人工智能技术在医院感染防控中的应用研究进展.docxVIP

下载本文档

3
0
约2.87万字
约 16页
2025-09-05 发布于江苏
举报
版权申诉

人工智能技术在医院感染防控中的应用研究进展.docx

此“医疗卫生”领域文档为创作者个人分享资料，不作为权威性指导和指引，仅供参考

1、有哪些信誉好的足球投注网站（book118）网站文档一经付费（服务费），不意味着购买了该文档的版权，仅供个人/单位学习、研究之用，不得用于商业用途，未经授权，严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等，侵权必究。。
2、本站所有内容均由合作方或网友上传，本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺！文档内容仅供研究参考，付费前请自行鉴别。如您付费，意味着您自己接受本站规则且自行承担风险，本站不退款、不进行额外附加服务；查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档，您可以点击这里二次下载。
3、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等，请点击“版权申诉”（推荐），也可以打举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
4、该文档为VIP文档，如果想要下载，成为VIP会员后，下载免费。
5、成为VIP后，下载本文档将扣除1次下载权益。下载后，不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
6、成为VIP后，您将拥有八大权益，权益包括：VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
7、VIP文档为合作方或网友上传，每下载1次，网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等，对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档

中国感染控制杂志2025年7月第24卷第7期ChinJInfectControlVol24No7Jul2025·1019·

DOI：10.12138/j．issn．1671-9638.·综述·

人工智能技术在医院感染防控中的应用研究进展

许洛1,郎东2,王晓君3,4

(1.华中科技大学同济医学院医药卫生管理学院，湖北武汉430030;2.上海交通大学公共卫生学院，上海200025;3.江汉大学医学部武汉市肺科医院，湖北武汉430030;4.武汉市结核病防治所结核病控制管理办公室，湖北武汉430030)

［摘要］人工智能技术在医院感染预防与控制（防控）中的应用不断深入，展现出通过数据整合、模型构建与动

态分析实现感染精准防控的显著潜力，为相关科室的决策优化提供了科学支持。然而，相关技术应用过程中仍面临数据质量、系统兼容性及实际场景适配等多重挑战，限制了其在临床中的全面推广。基于此，本研究系统梳理了近年来人工智能在感染预测、诊断支持、行为优化与资源管理等方面的应用研究进展，深入分析了其关键技术优势与局限性，并针对现存问题提出改进策略与未来发展方向，以期为我国医院感染防控的智能化转型提供理论支持与实践参考。

［关键词］医院感染；人工智能；疾病预防；流行病学

［中图分类号］R181.3+2R197.3

Researchprogressintheapplicationofartificialintelligencetechnologyinhealthcare-associatedinfectionpreventionandcontrol

XuLuo1,LANGDong2,wANGXiaojun3,4(1.schoolofMedicineandHealthManagement，TongjiMedicalcollegeofHua≈hongunioersityofscienceandTechnology，wuhan430030,china；2.schoolofpublicHealth，shanghaiJiaoTongunioersity，shanghai200025,china；

3.wuhanpulmonaryHospital，MedicalDepartmentofJianghanunioersity，wuhan430030,china；4.TuberculosiscontrolandManagementoffice，wuhanInstituteforTuberculosiscontrol，wuhan430030,china）

［Abstract］Theapplicationofartificialintelligence(AI)technologyinhealthcare-associatedinfectionpreventionandcontroldeepenscontinuously.Itdemonstratesapotentialforachievingprecisepreventionandcontrolofinfec-tionthroughdataintegration,modelconstruction,anddynamicanalysis,andprovidesscientificsupportforoptimi-zationofdecision-makinginrelevantdepartments.However,theapplicationofrelatedtechnologiesstillfacesmulti-plechallenges,suchasdataquality,systemcompatibility,andadaptationtoactualscenarios,which