基于AI信息抽取技術的醫院圖書館電子資源整合平臺設計

中圖分類號：G250 文獻標識碼：A 文章編號：1003-1588(2025)09-0126-03

1背景

據統計，全球每年新增醫學文獻超百萬篇，涵蓋臨床研究、診療指南、學術專著等多種類型，且數據以非結構化文本、圖像、視頻等多元形式存在[]。然而，傳統資源整合與檢索模式受限于技術瓶頸，難以滿足醫療從業者與科研人員對精準、高效信息獲取的迫切需求。一方面，分散在不同數據庫與平臺的資源存在語義差異與格式壁壘，導致知識碎片化現象嚴重[2]；另一方面，基于關鍵詞匹配的檢索方式經常出現漏檢、誤檢問題，無法深入理解用戶需求[3]。人工智能(AI)技術的發展，特別是信息抽取技術的突破，為解決上述難題提供了新路徑。AI信息抽取技術能夠深度挖掘電子資源中的關鍵信息，構建系統化知識網絡，顯著提升醫院圖書館服務效能，推動醫療知識的高效流轉與應用轉化[4]，因此，基于AI信息抽取技術的醫院圖書館電子資源整合平臺設計具有重要的理論價值與實踐意義。

2AI信息抽取技術及其應用契合性分析

2.1AI信息抽取技術概述

AI信息抽取技術是人工智能領域的關鍵分支，其依托自然語言處理（NLP）、機器學習、深度學習等技術體系，旨在從非結構化或半結構化數據中精準提取有價值信息單元，主要流程環節包括文本預處理、實體識別、關系抽取與事件抽取[5]：一是文本預處理，即通過詞法分析、句法分析及語義理解，對原始文本進行清洗、分詞與詞性標注。二是實體識別，即通過命名實體識別(NER)技術，準確識別文本中的人物、時間、地點、醫學術語等實體。三是關系抽取，即聚焦挖掘實體之間的語義關聯，包括因果關系、所屬關系、治療關系等。四是事件抽取，即致力于識別文本中特定事件類型及相關要素，涵蓋醫療事件中的診斷、治療、手術等事件，以及事件發生的時間、地點、參與者等信息。

2.2AI信息抽取技術應用于醫院圖書館電子資源服務的契合性分析

由于醫療知識資源眾多，醫院圖書館的電子資源數量巨大、種類繁多、更新快速[6。傳統資源檢索整合手段難以滿足醫護人員、科研人員和醫學生對精準高效信息的需求，AI信息抽取技術更契合實際應用要求。從資源本身看，針對來自醫療系統之外的不同組織的大量資源，如PDF、HT-ML、XML等，各數據庫和平臺之間可能存在異質數據結構、數據存儲模式，應加強異構電子資源的資源整合。AI信息抽取技術可以把異質化、非結構化、半結構化信息轉換為標準的結構化形式，利用實體識別方法把分布在各種文獻中孤立的疾病名、藥物名、治療方式等各種實體信息識別并提取出來，再使用關系抽取將其在源數據中的相互聯系表現出來，如：將與疾病相關的病因、癥狀、診斷標準、治療方法等關聯在一起形成系統知識體，打通“數據壁壘”，深度融合電子資源，提高電子資源利用率。

3醫院圖書館電子資源整合平臺框架

3.1 數據層

數據層是平臺基石，匯聚醫院圖書館豐富多樣的電子資源，包含臨床診療數據庫、醫學期刊數據庫、醫學影像數據庫等各類醫學數據庫。不同數據庫的資源格式和存儲方式各異，既有關系型數據庫中的患者信息、藥品信息等結構化數據，也有醫學文獻中的文本內容、醫學影像中的圖像數據等非結構化數據，還涵蓋醫院內部產生的科研數據、病例數據等。數據層的主要任務是收集、存儲和初步整理上述多元異構數據，為上層處理與應用提供數據基礎。

3.2 處理層

處理層是平臺核心樞紐，承擔對數據層資源的深度加工與處理職責。在處理層，數據清洗技術被用于去除數據噪聲、重復數據和錯誤數據，提高數據質量；文本挖掘技術被用于分析非結構化醫學文本，提取關鍵信息；數據融合技術被用于整合不同數據源、不同格式的數據，消除數據之間的語義歧異和沖突，實現數據無縫對接；數據索引技術被用于為各類數據建立高效索引結構，實現快速檢索和訪問。

3.3 服務層

服務層直接面向平臺用戶，為醫護人員、科研人員和醫學生等提供多樣化服務。在服務層，用戶可通過統一的檢索界面，輸入關鍵詞、語義查詢語句等快速獲取所需電子資源，平臺支持精確檢索、模糊檢索和語義檢索等多種方式，滿足不同用戶的檢索需求。資源推薦服務基于用戶行為分析和個性化算法，為用戶推送契合其興趣和需求的資源。知識服務聚焦為用戶提供深層次知識支持，通過知識圖譜技術展示醫學知識之間的關聯，幫助用戶全面了解某醫學主題的知識體系。

3.4 用戶層

用戶層涵蓋醫院圖書館電子資源的各類用戶群體，醫護人員借助平臺獲取最新診療方案、藥物信息和臨床指南，提升醫療服務質量；科研人員利用平臺進行科研文獻檢索、數據分析和知識發現，為科研項目開展提供支持；醫學生通過平臺學習醫學基礎知識、查閱專業文獻，輔助課程學習和臨床實踐。用戶層通過與服務層的交互，實現對電子資源的訪問與利用，同時，用戶在使用過程中產生的數據也會被反饋到平臺的其他層面，用于優化平臺服務和資源管理

3.5 管理層

管理層負責整個平臺的管理與維護：一是安全管理，采取加密技術、訪問控制、數據備份與恢復等措施，保障平臺數據的安全性和完整性，防正數據泄露和惡意攻擊。二是權限管理，根據用戶身份和角色，為其分配不同的訪問權限，確保安全訪問敏感信息。三是資源更新管理，及時跟蹤醫學領域最新研究成果和臨床實踐進展，更新平臺電子資源，保證資源的時效性。四是平臺性能監測與優化，及時發現并解決平臺運行過程中出現的性能瓶頸和故障問題，確保平臺穩定高效運行。

4醫院圖書館電子資源整合平臺設計

4.1基于AI信息抽取技術的數據層設計

在數據層，平臺利用AI信息抽取技術對多元異構數據進行深度處理。對醫學文本數據，如醫學文獻、病歷記錄等，平臺采用先進的自然語言處理模型，如Transformer架構的BERT、GPT等模型的變體，進行文本預處理和信息抽取。在實體識別階段，平臺通過訓練專門的醫學命名實體識別模型，能夠精準識別文本中的疾病名稱、癥狀、藥物名稱、檢查項目等實體。在關系抽取環節，平臺可借助語義分析技術挖掘實體之間的因果關系、治療關系、時間關系等。對醫學影像數據，平臺運用計算機視覺和深度學習技術，實現影像特征的自動提取和分析。此外，平臺利用AI信息抽取技術對不同數據源的數據進行語義標注和規范化處理，統一數據格式和語義表達，為后續的數據融合和知識圖譜構建奠定堅實基礎

4.2融入AI信息抽取技術的處理層設計

在設計處理層時，AI信息抽取技術發揮了關鍵作用。在數據清洗環節，平臺利用機器學習算法自動識別和過濾噪聲數據與錯誤數據。在文本挖掘方面，平臺借助深度學習主題模型，能夠更準確地從海量醫學文獻中挖掘潛在的研究主題和知識脈絡，通過對大量醫學論文的分析，發現某一疾病領域的研究熱點變遷和新興研究方向。在數據融合過程中，AI信息抽取技術被用于解決數據語義沖突和不一致等問題，通過知識圖譜嵌入技術，將不同數據源的數據映射到統一的語義空間中，利用實體對齊算法識別不同數據集中表示同一實體的信息，并進行融合。

4.3借助AI信息抽取技術的服務層設計

服務層的設計要充分借助AI信息抽取技術，為用戶提供更加智能、高效的服務。在檢索服務方面，平臺構建基于自然語言處理的智能檢索系統，用戶通過自然語言提出問題，系統對用戶的問題進行語義解析，利用AI信息抽取技術提取問題中的關鍵實體和語義關系，將其轉化為精準的檢索策略，在平臺的海量資源中進行檢索。檢索結果不僅可根據關鍵詞匹配度進行排序，還能結合語義相關性和資源的權威性進行綜合排序，為用戶提供最相關、最有價值的文獻資料。在資源推薦服務方面，平臺利用機器學習算法對用戶行為數據進行深度分析，構建用戶畫像，包括用戶的專業領域、研究興趣、檢索習慣等特征，為每個用戶構建個性化模型。當有新的資源入庫時，系統利用AI技術對資源進行內容分析，提取關鍵信息，并與用戶畫像進行匹配，為用戶精準推送契合其需求的電子資源。在知識服務方面，系統基于AI信息抽取技術構建醫學知識圖譜，通過對大量醫學文獻、臨床指南、病例數據等的信息抽取和關系構建，形成一個龐大的醫學知識網絡。知識圖譜能夠直觀展示醫學知識之間的關聯，用戶在查詢某一醫學概念時，不僅能夠獲取相關的定義和解釋，還能通過知識圖譜了解其上下游的知識關聯，實現知識的深度挖掘和拓展。

4.4以用戶為中心結合AI信息抽取技術的用戶層設計

用戶層的設計應注重以用戶為中心，結合AI信息抽取技術提升用戶體驗。在用戶界面設計上，平臺采用智能化交互設計理念，利用自然語言處理技術實現語音交互和智能問答功能。用戶可以通過語音輸人的方式進行資源檢索和問題咨詢，系統實時識別用戶的語音指令，并給出相應的回答和檢索結果。同時，平臺利用AI信息抽取技術對用戶的使用反饋進行實時分析和處理，當用戶對檢索結果不滿意或提出新的需求時，系統能夠自動學習用戶的反饋信息，優化檢索策略和推薦算法。

4.5運用AI信息抽取技術強化管理層設計

管理層的設計應運用AI信息抽取技術實現智能化管理和運維。在安全管理方面，平臺利用AI信息抽取技術進行實時安全監測和風險預警，通過機器學習算法對平臺的網絡流量、用戶訪問行為等數據進行分析，識別潛在的安全威脅。一旦發現異常情況，系統會立即發出警報，并采取相應的防護措施，如自動阻斷可疑的網絡連接、啟動數據加密保護機制等。在權限管理方面，平臺可借助AI信息抽取技術的身份識別和行為分析技術實現動態權限分配，根據用戶的實時行為和操作場景，智能調整用戶的訪問權限。在資源更新管理方面，平臺利用AI信息抽取技術實時跟蹤醫學領域的權威網站、學術期刊和研究機構的最新動態，自動識別和篩選有價值的資源，并及時更新到平臺中。

參考文獻：

[1] 茲艷青，魏麗艷，劉明信.數字化背景下醫院圖書館服務管理模式優化分析[J].情報探索，2024(3)：1-4.

[2] 沈其蓉，柳慈愛.“互聯網 +^， ”環境下綜合性醫院圖書館服務創新思考[J].蘭臺內外，2022（11)：25-27.

[3] 方芳，陳怡.基于智庫服務的醫院圖書館創新模式探索與實踐[J].醫學信息學雜志，2024（12)：95-98.

[4] 宋小康，趙宇翔，宋士杰，等.社會技術系統范式下AI賦能的替代信息搜索：特征、理論框架與研究展望[J].圖書情報知識，2023(4)：111-121.

[5] 陸偉，劉家偉，馬永強，等.ChatGPT為代表的大模型對信息資源管理的影響[J].圖書情報知識，2023(2)：6-9.

[6] 劉賀，王麗麗.基于5W1H分析法的醫院圖書館閱讀推廣模式構建[J].醫學信息學雜志，2023(8)：97-101.

(編校：周雪芹)