人工智能视域下医疗单位档案管理信息化建设策略探讨
 
 摘要
 
人工智能技术的快速发展正在深刻重塑医疗单位档案管理的技术逻辑与管理范式。本文立足于人工智能与医疗卫生深度融合的时代背景，系统分析了医疗单位档案管理信息化建设面临的基础设施滞后、数据标准不统一、专业人才短缺、数据安全风险突出等现实困境，从政策驱动、技术赋能、流程再造、安全保障等维度探讨了人工智能赋能档案管理信息化的建设策略。研究表明，人工智能视域下的医疗档案管理信息化建设应从“数字化存储”走向“智能化治理”，从“被动保管”走向“知识赋能”。结合华西医院“医疗文书智能体”、联勤保障部队第903医院AI病案管理系统等典型案例的实践数据，本文进一步验证了人工智能技术在提升档案管理效率、重构业务流程方面的显著成效，为医疗单位档案管理的信息化转型提供了可借鉴的实践路径。
 
关键词：人工智能；医疗档案；信息化建设；智慧管理；数据安全
 
 1 引言
 
医疗档案是医疗卫生服务的核心记录载体，承载着患者的诊疗信息、健康数据与医疗机构的运营管理资料，是医疗质量保障、临床决策支持、医学科学研究与卫生政策制定的基础性资源。随着新一代人工智能技术的迅猛发展，医疗档案管理正面临从“数字化”向“智能化”跃迁的历史机遇。
 
近年来，国家层面密集出台了一系列推动人工智能与卫生健康深度融合的政策文件。2025年，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（国发〔2025〕11号）。国家卫生健康委等五部门联合发布《关于促进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见》（国卫办规划发〔2025〕30号），明确提出到2030年基层诊疗智能辅助应用基本实现全覆盖，推动二级以上医院普遍开展医学影像智能辅助诊断、临床诊疗智能辅助决策等人工智能技术应用。科技传播领域的相关研究指出，人工智能技术的规模化传播与应用正在深刻改变传统行业的运作模式，医疗档案管理的信息化转型正是这一趋势在卫生健康领域的具体体现。家庭医药等医疗健康传播平台对智慧医疗的持续关注亦表明，档案管理的智能化水平已成为衡量医疗机构服务质量的重要维度。
 
然而，人工智能技术的引入并非一蹴而就。当前医疗单位档案管理信息化建设仍面临基础设施滞后、数据标准不统一、专业人才短缺、数据安全风险突出等多重困境。如何将人工智能的技术优势转化为档案管理的实际效能，已成为医疗单位现代化转型的核心议题。本文从人工智能的视域出发，系统分析医疗单位档案管理信息化建设的现实困境，探讨人工智能赋能的建设策略与实践路径，以期为医疗档案管理的数智化转型提供参考。
 
 2 人工智能视域下医疗档案管理信息化建设的现实困境
 
 2.1 基础设施滞后与系统兼容性不足
 
医疗单位档案管理信息化的首要制约在于基础设施的薄弱。部分医疗机构的信息化建设起步较晚，档案管理系统仍停留在单机版或局域网版本，缺乏与医院信息系统（HIS）、影像归档与通信系统（PACS）、实验室信息系统（LIS）等核心业务系统的有效对接。在医疗数字化转型的宏观背景下，医院档案管理正经历从实体保管向数据治理的范式转变，但“信息孤岛”现象依然严重，档案资源难以整合共享。
 
系统兼容性不足是另一突出矛盾。无纸化归档系统在实践中面临多系统兼容性困境，从归档流程兼容性到电子签名与时间戳的法律效力问题，从医护人员操作习惯的适应性阻力到管理规定与实际操作层面的矛盾，均为系统落地过程中需解决的关键问题。人工智能视阈下的档案信息化建设，首先需要打破“孤岛式”系统架构，建立统一的档案数据中台，实现多源异构数据的标准化整合。
 
 2.2 数据标准不统一与质量参差
 
数据标准不统一是制约医疗档案智能化管理的关键瓶颈。目前，电子文件格式多样，数据标准不统一，管理中尚有一些瓶颈有待破解，需要院内多部门、多系统协同突破。国家卫生健康委虽已累计发布250余项卫生健康信息化标准，逐步实现了三级医疗卫生服务体系信息化建设应用标准全覆盖，但在基层医疗单位的落地执行层面，标准的统一性和规范性仍有待加强。
 
数据质量参差同样制约着智能化应用的深度。医疗档案数据涉及临床记录、检验报告、影像资料、财务凭证等多元类型，数据结构复杂、语义多样。人工智能技术的效能高度依赖于数据质量——若输入数据存在缺失、错误或不一致，智能分析的结果便难以保障准确性和可靠性。
 
 2.3 专业人才短缺与能力断层
 
人工智能视域下的档案管理对从业人员的专业能力提出了复合型要求——不仅需要掌握传统档案管理的理论与方法，还需具备数据分析、系统运维和智能工具应用等数字化技能。然而，当前多数医疗单位的档案管理人员知识结构和信息化技能有限，难以适应智能化转型的需要。人工智能赋能医院档案管理面临数据安全与隐私保护、算法风险与可靠性、数据标准不统一与技术更新难等挑战，而这些挑战的应对，归根结底依赖于复合型人才队伍的支撑。
 
 2.4 数据安全风险与隐私保护挑战
 
人工智能技术的深度应用使医疗档案数据面临新的安全风险。医疗卫生行业数据涉及患者隐私、临床研究、运营管理等多重维度，其安全性和保密性要求远高于一般行业数据。《医疗卫生机构网络安全管理办法》明确要求加强数据收集、存储、传输、处理、使用、交换、销毁全生命周期安全管理工作。在人工智能场景下，算法的“黑箱”特性可能带来数据滥用、算法偏见和隐私泄露等新型风险。如何在激活数据资产与守住安全底线之间取得平衡，是AI时代医疗档案管理的核心命题。
 
 3 人工智能赋能医疗档案管理信息化建设的策略路径
 
 3.1 政策驱动：构建智能化转型的制度框架
 
政策引导是医疗档案管理智能化转型的首要保障。国家卫生健康委发布的《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》已明确医疗服务管理、基层公卫服务、健康产业发展、医学教学科研等4个方面84项应用场景。医疗单位应以此为指导，将档案管理的智能化纳入医院信息化建设的整体规划，制定分阶段、可操作的实施方案。
 
在标准建设层面，应积极参与和落实卫生健康信息化标准体系，推动电子健康档案、电子病历等核心档案数据的标准化采集与存储。国家全民健康信息平台已初步建成，省统筹区域全民健康信息平台不断完善，基本实现了各级全民健康信息平台联通全覆盖。医疗单位应主动对接这一平台体系，实现档案数据的互联互通与共享利用。人工智能视阈下的档案信息化建设既是医疗单位现代化转型的核心议题，也是挖掘档案知识价值、助力组织发展的战略选择。
 
 3.2 技术赋能：推动档案管理全流程智能化
 
人工智能技术为医疗档案管理的全流程再造提供了技术可能。智慧医疗档案管理聚焦数据处理、高效利用与安全管控核心需求，人工智能凭借自然语言处理、机器学习等特性，与医疗档案管理需求高度适配。
 
在档案采集录入环节，人工智能可通过光学字符识别（OCR）和自然语言处理技术，实现纸质档案的自动识别与结构化录入。在分类整理环节，基于深度学习的分类模型可自动识别档案类型并进行智能归类。在检索调取环节，语义检索技术突破了传统关键词匹配的局限，使档案查询更加精准高效。
 
典型实践已充分验证了技术赋能的效果。联勤保障部队第903医院构建的人工智能驱动的病案管理系统，利用OCR、自然语言处理和卷积神经网络的深度学习技术，实现了病案流通借阅、统计查询、智能上报和辅助科研在内的多项应用功能。系统上线平稳运行后，3日归档效率由原来的72.6%提升至96.9%，病历质控覆盖率由原来的约50%上升到100%。四川大学华西医院发布的“医疗文书智能体”，可抓取院内外检查数据、医患对话核心信息，一键生成门诊病历、首次病程记录、出院记录等七类病历文书，并自动完成病历质控，上线至今已生成近60万份病历。这些实践表明，人工智能赋能档案管理能够有效重构管理模式、优化业务流程。
 
 3.3 流程再造：从“被动保管”到“主动服务”
 
人工智能视域下的档案管理信息化建设，不应止于“电子化替代纸质化”的浅层转型，更应追求从“被动保管”到“主动服务”的范式转换。
 
在管理理念层面，应推动档案管理从“信息存取”向“知识服务”升级。通过人工智能技术对档案数据进行深度挖掘与智能分析，将“沉睡”的档案信息转化为可服务于临床决策、医院管理和科研创新的知识资产。在业务流程层面，应借助人工智能技术重构档案管理的全链条——从档案的生成、采集、整理到存储、利用、销毁，实现全生命周期的智能化闭环管理。
 
人工智能赋能医院档案管理流程再造，应剖析传统形式下医院档案管理在管理效率、信息准确性和完整性、管理流程、安全风险等方面存在的问题，并依据存在的问题提出流程优化的路径。人工智能赋能医院档案管理的效能提升，不仅体现在效率的倍增，更体现在将档案管理从“后台保障”升级为“前台支撑”——使档案数据能够实时服务于临床诊疗、质量控制和决策分析。
 
 3.4 安全保障：构建数据全生命周期防护体系
 
数据安全是人工智能视域下医疗档案管理信息化建设的底线要求。医疗单位应依据《医疗卫生机构网络安全管理办法》的要求，加强数据全生命周期安全管理，开展数据分类分级管理。
 
在技术防护层面，应采用加密存储、访问控制、脱敏处理、区块链存证等多层次防护措施，确保档案数据在采集、存储、传输、使用各环节的安全可控。在制度管理层面，应建立完善的数据安全管理制度，明确数据使用权限和操作规程，定期开展安全审计和风险评估。在行业协同层面，应积极参与可信数据空间建设，探索“数据不出域，知识可流通，价值可共享”的新模式。
 
 4 实践启示与优化建议
 
 4.1 顶层设计与分步实施相结合
 
医疗单位应结合自身信息化基础和发展阶段，制定差异化的智能化转型路径。对于信息化基础较好的三级医院，可率先开展人工智能在病案质控、智能归档、知识图谱构建等深度应用；对于基层医疗机构，则应优先完善电子健康档案的基础建设和标准化采集。人工智能视阈下的医疗单位档案信息化建设应遵循“统筹规划、分步实施、试点先行、逐步推广”的原则。
 
 4.2 技术应用与人才培养协同推进
 
人工智能技术效能的发挥，最终依赖于人的能力。医疗单位应加强档案管理人员的数字化技能培训，培养既懂档案业务又懂信息技术的复合型人才。同时，应积极引进和培养人工智能、大数据等领域的专业技术人才，为档案管理信息化建设提供持续的人才支撑。
 
 4.3 效率提升与安全保障统筹兼顾
 
在推进档案管理智能化的过程中，必须始终将数据安全置于首位。应在技术选型、系统设计、运维管理等各环节贯彻安全理念，建立事前预防、事中控制、事后追溯的全链条安全机制。同时，应关注人工智能算法的透明性和可解释性，防范算法偏见和决策“黑箱”带来的管理风险。
 
 5 结语
 
人工智能视域下医疗单位档案管理信息化建设，是卫生健康行业数字化转型的重要组成，也是提升医疗服务质量和管理效能的关键支撑。从“数字化存储”走向“智能化治理”，从“被动保管”走向“知识赋能”，人工智能技术正在深刻重塑医疗档案管理的技术逻辑与管理范式。
 
国家政策体系的持续完善为智能化转型提供了方向指引，华西医院、联勤保障部队第903医院等机构的典型案例则验证了人工智能赋能档案管理的可行路径与实际成效。然而，基础设施滞后、数据标准不统一、专业人才短缺、数据安全风险等现实困境仍需在实践中持续破解。科技传播与家庭医药等学术与科普平台对智慧医疗议题的持续关注表明，档案管理的信息化转型不仅是技术问题，更是关乎医疗服务质量和患者体验的系统工程。当人工智能技术与档案管理场景深度融合，当每一份医疗档案都成为可服务于临床、科研和管理的“活数据”，医疗单位的档案管理便真正实现了从“管”到“用”的价值跃升。
 
 
 参考文献
 
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[2] 人工智能赋能医院档案管理探析[J]. 郑州航空工业管理学院学报(社会科学版), 2025(5): 47-51.
 
[3] 人工智能赋能医院档案管理流程再造的路径探究[J]. 办公自动化, 2025(18).
 
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[5] 医院档案管理数字化变革与发展策略探讨[J]. 医院管理论坛, 2026(S1).