摘要：本文立足于我国医疗与人工智能应用现状，从构建健康医疗信息环境、建立人机结合医疗体系、加大系统研发投入力度等方面，提出夯实健康医疗数据的有效措施，力求积累更多的医疗数据信息，为人工智能的应用与发展提供更大助力。

关键词：健康医疗；大数据；人工智能

引言：

现阶段，我国在医疗服务能力提升方面已经取得一定成效，健康医疗大数据发展也进入黄金时期。但是，在医疗资源、融合技术开发等方面仍然存在问题，医生的供给已经难以满足诊断的需求，大部分医疗机构不符合人工智能应用要求，这些都极大的阻碍了大数据基础的积累，使人工智能的应用与发展面临瓶颈。

1、我国医疗与人工智能应用现状

在网络时代背景下，人工智能逐渐渗透到各行各业之中，成为健康医疗行业的新型技术之一，将其应用到医疗过程中，不但能够为医疗诊断提供辅助意见，还可对区域居民个体与群体健康医疗大数据进行充分的认知与共享，需要更多医疗机构与高技能的医生群体加入其中，促进医疗经验的积累与知识的普及推广。但是，从当前现状中能够看出，我国基层医疗机构对人工智能的使用范围较少，大部分医疗机构不符合该技术的使用要求，需要深入促进健康医疗数据在质量与融合方面的技术开发，并制定出具有本国特色的自主创新标准，才可使健康医疗与人工智能有机结合起来，实现更大的发展。另外，优质的医疗资源较为短缺，基层医疗服务水平较弱，据2016年我国卫生院的调查统计可知，医疗人员数量同比增长5.57%，而诊疗人次增长率为6.17%，医疗人员的供给量已经无法充分满足需求，许多基层医生得不到群众的信任，使分级诊疗难以落实，可见提高医疗服务水平、推进人工智能应用已经成为医改工作的重要内容[1]。

2、夯实健康医疗数据促进人工智能发展的措施

2.1构建健康医疗信息环境

人工智能应用于辅助诊疗过程中需要依托于大数据，通过分析医疗健康数据、整合，实现从数据信息到诊疗知识，从诊疗知识到人工智能的飞跃，破除数据独立的问题，构建能够链接患者与诊疗机构的突破时空限制的医疗知识平台，打造共享式、网络化、开放式的医疗信息模式。首先，应当构建一套完善的医学知识数据库，针对现阶段主要医学知识内容进行统一合理的规定，建立完善的编码体系，对知识内容加以管理，定期修订与补充。其次，应当重视开发医疗数据信息的来源，类型，将其充分整合，形成统一标准，基于差异性的医学学科、医疗领域及其机构所采用的知识，建立完善的数据库环境，推动医疗信息化发展，同时在此基础上引入文献检索、查询等技术，为医疗知识需求者提供准确的信息资料。最后，应当建设基于医疗信息资料的信息化平台，对不同医疗机构、医疗信息数据、医疗服务机构所产生的信息进行充分集合，以实现对个人医疗档案、基因序列、行为方式、生活环境等信息数据的充分整合。此外，对现存于医疗数据平台的信息进行标准化处理，规制数据格式与描述，以实现基于不同机构、信息等的规范化阐述。通过统一的信息接口集合不同机构信息数据，改良医疗信息管理信息化环境，实现对信息系统的实时更新、完善。

2.2建立人机结合医疗体系

依托于人工智能辅助的医学诊疗过程，并非是以人工智能代替医生，而是打造人工智能与医生协同的现代化医疗诊疗模式，即使说，充分整合生物智能和人工智能。运用认识模型对人工智能系统进行全面更新的同时，以有效提高人类对医学的认识。在医疗器械方面，需要大力提高对国产新型医疗设备的开发程度，以助力智能化医疗设备以及人工智能可穿戴器械的发明进程，进行医疗设备和信息化医疗平台的基于数据的有效结合，以便于人工智能在医疗人员方面的安排，可以设置信息化医疗人才培养模式，提高医疗人员使用人工智能辅助诊疗的方法方式，创新改良传统医疗流程和习惯。同时，应当激励医疗从业者积极参与人机结合的医疗体系建设相关研究，将人工智能作为促进医学发展的重要手段。最后，探索实践将人工智能应用于医疗教育教学以及医疗机构培训中，优化教育与培训模式，提高医务人员培训质量与效率[2]。

2.3加快医疗数据系统建设

健康医疗信息化过程中产生了大量医疗数据信息。建设医疗数据系统不断能够整合不同来源的数据信息，实现信息统一化与标准化，还有助于建立一体化的个体医疗档案，便利了对医学数据的收集、整理与检索，同时也有助于与人工智能相结合，充分发挥人工智能的作用。通过应用知识图谱能够实现对网络资源的高效检索。通过对大量医学实体、事实等资源进行收集、分析、处理，能够实现对实体内容的有效阐述。在构建数据系统时将医疗机构及其产品、诊疗病例、基因数据、运动数据的资料在时间维度上进行发展，建立开发、动态、个性、语义规范同时可以运用于人工智能发挥辅助作用的健康医疗平台中。基于数据系统的高效检索、查询功能，还能够对现存医疗数据进行推理，深入挖掘隐含的医疗知识，进行科普资料检索、辅助诊疗、医学药物研发等健康医学相关研究。从多角度提升医疗机构健康诊疗能力，通过对人工智能的有效应用提高诊疗质量与效率。目前，医疗数据库建设备受人们关注，运用如Google Knowledge Graph、搜狗“知立方”等图谱，有助于提高建设质量与效率。数据系统是在整合医疗信息的基础上运用实体抽取、属性填充等技术对来自不同渠道的数据资源进行处理、整合而逐步建立起来的。

2.4加大系统研发投入力度

促进有关制度的完善与改良，以及完善人工智能诊疗系统，加强系统研发投入力度，严格依照有关规定与研发标准开展研发、生产与审批工作。相比于发达国家，我国缺乏体系化的医疗信息产业，同时也没有与之相配的行业标准，因此，对于人工智能辅助诊疗系统的开发与应用监管力度不足。为此，有必要加大投入力度，建立与技术相匹配的人工智能系统，为医疗设备的运用以及市场化使用给予有力支持。

结论：

综上所述，从我国当前实际情况来看，医疗领域仍然存在医疗资源不足、融合技術短缺等问题，需要加快对人工智能技术的开发与利用，通过加大系统研发力度、构建医疗数据系统等方式，夯实健康医疗大数据，为人工智能的发展营造有利的环境，使群众能够在家门口享受到优质的医疗服务。

参考文献

[1]段青英. 加大人工智能技术医疗创新应用 快速提升基层医疗服务能力[J]. 中国科技产业，2018，No.347（5）：22-23.

[2]金磊. 大数据医疗的发展现状及未来展望[J]. 安徽科技，2017（11）.

作者简介：苏雪寒（1990.09--）；女，河北省衡水市，硕士，毕业于苏州大学；研究方向：人工智能，医学图谱，健康医疗大数据。

（作者单位：中电云脑（天津）科技有限公司）