信息工程技術在醫學領域的應用探討

?摘要：信息工程技術作為計算機科學的重要分支，在醫學領域的應用日益廣泛，顯著提升了醫療服務質量和工作效率。文章探討了醫院信息系統、醫學影像系統、遠程醫療、決策支持系統、醫用機器人、醫療物聯網和電子健康記錄等關鍵技術的應用，同時，分析了實際應用中面臨的主要挑戰，如系統互聯互通性不足、數據安全與隱私保護等。針對這些問題，提出了加強標準化、采用先進加密技術等改進措施。隨著技術的不斷發展，信息工程技術在醫學領域的應用將持續深化，為醫療質量提升和資源高效利用提供重要支持。

關鍵詞：信息工程；技術應用；醫學領域

中圖分類號：TP311" " " 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）17-0102-03

開放科學（資源服務） 標識碼（OSID）

0 引言

隨著計算機科學與技術的飛速發展及其廣泛應用，信息工程技術在醫學領域的應用日益深入，通過集成先進技術顯著提高了醫療服務質量和效率。本文將對信息工程技術在醫學領域的具體應用進行深入探討。

1 關鍵信息工程技術及其醫學應用

圖1是目前比較常見的關鍵信息工程技術在醫學領域的應用示意圖。

從圖1可以看出部分系統存在內容重合及相互依賴的情況，具體介紹如下。

1.1 醫院信息系統

醫院信息系統（Hospital Information System，簡稱HIS） 是醫院的基礎工作平臺，該系統貫穿了就診者從建卡、掛號、診療到出院結賬的所有流程，以及醫院運營、醫療管理、科研到人員、財務、物流等的整體管理[1]。

通過HIS，可以實現醫院信息的高效管理，從而提升醫療工作效率和改進醫療服務質量[2]，同時降低運營成本。HIS系統通常包括多個子系統，如門診、住院醫生工作站、電子病歷系統、建卡預約、掛號分診系統、臨床決策支持系統等，這些子系統互聯互通，共同構建起一個全面的醫院信息化平臺。

1.2 醫學影像存儲與傳輸系統

醫學影像存儲與傳輸系統（Picture Archiving and Communication System，簡稱PACS） [3]是一種用于存儲、管理和傳輸醫學影像的計算機系統，是醫院信息系統的重要組成部分，也是現代數字化醫院的基礎系統之一[4]。它通過數字化的方式，利用高級圖像處理技術將各種醫學影像設備（如計算機斷層掃描（CT） 、磁共振成像（MRI） 、X光機、超聲影像、內鏡影像、病理影像等） 產生的影像信息進行處理、傳輸、集中存儲和管理，方便醫生隨時調閱和分析。PACS系統不僅提高了影像資料的存儲效率和安全性，還大大縮短了影像的傳輸時間，使得醫生能夠更快地獲取影像結果，從而提高診斷和治療的效率、質量和水平。此外，PACS系統還支持遠程會診功能，使得不同地理位置的醫生可以共享影像資料。

1.3 遠程醫療系統

遠程醫療系統是一種利用現代通信技術和信息技術手段，實現醫療資源跨地域共享和醫療服務遠程化的創新醫療模式。通過這種系統，醫生和就診者可以在不同的地理位置進行互動，進行診斷、治療和健康咨詢等醫療服務。通過建設遠程醫療系統，與高水平醫療機構合作，實現信息系統的互聯互通，不僅能夠提高醫療資源的利用效率，還能為偏遠地區和因特殊原因不方便轉院的就診者提供更高水平的醫療服務，提升就診者的就醫可及性與滿意度。通過視頻會議、遠程監測和移動健康應用，醫生可以遠程為就診者提供咨詢和指導，其優勢在服務醫療資源匱乏地區（如小城市、偏遠地區、高海拔地區） 方面尤為顯著，同時在日常醫療、軍隊戰時救治、災難救援及公共衛生突發事件應對中亦能發揮重要作用[5]。

1.4 臨床決策支持系統（CDSS）

CDSS是一種基于人工智能的專家系統，旨在輔助醫療專業人員在臨床實踐中做出更明智、準確的決策。CDSS通過整合和分析大量的歷史醫療數據、就診者相關指標，為醫生提供實時的個性化建議和警示。機器學習、深度學習及自然語言處理等技術的發展，為從復雜醫療數據中提取和表示知識提供了支撐[6-7]。這些技術有助于CDSS識別并理解醫療文本中的關鍵信息，從而增強知識圖譜驅動決策支持的實用性與準確性。例如，Zhu等學者[8]基于依存句法以及圖卷積神經網絡提出了一種名為GraphSynt的方法，該方法能夠從中醫非結構化病歷中提取復雜關系，為診斷決策提供更加可靠的支持。此外，以知識圖譜為基礎的決策支持擁有較強的推理能力，可以結合就診者的臨床表現及知識庫，從而為更準確的診療方案提供輔助支持[9]。

CDSS的應用范圍非常廣泛，涵蓋了各種臨床場景，如疾病診斷、治療方案制定、藥物管理、疾病預防和健康保健等。這些系統的應用能夠輔助醫生制定更個體化的治療方案。此外，CDSS還可以通過信息提醒和危急值警示功能，幫助醫生避免潛在的醫療錯誤，如藥物相互作用和過敏反應等。CDSS不僅能夠提高診斷的準確性，還能優化治療方案，減少醫療錯誤，提高整體醫療質量。

1.5 醫用機器人

醫用機器人在醫療領域的作用日益凸顯，其中手術機器人是關鍵應用之一。手術機器人能夠輔助醫生完成復雜手術，顯著提高操作的精確度，能夠在微小的范圍內進行精細操作，從而減少手術中的風險和并發癥，降低手術創傷和恢復時間。在康復治療方面，醫療機器人還可以輔助日常護理和康復治療工作。此外，醫療機器人還可以通過遠程控制技術，讓頂級專家進行遠程手術指導或操作。隨著技術的不斷進步，醫療機器人的應用范圍將進一步擴大，為人類的健康事業帶來更多創新和突破。

1.6 醫療物聯網

醫療物聯網（Internet of Medical Things，簡稱IoMT） 通過實現各種醫療設備和傳感器的聯網，以實現就診者體征信息的實時采集與傳輸[10]。醫務人員可以實時監測就診者的身體狀況，盡早調整治療方案，以獲得更好的臨床療效[11]。

此外，醫療物聯網還可以通過對海量的就診者體征信息進行數據挖掘和人工智能技術輔助分析，使得醫務人員盡快確診疾病，更好地判斷疾病的進展[12]，從而實現早期干預和預防。

物聯網技術將醫療設備和信息系統進行連接，實現數據的實時監控和分析，提高醫療資源的利用效率，使醫務人員及時獲悉就診者的體征和醫療數據，實施更具針對性的個體化治療方案，以提升醫療服務的成效和質量[13]。

1.7 人工智能（AI） 和機器學習（ML）

人工智能與機器學習技術在處理海量、復雜的醫療數據方面展現出巨大潛力。人工智能是指使用計算機系統模擬人類智能的技術，涵蓋自然語言處理、計算機視覺、人機交互等領域。機器學習作為人工智能的分支[14]，專注于研究運用算法及統計模型支持計算機系統從多種數據中進行學習并做出決策。AI/ML是CDSS和IoMT分析能力的基礎。

人工智能的核心目標是創建能夠執行復雜任務的智能系統，這些任務通常需要人類的智能才能完成。例如，語音識別、圖像識別、自動駕駛汽車等都是人工智能的應用實例。機器學習通過訓練數據集來不斷優化其算法，使其在特定任務上的表現越來越好。常見的機器學習方法包括監督學習、無監督學習和強化學習。

人工智能和機器學習的發展不僅改變了人們的日常生活，還對各行各業產生了深遠的影響。從醫療診斷到金融分析，從智能家居到智能制造，人工智能和機器學習的應用正在不斷擴展。通過這些技術，可以實現更高的效率、更好的用戶體驗和更智能的決策支持系統。

通過對電子病歷、醫療記錄、影像數據、基因組數據等信息的分析，可以揭示疾病的模式、預測疾病的發展趨勢，以及評估治療效果。醫療數據分析不僅可以提升醫療服務的品質，還能為醫務人員的決策提供依據，促進個性化醫療及精準醫療的發展，不斷推動醫療健康領域的進步與革新。

1.8 電子健康記錄系統

電子健康記錄（Electronic Health Record，簡稱EHR） ，又稱為電子病歷，該系統是一種現代化的醫療信息管理工具，通過數字化的方式存儲和管理就診者的過往史、就診記錄及健康信息。與傳統的紙質病歷不同，EHR系統能夠實時更新和共享就診者的醫療數據，方便醫生、護士和其他醫療人員在不同的時間和地點獲取就診者的詳細健康信息。

EHR系統的核心優勢在于其高效的信息檢索和處理能力。醫生使用EHR系統能夠快速查閱就診者的疾病史、檢查記錄、檢驗結果、醫囑記錄、護理記錄、診療方案以及手術麻醉記錄等重要信息，從而做出更準確的診斷，并制定更適宜的治療決策。此外，EHR系統還可以結合數據分析和人工智能技術，輔助醫生為就診者提供個性化的治療方案和健康管理措施，進一步提升醫療質量和治療效率。同時，EHR系統還支持跨機構的數據共享，使得就診者在不同醫療機構之間的轉診和治療變得更加順暢和高效。

2 存在問題及改進措施

在實際應用中，仍存在一些問題有待持續改進。例如，由于各系統廠商專注領域不同，導致醫療單位實際采用的醫療系統涉及多個廠商，不同系統之間的互聯互通尚存在不足，需要系統工程師根據實際情況及相關政策要求進行完善，以確保各系統順暢地進行信息交互，穩定運行，支撐醫療活動的有序開展。

在數據安全和隱私保護方面，實施者須采用先進的加密技術和訪問權限管理規則，防止無權限人員訪問或泄露就診者的隱私信息[15]。

3 結束語

隨著技術的不斷發展和改善，信息工程技術在醫學領域的應用范圍持續拓寬，這些技術的應用不僅提高了醫療質量，還持續改善了就診流程。通過引入先進的信息工程技術，醫療機構能夠更高效地管理就診者數據，實現資源的有效利用。

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【通聯編輯：謝媛媛】