试论人工智能技术在电子病历中的应用

引言

新时期，科技的力量为我国医疗行业的创新发展带来了更多的思路与便利，尤其人工智能技术近几年在医疗领域的应用覆盖率越来越广，因而人工智能技术在电子病历中的应用已经成为一种必然趋势，人工智能可以对海量的数据资源进行快速、准确以及个性化的处理，这可以有效解决传统电子病历各项处理工作过于依赖人工而导致的数据错误率高、处理失误率高、处理质效低等问题，人工智能可以自动提取病历中的关键信息，减少医生在文档整理和数据录入上的时间消耗，使医者能够将更多的精力投入到患者的治疗和护理中。

1 人工智能技术在电子病历中的应用能效

在医疗活动中，每一位患者的就医活动产生的相应数据信息，都会记录到病例当中，在过往病例管理改革工作的持续开展下，已经从纸质病历过渡到了电子病历阶段，但是对于电子病例的数据资源整理、利用、分析等工作若是单纯的依靠人工，不仅耗时耗力，还很容易出现错误。人工智能技术的应用可以解决传统电子病历应用、管理的弊端，人工智能可以利用先进的算法和大数据分析技术，快速处理和分析大量的医疗数据，根据医疗人员的需要整合数据，自然语言处理技术可以自动提取和整理病历中的关键信息，生成报告，从而帮助医生更快地做出诊断和治疗决策，这一过程有效减轻医务人员的工作负担，提高病历管理的效率。

而且人工智能技术面对具备明显复杂性的数据时，也可以非常精准的对数据进行分析、处理，这是由于人工智能的机器学习算法，会在历史处理电子病历的过程中，不断的学习，持续对自身的处理分析算法进行优化，从而更好的保证电子病历各项数据处理的准确性和可靠性，并且人工智能在对电子病历数据进行分析时，还可以识别出病历中的异常情况，随之提醒医务人员进行复查和修正，从而进一步提高病历管理的质量。

2 人工智能技术在电子病历中的具体应用

2.1 人工智能技术在电子病历数据挖掘中的应用

电子病例数据均储存在我国医疗机构的数据库当中，目前数据库中电子病历数据规模越来越庞大，这使得电子病历的管理和利用，就需要在海量数据资源中提取有价值的信息，传统的数据分析方法难以适应新时期的医疗发展需求。在电子病历中包含着大量患者的基本信息、检查信息、诊断结果、治疗方案以及随访记录等内容，人工智能的机器学习和深度学习算法，可以自动识别和分类病历中的患者症状、疾病诊断、治疗效果等关键信息，并将提炼的关键信息进行整合，重新梳理信息内容，对应构建患者的病情结构信息体，让医生可以对患者病史、病况进行快速的掌握，从而准确识别患者疾病，为患者制定个性化的治疗方案。

2.2 人工智能知识图谱在电子病历质控中的应用

电子病历数据库当中，储存着大量不同患者、不同疾病的临床治疗信息，而临床各个疾病所应用的医疗知识之间是具有相应关联关系的，在电子病历资源利用期间，人工智能的知识图谱可以将具备关联性的数据进行智能化的整合，并同步对电子病历内容是否符合医疗知识专业规范进行判断。就比如说，医疗人员在撰写电子病历时，知识图谱会自动对其撰写的内容进行分析，智能为撰写人员提示医学术语和规范表达方式，当撰写内容出现错误时，也可以智能的纠错，减少病历中的错别字、语法错误等，从而提高病历的准确性和专业性。另外，知识图谱在电子病历质控中的应用还体现在数据的完整性和一致性检查上，利用知识图谱中的医学知识库，系统可以自动检测病历中病人的基本信息、病史、诊断结果等关键信息是否缺失，还可以识别病历中的逻辑矛盾和不一致之处，以此全方位的保障病历内容的准确性和可靠性。

2.3 人工智能 AI 质检系统在电子病历中的应用

很多的医疗工作决策、医疗问题解决活动当中，都需要应用电子病例，因而电子病历当中患者的各项数据信息的准确性与完整性，对医疗工作开展的质量势必会产生影响。工智能 AI 质检系统的应用，可以实时对电子病历的内容进行规范性、准确性检查，NLP 技术可以理解和分析病历中的文本信息，准确的识别出电子病历中存在的错误、遗漏、错误的诊断代码等不规范的内容，严格控制病例内容的质量，并且当发现有异常或者不能理解的文本内容时，会自动提取出来，让电子病例记录、管理人员进行再次确认，进行修改等处理。在人工智能 AI 质检系统对电子病例进行持续识别检测的过程中，机器学习技术也会对大量电子病历数据进行分析和学习，实现对检测能力的持续强化，扩大系统可检测的电子病例质量内容的范围。以此应用 AI 质检系统实现对电子病历数据动态变化质量的随时监控，可以预先对病例中的风险问题进行识别，从而更有效的预防预防医疗事故的发生。

结语

随着智慧医疗的发展，人工智能在电子病历中的应用愈加广泛，人工智能技术不仅能够对海量的医疗文本进行挖掘处理、深度分析，协助医生发现病历中的关键信息，提高疾病风险、生存预后及并发症的预测，还能够及时帮助医生纠正电子病历中的书写错误，提高病历的书写质量，减轻医务人员的工作负担，提高工作效率。因而，在电子病历领域，需要积极引入人工智能科技，并要在实践中不断的优化人工智能电子病例处理的规范性，定时维护、更新人工智能系统，以保证系统运行稳定性和可靠性。

参考文献

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