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人工智能驱动档案数据智治探索

作者：田丽杰

来源：《档案管理》2024年第03期

摘要：在数字化、网络化日益普及的今天，档案数据已不再是孤立、静态的信息孤岛，

而是需要与其他数据资源进行整合、关联和共享的重要资产。本研究将关注人工智能技术在实

现医疗档案数据与其他数据资源的互联互通、共建共享方面的作用和价值，探索构建基于人工

智能的档案数据智治新模式。对人工智能在档案数据管理和应用中可能带来的挑战和风险进行

深入剖析，并提出相应的应对策略和解决方案。

关键词：人工智能；档案数据；智慧医疗；档案管理；自然语言处理；电子病历；智能推

荐；个性化

智慧治理强调以数据为基础，通过智能化手段提升治理的精准性、高效性和前瞻性。本研

究聚焦于人工智能技术在档案数据智治中的具体应用和实践，探讨如何通过人工智能技术实现

档案数据的自动化处理、智能化分析和精准化利用，进而揭秘人工智能驱动档案数据从数字到

智治的转变过程，揭示人工智能在档案数据智治中的关键作用和实践路径，为档案管理领域的

创新发展提供有益借鉴和参考。同时，也对人工智能在档案数据管理和应用中可能带来的挑战

和风险进行深入剖析，如数据安全、隐私保护、算法偏见等问题，并提出相应的应对策略和解

决方案。希望通过分享智慧医疗档案管理的“提智增效”经验，激发更多行业对人工智能技术应

用的关注和探索热情。

研究现1状分析

近年来，随着数字技术应用和创新，关于数字技术对医疗档案的应用和创新研究越来越

多。部分研究以医疗档案数治管理工作为主，如以数字人文融合型档案数字化转型升级为出发

点，针对大型医院分析了大型医院数字人文融合型档案数字化转型升级的策略和智能化服务。

[1，2]部分学者以医疗档案数据为研究对象，探索了医疗档案数智管理[3，4]；部分学者对医

疗档案管理機制进行探索等[5，6]。

当前研究大多以现有结构化档案数据为研究对象，通过数据清洗、知识图谱、数据可视化

以及智能化等技术进行研究分析，但实际工作中大约超过半数的医疗数据是自由文本构成的非

结构化数据，其中不仅包括大段的文字描述，也包括含有非统一文字的表格字段。为了方便存

储和传输电子化的医疗数据，并未达到进行数据分析的要求。

通过医学自然语言理解技术，将非结构化医疗数据转化为适合计算机分析的结构化形式是

医疗大数据分析的基础，也是人工智能驱动档案数据智治探索重要的研究对象。智慧医疗档案

管理不仅需要关注结构化数据归档管理，更需要关注在医学文本处理和自然语言理解、非结构

化医学数据分析、电子病历表型提取、临床决策支持、精准医学等方面的非结构化数据管理。

不同于传统的档案管理依赖大量的人工操作，如数据录入、分类、检索等，智慧医疗档案

管理运用人工智能技术，特别是自然语言处理和机器学习技术。它能够利用自然语言处理、深

度学习等技术对医疗档案的自动分类、智能检索和数据分析，实现对这些任务的自动化处理，

极大地提高档案管理的效率。

技术基础和理论框架2

智慧医疗档案管理实现了数字到数据，数据到数智，数智到数治以及从数治到智治的层层

递进升级。在档案管理中，数智体现为利用智能算法和模型对档案数据进行智能化分类、检

索、预测等操作。数治是数据驱动的治理方式，它依赖于数据来进行决策和优化治理过程。智

治是在数治基础上进一步融入人工智能技术，实现治理的智能化和自动化，数据被智能化处理

可以为档案管理提供更高级别的支持。

智慧化管理系统构建需要应用数据驱动理论、智能技术理论以及智慧治理理论。数据驱动

理论强调数据在决策和治理过程中的核心作用。智慧治理理论融合了信息技术和治理理念，旨

在通过智能化手段提升治理的效率和效果。在档案管理领域，智慧治理意味着运用先进的智能

技术来优化档案管理的各个环节，实现档案数据的最大化利用和价值创造。

为了适应现代化管理的发展要求，提高医务部门的管理水平，基于上述理论基础和概念界

定，经过深入调研全国医院医务管理建设规划及整体需求，尝试构建一个档案数据智治的理论

框架，实现医务科日常管理信息化，提高医务管理的工作效率和工作质量，促进智慧医院建

设。

框架包含数据基础层、智能技术层、智治应用层、安全与保障层以及评估与优化层。数据

基础层，负责档案数据的采集、存储和预处理工作，确保数据的准确性和可用性；根据实际需

求，选择合适的人工智能技术，如自然语言处理技术用于文本挖掘，深度学习技术用于图像识

别等。对分散在各系统的医疗档案数据进行清洗、整合，形成标准化、高质量的数据集。智能

技术层，通过利用整