關(guān)鍵詞：生成式；人工智能；檔案價(jià)值；開(kāi)發(fā)利用；自然語(yǔ)言處理；深度學(xué)習(xí)；個(gè)性化；智慧醫(yī)療

1 引言

檔案資源不僅承載著豐富的歷史信息和文化價(jià)值[1]，還在決策支持、知識(shí)傳承等方面發(fā)揮著重要作用。然而，傳統(tǒng)的檔案資源開(kāi)發(fā)利用方式受限于手工處理、效率低下等問(wèn)題，難以滿(mǎn)足日益增長(zhǎng)的需求。

近年來(lái)，生成式人工智能技術(shù)（Generative ArtificialIntelligence，GAI）迅速崛起，為檔案資源的開(kāi)發(fā)利用提供了新的契機(jī)。[2]生成式人工智能技術(shù)能夠自動(dòng)處理和分析大量數(shù)據(jù)，挖掘其中的潛在價(jià)值和規(guī)律，為決策提供科學(xué)依據(jù)。[3]在檔案領(lǐng)域，生成式人工智能技術(shù)可以應(yīng)用于數(shù)據(jù)整合、分類(lèi)、檢索等多個(gè)環(huán)節(jié)，提高檔案資源開(kāi)發(fā)利用的效率和準(zhǔn)確性[4]，進(jìn)而推動(dòng)檔案資源的創(chuàng)新應(yīng)用，促進(jìn)智慧醫(yī)療等領(lǐng)域的發(fā)展。

檔案資源的開(kāi)發(fā)利用對(duì)于推動(dòng)社會(huì)進(jìn)步、促進(jìn)知識(shí)傳承、服務(wù)經(jīng)濟(jì)發(fā)展等方面具有不可替代的作用，尤其在醫(yī)療領(lǐng)域，檔案資源的有效利用直接關(guān)系到患者的診療效果、醫(yī)院的運(yùn)營(yíng)效率以及醫(yī)學(xué)研究的進(jìn)步。一方面，生成式人工智能技術(shù)能夠自動(dòng)化地處理和分析海量的檔案數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)處理的效率和準(zhǔn)確性，從而解決傳統(tǒng)檔案管理中手工處理效率低下、易出錯(cuò)等問(wèn)題。另一方面，通過(guò)深度學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)，生成式人工智能能夠發(fā)現(xiàn)檔案數(shù)據(jù)中的潛在關(guān)聯(lián)和規(guī)律，為決策支持、知識(shí)發(fā)現(xiàn)的智能化提供有力支持。[5]

2 生成式人工智能技術(shù)賦能檔案資源開(kāi)發(fā)利用的邏輯理路

生成式人工智能技術(shù)以其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力和自學(xué)習(xí)能力，為檔案資源的開(kāi)發(fā)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(shù)以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)為核心，對(duì)海量的檔案資源進(jìn)行高效整合與深度挖掘。通過(guò)自然語(yǔ)言處理和文本分析技術(shù)，系統(tǒng)能夠自動(dòng)識(shí)別、提取和歸納檔案中的關(guān)鍵信息，將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，便于后續(xù)的檢索和分析。同時(shí)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，系統(tǒng)可以對(duì)檔案數(shù)據(jù)進(jìn)行智能分類(lèi)和標(biāo)簽化，構(gòu)建多維度、多層次的檔案知識(shí)體系。

其次，生成式人工智能技術(shù)強(qiáng)調(diào)算法的核心地位。通過(guò)深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法模型，系統(tǒng)能夠模擬人類(lèi)的思維和行為模式，對(duì)檔案數(shù)據(jù)進(jìn)行更加精準(zhǔn)的分析和預(yù)測(cè)。[6]這種算法驅(qū)動(dòng)的處理方式不僅可以提高檔案資源開(kāi)發(fā)利用的效率和準(zhǔn)確性，還能發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)背后的潛在關(guān)聯(lián)和規(guī)律，[7]為決策支持、知識(shí)發(fā)現(xiàn)等提供有力支撐。

最后，生成式人工智能技術(shù)的應(yīng)用導(dǎo)向十分明確，即以滿(mǎn)足用戶(hù)需求為目標(biāo)，推動(dòng)檔案資源的創(chuàng)新應(yīng)用。利用生成式人工智能技術(shù)，可以為用戶(hù)提供更加個(gè)性化、智能化的檔案服務(wù)。例如，通過(guò)智能推薦系統(tǒng)，用戶(hù)可以快速找到所需的檔案信息[8]；通過(guò)智能問(wèn)答系統(tǒng)，用戶(hù)可以獲取即時(shí)的檔案咨詢(xún)和解答；通過(guò)虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)，用戶(hù)可以更加直觀地瀏覽和體驗(yàn)檔案資源。

生成式人工智能技術(shù)在檔案資源開(kāi)發(fā)利用中的邏輯理路可以概括為：以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)為基礎(chǔ)，以算法為核心，以應(yīng)用為導(dǎo)向。這種理路不僅符合信息化時(shí)代的發(fā)展趨勢(shì)，還能有效解決傳統(tǒng)檔案管理模式中的諸多問(wèn)題，推動(dòng)檔案事業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

2.2 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)：以海量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，挖掘檔案資源價(jià)值。在生成式AI技術(shù)賦能檔案資源開(kāi)發(fā)利用的過(guò)程中，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)是一個(gè)至關(guān)重要的環(huán)節(jié)。從海量的檔案數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息，是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的核心，包括數(shù)據(jù)收集整合、清洗預(yù)處理、挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)三個(gè)主要步驟。

2.2.1 數(shù)據(jù)收集與整合。多元數(shù)據(jù)源收集：生成式AI系統(tǒng)能夠從多種來(lái)源收集數(shù)據(jù)，包括醫(yī)院信息系統(tǒng)（HIS）、電子病歷（EMR）、放射信息系統(tǒng)（RIS）、實(shí)驗(yàn)室信息系統(tǒng)（LIS）等。這些數(shù)據(jù)源中包含了患者的基本信息、診斷記錄、治療方案、檢查結(jié)果等關(guān)鍵信息。[9]

在收集到數(shù)據(jù)后，需要對(duì)其進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，確保數(shù)據(jù)的一致性。此外，還需要將不同來(lái)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，形成一個(gè)統(tǒng)一、完整的檔案數(shù)據(jù)集，消除數(shù)據(jù)孤島。

2.2.2 數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理。數(shù)據(jù)清洗的方法包括去重、填充缺失值、識(shí)別并處理異常值、糾正錯(cuò)誤數(shù)據(jù)等。通過(guò)數(shù)據(jù)清洗，可以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性，確保后續(xù)分析的準(zhǔn)確性。數(shù)據(jù)預(yù)處理是在數(shù)據(jù)清洗之后進(jìn)行的一系列操作，目的是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成適合機(jī)器學(xué)習(xí)算法處理的格式，包括特征提取、特征選擇、數(shù)據(jù)變換等步驟。[10]

2.2.3 數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)。利用生成式AI技術(shù)，可以高質(zhì)量挖掘檔案數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則。在醫(yī)療檔案中，可以發(fā)現(xiàn)某些疾病之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，或者某些治療方案與治療效果之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。這些關(guān)聯(lián)規(guī)則可以為醫(yī)生提供有價(jià)值的參考信息，支持臨床決策制定。利用聚類(lèi)分析技術(shù)對(duì)疾病類(lèi)型、患者群體等進(jìn)行分類(lèi)，發(fā)現(xiàn)隱藏的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和規(guī)律，支持更深入的知識(shí)發(fā)現(xiàn)和應(yīng)用。[11]在醫(yī)療領(lǐng)域，可以利用生成式AI技術(shù)對(duì)疾病的發(fā)病率、流行趨勢(shì)等進(jìn)行預(yù)測(cè)。這有助于醫(yī)院制定針對(duì)性的預(yù)防措施和應(yīng)對(duì)策略，為醫(yī)療決策支持、科研創(chuàng)新和相關(guān)應(yīng)用提供有力支持。

在生成式人工智能技術(shù)的賦能下，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)逐步成為檔案資源開(kāi)發(fā)利用的重要方式和手段。[12]同時(shí)，這也將推動(dòng)檔案資源開(kāi)發(fā)利用向更加智能化、高效化的方向發(fā)展。

2.3 算法核心：運(yùn)用先進(jìn)算法，實(shí)現(xiàn)檔案資源的智能化處理。在生成式人工智能技術(shù)的賦能下，檔案資源的開(kāi)發(fā)利用實(shí)現(xiàn)了從傳統(tǒng)的手工處理到智能化處理的轉(zhuǎn)變。這一轉(zhuǎn)變的核心在于先進(jìn)算法的運(yùn)用，特別是自然語(yǔ)言處理（NLP，Natural Language Processing）、深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)的深度應(yīng)用。[13]

應(yīng)用NLP技術(shù)可以從醫(yī)療檔案數(shù)據(jù)中識(shí)別患者的癥狀描述、診斷結(jié)果、治療方案等關(guān)鍵信息，并自動(dòng)提取出來(lái)進(jìn)行分類(lèi)和存儲(chǔ)。醫(yī)生在需要時(shí)通過(guò)簡(jiǎn)單的檢索操作就能快速找到相關(guān)信息，提高工作效率和診療質(zhì)量。基于醫(yī)療影像檔案數(shù)據(jù)，深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以自動(dòng)識(shí)別和分析醫(yī)學(xué)影像中的病變區(qū)域，輔助醫(yī)生進(jìn)行診斷和治療。[14]機(jī)器學(xué)習(xí)是一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的算法模型，通過(guò)訓(xùn)練和學(xué)習(xí)大量數(shù)據(jù)來(lái)自動(dòng)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和模式。在檔案資源的開(kāi)發(fā)利用中，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可以用于數(shù)據(jù)的分類(lèi)、聚類(lèi)和預(yù)測(cè)等任務(wù)。利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)處理醫(yī)療檔案數(shù)據(jù)，能夠根據(jù)患者的歷史數(shù)據(jù)和當(dāng)前狀態(tài)來(lái)預(yù)測(cè)其未來(lái)的健康狀況和疾病風(fēng)險(xiǎn)。這樣，醫(yī)生可以提前制定針對(duì)性的預(yù)防和治療方案，提高醫(yī)療服務(wù)的質(zhì)量和效果。

2.4 應(yīng)用導(dǎo)向：以滿(mǎn)足用戶(hù)需求為目標(biāo)，推動(dòng)檔案資源的創(chuàng)新應(yīng)用。在檔案資源的開(kāi)發(fā)利用中，應(yīng)用導(dǎo)向是一種重要的理念。它強(qiáng)調(diào)以滿(mǎn)足用戶(hù)需求為出發(fā)點(diǎn)，運(yùn)用先進(jìn)的技術(shù)手段和方法，推動(dòng)檔案資源的創(chuàng)新應(yīng)用。生成式AI技術(shù)在應(yīng)用導(dǎo)向的檔案資源開(kāi)發(fā)利用中能夠強(qiáng)化個(gè)性化服務(wù)、決策支持服務(wù)和交互式問(wèn)答服務(wù)的功能。

生成式人工智能技術(shù)可以通過(guò)分析用戶(hù)的歷史行為、偏好和需求等數(shù)據(jù)，構(gòu)建用戶(hù)畫(huà)像，并基于用戶(hù)畫(huà)像進(jìn)行個(gè)性化推薦。用戶(hù)根據(jù)自己的個(gè)性化需求，獲取所需的信息和分析結(jié)果，提高工作效率和決策水平。[15，16]

檔案資源中蘊(yùn)含著豐富的信息和知識(shí)，對(duì)于決策制定具有重要的參考價(jià)值，通過(guò)對(duì)檔案資源的深度挖掘和分析，使決策支持和咨詢(xún)服務(wù)得以強(qiáng)化。[17-20]

在檔案資源的開(kāi)發(fā)利用中，智能問(wèn)答系統(tǒng)可以幫助用戶(hù)更加便捷地獲取所需的信息和知識(shí)。用戶(hù)可以通過(guò)自然語(yǔ)言向系統(tǒng)提問(wèn)，而系統(tǒng)能夠理解用戶(hù)的意圖并給出清晰的回答或提供相關(guān)檔案資源。這種智能問(wèn)答與交互方式不僅提高了用戶(hù)獲取信息的效率和便捷性，還增強(qiáng)了用戶(hù)與系統(tǒng)之間的互動(dòng)性。同時(shí)，智能問(wèn)答系統(tǒng)還可以通過(guò)對(duì)用戶(hù)問(wèn)題的分析和挖掘，發(fā)現(xiàn)用戶(hù)的需求和興趣點(diǎn)，為后續(xù)的個(gè)性化推薦和服務(wù)提供支持。智能問(wèn)答系統(tǒng)不僅能夠滿(mǎn)足用戶(hù)當(dāng)前的需求[21]，還能夠預(yù)測(cè)和引導(dǎo)用戶(hù)的未來(lái)需求，實(shí)現(xiàn)更加智能化的服務(wù)。

3 生成式人工智能技術(shù)的實(shí)踐策略

大型公立醫(yī)院作為醫(yī)療服務(wù)的重要提供者，其在智慧醫(yī)療建設(shè)中的實(shí)踐策略對(duì)于提升醫(yī)療服務(wù)水平、改善患者就醫(yī)體驗(yàn)具有重要意義。大型公立醫(yī)院在智慧醫(yī)療中運(yùn)用生成式人工智能技術(shù)的實(shí)踐策略包括構(gòu)建完善的醫(yī)療數(shù)據(jù)平臺(tái)、應(yīng)用自然語(yǔ)言處理技術(shù)提升醫(yī)療文本處理效率、利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)輔助醫(yī)學(xué)影像診斷、開(kāi)發(fā)智能問(wèn)答系統(tǒng)優(yōu)化患者服務(wù)以及加強(qiáng)數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)等方面。通過(guò)這些策略的實(shí)施，醫(yī)院可以進(jìn)一步提升醫(yī)療服務(wù)水平、改善患者就醫(yī)體驗(yàn)，推動(dòng)智慧醫(yī)療事業(yè)的持續(xù)發(fā)展。

3.1 智慧醫(yī)療背景下檔案資源的角色轉(zhuǎn)變。隨著智慧醫(yī)療的快速發(fā)展，檔案資源在醫(yī)療服務(wù)中的角色也在發(fā)生深刻的變化。傳統(tǒng)的檔案管理模式已經(jīng)難以滿(mǎn)足智慧醫(yī)療的需求，檔案資源需要從被動(dòng)管理向主動(dòng)服務(wù)轉(zhuǎn)變，從單一利用向多元融合轉(zhuǎn)變。

（1）從被動(dòng)管理到主動(dòng)服務(wù)。在傳統(tǒng)的醫(yī)療檔案管理模式中，檔案資源往往被視為被動(dòng)的管理對(duì)象，主要用于記錄和存儲(chǔ)患者的醫(yī)療信息。然而，在智慧醫(yī)療背景下，檔案資源的角色發(fā)生了根本性的變化，需要從被動(dòng)管理向主動(dòng)服務(wù)轉(zhuǎn)變。

主動(dòng)服務(wù)意味著檔案資源不再僅僅是記錄和存儲(chǔ)信息的工具，而是成為醫(yī)療服務(wù)的重要組成部分。醫(yī)療檔案需要主動(dòng)地為患者和醫(yī)務(wù)人員提供所需的信息和服務(wù)，如自動(dòng)提醒患者復(fù)診時(shí)間、主動(dòng)推送個(gè)性化的健康管理建議等。這種轉(zhuǎn)變不僅提高了醫(yī)療服務(wù)的效率和便捷性，還使得醫(yī)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(tǒng)的醫(yī)療檔案管理模式中，檔案資源的利用方式相對(duì)單一，主要用于醫(yī)療診斷和治療過(guò)程中的信息查詢(xún)和記錄。在智慧醫(yī)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(zhuǎn)變。

多元融合意味著檔案資源需要與其他醫(yī)療服務(wù)和技術(shù)進(jìn)行深度融合，形成更加全面、個(gè)性化的醫(yī)療服務(wù)體系。例如，通過(guò)將醫(yī)療檔案與遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)技術(shù)相結(jié)合，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)患者健康狀況的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)警；通過(guò)將醫(yī)療檔案與智能診斷系統(tǒng)相結(jié)合，可以為患者提供更加精準(zhǔn)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(yī)療服務(wù)的水平和質(zhì)量，還使得醫(yī)療檔案成為推動(dòng)智慧醫(yī)療發(fā)展的重要力量。

智慧醫(yī)療背景下檔案資源的角色發(fā)生了深刻的變化，需要從被動(dòng)管理向主動(dòng)服務(wù)轉(zhuǎn)變，從單一利用向多元融合轉(zhuǎn)變。這些轉(zhuǎn)變不僅提高了醫(yī)療服務(wù)的效率和便捷性，還使得檔案資源成為推動(dòng)智慧醫(yī)療發(fā)展的重要力量。

3.2 實(shí)踐策略一：智能化整合與分類(lèi)

在智慧醫(yī)療的背景下，醫(yī)療檔案資源的整合與分類(lèi)顯得尤為重要。為了提高醫(yī)療檔案的管理效率和利用價(jià)值，大型公立醫(yī)院需要采取智能化整合與分類(lèi)的實(shí)踐策略。

（1）醫(yī)療檔案進(jìn)行自動(dòng)分類(lèi)和標(biāo)簽化。傳統(tǒng)的醫(yī)療檔案分類(lèi)和標(biāo)簽化工作往往依賴(lài)于人工操作，不僅效率低下，而且容易出錯(cuò)。為了解決這一問(wèn)題，大型公立醫(yī)院可以利用生成式AI技術(shù)，如自然語(yǔ)言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對(duì)醫(yī)療檔案進(jìn)行自動(dòng)分類(lèi)和標(biāo)簽化處理。

通過(guò)訓(xùn)練模型識(shí)別檔案中的關(guān)鍵信息，如患者的基本信息、診斷結(jié)果、治療方案等，生成式AI技術(shù)可以自動(dòng)將醫(yī)療檔案歸類(lèi)到相應(yīng)的類(lèi)別，并為其打上合適的標(biāo)簽。這種自動(dòng)化的分類(lèi)和標(biāo)簽化方式不僅大大提高了工作效率，還減少了人為錯(cuò)誤的可能性，使得醫(yī)療檔案的管理更加規(guī)范化和智能化。

（2）構(gòu)建統(tǒng)一、標(biāo)準(zhǔn)化的醫(yī)療檔案數(shù)據(jù)庫(kù)。為了實(shí)現(xiàn)醫(yī)療檔案的高效管理和共享利用，大型公立醫(yī)院需要構(gòu)建一個(gè)統(tǒng)一、標(biāo)準(zhǔn)化的醫(yī)療檔案數(shù)據(jù)庫(kù)。該數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)采用通用的數(shù)據(jù)格式和標(biāo)準(zhǔn)，[22]確保不同系統(tǒng)和平臺(tái)之間的數(shù)據(jù)互操作性。在構(gòu)建數(shù)據(jù)庫(kù)的過(guò)程中，醫(yī)院應(yīng)充分利用生成式AI技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，對(duì)醫(yī)療檔案進(jìn)行智能化的整合和清洗。通過(guò)識(shí)別和糾正數(shù)據(jù)中的錯(cuò)誤和不一致之處，生成式AI技術(shù)可以幫助醫(yī)院構(gòu)建一個(gè)高質(zhì)量、可靠性的醫(yī)療檔案數(shù)據(jù)庫(kù)。這樣的數(shù)據(jù)庫(kù)不僅可以為醫(yī)務(wù)人員提供準(zhǔn)確、全面的患者信息，還支持各種高級(jí)的數(shù)據(jù)分析和挖掘應(yīng)用，為醫(yī)院的臨床決策和科研活動(dòng)提供有力支持。

智能化整合與分類(lèi)是大型公立醫(yī)院在智慧醫(yī)療背景下應(yīng)采取的重要實(shí)踐策略之一。通過(guò)利用生成式AI技術(shù)對(duì)醫(yī)療檔案進(jìn)行自動(dòng)分類(lèi)和標(biāo)簽化，以及構(gòu)建統(tǒng)一、標(biāo)準(zhǔn)化的醫(yī)療檔案數(shù)據(jù)庫(kù)，醫(yī)院可以大大提高醫(yī)療檔案的管理效率和利用價(jià)值，為推動(dòng)智慧醫(yī)療的發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

3.3 實(shí)踐策略二：智慧診療輔助系統(tǒng)

在智慧醫(yī)療的推進(jìn)中，診療環(huán)節(jié)的智能化改造是提升醫(yī)療服務(wù)水平的關(guān)鍵。為此，大型公立醫(yī)院應(yīng)積極探索和實(shí)踐智慧診療輔助系統(tǒng)，以輔助醫(yī)生做出更加精準(zhǔn)、高效的診療決策。

（1）基于歷史病歷和診療數(shù)據(jù)，開(kāi)發(fā)智能診斷輔助工具。為了提高診斷的準(zhǔn)確性和效率，大型公立醫(yī)院可以利用生成式AI技術(shù)，基于海量的歷史病歷和診療數(shù)據(jù)，開(kāi)發(fā)智能診斷輔助工具。這些工具能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)和提取疾病的關(guān)鍵特征，通過(guò)模式識(shí)別和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，為醫(yī)生提供初步的診斷建議。

例如，智能診斷輔助工具可以根據(jù)患者的癥狀描述、檢查結(jié)果等信息，自動(dòng)匹配最可能的疾病類(lèi)型，并按照概率排序呈現(xiàn)給醫(yī)生。醫(yī)生在參考這些建議的同時(shí)，可以結(jié)合自己的專(zhuān)業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，做出更加全面、準(zhǔn)確的診斷。

（2）結(jié)合醫(yī)生經(jīng)驗(yàn)與AI技術(shù)，提高診療效率和準(zhǔn)確性。在智慧診療輔助系統(tǒng)的實(shí)踐中，醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)和AI技術(shù)應(yīng)相互補(bǔ)充、協(xié)同作用。一方面，醫(yī)生的專(zhuān)業(yè)知識(shí)和臨床經(jīng)驗(yàn)是診療過(guò)程中不可或缺的寶貴資源；另一方面，AI技術(shù)能夠提供強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和模式識(shí)別能力，幫助醫(yī)生從海量數(shù)據(jù)中快速提取有用信息。

因此，大型公立醫(yī)院在構(gòu)建智慧診療輔助系統(tǒng)時(shí)，應(yīng)注重將醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)與AI技術(shù)相結(jié)合。例如，可以通過(guò)構(gòu)建醫(yī)生知識(shí)庫(kù)和AI算法庫(kù)，將醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)和AI技術(shù)以模塊化的方式集成到系統(tǒng)中。醫(yī)生在使用系統(tǒng)時(shí)，可以根據(jù)自己的需求靈活調(diào)用不同的模塊，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的診療輔助。

3.4 實(shí)踐策略三：個(gè)性化健康管理與預(yù)防

隨著醫(yī)療模式的轉(zhuǎn)變，健康管理和疾病預(yù)防逐漸成為醫(yī)療服務(wù)的重要組成部分。在智慧醫(yī)療的背景下，大型公立醫(yī)院應(yīng)積極探索和實(shí)踐個(gè)性化健康管理與預(yù)防策略，以滿(mǎn)足患者日益增長(zhǎng)的健康需求。以下是該策略的具體內(nèi)容。

（1）利用生成式AI技術(shù)識(shí)別患者健康風(fēng)險(xiǎn)。為了實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的健康管理和預(yù)防，首先需要準(zhǔn)確識(shí)別每個(gè)患者的健康風(fēng)險(xiǎn)。生成式AI技術(shù)在這方面具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，可以通過(guò)分析患者的基因組、生活方式、環(huán)境因素等多維度數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)患者可能面臨的健康風(fēng)險(xiǎn)。

例如，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)模型，可以對(duì)患者的體檢數(shù)據(jù)、病史記錄等信息進(jìn)行深度挖掘和分析，發(fā)現(xiàn)潛在的疾病風(fēng)險(xiǎn)因素。通過(guò)這種方式，醫(yī)院可以為患者提供更加精準(zhǔn)、個(gè)性化的健康管理服務(wù)。

（2）提供個(gè)性化健康管理建議和預(yù)防措施。識(shí)別患者的健康風(fēng)險(xiǎn)后，大型公立醫(yī)院需要為患者提供個(gè)性化的健康管理建議和預(yù)防措施。這些建議基于患者的具體情況和需求，包括飲食調(diào)整、運(yùn)動(dòng)計(jì)劃、心理干預(yù)等多個(gè)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(shù)對(duì)患者進(jìn)行持續(xù)的健康監(jiān)測(cè)和評(píng)估。通過(guò)實(shí)時(shí)收集和分析患者的健康數(shù)據(jù)，[23]及時(shí)調(diào)整健康管理方案，確?；颊弑３至己玫慕】禒顟B(tài)。

此外，醫(yī)院還可以利用生成式AI技術(shù)開(kāi)發(fā)智能健康咨詢(xún)系統(tǒng)，為患者提供24小時(shí)不間斷的在線健康咨詢(xún)服務(wù)。這種系統(tǒng)可以根據(jù)患者的提問(wèn)和癥狀描述，自動(dòng)給出相應(yīng)的健康建議和預(yù)防措施，為患者提供更加便捷、高效的健康管理體驗(yàn)。

3.5 實(shí)踐策略四：醫(yī)學(xué)研究與教育支持

醫(yī)學(xué)研究與教育是提升醫(yī)療服務(wù)水平和培養(yǎng)醫(yī)學(xué)人才的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，是智慧醫(yī)療的核心要素之一。大型公立醫(yī)院在這方面應(yīng)積極采用生成式AI技術(shù)，為醫(yī)學(xué)研究與教育提供強(qiáng)大的技術(shù)支持和創(chuàng)新動(dòng)力。以下是該策略的具體內(nèi)容。

利用生成式AI技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)，促進(jìn)醫(yī)學(xué)研究創(chuàng)新。生成式AI技術(shù)在數(shù)據(jù)處理和模式識(shí)別方面具有顯著優(yōu)勢(shì)，能夠幫助醫(yī)學(xué)研究人員從海量的醫(yī)療數(shù)據(jù)中挖掘出有價(jià)值的信息和知識(shí)。[24]大型公立醫(yī)院可以利用這些技術(shù)，對(duì)醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘和分析，發(fā)現(xiàn)潛在的疾病發(fā)病機(jī)制、治療靶點(diǎn)等關(guān)鍵信息，為醫(yī)學(xué)研究創(chuàng)新提供有力支持。利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)模型，可以對(duì)醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)分析和解讀，輔助醫(yī)生發(fā)現(xiàn)肉眼難以察覺(jué)的病變區(qū)域和特征。此外，還可以利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)對(duì)醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)進(jìn)行自動(dòng)摘要和知識(shí)抽取，幫助研究人員快速了解領(lǐng)域內(nèi)的最新進(jìn)展和研究成果。[25]

4 結(jié)語(yǔ)

隨著科技的飛速發(fā)展，生成式人工智能技術(shù)在檔案資源的開(kāi)發(fā)利用中展現(xiàn)出了巨大的潛力。這種技術(shù)不僅能夠自動(dòng)分類(lèi)、標(biāo)簽化海量的醫(yī)療檔案，還能從中提取有價(jià)值的信息，為醫(yī)療決策提供數(shù)據(jù)支持。通過(guò)構(gòu)建統(tǒng)一、標(biāo)準(zhǔn)化的醫(yī)療檔案數(shù)據(jù)庫(kù)，生成式AI技術(shù)進(jìn)一步提高了檔案資源的管理效率和共享程度，為醫(yī)療服務(wù)水平的提升奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

在大型公立醫(yī)院的智慧醫(yī)療實(shí)踐中，生成式AI技術(shù)發(fā)揮了重要的作用。從智慧診療輔助系統(tǒng)到個(gè)性化健康管理與預(yù)防，再到醫(yī)學(xué)研究與教育支持，生成式AI技術(shù)在各個(gè)環(huán)節(jié)都展現(xiàn)出了強(qiáng)大的能力。它不僅提高了醫(yī)療服務(wù)的效率和準(zhǔn)確性，[26]還為患者提供了更加個(gè)性化、精準(zhǔn)的健康管理方案。[27]同時(shí)，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)，生成式AI技術(shù)還為醫(yī)學(xué)研究創(chuàng)新提供了有力的支持，推動(dòng)了醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的持續(xù)發(fā)展。

展望未來(lái)，技術(shù)創(chuàng)新與融合發(fā)展能夠進(jìn)一步推動(dòng)檔案管理的智慧化建設(shè)。隨著生成式AI技術(shù)的不斷迭代升級(jí)和深層次應(yīng)用，大型公立醫(yī)院智慧醫(yī)療檔案資源開(kāi)發(fā)利用必將開(kāi)創(chuàng)全新的數(shù)智模式，構(gòu)建的檔案數(shù)據(jù)大腦在促進(jìn)檔案部門(mén)提供更加高效、便捷的管理和服務(wù)的同時(shí)，將成為智慧醫(yī)療和檔案事業(yè)良性互動(dòng)發(fā)展的核心生長(zhǎng)點(diǎn)和數(shù)據(jù)要素動(dòng)力源。