生成式人工智能技術賦能檔案資源開發利用的邏輯理路與實踐策略

關鍵詞：生成式；人工智能；檔案價值；開發利用；自然語言處理；深度學習；個性化；智慧醫療

1 引言

檔案資源不僅承載著豐富的歷史信息和文化價值[1]，還在決策支持、知識傳承等方面發揮著重要作用。然而，傳統的檔案資源開發利用方式受限于手工處理、效率低下等問題，難以滿足日益增長的需求。

近年來，生成式人工智能技術（Generative ArtificialIntelligence，GAI）迅速崛起，為檔案資源的開發利用提供了新的契機。[2]生成式人工智能技術能夠自動處理和分析大量數據，挖掘其中的潛在價值和規律，為決策提供科學依據。[3]在檔案領域，生成式人工智能技術可以應用于數據整合、分類、檢索等多個環節，提高檔案資源開發利用的效率和準確性[4]，進而推動檔案資源的創新應用，促進智慧醫療等領域的發展。

檔案資源的開發利用對于推動社會進步、促進知識傳承、服務經濟發展等方面具有不可替代的作用，尤其在醫療領域，檔案資源的有效利用直接關系到患者的診療效果、醫院的運營效率以及醫學研究的進步。一方面，生成式人工智能技術能夠自動化地處理和分析海量的檔案數據，提高數據處理的效率和準確性，從而解決傳統檔案管理中手工處理效率低下、易出錯等問題。另一方面，通過深度學習和數據挖掘等技術，生成式人工智能能夠發現檔案數據中的潛在關聯和規律，為決策支持、知識發現的智能化提供有力支持。[5]

2 生成式人工智能技術賦能檔案資源開發利用的邏輯理路

生成式人工智能技術以其強大的數據處理能力和自學習能力，為檔案資源的開發利用提供了新的邏輯理路。

2.1 基本邏輯分析。首先，生成式人工智能技術以數據驅動為核心，對海量的檔案資源進行高效整合與深度挖掘。通過自然語言處理和文本分析技術，系統能夠自動識別、提取和歸納檔案中的關鍵信息，將非結構化數據轉化為結構化數據，便于后續的檢索和分析。同時，利用機器學習算法，系統可以對檔案數據進行智能分類和標簽化，構建多維度、多層次的檔案知識體系。

其次，生成式人工智能技術強調算法的核心地位。通過深度學習、神經網絡等算法模型，系統能夠模擬人類的思維和行為模式，對檔案數據進行更加精準的分析和預測。[6]這種算法驅動的處理方式不僅可以提高檔案資源開發利用的效率和準確性，還能發現隱藏在數據背后的潛在關聯和規律，[7]為決策支持、知識發現等提供有力支撐。

最后，生成式人工智能技術的應用導向十分明確，即以滿足用戶需求為目標，推動檔案資源的創新應用。利用生成式人工智能技術，可以為用戶提供更加個性化、智能化的檔案服務。例如，通過智能推薦系統，用戶可以快速找到所需的檔案信息[8]；通過智能問答系統，用戶可以獲取即時的檔案咨詢和解答；通過虛擬現實技術，用戶可以更加直觀地瀏覽和體驗檔案資源。

生成式人工智能技術在檔案資源開發利用中的邏輯理路可以概括為：以數據驅動為基礎，以算法為核心，以應用為導向。這種理路不僅符合信息化時代的發展趨勢，還能有效解決傳統檔案管理模式中的諸多問題，推動檔案事業的可持續發展。

2.2 數據驅動：以海量數據為基礎，挖掘檔案資源價值。在生成式AI技術賦能檔案資源開發利用的過程中，數據驅動是一個至關重要的環節。從海量的檔案數據中提取有價值的信息，是數據驅動的核心，包括數據收集整合、清洗預處理、挖掘與知識發現三個主要步驟。

2.2.1 數據收集與整合。多元數據源收集：生成式AI系統能夠從多種來源收集數據，包括醫院信息系統（HIS）、電子病歷（EMR）、放射信息系統（RIS）、實驗室信息系統（LIS）等。這些數據源中包含了患者的基本信息、診斷記錄、治療方案、檢查結果等關鍵信息。[9]

在收集到數據后，需要對其進行標準化處理，確保數據的一致性。此外，還需要將不同來源的數據進行整合，形成一個統一、完整的檔案數據集，消除數據孤島。

2.2.2 數據清洗與預處理。數據清洗的方法包括去重、填充缺失值、識別并處理異常值、糾正錯誤數據等。通過數據清洗，可以提高數據的質量和可靠性，確保后續分析的準確性。數據預處理是在數據清洗之后進行的一系列操作，目的是將數據轉換成適合機器學習算法處理的格式，包括特征提取、特征選擇、數據變換等步驟。[10]

2.2.3 數據挖掘與知識發現。利用生成式AI技術，可以高質量挖掘檔案數據中的關聯規則。在醫療檔案中，可以發現某些疾病之間的關聯關系，或者某些治療方案與治療效果之間的關聯關系。這些關聯規則可以為醫生提供有價值的參考信息，支持臨床決策制定。利用聚類分析技術對疾病類型、患者群體等進行分類，發現隱藏的數據結構和規律，支持更深入的知識發現和應用。[11]在醫療領域，可以利用生成式AI技術對疾病的發病率、流行趨勢等進行預測。這有助于醫院制定針對性的預防措施和應對策略，為醫療決策支持、科研創新和相關應用提供有力支持。

在生成式人工智能技術的賦能下，數據驅動逐步成為檔案資源開發利用的重要方式和手段。[12]同時，這也將推動檔案資源開發利用向更加智能化、高效化的方向發展。

2.3 算法核心：運用先進算法，實現檔案資源的智能化處理。在生成式人工智能技術的賦能下，檔案資源的開發利用實現了從傳統的手工處理到智能化處理的轉變。這一轉變的核心在于先進算法的運用，特別是自然語言處理（NLP，Natural Language Processing）、深度學習和機器學習等技術的深度應用。[13]

應用NLP技術可以從醫療檔案數據中識別患者的癥狀描述、診斷結果、治療方案等關鍵信息，并自動提取出來進行分類和存儲。醫生在需要時通過簡單的檢索操作就能快速找到相關信息，提高工作效率和診療質量。基于醫療影像檔案數據，深度學習技術可以自動識別和分析醫學影像中的病變區域，輔助醫生進行診斷和治療。[14]機器學習是一種基于數據驅動的算法模型，通過訓練和學習大量數據來自動發現數據中的規律和模式。在檔案資源的開發利用中，機器學習技術可以用于數據的分類、聚類和預測等任務。利用機器學習技術處理醫療檔案數據，能夠根據患者的歷史數據和當前狀態來預測其未來的健康狀況和疾病風險。這樣，醫生可以提前制定針對性的預防和治療方案，提高醫療服務的質量和效果。

2.4 應用導向：以滿足用戶需求為目標，推動檔案資源的創新應用。在檔案資源的開發利用中，應用導向是一種重要的理念。它強調以滿足用戶需求為出發點，運用先進的技術手段和方法，推動檔案資源的創新應用。生成式AI技術在應用導向的檔案資源開發利用中能夠強化個性化服務、決策支持服務和交互式問答服務的功能。

生成式人工智能技術可以通過分析用戶的歷史行為、偏好和需求等數據，構建用戶畫像，并基于用戶畫像進行個性化推薦。用戶根據自己的個性化需求，獲取所需的信息和分析結果，提高工作效率和決策水平。[15，16]

檔案資源中蘊含著豐富的信息和知識，對于決策制定具有重要的參考價值，通過對檔案資源的深度挖掘和分析，使決策支持和咨詢服務得以強化。[17-20]

在檔案資源的開發利用中，智能問答系統可以幫助用戶更加便捷地獲取所需的信息和知識。用戶可以通過自然語言向系統提問，而系統能夠理解用戶的意圖并給出清晰的回答或提供相關檔案資源。這種智能問答與交互方式不僅提高了用戶獲取信息的效率和便捷性，還增強了用戶與系統之間的互動性。同時，智能問答系統還可以通過對用戶問題的分析和挖掘，發現用戶的需求和興趣點，為后續的個性化推薦和服務提供支持。智能問答系統不僅能夠滿足用戶當前的需求[21]，還能夠預測和引導用戶的未來需求，實現更加智能化的服務。

3 生成式人工智能技術的實踐策略

大型公立醫院作為醫療服務的重要提供者，其在智慧醫療建設中的實踐策略對于提升醫療服務水平、改善患者就醫體驗具有重要意義。大型公立醫院在智慧醫療中運用生成式人工智能技術的實踐策略包括構建完善的醫療數據平臺、應用自然語言處理技術提升醫療文本處理效率、利用深度學習技術輔助醫學影像診斷、開發智能問答系統優化患者服務以及加強數據安全與隱私保護等方面。通過這些策略的實施，醫院可以進一步提升醫療服務水平、改善患者就醫體驗，推動智慧醫療事業的持續發展。

3.1 智慧醫療背景下檔案資源的角色轉變。隨著智慧醫療的快速發展，檔案資源在醫療服務中的角色也在發生深刻的變化。傳統的檔案管理模式已經難以滿足智慧醫療的需求，檔案資源需要從被動管理向主動服務轉變，從單一利用向多元融合轉變。

（1）從被動管理到主動服務。在傳統的醫療檔案管理模式中，檔案資源往往被視為被動的管理對象，主要用于記錄和存儲患者的醫療信息。然而，在智慧醫療背景下，檔案資源的角色發生了根本性的變化，需要從被動管理向主動服務轉變。

主動服務意味著檔案資源不再僅僅是記錄和存儲信息的工具，而是成為醫療服務的重要組成部分。醫療檔案需要主動地為患者和醫務人員提供所需的信息和服務，如自動提醒患者復診時間、主動推送個性化的健康管理建議等。這種轉變不僅提高了醫療服務的效率和便捷性，還使得醫療檔案成為患者健康管理的重要伙伴。

（2）從單一利用到多元融合。在傳統的醫療檔案管理模式中，檔案資源的利用方式相對單一，主要用于醫療診斷和治療過程中的信息查詢和記錄。在智慧醫療背景下，檔案資源的利用方式需要從單一利用向多元融合轉變。

多元融合意味著檔案資源需要與其他醫療服務和技術進行深度融合，形成更加全面、個性化的醫療服務體系。例如，通過將醫療檔案與遠程監測技術相結合，可以實現對患者健康狀況的實時監測和預警；通過將醫療檔案與智能診斷系統相結合，可以為患者提供更加精準的診斷和治療建議。這種多元融合的利用方式不僅提高了醫療服務的水平和質量，還使得醫療檔案成為推動智慧醫療發展的重要力量。

智慧醫療背景下檔案資源的角色發生了深刻的變化，需要從被動管理向主動服務轉變，從單一利用向多元融合轉變。這些轉變不僅提高了醫療服務的效率和便捷性，還使得檔案資源成為推動智慧醫療發展的重要力量。

3.2 實踐策略一：智能化整合與分類

在智慧醫療的背景下，醫療檔案資源的整合與分類顯得尤為重要。為了提高醫療檔案的管理效率和利用價值，大型公立醫院需要采取智能化整合與分類的實踐策略。

（1）醫療檔案進行自動分類和標簽化。傳統的醫療檔案分類和標簽化工作往往依賴于人工操作，不僅效率低下，而且容易出錯。為了解決這一問題，大型公立醫院可以利用生成式AI技術，如自然語言處理和機器學習算法，對醫療檔案進行自動分類和標簽化處理。

通過訓練模型識別檔案中的關鍵信息，如患者的基本信息、診斷結果、治療方案等，生成式AI技術可以自動將醫療檔案歸類到相應的類別，并為其打上合適的標簽。這種自動化的分類和標簽化方式不僅大大提高了工作效率，還減少了人為錯誤的可能性，使得醫療檔案的管理更加規范化和智能化。

（2）構建統一、標準化的醫療檔案數據庫。為了實現醫療檔案的高效管理和共享利用，大型公立醫院需要構建一個統一、標準化的醫療檔案數據庫。該數據庫應采用通用的數據格式和標準，[22]確保不同系統和平臺之間的數據互操作性。在構建數據庫的過程中，醫院應充分利用生成式AI技術的優勢，對醫療檔案進行智能化的整合和清洗。通過識別和糾正數據中的錯誤和不一致之處，生成式AI技術可以幫助醫院構建一個高質量、可靠性的醫療檔案數據庫。這樣的數據庫不僅可以為醫務人員提供準確、全面的患者信息，還支持各種高級的數據分析和挖掘應用，為醫院的臨床決策和科研活動提供有力支持。

智能化整合與分類是大型公立醫院在智慧醫療背景下應采取的重要實踐策略之一。通過利用生成式AI技術對醫療檔案進行自動分類和標簽化，以及構建統一、標準化的醫療檔案數據庫，醫院可以大大提高醫療檔案的管理效率和利用價值，為推動智慧醫療的發展奠定堅實基礎。

3.3 實踐策略二：智慧診療輔助系統

在智慧醫療的推進中，診療環節的智能化改造是提升醫療服務水平的關鍵。為此，大型公立醫院應積極探索和實踐智慧診療輔助系統，以輔助醫生做出更加精準、高效的診療決策。

（1）基于歷史病歷和診療數據，開發智能診斷輔助工具。為了提高診斷的準確性和效率，大型公立醫院可以利用生成式AI技術，基于海量的歷史病歷和診療數據，開發智能診斷輔助工具。這些工具能夠自動學習和提取疾病的關鍵特征，通過模式識別和數據挖掘技術，為醫生提供初步的診斷建議。

例如，智能診斷輔助工具可以根據患者的癥狀描述、檢查結果等信息，自動匹配最可能的疾病類型，并按照概率排序呈現給醫生。醫生在參考這些建議的同時，可以結合自己的專業知識和經驗，做出更加全面、準確的診斷。

（2）結合醫生經驗與AI技術，提高診療效率和準確性。在智慧診療輔助系統的實踐中，醫生的經驗和AI技術應相互補充、協同作用。一方面，醫生的專業知識和臨床經驗是診療過程中不可或缺的寶貴資源；另一方面，AI技術能夠提供強大的數據處理和模式識別能力，幫助醫生從海量數據中快速提取有用信息。

因此，大型公立醫院在構建智慧診療輔助系統時，應注重將醫生的經驗與AI技術相結合。例如，可以通過構建醫生知識庫和AI算法庫，將醫生的經驗和AI技術以模塊化的方式集成到系統中。醫生在使用系統時，可以根據自己的需求靈活調用不同的模塊，實現個性化的診療輔助。

3.4 實踐策略三：個性化健康管理與預防

隨著醫療模式的轉變，健康管理和疾病預防逐漸成為醫療服務的重要組成部分。在智慧醫療的背景下，大型公立醫院應積極探索和實踐個性化健康管理與預防策略，以滿足患者日益增長的健康需求。以下是該策略的具體內容。

（1）利用生成式AI技術識別患者健康風險。為了實現個性化的健康管理和預防，首先需要準確識別每個患者的健康風險。生成式AI技術在這方面具有獨特的優勢，可以通過分析患者的基因組、生活方式、環境因素等多維度數據，預測患者可能面臨的健康風險。

例如，利用機器學習算法和深度學習模型，可以對患者的體檢數據、病史記錄等信息進行深度挖掘和分析，發現潛在的疾病風險因素。通過這種方式，醫院可以為患者提供更加精準、個性化的健康管理服務。

（2）提供個性化健康管理建議和預防措施。識別患者的健康風險后，大型公立醫院需要為患者提供個性化的健康管理建議和預防措施。這些建議基于患者的具體情況和需求，包括飲食調整、運動計劃、心理干預等多個方面。為了確保建議的有效性和可行性，可以利用生成式AI技術對患者進行持續的健康監測和評估。通過實時收集和分析患者的健康數據，[23]及時調整健康管理方案，確?；颊弑３至己玫慕】禒顟B。

此外，醫院還可以利用生成式AI技術開發智能健康咨詢系統，為患者提供24小時不間斷的在線健康咨詢服務。這種系統可以根據患者的提問和癥狀描述，自動給出相應的健康建議和預防措施，為患者提供更加便捷、高效的健康管理體驗。

3.5 實踐策略四：醫學研究與教育支持

醫學研究與教育是提升醫療服務水平和培養醫學人才的關鍵環節，是智慧醫療的核心要素之一。大型公立醫院在這方面應積極采用生成式AI技術，為醫學研究與教育提供強大的技術支持和創新動力。以下是該策略的具體內容。

利用生成式AI技術進行數據挖掘和知識發現，促進醫學研究創新。生成式AI技術在數據處理和模式識別方面具有顯著優勢，能夠幫助醫學研究人員從海量的醫療數據中挖掘出有價值的信息和知識。[24]大型公立醫院可以利用這些技術，對醫療數據進行深度挖掘和分析，發現潛在的疾病發病機制、治療靶點等關鍵信息，為醫學研究創新提供有力支持。利用機器學習算法和深度學習模型，可以對醫學影像數據進行自動分析和解讀，輔助醫生發現肉眼難以察覺的病變區域和特征。此外，還可以利用自然語言處理技術對醫學文獻進行自動摘要和知識抽取，幫助研究人員快速了解領域內的最新進展和研究成果。[25]

4 結語

隨著科技的飛速發展，生成式人工智能技術在檔案資源的開發利用中展現出了巨大的潛力。這種技術不僅能夠自動分類、標簽化海量的醫療檔案，還能從中提取有價值的信息，為醫療決策提供數據支持。通過構建統一、標準化的醫療檔案數據庫，生成式AI技術進一步提高了檔案資源的管理效率和共享程度，為醫療服務水平的提升奠定了堅實的基礎。

在大型公立醫院的智慧醫療實踐中，生成式AI技術發揮了重要的作用。從智慧診療輔助系統到個性化健康管理與預防，再到醫學研究與教育支持，生成式AI技術在各個環節都展現出了強大的能力。它不僅提高了醫療服務的效率和準確性，[26]還為患者提供了更加個性化、精準的健康管理方案。[27]同時，通過數據挖掘和知識發現，生成式AI技術還為醫學研究創新提供了有力的支持，推動了醫學領域的持續發展。

展望未來，技術創新與融合發展能夠進一步推動檔案管理的智慧化建設。隨著生成式AI技術的不斷迭代升級和深層次應用，大型公立醫院智慧醫療檔案資源開發利用必將開創全新的數智模式，構建的檔案數據大腦在促進檔案部門提供更加高效、便捷的管理和服務的同時，將成為智慧醫療和檔案事業良性互動發展的核心生長點和數據要素動力源。