基于人工智能与大数据创新应用的重症医疗应急体系建设研究

摘要：本研究梳理了基于人工智能与大数据的创新应用，我国重症医疗和应急救治能力建设的成效，剖析了当前重症医学学科人才和救治能力储备不足的短板，分析了国外重视重症救治资源储备、平急结合人工智能和重症数据库建设的经验，提出了加强发展规划、优化投入机制、完善人才培养机制、建设重症数据库等建议。

关键词：人工智能；大数据；重症医疗资源优化

DOI：10.12433/zgkjtz.20243213

课题项目名称：科技兴国视角下基于人工智能与大数据的创新应用于重症医疗应急体系建设研究

课题项目编号：DJKZXKT2023106

课题项目名称：山西白求恩医院临床重点专科项目经费资助

党的十九大以来，党中央全面分析国际科技创新竞争态势，深入研判国内外发展形势，针对我国科技事业面临的突出问题和挑战，坚持把科技创新摆在国家发展全局的核心位置，全面谋划科技创新工作。下一步，需牢牢把握建设世界科技强国的战略目标，以只争朝夕的使命感、责任感和紧迫感，抢抓全球科技发展先机，在基础前沿领域奋勇争先。人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一个广义的计算机科学术语，其具有感知、推理、归纳、总结及做出决定的能力，AI技术大致可分为机器学习（Machine Learning，ML）、自然语言处理、计算机视觉等[1]。AI已应用于分子生物学、生物信息学和医学影像学等领域，主要用于人口健康管理、提供有针对性的诊断和治疗、监测病人数据、预测健康轨迹、指导手术及护理[2-4]。重症监护室（Intensive Care Unit，ICU）中，由于病人病情危重、病情变化迅速，需要医护人员通过各种设备对病人生命体征、出入量、用药情况等与病情变化相关指标进行严密监测并不断生成大量的数据入库[5]。

重症病人的病情会发生快速的变化，涉及的数据和指标数量庞大，这些数据具有多样性、大量性、变化性、连续性和客观性。AI可以准确地获取这些数据，为重症的预警和临床治疗提供有力的支持，从而使患者得到最大的益处。随着科技的发展与进步，重症医学的诊疗融入了越来越多的监测手段与治疗方法。这些多元化的监测数据具有实时性、连续性、动态性、多源性等特点，当前临床诊疗对其利用程度相对较低。重症患者病情瞬息万变，AI对多元数据的及时处理与整合变得至关重要。

一、我国重症医疗应急体系现状

重症医学既是一门新型跨学科专业，又是医学领域中具有活力的学科之一。从发展历程来看，我国重症医学建设起步较晚，但学科化建设水平和救治能力在逐步提升。国际重症医学于20世纪30年代诞生，而我国的重症医学起步于20世纪80年代，在经历SARS疫情、汶川大地震等重大突发公共事件挑战后，发展重症医学和提升重症救治能力逐渐得到重视。

重症医学于2008年被列为临床医学二级学科，2009年被定位为医疗机构临床诊疗科目中的一级诊疗科目，2010年被纳入全国执业医师考试专业目录。在此后的“十二五”“十三五”“十四五”国家临床专科能力建设项目和“疑难病症诊治能力提升工程”中，国家重点支持了重症医学的发展，并出台了《重症医学科建设与管理指南（2020版）》《住院医师规范化培训重症医学科专业基地认定标准（2020试行版）》等文件，从制度设计和实践推进等方面促进疑难重症综合诊治能力的提升。

从资源的分配角度看，近年来我国在重症治疗方面的配置在持续增长。在2007至2021年之间，《卫生健康统计年鉴》上的数据揭示了一个显著的变化：ICU的床位数量从2007年的7328张激增至2021年的67153张，在医院的ICU床位数量与医院床位数的比例也发生了明显的提升，从2007年的0.27%激增到0.91%，这使得每10万人的ICU床位数量从2007年的0.57张增加到了4.76张。在ICU的初步建设阶段，由于缺乏专业医学教育和一致性的培训，常常会出现麻醉科医生同时担任重症救治医生的情况。然而，目前我国的ICU已经拥有了专门的职业人才，并且各种专业和综合ICU也都配备了各自独立的全职医护团队。

从能力建设的角度看，医院的危重症救治能力与其他疾病的救治能力是相辅相成、相互促进的，共同提升综合救治能力。因此，加强重症医疗服务能力建设不仅是增强公共安全风险防控能力和医疗救治能力的紧迫需求，也是促进优质医疗资源扩容和区域均衡布局的重要路径。国家卫健委声明，我国需要进一步强化医疗应急机制建设，提升“软实力”。通过完善政府主导、部门协同、公众参与的医疗应急机制，推动完善重大疫情和突发事件国家医疗救援力量的调动和相互支援机制。

二、我国重症医疗应急体系现存的问题

第一，人才培养方面存在短板，特别是在重症医学领域，专业人才的培养速度跟不上医疗需求的增长，导致在突发公共卫生事件中，专业人手短缺，影响了救治效率和质量。此外，由于医疗资源分布的不均衡，一些基层医疗机构在设备、技术和资金上相对匮乏，这在应对重症患者救治时尤为突出，亟需改善和加强。

第二，信息化建设在重症医疗应急体系中尚未充分发挥作用。由于缺乏有效的信息共享机制，医疗机构之间，特别是基层医疗机构与大型医院之间的“信息孤岛”现象严重，这在紧急情况下影响了救治工作的协调和效率。首先，监测预警机制的不完善限制了对重大疫情的早期发现和快速反应能力。AI和大数据技术的应用尚不成熟，存在技术局限性，如算法的准确性有待提高，且对于复杂临床情况的模拟和应对仍需进一步优化。其次，随着医疗数据的大量收集和使用，数据隐私和安全问题日益突出，需要建立更为严格的数据保护机制来确保患者信息安全。再次，医护人员对AI和大数据技术的认知和操作能力不足，信息化建设在重症医疗应急体系中的应用还需加强，尤其是要打破医疗机构之间的“信息孤岛”，实现数据共享和资源整合，以提高应急响应和救治工作的协调性和效率。针对这些不足，需要从政策、技术、人才和管理等多个层面进行综合施策，以推动我国重症医疗应急体系的高质量发展。

第三，我国重症医疗应急体系面临的挑战之一是人才分布的不均匀性。尽管在一些大型医院和城市中心，重症医学学科拥有较为充足的专业人才和先进的医疗设备，在基层医疗机构和边远地区，专业人才仍相对匮乏，这导致了医疗服务水平的地域性差异。特别是在面对重症患者救治时，基层医疗机构往往因为人才短缺而难以提供高质量的医疗服务。

此外，由于缺乏系统的培训和职业发展路径，基层医疗机构难以吸引和留住专业人才，进一步加剧了人才短缺的问题。为了改善这一状况，需要加强全国范围内的人才培养和流动机制，优化医疗资源配置，并通过政策激励和职业发展机会，鼓励专业人才向基层和边远地区流动，从而提升整体医疗服务水平，确保重症患者无论身处何地都能获得及时有效的救治。

三、重症医疗应急体系的建设措施

（一）加强技术研发与创新

AI与大数据技术在重症医疗领域的应用需要不断的技术创新来推动。首先，应鼓励和支持医疗AI领域的研究，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等，以提高疾病预测的准确性和诊断的效率。同时，开发更加精细化的病人监护系统，利用大数据实时分析患者状况，提前预警潜在的重症风险。此外，推动跨学科合作，结合临床医学、生物信息学、计算机科学等领域的知识，共同研发创新的医疗解决方案。

（二）完善数据治理

随着医疗数据量的激增，如何有效管理和保护这些数据成为一个重要问题。需要建立一套完善的数据治理体系，包括数据的收集、存储、处理、分析和共享等各个环节。同时，加强数据安全技术的研发，如使用区块链技术来确保数据的不可篡改性和可追溯性。此外，制定严格的隐私保护政策，对患者信息进行匿名化处理，防止个人隐私泄露。通过这些措施，确保医疗数据的安全和合规使用，为AI和大数据的应用提供坚实的基础。

（三）强化人才培养

加强危重症救治人才队伍建设，一方面要加强重症医学人才储备与发展，另一方面促进人才梯队合理配置和补充，人才是推动AI与大数据在重症医疗领域应用的关键。应加强对医疗人员的相关培训，提高他们对AI和大数据技术的理解和应用能力。在医学教育中加入AI和大数据的相关课程，推动地区和各医院的重症医学人才成长。除此之外，医院要加大重症医学医护人员激励力度，提高薪酬待遇；在绩效方案上对重症医学学科给予特殊考虑，做好重症医学人才职业发展激励和人文关怀。

（四）促进医疗信息化建设

医疗信息化是实现AI与大数据应用的前提。 需要建立统一的医疗信息平台，实现医疗机构间的数据共享。因此，必须高度重视我国丰富的重症临床数据资源，特别是那些严重威胁公众健康的疾病。为此，需要建立重症大数据库，通过建重症数据库来收集和存储各种重症疾病的信息。

此外，探索重症数据库的数据共享和数据安全机制，制定管理规范、数据共享激励和使用监管机制，并与业界合作建立专业的数据安全管理体系。最后，运用大数据分析方法来挖掘重症数据库的应用价值，对患者特征、疾病诊断、治疗方案、医疗费用和临床结局等方面进行多维度的分析，以提高医院的精细化管理。

四、结论

在科技强国战略的推动下，人工智能和大数据技术在建立重症医疗应急系统方面发挥着核心作用，为急救响应、优化资源配置和提高诊断与治疗准确性提供了创新解决方案。通过使用智能预警系统、诊断辅助工具、定制化治疗策略和远程监控，医疗系统可以更有效地应对医疗紧急情况，确保危重病人得到及时治疗。同时，智能设备和信息网络的整合将进一步提高医疗服务的用户友好性和可及性。在数据安全、技术伦理和专业培训等要求方面，可以通过实施严格的数据保护措施、始终坚持技术伦理的基本原则以及加强对医护人员的培训，确保技术的积极效益得到充分认识和利用。总之，人工智能和大数据技术的应用不仅为危重症急救体系的快速发展提供了强大动力，还为实现国家科技兴国战略发挥了至关重要的作用。

参考文献：

[1]孙如雪.大数据背景下人工智能对于会计行业的影响及对策分析[J].商场现代化，2024（19）：186-188.

[2]高凡.人工智能与大数据在传媒行业中的商业价值研究[J].现代营销（上旬刊），2024（9）：112-114.

[3]杨永春，菅煜婷.人工智能时代城市地理学发展的变革与挑战[J].地理学报：1-17.

[4]郑志明，吕金虎，王亮，鲁仁全，崔鹏，王鑫，韦卫.社会大数据跨尺度系统学习理论与方法[J].中国科学：1-15.

[5]于凯江.浅谈重症医学的责任与使命[J].中国卫生人才，2019（6）：14-16.

（作者单位：山西白求恩医院）