據挖掘和分析技術，從大數據中發現潛在的規律和關聯性，為臨床醫生提供個性化的醫療決策支持。

（4）語音識別與智能問答。醫療檔案中的信息往往需要醫生和護士進行查詢和錄入，傳統的信息化建設需要手動輸入或查找，而AI技術可以通過語音識別技術實現語音輸入和語音搜索，提高信息檢索的效率。此外，智能問答技術可以解答醫護人員的常見問題，提供快速準確的答案。

總的來說，AI技術在醫療檔案信息化建設中的應用主要體現在自然語言處理、圖像識別與分析、數據挖掘與分析，以及語音識別與智能問答等方面，這些應用使得醫療檔案的管理和利用更加高效和智能化。

3.2 功能應用特性。醫療檔案信息化建設與其他領域的檔案信息化建設在AI技術功能應用上的差異比較明顯。

（1）數據的全面性和多樣性。傳統的檔案信息化主要關注檔案數據的存儲和管理，而AI技術應用于醫療檔案信息化建設將更加注重數據的全面性和多樣性。醫療檔案中包含患者的臨床數據、生理參數、影像資料等多種類型的數據，AI技術可以對這些數據進行綜合分析，提供更為準確和全面的醫療決策支持。[8]

（2）深度學習與模型訓練。AI技術注重深度學習和大規模模型訓練。通過深度學習算法，系統可以自動從海量的醫療檔案數據中學習到潛在的規律和關聯性，進而提供更精準的診斷和治療建議。同時，大規模模型訓練可以提高系統的泛化能力，使其適應各種不同的醫療場景和數據特點。

（3）實時性和個性化。AI技術使得醫療檔案的信息獲取和分析更加實時性和個性化。系統可以通過實時監聽醫療設備和傳感器，及時獲取患者的生理參數和健康狀態，從而實現對患者的持續監測和預警。同時，AI技術可以根據患者的個體特征和病情，提供個性化的醫療建議和治療方案。

（4）協同和互動性。AI技術強調協同和互動性。系統可以與臨床醫生和護士進行實時的交流和互動，幫助他們快速獲取需要的醫療信息，并提供精準的輔助診斷和治療決策。此外，AI技術還可以促進不同醫療機構之間的數據共享和協作，實現醫療檔案的無縫對接和共同利用。

總的來說，AI技術在醫療檔案信息化建設中呈現出數據全面性和多樣性、深度學習與模型訓練、實時性和個性化，以及協同和互動性等趨勢。這些趨勢使得醫療檔案的管理和利用更加智能化和人性化。

3.3 應用展望

3.3.1 挑戰分析。AI技術在醫療檔案信息化建設中面臨的挑戰包括質量、安全、算法、法律、人機等方面。

（1）數據質量和標準化。醫療檔案涵蓋了各種類型的數據，包括臨床文本記錄、醫學影像、生理參數等。這些數據來源廣泛、多樣化，可能存在質量參差不齊和標準化程度不高的問題。AI技術需要處理和分析這些數據，并且對于數據質量的要求更高，因此需要解決數據清洗、標準化和質量控制等挑戰。

（2）隱私和安全保護。醫療檔案中包含患者的敏感個人信息，如病歷、診斷結果等。AI技術在處理這些數據時需要確保隱私和安全的保護，防止數據泄露或被濫用。因此，需要采取嚴格的數據加密和訪問控制措施，并遵守相關的法律法規和隱私保護要求。[9]（3）算法可解釋性和可信度。AI技術在醫療檔案信息化中常使用深度學習等復雜模型，這些模型通常具有較高的預測準確度，但其內部運作過程難以解釋和理解。在醫療領域，醫生和患者對于診斷和治療建議的可解釋性和可信度要求較高，因此，需要研究并開發可解釋的人工智能算法，增強其可信度，使醫療專業人員能夠理解和接受其結果。

（4）法律和倫理問題。AI技術的應用涉及一系列法律和倫理問題，尤其是在醫療檔案信息化中。例如，醫療檔案的共享和數據使用應符合相關的法律法規，同時也需要考慮患者的知情權和隱私權等問題。此外，人工智能系統應該遵守醫學倫理，確保患者的權益和人道關懷。

（5）技術與人的結合。AI技術在醫療檔案信息化中起到輔助決策的作用，但最終的決策還是由醫療專業人員來做出。因此，技術與人的協同和結合是一個重要的挑戰。醫生和護士需要充分理解和信任AI技術，同時也需要具備相關的技術能力來正確使用和解讀人工智能結果。

這些挑戰需要通過技術創新、政策法規的制定和完善、醫療人員的培訓和合作等方式來應對和解決，以推動醫療檔案信息化與AI技術的良性發展。

3.3.2 應用前瞻。AI技術在醫療檔案信息化建設中的應用具有明顯的趨勢，包括個性化醫療、智能化決策、協同化合作、前置化防治等方面。

（1）數據驅動的個性化醫療。隨著更多的醫療數據被數字化和整合，AI技術可以通過深度學習和數據挖掘等手段，實現對大規模醫療數據的分析和挖掘，從而實現個性化的診斷和治療方案。這將為患者提供更加精準、有效的醫療服務。

（2）智能輔助決策系統。AI技術可以構建智能輔助決策系統，幫助醫生分析和理解復雜的醫療數據，提供基于證據的診斷和治療建議。這將提高醫生的決策水平和臨床工作效率，同時降低誤診和漏診的風險。

（3）跨界協同創新。AI技術在醫療檔案信息化中推動了醫學與計算機科學、數據科學等領域的跨界合作和創新。醫療專業人員與技術專家的合作將加速醫療檔案信息化的發展，促進技術的應用和改進。同時，此類合作還可以推動AI技術在其他領域的應用和創新。

（4）智能預防與健康管理。AI技術不僅可以應用于診斷和治療，還可以在健康管理和疾病預防方面發揮作用。[10]通過對個體健康數據的分析和建模，智能系統可以為人們提供個性化的健康管理建議。

這些展望需要科技企業、醫療機構、政府和學術界等各方的積極參與和合作，以推動AI技術在醫療檔案信息化中的發展，并為更加智能、高效、安全的醫療服務奠定基礎。當然，AI技術的廣泛應用將帶來一系列社會影響和倫理問題。在醫療檔案信息化中，需要進一步探討和解決數據隱私保護、責任與法律法規等問題，確保技術的安全、可靠和可信賴。

4 結論與建議

4.1 主要結論。根據上述的討論，AI技術對于提升醫療檔案信息化建設水平和檔案信息服務能力具有重要作用。

其一，推進數據驅動個性化醫療，分析和挖掘大規模醫療數據，實現個性化的診斷和治療方案，提供更加精準、有效的醫療服務，改善患者的治療效果和體驗。

其二，實現智能輔助決策，提供基于證據的診斷和治療建議，提升臨床工作效率。[11 ]

其三，跨界協同創新，促進技術的應用和改進。

其四，智能預防與健康管理，幫助人們預防疾病、保持健康。

AI技術在醫療檔案信息化中可能帶來社會影響和倫理問題，需要解決數據隱私保護、責任與法律法規等問題，確保技術的安全、可靠和可信賴。

AI技術應用于醫療檔案信息化建設還需在數據隱私和安全性[12]、數據質量和標準化方面加強研究力度。同時，AI技術在醫療檔案中的應用往往是黑盒模型，難以解釋其決策過程。因此，進一步的研究應該致力于提高人工智能算法的可解釋性和透明度，使醫生和患者能夠理解人工智能系統的決策依據。

雖然AI技術在醫療檔案中展示出巨大的潛力，但對其在臨床實踐中的有效性和可行性還需要更多驗證和實踐證明。進一步的研究應該注重將技術轉化為真正有益于臨床實踐和患者的應用。

4.2 主要建議。根據上述討論，以AI技術應用提升檔案信息化水平，應從數字化、數據處理、知識服務三個方面加強建設。其一，加強檔案數字化建設。推動醫療機構的檔案數字化轉型，建立統一、規范的電子健康記錄系統；加強數據質量管理，確保醫療檔案數據的準確性、完整性和一致性；建立良好的數據標準和格式，促進不同系統之間的醫療檔案數據互通和共享。其二，加強數據處理能力建設。研發人工智能算法，提高診斷和預測的準確性和精確度；[13]注重人工智能算法的可解釋性，增強檔案信息服務的認同度、理解度和接受度；提供個性化的醫療決策支持，基于患者的個體特征和歷史數據進行定制化的治療方案推薦。其三，增強知識服務能力。強調人工智能與臨床實踐的結合，將技術與醫生的專業知識和經驗相結合，提高診療水平。

AI技術驅動檔案信息化建設是重要發展方向，通過檔案數字化轉型和信息共享，可以提高醫療服務效率和質量，助力個體化的醫療管理和健康監護，提供更準確、高效的醫療決策支持和預測能力，為醫生、患者和醫療機構提供更好的服務和治療方案。同時，需要關注數據隱私和安全性、算法可解釋性、倫理和法律等方面的問題，確保技術的可信度、公正性和道德性。隨著進一步的研究和實踐，檔案信息化建設和AI技術的應用將為醫療領域帶來更大的突破和改進。

5 結語

本論文旨在探討AI技術在檔案信息化建設中的應用現狀和趨勢，并以醫療機構為調查對象進行實證分析。通過對AI技術的概述和特點以及檔案信息化建設的現狀和需求的探討，對AI技術在檔案信息化建設中的應用現狀和趨勢有了更全面的認識。在基于醫療機構的調查分析部分，通過調查設計和方法的提出以及調查結果的統計和分析，深入了解了AI技術在醫療檔案信息化建設中的應用情況。進一步探討了醫療檔案信息化建設的特點和需求，并分析了AI技術在醫療檔案信息化建設中的現狀和趨勢，通過案例分析和研究，取得了一系列的研究成果。同時，討論了AI技術在醫療檔案信息化建設中的應用趨勢和挑戰，并展望了未來的發展方向。在結論與建議部分，總結了論文的主要內容和貢獻，提出了關于檔案信息化建設和AI技術在醫療檔案中應用的建議和展望，指出了研究的不足之處以及進一步研究的方向。通過本論文的研究，明晰了AI技術驅動檔案信息化建設的基本理路，可為相關領域的研究和實踐提供參考和借鑒。[14]