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人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）是指由人制造出來的機器所表現(xiàn)出來的智能，通常是指通過普通計算機程序來呈現(xiàn)人類智能的技術(shù)。核心問題包括建構(gòu)能夠跟人類似甚至超卓人類的推理、知識、計劃、學(xué)習(xí)、交流、感知、移動、移物、使用工具和操控機械的能力等。伴隨大數(shù)據(jù)、云計算、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)的發(fā)展，近年來AI技術(shù)也在高速發(fā)展中，語音圖像識別、人機對話、人機對弈、自動駕駛、機器人等諸多切實應(yīng)用的場景幫助人類更好地發(fā)現(xiàn)問題和解決問題，提高了工作效率。面向特定任務(wù)的專用人工智能（Special-purpose AI或Narrow AI）已經(jīng)碩果累累，近期OpenAI推出的大型語言模型ChatGPT、Midjourney推出的AI作畫工具等通用人工智能（Artificial General Intelligence，AGI）產(chǎn)品讓我們再次看到了AI技術(shù)無法估量的巨大潛力。

AI技術(shù)因其技術(shù)特點，具備以下多種優(yōu)勢：

（1）高效性。AI可以在很短的時間內(nèi)處理大量數(shù)據(jù)，調(diào)用資源處理資源，比人類更快地完成任務(wù)，提高了效率。

（2）精度高。AI可以快速而準(zhǔn)確地識別模式、檢測錯誤和異常，比人類更能夠發(fā)現(xiàn)問題。

（3）智能性。AI可以模擬人類智能，具有學(xué)習(xí)和適應(yīng)能力，能夠在不斷的學(xué)習(xí)中不斷改進和提高自己的能力。

（4）可重復(fù)性。AI可以重復(fù)執(zhí)行相同的任務(wù)，不會因為疲勞或情緒等因素而出錯，能夠保持一致性。

（5）無偏見性。AI不會受到種族、性別、年齡、文化背景等因素的影響，基于事實而不是基于情感，能夠提供公正的決策。

（6）可擴展性。AI可以在處理大量數(shù)據(jù)的同時，輕松地擴展到更多的計算資源上。2017年7月國務(wù)院發(fā)布的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，將新一代人工智能放在國家戰(zhàn)略層面進行部署。在醫(yī)療領(lǐng)域，AI技術(shù)已有一些成熟應(yīng)用，如AI醫(yī)學(xué)影像、手術(shù)機器人、基因檢測序列等，未來AI技術(shù)還將助力智慧醫(yī)療在診斷疾病、個體化用藥、藥物開發(fā)、臨床研究、放射治療和放射學(xué)、電子健康記錄等多方面取得進展。

當(dāng)前很多醫(yī)院在后勤領(lǐng)域已建成多套信息系統(tǒng)，如醫(yī)療廢棄物管理系統(tǒng)、智能被服管理系統(tǒng)、智能安防系統(tǒng)、智能設(shè)備監(jiān)控系統(tǒng)和智能能源管控系統(tǒng)等。這些信息系統(tǒng)的運行及管理過程中采集了眾多數(shù)據(jù)，形成了相應(yīng)專業(yè)領(lǐng)域的知識庫，這為AI技術(shù)的應(yīng)用提供了良好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)及信息化基礎(chǔ)。應(yīng)提早重視AI技術(shù)對于傳統(tǒng)行業(yè)的沖擊，積極擁抱AI技術(shù)對醫(yī)院后勤業(yè)務(wù)的滲透和融合。

在可見的未來，AI技術(shù)的應(yīng)用還將降低部分后勤崗位的工作難度甚至取代部分工作，將工作人員從瑣碎繁雜的工作中解放出來，創(chuàng)新后勤專業(yè)技術(shù)和管理方法，提供更好地后勤保障服務(wù)，助力醫(yī)院高質(zhì)量發(fā)展。

××醫(yī)院結(jié)合傳統(tǒng)的低值耗材倉庫管理模式現(xiàn)狀，創(chuàng)新運用了二級倉庫低值耗材無人智能化管理系統(tǒng)。該系統(tǒng)結(jié)合了視覺、人工智能、重力傳感、生物識別等技術(shù)，通過各子系統(tǒng)與設(shè)備的聯(lián)動，與醫(yī)院HRP系統(tǒng)實現(xiàn)數(shù)據(jù)互聯(lián)互通，對低值耗材的庫位、進出、效期、盤點和進出放、取人員身份結(jié)合進行實時的動態(tài)跟蹤與監(jiān)控，使低值耗材在二級倉庫的管理更加精細(xì)化、科學(xué)化和智能化，達到了低值耗材管理降本增效的目的?！痢玲t(yī)院無人智能化管理倉見圖16-1。

在使用無人智能化管理系統(tǒng)后，物料盤點時間得到了極大的縮短，物料控制的差錯率顯著降低，管理效率顯著提高，管理人員滿意度達到了100%，且在其他方面也具有一定優(yōu)勢，確保了二級倉庫在無人值守的情況下全天24小時工作，并實現(xiàn)了庫內(nèi)電子引導(dǎo)、無感上貨、即領(lǐng)即走、實時自動盤點等功能，將智能化、自動化管理滲透到了低值耗材在二級庫的庫位管理、入庫、申領(lǐng)、領(lǐng)用、補貨、盤點、記賬過程中的每個環(huán)節(jié)，獲取了每個環(huán)節(jié)的精準(zhǔn)數(shù)據(jù)，強化了醫(yī)用耗材管理的全程監(jiān)管和動態(tài)監(jiān)控，使低值耗材的管理更加規(guī)范化、科學(xué)化、透明化和高效。

基于全院紡品全生命周期、精細(xì)化管理的紡品系統(tǒng)，內(nèi)含一套集光、機、電、計算機技術(shù)為一體的AI檢測模塊。其中視覺檢測部分是核心，包括高速線陣相機、專用鏡頭、LED光源、圖像處理、信號控制、數(shù)據(jù)存儲及顯示等幾部分，搭載自有算法為基礎(chǔ)的視覺AI檢測平臺及自動化分揀系統(tǒng)。后勤紡品管理系統(tǒng)-AI檢測模塊見圖16-2。

紡品管理系統(tǒng)-AI檢測模塊幫助后勤漿洗部門快速完成紡品洗滌后污漬、破損、掉扣、縮水檢測，實現(xiàn)不合格紡品發(fā)出前完成質(zhì)量確認(rèn)、分科、分碼、發(fā)放等功能，不合格標(biāo)注，及系統(tǒng)后臺、小程序客戶端提示；進一步提升后勤智能化裝備及科室服務(wù)水平。

實時監(jiān)測建筑設(shè)備能源運行狀態(tài)，建立運維知識庫，運用AI模型技術(shù)設(shè)置報警比對模型，實現(xiàn)設(shè)備故障隱患與異常用能系統(tǒng)判斷處置。參見圖16-3。

其中，實時中央空調(diào)系統(tǒng)的溫度、壓力、流量、熱量等運行參數(shù)，根據(jù)設(shè)備運行數(shù)據(jù)通過AI模型計算進行節(jié)能運行，同時全方位監(jiān)測設(shè)備的運行參數(shù)，準(zhǔn)確預(yù)判設(shè)備運行故障，節(jié)約能源。平臺通過對設(shè)備運行歷史數(shù)據(jù)的周期性分析，為用戶提供科學(xué)的維護保養(yǎng)建議，提高設(shè)備運行效率，保證中央空調(diào)系統(tǒng)的運行安全。

安消聯(lián)動管理中消防智能分析板塊使用視頻AI進行視頻監(jiān)控，實現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)測消防終端產(chǎn)品及周邊環(huán)境的狀態(tài)，通過可視化大屏彈窗、語音/短信、APP推送及時告知工作人員，實現(xiàn)早發(fā)現(xiàn)、早報警、早處理，多方位保障生命及財產(chǎn)安全。

研發(fā)基于人工智能技術(shù)，實現(xiàn)信息智慧采集、比對分析，實現(xiàn)檔案電子化統(tǒng)一管理，優(yōu)化流程、規(guī)避風(fēng)險。節(jié)約人力成本，便于報名資料、合同等統(tǒng)一、規(guī)范化處理。

基于供應(yīng)商談判會議紀(jì)要的關(guān)鍵內(nèi)容，在填寫合同模板時，支持文本分權(quán)簽字，要點標(biāo)注、關(guān)鍵字凸顯，限制區(qū)域編輯，層層審批編輯修改，修改留痕等功能具備在線電子合同內(nèi)容與會議紀(jì)要智能比對功能，支持合規(guī)性校驗及電子蓋章、簽名，實現(xiàn)對電子合同統(tǒng)一管理規(guī)避風(fēng)險。同時，與院辦合同系統(tǒng)對接，實現(xiàn)合同全生命周期管理。

在醫(yī)院后勤管理領(lǐng)域，AI技術(shù)的應(yīng)用已經(jīng)初見成效，當(dāng)前主要發(fā)揮了AI在圖像識別、文本識別、數(shù)據(jù)分析預(yù)測等功能上的優(yōu)勢，應(yīng)用于設(shè)備維護、設(shè)備故障預(yù)測、供應(yīng)鏈管理等醫(yī)院后勤管理中。AI技術(shù)成熟度還在不斷提高，結(jié)合后勤業(yè)務(wù)AI應(yīng)用場景也需繼續(xù)進行拓寬。

AI技術(shù)的在醫(yī)院后勤領(lǐng)域的應(yīng)用也存在一些困難，首先AI技術(shù)的應(yīng)用需要大量的數(shù)據(jù)支持，由于醫(yī)院后勤領(lǐng)域數(shù)據(jù)來源的分散性和數(shù)據(jù)的保密性，設(shè)備設(shè)施系統(tǒng)的互聯(lián)互通狀況不夠理想，獲取數(shù)據(jù)較為困難。醫(yī)院可以建立數(shù)據(jù)共享平臺，允許各設(shè)備系統(tǒng)之間分享數(shù)據(jù)，同時采用先進的數(shù)據(jù)采集和處理技術(shù)，以提高數(shù)據(jù)的數(shù)量、質(zhì)量和處理效率。醫(yī)院多樣化的設(shè)備之間的兼容性也可能存在問題，需要將AI技術(shù)與不同設(shè)備進行兼容性測試，以確保設(shè)備可以順利使用AI技術(shù)。

基建管理方面，應(yīng)用AI技術(shù)無需對已有的后勤基建設(shè)施進行大規(guī)模改造或重建，對于新老院區(qū)來說AI的初步應(yīng)用難度都不高。但AI技術(shù)的充分利用需要大量的數(shù)據(jù)和算力支持，因此醫(yī)院需要進行數(shù)據(jù)和算力、算法等基礎(chǔ)設(shè)施的升級和改造，推動設(shè)備的更新和改造以兼容AI技術(shù)，更好地適應(yīng)AI技術(shù)的應(yīng)用。對新設(shè)備也需要進行兼容性測試，以確保設(shè)備能夠無縫集成AI技術(shù)。

為了更好地將AI技術(shù)應(yīng)用到醫(yī)院后勤管理中，需要相關(guān)的技能和知識，故而首先醫(yī)院技術(shù)人員需要提高自身技能和知識水平，同時需要招聘更多具備AI技術(shù)應(yīng)用經(jīng)驗的人才。

可以看出，AI的充分利用需要投入大量的成本，包括人力成本、技術(shù)成本、設(shè)備成本等，對于一些小型醫(yī)院來說投入這些成本可能會帶來不小的壓力，可以優(yōu)先考慮成熟度高、成本低而提升效果明顯的AI技術(shù)，逐步在整個后勤領(lǐng)域應(yīng)用AI技術(shù)。

另外，在應(yīng)用AI技術(shù)時，需要加強對隱私的保護，避免隱私泄露的風(fēng)險。

綜上所述，醫(yī)院后勤領(lǐng)域的AI技術(shù)應(yīng)用已經(jīng)初見成效，但仍然還面臨一些問題和挑戰(zhàn)。醫(yī)院需要加強基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)和技術(shù)的投入，同時加強人才引進和培養(yǎng)，根據(jù)具體情況優(yōu)化應(yīng)用場景，推動AI技術(shù)的不斷發(fā)展。