关键词：人工智能；医疗；大数据中心

1引言

随着人工智能技术的飞速发展，其逐渐被应用到医疗健康领域，如智能诊断、影像识别等，实现了医疗诊断服务一体化建设，对于现代医疗事业的发展有着积极作用。在实际应用人工智能技术的过程中，为保障技术应用的有效性，以及诊断结果的准确性和可靠性，提高诊断速度，加强对基于人工智能的医疗大数据中心建设研究很有必要。

2基于人工智能的医疗大数据中心管理系统应用方向

2.1辅助临床诊疗

辅助临床诊疗是当前人工智能技术在医疗数据中心管理系统中的主要应用方向之一。通过对数据中心中患者的相应病症资料、数据信息以及360°视图的分析和挖掘，为临床诊断、治疗提供可靠数据支持，并辅助决策，不仅有助于减少单一人工诊疗过程中可能存在的误诊问题，而且有助于提高诊疗效率，对于降低医疗风险、保障医疗质量有着积极作用[1]。

2.2提升医疗质量

基于医疗大数据中心，构建医疗质量控制系统，能够实现对医疗质量数据的高效提取和分析，并由此展开事前防范、事中提醒以及事后分析，有助于提高医疗质量水平，降低医疗事故发生概率。另外，相应医疗质量数据信息还能够作为后续质量分析和评价的原始数据，形成质量控制闭环，为后续医疗质量的优化管控提供可靠支持。而且，通过对床位周转率、住院时长等相关指标和数据的分析，还能够有针对性地进行医疗服务整改，对于提高医院服务质量、提升患者满意度等有着良好的效果。

2.3支持医院运营

基于医疗大数据中心，能够实现对医院运营管理数据的高效整合和保存管理，其不仅包括医护人员视图信息，还包括绩效管理数据信息、医院设备资源消耗情况等，能够帮助医院管理人员更加直观、准确地了解医院运行情况，实现人员、资源以及资产的精细化管理，有助于提升医院决策的可靠性以及运营管理水平。

2.4促进科研发展

医疗大数据还可以为医疗科研工作提供数据支持，实现临床数据的高效整合和提取，有助于提高医疗及科研工作的效率和质量，对于医疗事业发展有着积极意义。同时，医疗大数据中心的建立还能够实现对医院数据信息的有效整合，提高数据利用率，促使数据价值得到充分挖掘和发挥，为智慧医院建设提供良好支持。

3医疗大数据中心架构设计

基于医疗大数据中心的实际应用需求，要求该数据中心能够对医院系统后台中的数据信息进行采集、存储和处理，为医疗工作的开展以及医院运营管理提供基础数据支持[2]。为满足上述要求，医疗大数据中心架构应主要包括门户层、数据应用层、服务支持层、数据治理层、数据层以及业务系统层6个层次，如表1所列。