□王楠 张剑

随着医疗数字化转型推进，门诊量、病历数、影像资料等档案数据呈现爆发式增长，传统人工录入、分类、检索的管理模式逐渐暴露效率低下、数据利用率低、服务响应滞后等问题。在智慧医疗背景下，档案管理的智能化升级已成为优化医疗服务质量、防范法律风险、促进医院精细化管理的必然要求。人工智能技术的介入，通过重构档案管理的底层逻辑，实现了档案处理从被动应对到主动服务的转变，不仅提升了数据处理的速度与精度，更催生出新型服务形态，推动医院档案管理迈入智慧化发展新阶段。

人工智能赋能档案质量管理的实践路径

基础数据录入智能优化。档案数据的准确性是后续应用的基础，人工智能通过智能标记系统革新了基础数据录入模式。依托自然语言处理技术解析病历文本，自动识别核心信息并完成标准化字段填充，同时实时校验信息完整性、格式规范性与逻辑合理性，对缺失项、非标准表述及矛盾内容及时提醒。通过构建医学相关的结构化模板，引导工作人员规范录入，自动补全关联信息并生成语义索引，减少人工操作误差。

数据清洗整合高效推进。多源异构数据的整合是档案管理的关键难题，人工智能通过构建智能清洗引擎，自动识别档案数据中的冗余、矛盾及缺失信息，依据临床术语标准完成语义统一规范。针对不同业务系统的字段差异，建立动态映射规则库，实现电子病历、影像报告、检验单据等多元数据的标准化整合。对于历史积压的纸质档案，通过图像识别与文本解析技术完成数字化转换，提取关键字段并补全缺失信息，大幅提升数据完整率。某医院通过该方式处理百万份历史档案，日均处理异常数据上万条，有效降低了存储成本，提升了数据复用价值。

数据异常智能精准监测。档案数据的合规性直接影响医疗决策的可靠性，人工智能构建的智能异常监测体系，通过概率模型与关联分析技术，实时扫描数据流中的显性异常与隐性矛盾。针对结构化数据建立多维度校验规则，精准识别身份证号错误、日期格式混乱等基础问题；借助知识图谱分析跨科室数据关联，挖掘隐藏的逻辑冲突。系统通过自适应学习持续优化异常判定标准，结合不同病种特征动态调整容错区间，减少误报情况。

人工智能构建医院档案智慧服务新形态

非接触式服务人工智能技术打破了传统档案服务的时空限制，构建起非接触式智慧服务模式。通过智能语音交换与自助终端，患者可远程完成身份核验与档案调阅授权，借助生物特征识别技术保障隐私安全。系统解析用户需求后，自动匹配跨平台档案资源，生成标准化文书并在线推送，无需现场办理。针对医嘱解读、报告说明等高频需求，部署智能问答机器人实现全天候自助响应，同时通过智能预约模块动态分配服务资源，实时提醒办理进度，大幅减少患者等待时间，提升服务便捷性。

智能化检索提升服务效能。传统档案检索依赖精准关键词，效率低下且易遗漏相关信息，人工智能通过语义解析与知识图谱技术，实现检索服务的智能化升级。系统能够理解用户模糊查询意图，将自然语言表述转化为精准检索条件，匹配跨科室、跨学科的档案资源并关联推荐。支持多维度组合检索，根据用户角色权限生成差异化视图，对敏感信息进行分级脱敏处理。检索结果以可视化摘要形式呈现，关键信息突出标注，支持一键调阅关联业务档案。

主动式知识服务支撑临床决策。人工智能推动档案服务从被动查询向主动赋能转变，基于海量诊疗数据训练的智能推荐模型，能够为临床决策提供精准历史案例支撑。同时，整合档案数据构建动态知识图谱，直观呈现疾病诊疗关联逻辑，为科研创新与人才培养提供数据支持，实现档案资源向知识价值的转化。

人工智能技术为医院档案管理带来了全方位革新，通过优化档案质量管理流程、构建智慧服务体系，有效破解了传统模式的效率瓶颈与服务局限，在提升数据质量、拓展服务边界、支撑临床决策等方面发挥了重要作用。

（课题编号：XTSKFZ2025227）

（作者单位：河北省第一荣军优抚医院）