大數據與AI驅動的醫(yī)學圖書情報服務創(chuàng)新研究

大數據與人工智能技術的迅速發(fā)展，為圖書情報學的理論與實踐創(chuàng)新注人了強勁動力，推動醫(yī)學圖書館從傳統(tǒng)文獻管理向智能化、數據驅動的知識服務轉型。不僅有助于提升醫(yī)學科研和臨床決策的效率，還能有效促進多學科交叉融合，為健康信息服務模式創(chuàng)新提供了新的機遇。當前，國內外在醫(yī)學信息學、健康信息學以及圖書情報學的交叉領域展開了大量探索1。國外學者主要關注健康數據挖掘、弱勢群體健康信息服務等主題，而國內研究則聚焦在醫(yī)院圖書館的角色優(yōu)化、碎片化閱讀行為分析以及跨學科資源整合等方向。對此，有必要進一步梳理大數據與AI在醫(yī)學圖書情報領域的應用現狀與趨勢，為推動我國醫(yī)學圖書情報服務的智能化升級和高質量發(fā)展提供參考。

1大數據與AI在醫(yī)學圖書情報服務中的主要應用

1.1知識圖譜驅動的醫(yī)學圖書情報智能檢索

在醫(yī)學圖書情報領域，知識圖譜廣泛應用于醫(yī)學文獻的智能檢索、科研數據分析和臨床決策支持等方面，能夠極大地提升信息的檢索效率和服務質量。通過將醫(yī)學術語、疾病、藥物、治療方法等醫(yī)學實體之間的關系進行系統(tǒng)化整合，知識圖譜不僅有助于解決傳統(tǒng)檢索方式中信息碎片化的問題，還能通過語義分析深化醫(yī)學信息檢索的深度。大數據與人工智能技術的結合，尤其是深度學習和自然語言處理的應用，進一步增強了知識圖譜在醫(yī)學圖書情報服務中的作用。大數據提供了龐大的醫(yī)學數據支持，知識圖譜則通過對這些數據進行結構化和語義化處理，幫助用戶精準定位信息2。AI技術，尤其是機器學習與深度學習，能夠從海量數據中識別出潛在的關系和模式，并實時更新圖譜中的信息，從而提高檢索和推薦的精準度和智能化水平。PubMed通過構建醫(yī)學主題詞（MeSH）知識圖譜，結合大數據分析和AI技術，能夠根據疾病、治療方法等醫(yī)學實體之間的復雜關系，自動化地推薦相關文獻，提高檢索效率。同樣，國內如知網等平臺也采用知識圖譜技術，通過整合醫(yī)學資源并利用大數據挖掘，提升了學術資源的關聯性和檢索效率，從而為科研人員和臨床醫(yī)生提供更加高效和精準的情報服務[3]。

1.2健康數據挖掘助力醫(yī)學圖書情報個性化服務

近年來，國家陸續(xù)出臺《關于促進和規(guī)范健康醫(yī)療大數據應用發(fā)展的指導意見》《國家健康醫(yī)療大數據標準、安全和服務管理辦法（試行）》等一系列政策法規(guī)，從頂層設計到具體實施進行了全面布局、規(guī)范與引導，推動健康醫(yī)療大數據技術向好發(fā)展，同時為健康醫(yī)療大數據的應用營造了良好的政策環(huán)境，健康數據挖掘在醫(yī)學圖書情報服務中的應用日益廣泛，特別是在實現個性化服務方面展現了巨大潛力。通過對用戶行為、健康數據及科研需求的深度分析，數據挖掘技術為醫(yī)學圖書情報服務提供了精準的量身定制方案。能夠根據用戶的需求和偏好，智能化地推送相關文獻、健康信息及科研資源，從而大幅提升用戶體驗和服務效率4。例如，華中科技大學同濟醫(yī)學院附屬同濟醫(yī)院圖書館借助大數據技術，通過用戶需求調查和用戶空間行為分析確定醫(yī)院圖書館空間再造重點并篩選核心用戶，并通過小組訪談的文本分析，實現用戶參與空間再造過程。而在2024年3月，北京國際大數據交易所正式發(fā)布了首批100個人工智能大模型高質量訓練數據集，其中涉及醫(yī)療健康、醫(yī)藥研發(fā)場景的約20個數據集，也充分展示了大數據和AI技術在醫(yī)學圖書情報領域的發(fā)展?jié)摿Α?/p>

1.3數據分析賦能醫(yī)學科研與圖書情報決策支持

隨著數據分析技術的不斷進步，醫(yī)學科研與圖書情報決策支持的智能化水平得到了顯著提高。通過大數據和人工智能（AI）的深度應用，醫(yī)學圖書情報服務不僅能夠為科研人員提供精準的文獻資源，還能夠為臨床決策提供數據支持，助力醫(yī)學領域的創(chuàng)新與發(fā)展。以中山醫(yī)院聯合復旦大學類腦研究團隊等自主研發(fā)的人工智能醫(yī)生為例，該系統(tǒng)能夠通過自動化獲取患者行走時的步態(tài)特征、面部表情、語音和言語復述情況，分析患者的腦功能狀況。通過數據分析與深度學習算法，該系統(tǒng)可以判斷是否存在腦功能障礙，并對影像學結果進行智能化判讀，診斷的特異性已達到 95% 。不僅提升了醫(yī)學診斷的效率與精準度，還為醫(yī)學圖書情報服務提供了新的數據支持模式，幫助醫(yī)生快速獲取相關病例資料和研究成果，進一步促進精準醫(yī)療的發(fā)展。在國外，英國國家衛(wèi)生服務系統(tǒng)（NHS）、美國“健康信息交換（HIE）”系統(tǒng)和澳大利亞電子的健康記錄（eHealth）系統(tǒng)都分別管理著大量的病歷檔案。上述系統(tǒng)廣泛應用大數據與人工智能（AI）技術，通過對患者數據的深度分析與共享，顯著提高了臨床決策支持的質量與效率。

2醫(yī)學圖書情報服務的現實困境

2.1醫(yī)學圖書情報數據管理有待優(yōu)化

醫(yī)學圖書情報服務的數據管理能力尚未與日益增長的數據量相匹配，成為制約其智能化發(fā)展的主要瓶頸。目前，盡管國內醫(yī)學圖書館在數字化轉型中已逐步整合文本數據、文獻資源以及一些開放數據庫，但對于科研活動中產生的大量實驗數據、統(tǒng)計數據以及科研人員的研究數據，仍未建立系統(tǒng)的管理機制。相比國外，許多數字圖書館已經建立了完善的科研數據管理體系，涵蓋了從實驗數據到學術成果的全生命周期管理。在國內，醫(yī)學圖書情報服務平臺仍然缺乏有效的科研數據集的建設，導致科研數據無法被充分利用。雖然數字圖書館平臺積累了大量的用戶行為數據，包含了豐富的用戶偏好和需求信息。但由于數據挖掘技術的滯后，寶貴的過程性數據并未被充分分析與利用，未能用于構建精準服務或個性化推薦體系。大量未被利用的用戶日志數據沉淀在平臺，錯失了通過智能推薦優(yōu)化服務、提升用戶體驗的機會，導致平臺在數據的增值和轉化方面未能實現應有的“數據紅利”。

2.2醫(yī)學圖書情報資源可視化程度較低

當前，醫(yī)學圖書情報服務的可視化技術仍處于初級階段，遠未滿足現代科研的需求。盡管現有的數字圖書館擁有基本的主題分析、趨勢統(tǒng)計和作者/機構聚類等可視化功能，但在處理復雜的數據關系時還缺乏足夠的深度和交互性。知識圖譜的呈現通常是靜態(tài)的，且數據分類模糊，缺乏足夠的層次感和細節(jié)，用戶在學術分析時無法充分挖掘數據的潛在價值。尤其是在醫(yī)學圖書情報領域，數據不僅包含文字、圖像，還包括臨床記錄和醫(yī)學圖像等多維度信息，如何將這些復雜的高維數據有效呈現，并幫助用戶從中提取有價值的結論，成為目前技術的瓶頸。隨著大數據時代的到來，數據呈現出高維、多源、動態(tài)演化的特點。如何將這些高維數據有效地降維并呈現出清晰、精確的可視化結果，依然是一個亟待解決的問題。

2.3醫(yī)學圖書情報服務智能化水平不高

盡管大數據和人工智能技術在醫(yī)學圖書情報服務中具有巨大的應用潛力，但其智能化水平仍處于初步階段，尚未實現真正的智能決策和語義推理。目前，許多數字圖書館的知識發(fā)現服務仍以基礎文獻檢索為主，缺乏智能推理、個性化推薦等高階功能。例如，當前的檢索系統(tǒng)無法對復雜的查詢請求進行語義理解和推理處理，尤其是在面對多義詞、模糊表達時，系統(tǒng)的準確度和相關性大大下降。雖然部分平臺引入自然語言處理技術，但在理解用戶意圖和提供精準檢索結果方面仍存在較大差距，未能真正實現智能化服務，導致智能化服務的發(fā)展面臨訓練數據集匱乏的瓶頸。醫(yī)學圖書情報服務所需的高質量、標注精確的語料庫尚不完善，尤其是醫(yī)學領域的專業(yè)數據和案例數據較為稀缺，導致人工智能模型在處理醫(yī)學信息時效果不佳。

3大數據與人工智能賦能醫(yī)學圖書情報服務的創(chuàng)新路徑

3.1進一步優(yōu)化和完善醫(yī)學圖書情報數據

3.1.1開發(fā)智能化數據處理和挖掘技術。醫(yī)學圖書情報平臺應重視智能化數據的開發(fā)與處理，尤其是在數據類型的多樣化背景下，通過大數據技術對不同類型的醫(yī)學數據進行高效整合。在操作層面，需要建立一個統(tǒng)一的數據標準和格式，將醫(yī)學文獻、病例、影像、聲音等多種數據類型進行統(tǒng)一描述與索引，為深層次的語義檢索提供支撐。為了提高數據的智能化，平臺可以采用先進的預處理方法，如時間切片、數據簡化、模糊匹配、碎片化處理等技術，通過數據清洗、去重和去噪來獲取高質量的智能數據。通過數據挖掘和分析，平臺能夠發(fā)現數據間的潛在關聯，從而為用戶提供更加精準和個性化的服務。

3.1.2加強數據融合與多維度分析。除了整合傳統(tǒng)的醫(yī)學文獻資源外，數字圖書館平臺還應積極推動不同數據源的融合，包括用戶行為數據、專家數據以及外部科研資源的整合。通過構建全面的用戶數據畫像，平臺能夠實時捕捉用戶的行為特征與科研需求，并通過機器學習技術對用戶偏好進行智能化預測。以用戶行為數據為基礎，平臺能夠提供個性化的文獻推薦和研究資源推送，增強內容的相關性和推薦的精準性。此外，平臺還應強化外部數據的采集與整合，構建多維度的數據集，形成科研人員和臨床醫(yī)生所需的全面信息支持，優(yōu)化館藏資源配置，提高館藏資源的利用率，減少不必要的重復投人。

3.1.3促進數據云平臺的構建與合作。隨著數據量的不斷增長，傳統(tǒng)的本地計算和存儲方式已難以滿足大規(guī)模數據處理的需求。因此，醫(yī)學圖書情報服務平臺應積極推動數據云平臺的構建，借助云計算技術，突破本地存儲的瓶頸，實現大規(guī)模數據集的存儲與分析。平臺可以通過與云服務提供商合作，利用高性能計算資源實現對大數據的實時處理與深度分析，進一步提升數據處理速度和效率。同時，平臺還應與科研機構和數據提供方進行合作，整合科學數據資源，推動數據共享和協同創(chuàng)新，為醫(yī)學圖書情報服務的精準化和智能化提供強有力的數據支持。

3.2加強醫(yī)學圖書情報可視化設計

3.2.1自適應數據降維優(yōu)化。由于醫(yī)學圖書情報數據往往呈現出高維、非線性和多源異構的特點，傳統(tǒng)的可視化方式難以有效呈現這些復雜數據。因此，應采用自適應數據降維技術來優(yōu)化可視化效果。首先，針對數據維度較高的情形，應采用線性降維方法（如主成分分析），有效地將多維數據簡化為低維數據，便于用戶理解與分析。對于復雜的非線性數據，尤其是屬性間高度相關的數據，則應使用非線性降維方法，通過數據間的語義關系篩選，進行更加精確的降維處理。

3.2.2動態(tài)實時渲染與交互優(yōu)化。大數據環(huán)境下，用戶對于可視化分析的需求不再局限于靜態(tài)展示，而是期望通過動態(tài)實時渲染和交互式可視化獲取更多的信息。為此，應引人三維實時渲染技術，以支持多維數據的即時動態(tài)展示。通過圖形元素、顏色、紋理和符號的結合，將海量醫(yī)學數據轉化為易于理解的圖形表示。用戶可以通過交互式操作，如動態(tài)查詢、縮放、旋轉等，實時調整視圖，觀察不同數據維度間的關聯性。此外，平臺應根據用戶需求，提供多種視角的動態(tài)投影和實時更新功能，使用戶能夠從不同的角度深入分析數據，挖掘潛在的信息價值。

3.3提高醫(yī)學圖書情報智能化水平

依據醫(yī)學領域的需求，構建基于本體技術的語義化知識庫，整合醫(yī)學文獻、臨床數據、實驗結果等多種信息資源，如基于領域本體的蒙醫(yī)藥學知識庫等。通過智能檢索與語義推理，實現更精準的知識推薦和信息檢索，從而促進醫(yī)學科研和臨床決策的智能化。

3.3.1構建智能化系統(tǒng)自主控制模型。為了提升智能化系統(tǒng)的運行效率，需要建立完整的智能化控制模型，涵蓋數據采集、分析、反饋等環(huán)節(jié)。平臺應借鑒工業(yè)自動化控制系統(tǒng)的設計思路，構建全流程的數據反饋機制，實現智能化系統(tǒng)的自主運行。通過系統(tǒng)學習與自我調整，平臺能夠根據用戶需求和反饋不斷優(yōu)化服務，提高系統(tǒng)的智能化水平。

3.3.2拓展智能化服務手段。隨著大數據和人工智能技術的不斷發(fā)展，圖書館、檔案館應積極拓展智能化服務的應用手段。首先，可以引入智能問答式檢索服務，大大簡化用戶與平臺的互動流程，提高用戶獲取信息的效率。其次，引入智能輔助寫作服務。為醫(yī)學科研人員提供更加智能化的創(chuàng)作支持。例如，平臺可以提供自動摘要、引文推薦、問題方法建議等功能，幫助科研人員高效撰寫論文和報告，提升科研生產力。

大數據與人工智能技術為醫(yī)學圖書情報服務的創(chuàng)新發(fā)展提供了前所未有的動力和機遇，未來的醫(yī)學圖書情報服務將能更好地支持科研人員和臨床醫(yī)生，實現更加精準和高效的決策支持，智能化技術的應用將有力推動醫(yī)學領域的創(chuàng)新發(fā)展，提升全球健康信息服務的質量，為醫(yī)療健康事業(yè)的發(fā)展貢獻更多的智慧與力量。

參考文獻

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http：//kns.cnki.net/kcms/detail/14.1022. G2.20231228.1027.002.html.

作者簡介：齊燕（1972—），大學學歷，山東省公共衛(wèi)生臨床中心館員，研究方向：圖書管理相關專業(yè)。