基于信息化平臺的人工智能輔助診斷技術的研究

摘要：在信息時代，人工智能（AI） 與各行各業的融合日益加深，基于該技術所衍生出的輔助診斷系統，現已在醫療領域得到 推廣。將其與信息平臺結合，可以提高診斷的速度和準確性。文章以AI輔助診斷系統（下文簡稱“AI系統”） 為研究對象，介 紹了該系統的核心技術，并研究了該系統的實際應用，內容涉及病情評估、推薦治療方案等方面，以供相關研究參考。

關鍵詞：人工智能；信息化平臺；輔助診斷

中圖分類號：TP311

文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）13-0035-03

0 前言

為提高計算速度和診斷準確率，需要優化現有技 術，以適應復雜的醫療場景。在此背景下，AI輔助診 斷技術應運而生，它已成為醫療信息平臺的關鍵組成 部分。AI輔助診斷給醫療診斷模式帶來的影響有目 共睹，該技術不僅能夠提高診斷的準確率，還能為患 者提供符合其實際情況的治療方案。將其與信息平 臺結合，可加速醫療診斷的智能化發展，讓患者獲得 更加良好的就醫體驗。

1 AI系統介紹

AI系統的結構如圖1所示。

AI系統包括3個核心模塊：卷積神經網絡（CNN） 、 知識圖譜與注意力機制。首先，在正常工作狀態下， 系統依賴CNN技術快速、準確地提取CT掃描圖像等 醫療影像的特征，捕捉關鍵信息；其次，基于能夠模擬 人類注意力分配過程的注意力機制，確定需要重點關 注的區域；最后，根據知識圖譜提供的關于醫學知識 和臨床經驗的資料，自動生成診斷結果[1] 。

2 系統核心技術說明

2.1 NLP技術

NLP技術主要強化AI系統對臨床文本的理解能 力，幫助用戶整理病歷記錄、醫學文獻及臨床報告，并 從中提取關鍵信息，為后續工作的推進做準備。NLP 能夠自動識別疾病名稱、描述臨床癥狀的文字、檢查 結果等信息，還能通過對上述信息進行修正，降低檢 索、分析信息的難度，減少醫生理解臨床報告的時間。 同時，NLP 可作為智能問答系統的核心技術，為醫生 診斷疾病、制定治療方案提供建議，幫助醫生快速判 斷、識別病歷中的錯誤信息，將出現醫療錯誤的可能 性降至最低[2] 。

除此之外，該技術還具備以下功能：其一，自動將 醫療文獻分類，并根據文獻內容生成摘要，使醫生能 夠及時了解行業最新的研究成果；其二，將醫學文獻 快速轉化為可被系統識別的結構化數據，為AI系統提 供更豐富的資料，進一步提升醫生診斷的準確性；其 三，通過處理跨語言醫療信息，為各國醫生交流經驗 提供便利，助力醫療水平的提升。

2.2 深度學習

深度學習可幫助醫生從海量醫學圖像中篩選和 提取關鍵診斷信息，在保證診斷準確的前提下，加快 診斷速度，為患者爭取寶貴的治療時間。例如，AI系 統可以依靠CNN技術高效完成識別X光片、CT掃描、 MRI 異常結構等任務，在降低錯誤率的同時減少誤 報、漏報等情況。另外，深度學習模型還能夠根據標 注圖像，自動確定病灶位置并對病灶進行量化處理， 使早期疾病檢測準確率得到顯著提高。以DeepMind 系統為例，該系統一方面能夠準確識別糖尿病視網膜 病變、青光眼等眼部疾病，為醫生做出診斷提供參考， 提高整體醫療服務質量；另一方面可用于腫瘤檢測、 肺部疾病診斷等領域，通過對醫學影像展開深入分 析，輔助醫生及時發現微小病變，為患者提供適合的 治療建議。

2.3 機器學習

機器學習模型通過學習大量的醫療圖像、病歷數 據和患者信息，掌握疾病潛在模式，協助醫生高效完 成診斷患者病情等工作。該模型具體的工作原理如 下：第一步，清洗并篩除冗余數據和無實際意義的數 據，統一調整剩余數據的結構，為深入分析數據做準 備。第二步，基于特定算法對經過預處理的數據的共 性特征進行提取，識別可用于疾病診斷的關鍵特征， 例如圖像的形態學變化、病歷記錄的臨床癥狀。第三 步，通過訓練掌握根據關鍵特征對疾病診斷結果進行 預測的方法。在正常的訓練過程中，模型會根據數據 多次調整預測參數，使預測結果與真實結果之間的誤 差得到有效控制。第四步，應用經過訓練的模型分析 醫療數據，輔助醫生確定診斷結果及治療方案。

該模型的優勢在于其具有理想的數據處理能力 和模式識別能力，能夠在較短的時間內完成處理復雜 醫療數據的任務，發現潛在的疾病模式，輔助醫生做 出更準確的診斷。未來，隨著醫療數據體量的增大， 該模型的診斷性能將得到進一步優化，診斷的準確 性、結果的可靠性也會得到更有力的保證。

2.4 知識圖譜

知識圖譜可快速整合不同來源和結構的醫療信 息，根據對疾病臨床癥狀、診斷等信息進行分析所得 出的結論，協助醫生高效完成后續工作。例如，知識 圖譜能夠自行建立以已確定的疾病為中心，包含疾 病、藥物、治療方法等信息的關聯網絡，通過完整且直 觀地展示疾病與癥狀、檢查結果、治療方法之間的關 系，為醫生開展工作提供支持。在實際工作中，醫生 只需要輸入患者的癥狀、病史等信息，知識圖譜便能 迅速匹配相關資料，為醫生確定治療方案提供參考。

除此之外，知識圖譜還能使智能化推理醫療信息 的設想成為現實，簡單來說，就是根據患者的具體情 況，為其推薦恰當的檢查項目和治療方案，進而進一 步提高診斷的準確性。近幾年，隨著機器學習算法與 知識圖譜融合程度的加深，知識圖譜的學習及更新能 力不斷提升，相應地，知識圖譜對醫學知識快速變化 的適應能力明顯增強。對該項技術加以應用，可助力 實現科學、高效制定治療方案的目標。

3 關于AI系統的研究

3.1 系統架構

提升診斷速度與準確率 AI 系統依托醫療信息平臺 。系統架構由輸入層 ，借助 AI 技術的融合 、分析層 和輸出層構成，需用到數據預處理、模型訓練與結果 解釋等技術。系統既能依靠深度學習模型，利用海量 醫學影像數據進行訓練，實現快速、準確地識別病灶， 又能通過不斷學習，快速適應病譜變化及醫學知識更 新。輸入層主要負責數據預處理，簡單來說，就是運 用清洗、標準化、去標識化等技術，處理不同設備提供 的不同格式的醫療數據，保障數據質量和患者隱私安 全。分析層的工作是依靠CNN、RNN等算法，深度挖 掘非結構化和結構化兩類醫療數據，完成識別影像異 常區域、理解病歷內容具體含義等任務。系統的輸出 層不僅提供診斷建議，還具備生成結合患者個人特征 的治療方案等功能。正常狀態下，系統能根據臨床反 饋，對模型進行優化升級，通過提高診斷準確率，獲得 更高的臨床接受度。

需要注意的是，構建AI系統難度極大，需要攻克 數據質量不可控、模型解釋難度大等諸多難題。鑒于 此，研究人員在開發AI系統時，須聚焦技術與臨床實 踐的融合，在保證數據安全、患者隱私得到保護的前 提下，加大AI系統的推廣力度，使醫療診斷更加智能 化、高效化。

3.2 核心功能

理數據和病歷信息 1） 病情評估預警 ，及時發現尚未出現臨床癥狀的潛 。AI系統通過實時分析患者生 在健康風險。例如，在整合心率、血壓等多種人類生 命體征數據的基礎上，基于機器學習算法建立標準預 測模型，通過該模型預測患者未來一段時間內出現心 臟病發作、呼吸衰竭等急性事件的概率[3] 。

在管理慢性疾病方面，AI系統同樣發揮著重要作 用，具體表現為實時跟蹤并監測反映患者身體狀況的 各項數據，進而調整管理方案和具體策略。例如，研 究人員可將AI系統的代碼寫入智能手表等可穿戴設 備，實現實時監測并分析數據，在發現患者指標超出 安全預設范圍時第一時間發出預警，將監測結果如實 告知患者本人及醫療團隊，為調整治療方案提供參 考。實時評估患者病情還需要24小時追蹤患者病程 及病情變化，例如，通過分析MRI圖像的微小變化，判 斷病情進展，協助醫生在患者身體征狀進一步惡化前 調整治療方案及策略，改善患者預后，使患者生活質 量達到或最大限度接近其心理預期[4] 。

實際工作中，研究人員須聚焦數據質量、算法理 解難度、系統性能三個方面，以提高預測精度為最終 目標，采取恰當方法提升醫療決策的透明度，使AI系 統輔助制定的醫療決策能夠被患者接受，為系統進一 步推廣提供支持。

2） 推薦治療方案。AI系統具備根據患者情況推 薦治療方案的功能，其運行原理是以患者在基因型、 病史等方面存在的個體差異為依據，為醫生制定治療 方案提供建議。簡單來說，該系統可依靠深度學習模 型快速分析海量真實臨床案例 定特定疾病預后情況的特征，在此基礎上確定適合患 ，確定可能影響甚至決 者的治療路徑和方案。

除此之外，AI系統還能實時獲取醫療行業的前沿 理論及研究成果，根據最新的藥物療效數據、治療指 南建議調整方案內容，確保方案科學且具有時效性。 現階段，在包括腫瘤治療在內的諸多醫療研究領域 中，AI系統都已展現出不可替代的作用，能夠根據患 者基因組分析結果，協助醫生確定可能對特定患者有一定療效的靶向藥，彌補常規“一刀切”式治療方案在 療效、副作用等方面的不足，提高患者生存率和生活 質量[5] 。

雖然AI系統現已具備推薦治療方案的功能，但受 諸多因素限制，其在推薦方案方面的表現仍與預期存 在差距。鑒于此，要想最大限度發揮AI系統的功能， 應盡快解決患者數據復雜導致模型識別速度慢、不同 機構之間存在壁壘不利于數據共享等問題，升級現有 算法或引入全新算法，構建更符合需求的決策支持工 具。具體做法如下：首先，要建立統一的數據標準和 接口，消除不同醫療機構之間的壁壘，實現實時共享 數據，通過擴大數據集的規模和多樣性，使模型具備 更理想的泛化能力。其次，要針對患者數據較為復雜 的特點，引入更先進的特征提取及降維技術，減少冗 余信息對模型訓練的影響，加快模型的識別速度。再 次要加大對算法可解釋性的研究力度，使醫生能夠理 解并信任系統推薦的方案。最后，要優化系統用戶界 面和交互設計，降低醫生操作系統、獲取信息的難度， 提高診療效率。

與診斷能力 3） 病歷學習診斷 ，可基于深度學習算法快速處理歷史病例 。AI系統具備出色的病例學習 數據，掌握疾病的特征模式和診斷邏輯。臨床實踐 中，該系統能根據醫生提供的反饋調整診斷建議內 容，例如，在模型中加入醫生確認或修正的診斷，通過 迭代更新模型各項參數，使誤診率降至較低水平。

另外，病例學習的價值還體現在罕見病、復雜病 例的識別上，傳統醫學知識對上述病例的了解往往十 分有限，AI系統能沖破地域、時間的限制，獲取全球范 圍內已公開的罕見病患者資料，提高疾病識別率。一 方面，系統可通過分析罕見病患者的公開數據，建立 針對罕見病的診斷模型，幫助醫生準確識別罕見病， 為患者提供更精準的治療建議。另一方面，系統具備 對復雜病例進行深度挖掘和分析的功能，能在較短時 間內掌握不同病例之間的潛在關聯和規律，為醫生確 定診斷思路和治療方案提供幫助。

需要特別指出的是，該系統在升級病歷學習與診 斷能力方面同樣面臨嚴峻挑戰，只有盡快確定保證數 據質量和多樣性的方案、動態化更新醫學知識的方 法，才能在保護患者隱私的同時使臨床數據得到更充 分地利用。要想達到該目的，需要盡快落實以下幾項 工作：一是針對醫療數據建立更完善的共享機制，整 合不同來源的異構醫療數據，形成包含多種類型數據 的大規模數據集，為AI系統的訓練及學習提供便利。 實際操作時，需要全面保障數據安全，分別針對傳輸、 存儲和處理環節制定恰當的保護方案，避免數據泄露 和濫用。二是重視合作與交流，及時獲取行業最新的 研究成果、臨床實踐的收獲及經驗，為系統升級算法、 更新知識提供有力支持。醫學專家應主動參與系統 的研發和應用，利用自己掌握的知識和積累的經驗， 提高系統診斷的準確率，使系統更具實用性。

此外，還要注意系統在倫理及隱私層面存在的問 題，在收集、處理和使用患者數據時，以相關規定為依 據，維護患者的知情權等權益。總之，將AI輔助診斷 與信息平臺結合是大勢所趨，研究人員可通過優化系 統架構、強化算法性能等措施，加快AI系統的發展速 度，為醫療行業朝智能化、高效化方向發展提供動力 支持。

4 結束語

綜上所述，AI系統憑借病情評估、病歷學習等功 能在臨床診斷中發揮重要作用。將該系統與信息平 臺結合 出診斷所需的時間 ，可以在保證診斷準確的前提下 。可以預見，隨著科技的發展 ，縮短醫生做 、應 用場景的拓展，該系統未來必將在醫療領域得到更廣 泛的應用。雖然AI功能十分強大，但仍無法脫離人類 的指導而獨立發揮作用。因此，在優化、推廣及應用 AI系統的過程中，需要注重人機協作。研究人員應該 致力于提高AI系統的可解釋性和應用普及性，以確保 醫療決策安全、有效，為患者的健康保駕護航。

參考文獻：

[1] 陳默，張文沛.人工智能輔助臨床診斷對醫患主體性的影響 分析[J].科學與社會，2024，14（4）：69-81.

[2] 孫凱，鄭向偉，周軍杰.醫生使用人工智能輔助診斷如何影響 患者對醫生的信任[J/OL].人口與社會，2024：1-15.[2024-10- 15]. https：//kns. cnki. net/KCMS/detail/detail. aspx？ filename= NJRQ20241014001amp;dbname=CJFDamp;dbcode=CJFQ.

[3] 李佳明，張曦，楊麗，等.人工智能輔助診斷應用中的倫理探 討與哲學思辨[J].中國醫學倫理學，2024，37（9）：1037-1045.

[4] 劉超.基于人工智能的疾病輔助診斷方法的可專利性[J].專 利代理，2023（4）：62-70，82.

[5] 帕克扎提·色依提，王鐵梅，徐子能，等.基于深度學習在曲面 體層圖像中人工智能輔助診斷系統初步研究[J].口腔醫學 研究，2021，37（9）：845-849.

【通聯編輯：聞翔軍】