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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。核心問題包括建構能夠跟人類似甚至超卓人類的推理、知識、計劃、學習、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)等信息技術的發(fā)展，近年來AI技術也在高速發(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技術無法估量的巨大潛力。

AI技術因其技術特點，具備以下多種優(yōu)勢：

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

（2）精度高。AI可以快速而準確地識別模式、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，具有學習和適應能力，能夠在不斷的學習中不斷改進和提高自己的能力。

（4）可重復性。AI可以重復執(zhí)行相同的任務，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)療領域，AI技術已有一些成熟應用，如AI醫(yī)學影像、手術機器人、基因檢測序列等，未來AI技術還將助力智慧醫(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、電子健康記錄等多方面取得進展。

當前很多醫(yī)院在后勤領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)，形成了相應專業(yè)領域的知識庫，這為AI技術的應用提供了良好的數(shù)據(jù)基礎及信息化基礎。應提早重視AI技術對于傳統(tǒng)行業(yè)的沖擊，積極擁抱AI技術對醫(yī)院后勤業(yè)務的滲透和融合。

在可見的未來，AI技術的應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)技術和管理方法，提供更好地后勤保障服務，助力醫(yī)院高質量發(fā)展。

××醫(yī)院結合傳統(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)結合了視覺、人工智能、重力傳感、生物識別等技術，通過各子系統(tǒng)與設備的聯(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化、科學化和智能化，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)了庫內電子引導、無感上貨、即領即走、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、領用、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、科學化、透明化和高效。

基于全院紡品全生命周期、精細化管理的紡品系統(tǒng)，內含一套集光、機、電、計算機技術為一體的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)出前完成質量確認、分科、分碼、發(fā)放等功能，不合格標注，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水平。

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

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

基于供應商談判會議紀要的關鍵內容，在填寫合同模板時，支持文本分權簽字，要點標注、關鍵字凸顯，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容與會議紀要智能比對功能，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)院后勤管理領域，AI技術的應用已經(jīng)初見成效，當前主要發(fā)揮了AI在圖像識別、文本識別、數(shù)據(jù)分析預測等功能上的優(yōu)勢，應用于設備維護、設備故障預測、供應鏈管理等醫(yī)院后勤管理中。AI技術成熟度還在不斷提高，結合后勤業(yè)務AI應用場景也需繼續(xù)進行拓寬。

AI技術的在醫(yī)院后勤領域的應用也存在一些困難，首先AI技術的應用需要大量的數(shù)據(jù)支持，由于醫(yī)院后勤領域數(shù)據(jù)來源的分散性和數(shù)據(jù)的保密性，設備設施系統(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，以提高數(shù)據(jù)的數(shù)量、質量和處理效率。醫(yī)院多樣化的設備之間的兼容性也可能存在問題，需要將AI技術與不同設備進行兼容性測試，以確保設備可以順利使用AI技術。

基建管理方面，應用AI技術無需對已有的后勤基建設施進行大規(guī)模改造或重建，對于新老院區(qū)來說AI的初步應用難度都不高。但AI技術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、算法等基礎設施的升級和改造，推動設備的更新和改造以兼容AI技術，更好地適應AI技術的應用。對新設備也需要進行兼容性測試，以確保設備能夠無縫集成AI技術。

為了更好地將AI技術應用到醫(yī)院后勤管理中，需要相關的技能和知識，故而首先醫(yī)院技術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技術應用經(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、技術成本、設備成本等，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，逐步在整個后勤領域應用AI技術。

另外，在應用AI技術時，需要加強對隱私的保護，避免隱私泄露的風險。

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