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      解鎖健康數(shù)據(jù)資源潛力:新質(zhì)生產(chǎn)力賦能智能健康信息服務(wù)

      2024-02-25 00:00:00邱均平付裕添宓秦澤胡博徐中陽張廷勇
      圖書與情報(bào) 2024年6期
      關(guān)鍵詞:實(shí)踐進(jìn)路邏輯起點(diǎn)新質(zhì)生產(chǎn)力

      摘" "要:在國(guó)家大力支持健康事業(yè)、數(shù)智科技迅猛發(fā)展的背景下,健康信息服務(wù)作為“健康中國(guó)2030”目標(biāo)的重要組成部分,面臨著新的發(fā)展要求。文章基于新質(zhì)生產(chǎn)力理論,在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和智能信息處理的內(nèi)涵、理論及方法指導(dǎo)下,分析了新質(zhì)生產(chǎn)力賦能智能健康信息服務(wù)的邏輯起點(diǎn)、現(xiàn)實(shí)動(dòng)力和實(shí)踐進(jìn)路,進(jìn)一步構(gòu)建并提出了新質(zhì)生產(chǎn)力賦能健康數(shù)據(jù)資源基礎(chǔ)優(yōu)化,健康知識(shí)多主體協(xié)同形成,以及服務(wù)機(jī)制優(yōu)化轉(zhuǎn)型的邏輯架構(gòu)和具體方式,以期為新質(zhì)生產(chǎn)力賦能智能健康信息服務(wù)的具體實(shí)現(xiàn)提供參考。

      關(guān)鍵詞:新質(zhì)生產(chǎn)力;健康信息服務(wù);健康數(shù)據(jù)資源;邏輯起點(diǎn);現(xiàn)實(shí)動(dòng)力;實(shí)踐進(jìn)路

      中圖分類號(hào):G203" "文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A" "DOI:10.11968/tsyqb.1003-6938.2024070

      Unlocking the Potential of Health Data Resources:New Quality Productivity Enabling Health Information Intelligence Services

      Abstract With the country's strong support for the health industry and the rapid development of digital technology, health information services, as an important part of the \"Healthy China 2030\" goal, are facing new development requirements. Based on the theory of new quality productivity, under the guidance of the connotation, theory and method of data-driven and intelligent information processing, this paper analyzes the logical starting point, practical driving force and practical approach of new quality productivity empowering intelligent health information services, and further constructs and proposes the logical framework and specific methods of new quality productivity empowering the optimization of health data resource foundation, the collaborative formation of multiple subjects of health knowledge, and the optimization and transformation of service mechanisms, in order to provide a reference for the specific realization of new quality productivity empowering intelligent health information services.

      Key words new qualitative productivity; health information services; health data resources; logical starting point; realistic motivation; practical approach

      近年來,我國(guó)健康事業(yè)在國(guó)家大力支持和投入下取得了顯著進(jìn)展。健康信息服務(wù)作為“健康中國(guó)2030”目標(biāo)的重要組成部分,隨著健康事業(yè)的不斷推進(jìn),亦面臨著新的發(fā)展要求[1]。自黨的十九大召開以來,國(guó)家進(jìn)一步加大了對(duì)大數(shù)據(jù)、人工智能等數(shù)智技術(shù)與經(jīng)濟(jì)、產(chǎn)業(yè)及公共事業(yè)加速融合的重視。這一趨勢(shì)標(biāo)志著我國(guó)正逐步邁向以系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)和智能算法為核心的社會(huì),正式步入數(shù)智化時(shí)代[2]。數(shù)字科技的蓬勃發(fā)展,不僅塑造了全新的經(jīng)濟(jì)形態(tài),在深度賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)與公共事業(yè)的過程中,同樣推動(dòng)著健康信息服務(wù)形式與內(nèi)容的革新,為其新一輪的變革與深度轉(zhuǎn)型奠定基礎(chǔ)[3]。

      盡管健康信息服務(wù)在部分領(lǐng)域已取得顯著進(jìn)展,但在我國(guó)健康醫(yī)療事業(yè)持續(xù)發(fā)展、健康信息服務(wù)普及化要求不斷提高以及社會(huì)需求不斷增長(zhǎng)的新形勢(shì)下,仍面臨諸多挑戰(zhàn)。對(duì)現(xiàn)有健康信息服務(wù)系統(tǒng)深入了解后發(fā)現(xiàn),其雖作為公眾獲取健康信息服務(wù)的主要途徑,但應(yīng)對(duì)公眾對(duì)健康信息內(nèi)容、應(yīng)用和服務(wù)方式等全面需求變化時(shí),在服務(wù)精準(zhǔn)性、易用性與個(gè)性化層面仍存在較大缺失,服務(wù)質(zhì)量與覆蓋面整體不足[4]。究其根本在于現(xiàn)有的數(shù)據(jù)生產(chǎn)力模式難以充分挖掘和利用海量健康數(shù)據(jù),導(dǎo)致健康數(shù)據(jù)資源采集效率、挖掘深度與智能化分析處理能力均較為薄弱,數(shù)據(jù)資源的利用有效性不高,進(jìn)而影響了健康信息服務(wù)的效果,限制了其進(jìn)一步發(fā)展的潛力,難以適應(yīng)當(dāng)下公眾對(duì)健康信息服務(wù)個(gè)性化需求激增與利用方式的不斷變化。

      時(shí)下,新質(zhì)生產(chǎn)力以新技術(shù)、新模式、新機(jī)制驅(qū)動(dòng)生產(chǎn)力質(zhì)變提升的內(nèi)涵要求,有望通過技術(shù)創(chuàng)新和模式革新,全面指導(dǎo)健康信息服務(wù)質(zhì)量和效率的提升,推動(dòng)其向更高效、更優(yōu)質(zhì)的方向發(fā)展,確保用戶及時(shí)獲取高質(zhì)量的健康信息服務(wù),以應(yīng)對(duì)公眾需求新變化與服務(wù)模式滯后的矛盾[5]。鑒于新質(zhì)生產(chǎn)力強(qiáng)調(diào)對(duì)數(shù)據(jù)資源的深度挖掘和利用,因此可通過有效使用先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)與人工智能算法等,以智能化策略實(shí)現(xiàn)健康信息服務(wù)的高效、快速、優(yōu)質(zhì)、精準(zhǔn)和個(gè)性化[6]。這一模式的核心邏輯在于依托新質(zhì)生產(chǎn)力內(nèi)嵌的數(shù)智技術(shù),以健康數(shù)據(jù)資源為生產(chǎn)要素,智能化實(shí)現(xiàn)健康數(shù)據(jù)的處理、分析、挖掘和提取等過程,并對(duì)生成結(jié)果進(jìn)行深度理解與優(yōu)化應(yīng)用,將健康數(shù)據(jù)中的潛在價(jià)值轉(zhuǎn)化為實(shí)際的健康效益,生成滿足用戶健康需求的知識(shí)結(jié)果集,實(shí)現(xiàn)健康數(shù)據(jù)資源潛力的釋放。同時(shí)滿足用戶獲取精準(zhǔn)匹配的具體健康信息與智能服務(wù),輔助用戶更加科學(xué)、智能、高效地開展相關(guān)健康活動(dòng)。

      因此,本文將立足于新質(zhì)生產(chǎn)力,探討新質(zhì)生產(chǎn)力賦能智能健康信息服務(wù)的邏輯起點(diǎn)、現(xiàn)實(shí)動(dòng)力和實(shí)踐進(jìn)路,以期為解鎖健康數(shù)據(jù)資源潛力,智能優(yōu)化資源配置,提升健康信息服務(wù)的整體效果和用戶體驗(yàn)提供新思路,同時(shí)助推新質(zhì)生產(chǎn)力引領(lǐng)智能健康信息服務(wù)的創(chuàng)新發(fā)展。

      1" "新質(zhì)生產(chǎn)力賦能智能健康信息服務(wù)的邏輯起點(diǎn)

      新質(zhì)生產(chǎn)力是以現(xiàn)代科技為核心驅(qū)動(dòng)的一種革命性生產(chǎn)力形態(tài),其核心特征不僅在于技術(shù)創(chuàng)新和效率提升,更在于對(duì)傳統(tǒng)生產(chǎn)要素、生產(chǎn)關(guān)系和生產(chǎn)方式的全面重構(gòu)。與傳統(tǒng)生產(chǎn)力依賴勞動(dòng)力、資本和土地等生產(chǎn)要素不同,新質(zhì)生產(chǎn)力的新要素以數(shù)據(jù)資源、數(shù)智技術(shù)、知識(shí)創(chuàng)新為基礎(chǔ),強(qiáng)調(diào)技術(shù)的共同作用,以及生產(chǎn)力的智能化、高效化和精準(zhǔn)化[7]。這些新要素具備高度的可擴(kuò)展性和適應(yīng)性,能夠?qū)崿F(xiàn)跨行業(yè)、跨領(lǐng)域的深度整合,進(jìn)而推動(dòng)相應(yīng)領(lǐng)域生產(chǎn)方式和生產(chǎn)關(guān)系發(fā)生根本性變革,這種變革將使資源配置變得更加高效,生產(chǎn)效率大幅提升,同時(shí)催生出全新的服務(wù)模式和價(jià)值鏈[8]。在健康信息服務(wù)領(lǐng)域,新質(zhì)生產(chǎn)力也能注入全新的技術(shù)基礎(chǔ)、服務(wù)模式和創(chuàng)新理念,并通過深刻影響其生產(chǎn)要素、生產(chǎn)關(guān)系與生產(chǎn)方式,推動(dòng)傳統(tǒng)健康信息服務(wù)的智能化升級(jí)與轉(zhuǎn)型。

      1.1" " 生產(chǎn)要素變革

      生產(chǎn)要素是生產(chǎn)活動(dòng)中最為基礎(chǔ)的組成部分,在新質(zhì)生產(chǎn)力賦能的智能健康信息服務(wù)中,其所涉及的健康數(shù)據(jù)資源不僅是信息存儲(chǔ)與傳遞的載體,更是一種蘊(yùn)含深層價(jià)值潛力的生產(chǎn)要素[9]。對(duì)于這一潛力,新質(zhì)生產(chǎn)力賦能下的解鎖起點(diǎn)可由技術(shù)路徑率先展開。首先,新質(zhì)生產(chǎn)力可通過大數(shù)據(jù)處理、人工智能算法與物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的集成,對(duì)分散于多主體中的健康數(shù)據(jù)資源進(jìn)行系統(tǒng)化整合。這種整合并非簡(jiǎn)單的物理集中,而是通過數(shù)智技術(shù)、智能算法等實(shí)現(xiàn)健康數(shù)據(jù)間語義關(guān)系的重構(gòu),進(jìn)而使健康數(shù)據(jù)資源在智能健康信息服務(wù)中具備動(dòng)態(tài)適配性與向知識(shí)轉(zhuǎn)化的能力,并成為支持健康預(yù)測(cè)、決策等服務(wù)的重要驅(qū)動(dòng)因素。其次,新質(zhì)生產(chǎn)力還可推動(dòng)健康數(shù)據(jù)資源從“孤立輸入”向“循環(huán)生產(chǎn)”的邏輯轉(zhuǎn)變。依靠智能計(jì)算,新質(zhì)生產(chǎn)力可強(qiáng)化健康數(shù)據(jù)資源的流動(dòng)性和價(jià)值性,使其能夠不斷地被激活、分析與再利用,從而進(jìn)入到循環(huán)增值的體系之中[10]。這一賦能邏輯表明,新質(zhì)生產(chǎn)力不僅能夠重新定義健康數(shù)據(jù)資源在健康信息服務(wù)中的生產(chǎn)要素地位,還可為其智能化轉(zhuǎn)型提供高效數(shù)據(jù)資源支持。

      1.2" " 生產(chǎn)關(guān)系變革

      健康信息服務(wù)中的生產(chǎn)關(guān)系是生產(chǎn)主體圍繞健康數(shù)據(jù)資源與健康知識(shí)生成所形成的互動(dòng)結(jié)構(gòu),其演化邏輯決定著生產(chǎn)系統(tǒng)的協(xié)同效能。在新質(zhì)生產(chǎn)力的賦能驅(qū)動(dòng)下,這一生產(chǎn)關(guān)系可由傳統(tǒng)的單向供給模式過渡到多主體協(xié)同模式,同時(shí)構(gòu)建出更加開放、動(dòng)態(tài)的生產(chǎn)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)[11]。該方式中,新質(zhì)生產(chǎn)力主要通過技術(shù)手段強(qiáng)化健康數(shù)據(jù)資源的共享與互聯(lián),并使各生產(chǎn)主體(醫(yī)療機(jī)構(gòu)、企業(yè)、科研單位、用戶等)在統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)平臺(tái)上形成協(xié)同關(guān)系,這種協(xié)同關(guān)系不僅作用于健康數(shù)據(jù)資源的共享層面,更體現(xiàn)在健康知識(shí)生產(chǎn)的協(xié)同層面。這一關(guān)系中,健康數(shù)據(jù)資源不再僅僅是各主體的封閉資產(chǎn),而是可在協(xié)同環(huán)境中通過技術(shù)挖掘共同生成高附加值健康知識(shí)的價(jià)值資產(chǎn)。而在多主體協(xié)同過程中,不同主體的角色與功能也將逐漸趨于多樣化與動(dòng)態(tài)化,傳統(tǒng)的供給與需求關(guān)系被打破,轉(zhuǎn)而形成以健康知識(shí)共創(chuàng)為基礎(chǔ)的結(jié)構(gòu)化生產(chǎn)關(guān)系機(jī)制。此外,新質(zhì)生產(chǎn)力還可通過相關(guān)技術(shù)支撐用戶數(shù)據(jù)的主動(dòng)參與,將用戶在健康信息服務(wù)中的生產(chǎn)關(guān)系地位,從被動(dòng)接收者轉(zhuǎn)變?yōu)榻】抵R(shí)生產(chǎn)的協(xié)同主體,進(jìn)一步促進(jìn)生產(chǎn)關(guān)系邏輯的重心從“生產(chǎn)端主導(dǎo)”向“多方協(xié)同”演化,并重構(gòu)健康知識(shí)的生產(chǎn)路徑。

      1.3" " 生產(chǎn)方式變革

      生產(chǎn)方式是生產(chǎn)資源在具體組織與應(yīng)用過程中形成的實(shí)現(xiàn)形式,直接決定了生產(chǎn)效率與供給的精準(zhǔn)性[12]。新質(zhì)生產(chǎn)力在賦能智能健康信息服務(wù)中,可主要通過“需求驅(qū)動(dòng)”和“知識(shí)資源動(dòng)態(tài)匹配”來實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)方式的深度變革。首先,新質(zhì)生產(chǎn)力能夠通過數(shù)智技術(shù)和用戶健康數(shù)據(jù)分析,實(shí)現(xiàn)對(duì)個(gè)體需求變化的動(dòng)態(tài)捕捉,進(jìn)而將健康信息服務(wù)中的用戶需求從被動(dòng)接收的輸入信號(hào)轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)邏輯的核心驅(qū)動(dòng),形成“需求感知-生產(chǎn)組織-動(dòng)態(tài)反饋”的生產(chǎn)鏈條,使健康信息服務(wù)擺脫傳統(tǒng)供給導(dǎo)向的靜態(tài)生產(chǎn)方式,轉(zhuǎn)向高度靈活的動(dòng)態(tài)響應(yīng)機(jī)制。其次,新質(zhì)生產(chǎn)力還可通過精準(zhǔn)匹配技術(shù)與算法,實(shí)現(xiàn)健康信息服務(wù)供給與用戶需求的最優(yōu)連接。在這一生產(chǎn)方式中,用戶健康數(shù)據(jù)不僅作為用戶需求的表征工具,也成為生產(chǎn)組織的直接輸入要素,并可依托智能算法,在相關(guān)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下動(dòng)態(tài)調(diào)整對(duì)應(yīng)的知識(shí)資源配置,使健康信息的服務(wù)邏輯不再依賴于預(yù)設(shè)流程,而是跟隨用戶需求和數(shù)據(jù)變化進(jìn)行智能調(diào)整,從而實(shí)現(xiàn)健康信息服務(wù)與用戶需求之間的高效適配。

      2" "新質(zhì)生產(chǎn)力賦能智能健康信息服務(wù)的現(xiàn)實(shí)動(dòng)力

      2.1" " 健康數(shù)據(jù)資源的價(jià)值潛力

      健康數(shù)據(jù)是指信息網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與傳統(tǒng)的公共衛(wèi)生、醫(yī)療服務(wù)、醫(yī)療保障、藥品管理、計(jì)劃生育、綜合管理等6大業(yè)務(wù)深度融合,以及“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療健康”“物聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療健康”和“人工智能+醫(yī)療健康”等新興領(lǐng)域,所產(chǎn)生的與健康領(lǐng)域相關(guān)的數(shù)據(jù)[13]。當(dāng)前,李岳峰等在按照全民健康信息化的框架基礎(chǔ)上,對(duì)健康數(shù)據(jù)資源進(jìn)行了系統(tǒng)化分析[14],提出將健康數(shù)據(jù)資源的類目分為新型業(yè)態(tài)、基礎(chǔ)信息、公共衛(wèi)生、計(jì)劃生育、醫(yī)療服務(wù)、醫(yī)療保障、藥品管理和綜合管理8個(gè)類型(見表1)。本文將在此基礎(chǔ)上通過進(jìn)一步討論,以明確健康數(shù)據(jù)資源在新質(zhì)生產(chǎn)力賦能下的價(jià)值潛力。

      (1)多類型挖掘潛力

      健康數(shù)據(jù)資源的多樣性源于健康系統(tǒng)的復(fù)雜性,涵蓋新型業(yè)態(tài)類、基礎(chǔ)信息類、公共衛(wèi)生類和醫(yī)療服務(wù)類等多類別健康數(shù)據(jù)資源,其內(nèi)含豐富內(nèi)容價(jià)值的同時(shí),也為新質(zhì)生產(chǎn)力賦能健康數(shù)據(jù)資源整合、挖掘和利用提供了多樣化的價(jià)值路徑。新質(zhì)生產(chǎn)力作為賦能智能健康信息服務(wù)的核心驅(qū)動(dòng)力,其所內(nèi)嵌的數(shù)智技術(shù)可介入實(shí)現(xiàn)對(duì)多類型健康數(shù)據(jù)資源的高效整合與深度挖掘,并通過對(duì)跨類型健康數(shù)據(jù)資源間的關(guān)聯(lián)分析,在充分利用不同類型數(shù)據(jù)間補(bǔ)充關(guān)系的基礎(chǔ)上,打破單一數(shù)據(jù)源的局限性,進(jìn)而揭示個(gè)體健康與社會(huì)、環(huán)境等多方面的復(fù)雜因果鏈條,形成全面的健康視圖,助力實(shí)現(xiàn)精確的智能健康信息服務(wù)[15]。

      (2)多層次挖掘潛力

      健康數(shù)據(jù)資源復(fù)雜的資源特征反映著健康關(guān)聯(lián)領(lǐng)域多維度與多層次的本質(zhì)。以異構(gòu)化特征為例,高度結(jié)構(gòu)化的健康數(shù)據(jù)通過標(biāo)準(zhǔn)化和格式化的方式呈現(xiàn)精確的健康相關(guān)參數(shù),這類健康數(shù)據(jù)易于建模和分析,有助于通過新質(zhì)生產(chǎn)力賦能,揭示健康的規(guī)律性變化;而低結(jié)構(gòu)化的健康數(shù)據(jù)則蘊(yùn)含著豐富的潛在健康行為和生活方式等信息,可通過賦能揭示出與個(gè)體相關(guān)的健康行為模式、情緒狀態(tài)或潛在健康風(fēng)險(xiǎn)等,并彌補(bǔ)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的局限性[16]。同樣,較高隱私性要求的健康數(shù)據(jù)資源往往具有高個(gè)性化信息密度的特征,能夠通過新質(zhì)生產(chǎn)力的賦能,提供出關(guān)于特定健康問題或個(gè)體健康狀況的深度洞見,其精確性和針對(duì)性有助于個(gè)性化健康信息服務(wù)的制定與執(zhí)行[17];而隱私性要求較低的健康數(shù)據(jù)則可通過大規(guī)模的群體分析,揭示廣泛的健康趨勢(shì)和風(fēng)險(xiǎn)模式,有助于群體性健康信息服務(wù)的優(yōu)化與推廣。由此可見,健康數(shù)據(jù)資源的復(fù)雜特征,實(shí)際拓寬了新質(zhì)生產(chǎn)力賦能健康數(shù)據(jù)資源的多層次、多維度整合挖掘,進(jìn)而提升智能健康信息服務(wù)對(duì)多維需求的適應(yīng)與響應(yīng)能力。

      (3)動(dòng)態(tài)性挖掘潛力

      健康數(shù)據(jù)資源的動(dòng)態(tài)性本質(zhì)上以數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)產(chǎn)生和變化為特征,是新質(zhì)生產(chǎn)力賦能下驅(qū)動(dòng)健康信息服務(wù)從靜態(tài)式干預(yù)向連續(xù)性智能優(yōu)化轉(zhuǎn)型的重要基礎(chǔ)。從時(shí)間維度看,這種動(dòng)態(tài)性為健康信息服務(wù)提供了相較于靜態(tài)數(shù)據(jù)無可比擬的潛力優(yōu)勢(shì),即不僅能夠隨時(shí)間推移持續(xù)表現(xiàn)健康狀態(tài)的變化,還蘊(yùn)含揭示健康相關(guān)早期信號(hào)與發(fā)展趨勢(shì)的潛力。在新質(zhì)生產(chǎn)力的賦能下,實(shí)時(shí)變化的健康數(shù)據(jù)不再是孤立的瞬時(shí)記錄,而是可通過數(shù)智技術(shù)的智能分析,轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€(gè)具備連貫性、預(yù)測(cè)性和可分析性的健康數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)。這種轉(zhuǎn)變基于對(duì)瞬時(shí)健康變化的整合與動(dòng)態(tài)建模,使得健康數(shù)據(jù)能夠從單一記錄演化為一種持續(xù)反映健康狀態(tài)的動(dòng)態(tài)信號(hào),并同時(shí)將健康數(shù)據(jù)所蘊(yùn)含的信息轉(zhuǎn)化為可操作的健康服務(wù)前置策略。由此,健康信息服務(wù)得以具備實(shí)時(shí)優(yōu)化服務(wù)的能力,并逐步從單點(diǎn)響應(yīng)升級(jí)為基于持續(xù)監(jiān)測(cè)、精準(zhǔn)干預(yù)和前瞻預(yù)測(cè)的動(dòng)態(tài)智能服務(wù)模式。

      2.2" " 數(shù)智技術(shù)的驅(qū)動(dòng)能力

      數(shù)智技術(shù)作為新質(zhì)生產(chǎn)力的核心要素,在賦能健康信息服務(wù)智能化轉(zhuǎn)型過程中,主要通過實(shí)現(xiàn)對(duì)健康數(shù)據(jù)資源的賦能分析以及與健康信息服務(wù)邏輯的深度融合,為智能健康信息服務(wù)提供驅(qū)動(dòng)力。

      (1)數(shù)智技術(shù)賦能健康數(shù)據(jù)資源的整合分析

      健康信息服務(wù)的核心生產(chǎn)要素是健康數(shù)據(jù)資源,而健康數(shù)據(jù)資源的多樣性與復(fù)雜性等特征,決定了其在生產(chǎn)過程中對(duì)技術(shù)賦能的高度依賴。首先,健康數(shù)據(jù)資源來源廣泛,既包括結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)庫信息等,也涵蓋非結(jié)構(gòu)化的新型業(yè)態(tài)信息等,而新質(zhì)生產(chǎn)力賦能下的數(shù)智技術(shù),能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)這些多元化異構(gòu)數(shù)據(jù)的高效整合與深入分析,挖掘潛在的健康知識(shí),促進(jìn)健康信息服務(wù)的提升[18]。其次,健康數(shù)據(jù)在個(gè)體、群體層面的信息差異性,能夠通過機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)等算法,從海量健康數(shù)據(jù)中識(shí)別并提煉出有價(jià)值的個(gè)性化健康模式,以提升健康信息服務(wù)的精準(zhǔn)度與針對(duì)性。此外,物聯(lián)網(wǎng)與云計(jì)算等技術(shù)的結(jié)合,還可實(shí)現(xiàn)對(duì)實(shí)時(shí)生成和變化的健康數(shù)據(jù)的采集、傳輸與處理,進(jìn)而支持健康信息服務(wù)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)。更為重要的是,健康數(shù)據(jù)通常涉及較高的隱私性和敏感性,區(qū)塊鏈、隱私保護(hù)計(jì)算等技術(shù)能夠在確保健康數(shù)據(jù)隱私與安全的前提下,實(shí)現(xiàn)跨機(jī)構(gòu)、跨領(lǐng)域的數(shù)據(jù)協(xié)同與分析,從而提供可信的數(shù)據(jù)共享與處理環(huán)境。由此可見,數(shù)智技術(shù)能夠?yàn)榻】禂?shù)據(jù)資源提供全新的處理與分析路徑,并擴(kuò)展健康信息服務(wù)的潛在邊界。

      (2)數(shù)智技術(shù)與健康信息服務(wù)邏輯的深度融合

      數(shù)智技術(shù)與健康信息服務(wù)邏輯的深度融合,主要體現(xiàn)在對(duì)健康信息服務(wù)中數(shù)據(jù)處理模式、系統(tǒng)協(xié)同機(jī)制以及服務(wù)價(jià)值邏輯的重構(gòu)。從數(shù)據(jù)處理模式來看,數(shù)智技術(shù)可通過對(duì)健康數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集、深度挖掘和智能分析,推動(dòng)健康信息服務(wù)由基于經(jīng)驗(yàn)和規(guī)則的靜態(tài)供需匹配模式,轉(zhuǎn)向依托大數(shù)據(jù)和人工智能的高度自適應(yīng)智能決策模式。在系統(tǒng)協(xié)同層面,數(shù)智技術(shù)可通過構(gòu)建分布式智能架構(gòu),實(shí)現(xiàn)健康服務(wù)主體間的深度聯(lián)通與動(dòng)態(tài)協(xié)同,這種協(xié)同機(jī)制有助于突破傳統(tǒng)機(jī)構(gòu)中心化的運(yùn)行模式,使服務(wù)向去中心化和網(wǎng)絡(luò)化方向轉(zhuǎn)型,進(jìn)一步提升服務(wù)系統(tǒng)運(yùn)行的靈活性和整體效能。在服務(wù)價(jià)值邏輯方面,數(shù)智技術(shù)可推動(dòng)健康信息服務(wù)由以功能供給為導(dǎo)向的傳統(tǒng)邏輯,向以用戶需求為核心的服務(wù)主導(dǎo)邏輯轉(zhuǎn)變[19]?;趯?shí)時(shí)數(shù)據(jù)和智能算法,健康信息服務(wù)能夠更高效地識(shí)別并預(yù)測(cè)用戶的個(gè)性化需求,并通過調(diào)整服務(wù)內(nèi)容與方式,實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的信息服務(wù)匹配與響應(yīng),同時(shí)通過建立用戶需求、健康知識(shí)資源和服務(wù)策略之間的智能適配關(guān)系,形成服務(wù)雙方協(xié)同、數(shù)據(jù)循環(huán)利用、價(jià)值持續(xù)提升的閉環(huán)邏輯。

      3" "新質(zhì)生產(chǎn)力賦能智能健康信息服務(wù)的實(shí)踐進(jìn)路

      由于新質(zhì)生產(chǎn)力賦能智能健康信息服務(wù)的核心要點(diǎn)在于對(duì)健康信息服務(wù)系統(tǒng)中若干關(guān)鍵環(huán)節(jié)的重塑,因此基于前述探討和現(xiàn)有信息服務(wù)的基本關(guān)系結(jié)構(gòu)[20],新質(zhì)生產(chǎn)力賦能智能健康信息服務(wù)的實(shí)踐進(jìn)路,具體可從賦能健康數(shù)據(jù)資源的基礎(chǔ)優(yōu)化,賦能健康知識(shí)的多主體協(xié)同形成以及賦能服務(wù)機(jī)制的優(yōu)化轉(zhuǎn)型這三個(gè)層面進(jìn)行展開。

      3.1" " 賦能健康數(shù)據(jù)資源的基礎(chǔ)優(yōu)化

      由于傳統(tǒng)健康數(shù)據(jù)資源普遍存在分散性、異構(gòu)性和冗余性等問題,嚴(yán)重制約了健康數(shù)據(jù)資源的協(xié)同共享、價(jià)值挖掘和實(shí)際應(yīng)用,因此新質(zhì)生產(chǎn)力賦能下對(duì)健康數(shù)據(jù)資源的基礎(chǔ)優(yōu)化,實(shí)際是對(duì)健康數(shù)據(jù)質(zhì)量、可用性和流動(dòng)性等的全面提升[9]。具體可通過賦能于健康數(shù)據(jù)資源的采集、清洗、整合與優(yōu)化等關(guān)鍵環(huán)節(jié),并借助數(shù)智技術(shù)的嵌入和系統(tǒng)化處理流程,在確保健康數(shù)據(jù)完整性、準(zhǔn)確性與一致性的前提下,重新定義健康數(shù)據(jù)的生產(chǎn)邏輯,推動(dòng)健康數(shù)據(jù)資源從分散的資源形態(tài)向高效的資產(chǎn)形態(tài)轉(zhuǎn)變(見圖1)。

      健康數(shù)據(jù)的獲取是所有過程開展的基礎(chǔ)條件,首先,在數(shù)據(jù)采集階段,針對(duì)當(dāng)前健康數(shù)據(jù)資源的類別和獲取來源,可主要采用云采集、網(wǎng)絡(luò)爬蟲、物聯(lián)傳感等智能數(shù)據(jù)采集技術(shù),并結(jié)合人工檢索、外購數(shù)據(jù)源和機(jī)構(gòu)提供等方式實(shí)現(xiàn)健康數(shù)據(jù)的匯集。其次,由于健康數(shù)據(jù)資源來源多樣且異構(gòu)特征顯著,為確保數(shù)據(jù)能夠滿足未來智能健康服務(wù)系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)化調(diào)用需求,可結(jié)合異構(gòu)數(shù)據(jù)集成、語義識(shí)別與理解等智能數(shù)據(jù)處理技術(shù),進(jìn)一步通過賦能數(shù)據(jù)選擇、格式轉(zhuǎn)換、語義對(duì)齊、一致性管理和標(biāo)準(zhǔn)化集成等過程,統(tǒng)一多元健康數(shù)據(jù),解決語法異構(gòu)、語義異構(gòu)和數(shù)據(jù)資源自治等問題,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)集成[21]。第三,在數(shù)據(jù)清洗階段,利用相似性匹配與聚類算法、有效性規(guī)則檢測(cè)模型、孤立點(diǎn)識(shí)別等智能算法可協(xié)助去除數(shù)據(jù)噪聲,清洗重復(fù)數(shù)據(jù),驗(yàn)證數(shù)據(jù)完整性和有效性,并排除孤立點(diǎn)數(shù)據(jù),確保數(shù)據(jù)總體的準(zhǔn)確性與可靠性。第四,數(shù)據(jù)變換階段可進(jìn)一步通過旋轉(zhuǎn)、投影、切換、規(guī)范和歸納等多種方式處理數(shù)據(jù),并借助特征模式分析算法、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法與多維結(jié)構(gòu)生成算法,逐步實(shí)現(xiàn)健康數(shù)據(jù)的特征識(shí)別、結(jié)構(gòu)化處理、歸納處理以及多維數(shù)據(jù)組織形成,進(jìn)而提取數(shù)據(jù)的不變式,優(yōu)化數(shù)據(jù)組織結(jié)構(gòu),使其更易于分析與利用[22]。最后,為提升健康服務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析效率,還可結(jié)合重要性評(píng)估算法、特征選擇與優(yōu)化算法、數(shù)據(jù)抽樣與壓縮算法等,通過健康數(shù)據(jù)屬性影響評(píng)估、重要屬性特征選擇和數(shù)據(jù)抽樣流程,進(jìn)而優(yōu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與縮減數(shù)據(jù)維度,提升數(shù)據(jù)處理效率和知識(shí)發(fā)現(xiàn)效果,確保數(shù)據(jù)更高效地支持后續(xù)分析和應(yīng)用需求。

      3.2" " 賦能健康知識(shí)的多主體協(xié)同形成

      在新質(zhì)生產(chǎn)力賦能的智能健康信息服務(wù)系統(tǒng)中,健康知識(shí)的形成本質(zhì)上是一個(gè)高度復(fù)雜且依賴多主體協(xié)同實(shí)現(xiàn)的健康數(shù)據(jù)分析體系,其核心目標(biāo)是通過技術(shù)賦能與分析支持,將來自不同健康數(shù)據(jù)提供主體、具有不同內(nèi)涵的健康數(shù)據(jù),轉(zhuǎn)化為各類有價(jià)值的健康知識(shí)。由于全面健康知識(shí)的形成并非單一主體所能完成,因此這一過程需依賴新質(zhì)生產(chǎn)力賦能,在實(shí)現(xiàn)多主體協(xié)同參與的基礎(chǔ)上,遵循大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)挖掘與信息分析的一般流程路徑[23],可通過建立數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、數(shù)據(jù)挖掘、評(píng)估與分析、知識(shí)單元形成以及知識(shí)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建階段來最終實(shí)現(xiàn)(見圖2)。

      首先,數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)階段旨在根據(jù)健康數(shù)據(jù)的內(nèi)在特征與語義內(nèi)涵,通過構(gòu)建適當(dāng)?shù)年P(guān)聯(lián)規(guī)則并匹配相應(yīng)的關(guān)聯(lián)算法,發(fā)掘不同健康數(shù)據(jù)之間潛在的關(guān)聯(lián)關(guān)系與規(guī)律。其次,數(shù)據(jù)挖掘階段需要優(yōu)先定義數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)的具體目標(biāo),界定數(shù)據(jù)挖掘所需達(dá)成的具體方向,并選擇與目標(biāo)一致的數(shù)據(jù)子集,隨后根據(jù)目標(biāo)選擇適合的挖掘方法,并據(jù)此確定具體的算法與技術(shù)手段,通過構(gòu)建和訓(xùn)練數(shù)據(jù)挖掘模型,實(shí)現(xiàn)既定的挖掘目標(biāo)。第三,評(píng)估分析階段側(cè)重于對(duì)數(shù)據(jù)挖掘模型的性能進(jìn)行全面評(píng)估,確保其在數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)中的準(zhǔn)確表現(xiàn),并通過多維度驗(yàn)證手段評(píng)估模型的可靠性與魯棒性,確保其在處理異常數(shù)據(jù)時(shí)的穩(wěn)定性。此外,該階段還可對(duì)挖掘結(jié)果的可解釋性、有效性、倫理合規(guī)性及數(shù)據(jù)隱私保護(hù)進(jìn)行綜合評(píng)估,以保障挖掘結(jié)果的科學(xué)性與合規(guī)性。第四,知識(shí)單元形成階段可通過從數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果中提取有價(jià)值的知識(shí)信息,并對(duì)其進(jìn)行系統(tǒng)化與結(jié)構(gòu)化處理,隨后依據(jù)數(shù)據(jù)內(nèi)涵對(duì)知識(shí)進(jìn)行深度整合,以增強(qiáng)知識(shí)單元的實(shí)用性與全面性。此外,為確保形成知識(shí)單元的準(zhǔn)確性與可靠性,還可從多維度進(jìn)行驗(yàn)證,并建立持續(xù)更新機(jī)制,確保其在動(dòng)態(tài)變化的應(yīng)用環(huán)境中保持時(shí)效性與科學(xué)性。最后,在知識(shí)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建階段,能夠?qū)⒎稚⒌闹R(shí)單元進(jìn)行系統(tǒng)化組織,通過定義其內(nèi)在關(guān)系類型,構(gòu)建知識(shí)單元之間的相互聯(lián)系,并基于初步形成的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)框架,在以圖形化方式存儲(chǔ)各知識(shí)單元及其關(guān)聯(lián)關(guān)系的基礎(chǔ)上構(gòu)建知識(shí)圖譜,同時(shí)驗(yàn)證其有效性。在這一知識(shí)形成過程中,多主體可主要在關(guān)聯(lián)規(guī)則建立、挖掘目的定義、挖掘結(jié)果可解釋性和有效性評(píng)估以及知識(shí)驗(yàn)證等關(guān)鍵環(huán)節(jié)中實(shí)現(xiàn)協(xié)同參與,從而促進(jìn)對(duì)潛在偏差的修正與數(shù)據(jù)挖掘模型的優(yōu)化,確保最終形成的健康知識(shí)具有較高的準(zhǔn)確性、可靠性和應(yīng)用價(jià)值。

      3.3" " 賦能服務(wù)機(jī)制的優(yōu)化轉(zhuǎn)型

      服務(wù)機(jī)制的優(yōu)化轉(zhuǎn)型是健康信息服務(wù)向智能化、個(gè)性化以動(dòng)態(tài)化發(fā)展的必然趨勢(shì)。通過新質(zhì)生產(chǎn)力的賦能,可推動(dòng)健康信息服務(wù)機(jī)制從傳統(tǒng)的全域靜態(tài)供給模型轉(zhuǎn)向基于用戶需求的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)反饋與精準(zhǔn)推薦。這一轉(zhuǎn)型不僅改變服務(wù)的提供方式和效率,還推動(dòng)實(shí)現(xiàn)健康信息服務(wù)從“適應(yīng)用戶需求”向“預(yù)測(cè)用戶需求”的智能轉(zhuǎn)變。其具體實(shí)現(xiàn)方式在于依托新質(zhì)生產(chǎn)力賦能,構(gòu)建用戶需求挖掘與健康知識(shí)資源匹配機(jī)制。

      (1)用戶需求挖掘機(jī)制

      實(shí)現(xiàn)高效的智能健康信息服務(wù),全面且精準(zhǔn)地掌握用戶特征與需求是其關(guān)鍵前提?,F(xiàn)階段,數(shù)字化健康醫(yī)療系統(tǒng)與移動(dòng)健康應(yīng)用已成為提供個(gè)性化健康信息服務(wù)和互動(dòng)的核心載體[24-25]。圍繞所載用戶相關(guān)數(shù)據(jù),以用戶畫像技術(shù)結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ),結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘和人工智能等技術(shù)手段,能夠深入解析用戶的健康興趣、關(guān)注點(diǎn)及個(gè)性偏好等信息,并逐步建立起用戶健康信息知識(shí)庫,通過對(duì)該知識(shí)庫的再挖掘,可更精準(zhǔn)地構(gòu)建用戶健康畫像,實(shí)現(xiàn)高效識(shí)別用戶健康需求[26]。該過程可由用戶健康數(shù)據(jù)的收集、處理與預(yù)測(cè)三個(gè)主要環(huán)節(jié)開展,并依托數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、標(biāo)簽提取、用戶畫像以及需求預(yù)測(cè)五個(gè)核心步驟單元實(shí)現(xiàn)(見圖3)。

      為確保精準(zhǔn)刻畫用戶畫像,可主要面向用戶的基本信息、醫(yī)學(xué)健康系統(tǒng)中的記錄數(shù)據(jù)、健康與行為監(jiān)測(cè)信息、主觀體驗(yàn)數(shù)據(jù)以及健康應(yīng)用平臺(tái)的相關(guān)健康數(shù)據(jù)進(jìn)行采集。由于相關(guān)數(shù)據(jù)形式多樣且結(jié)構(gòu)復(fù)雜,還需通過數(shù)據(jù)處理單元執(zhí)行數(shù)據(jù)清洗、集成、規(guī)約與轉(zhuǎn)換等預(yù)處理操作,以清除異常數(shù)據(jù)、剔除冗余數(shù)據(jù)、填補(bǔ)缺失數(shù)據(jù)并規(guī)范化數(shù)據(jù)類型?;陬A(yù)處理后的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù),可進(jìn)一步進(jìn)行分類、聚類、關(guān)聯(lián)分析及融合操作,確保為后續(xù)分析提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。標(biāo)簽提取單元可協(xié)助實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶健康數(shù)據(jù)的多層次分析與推斷、用戶特征識(shí)別、典型用戶選取與用戶標(biāo)簽生成。該環(huán)節(jié)首先可依托機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)技術(shù),深入挖掘相關(guān)數(shù)據(jù),精準(zhǔn)識(shí)別用戶核心特征,隨后采用基于密度的空間聚類算法(DBSCAN),根據(jù)用戶特征對(duì)用戶群體進(jìn)行無監(jiān)督聚類,識(shí)別具有特定特征的用戶群體[27],進(jìn)一步還可利用支持向量機(jī)(SVM)模型篩選出具備代表性的典型用戶[28],并借助關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法,揭示各類典型用戶的特征間聯(lián)系,通過分析高頻特征組合,完成用戶標(biāo)簽的精確提取。用戶畫像單元?jiǎng)t可將提取的用戶標(biāo)簽根據(jù)其內(nèi)涵劃分為生理健康、疾病狀態(tài)、生活行為健康、心理健康和醫(yī)療服務(wù)使用五大維度,并通過相關(guān)系數(shù)過濾、LASSO回歸與隨機(jī)森林模型算法,逐步實(shí)現(xiàn)候選標(biāo)簽的篩選、重要標(biāo)簽的認(rèn)定及擬合度排序[29],最終構(gòu)建健康患者、預(yù)防性健康和群體健康三類用戶畫像。最后,需求預(yù)測(cè)單元可基于構(gòu)建的用戶畫像模型,結(jié)合神經(jīng)協(xié)同過濾算法與聚類算法,實(shí)現(xiàn)與健康知識(shí)資源標(biāo)簽的匹配與推薦,從而有效識(shí)別用戶實(shí)際健康需求,還可融合自適應(yīng)學(xué)習(xí)模型與預(yù)測(cè)模型,動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)和解析用戶健康相關(guān)數(shù)據(jù),挖掘用戶潛在健康需求,并預(yù)測(cè)其未來健康需求趨勢(shì)。

      (2)用戶需求與健康知識(shí)資源的匹配機(jī)制

      用戶需求與健康知識(shí)資源的動(dòng)態(tài)精準(zhǔn)匹配,是智能健康信息服務(wù)機(jī)制方式優(yōu)化轉(zhuǎn)型的重要依托,其核心在于構(gòu)建用戶需求與健康知識(shí)資源庫之間的系統(tǒng)化映射模型,從而為后續(xù)的智能信息服務(wù)提供有效的關(guān)聯(lián)邏輯支持。這種映射關(guān)系可由新質(zhì)生產(chǎn)力賦能為驅(qū)動(dòng),基于自然語言處理、知識(shí)圖譜、機(jī)器學(xué)習(xí)和推薦系統(tǒng)的綜合技術(shù)方案,形成動(dòng)態(tài)適應(yīng)性強(qiáng)、智能化水平高的匹配機(jī)制,從而有效滿足用戶需求,并實(shí)現(xiàn)需求與健康知識(shí)資源的高效對(duì)接(見圖4)。

      在用戶需求與健康知識(shí)資源映射的實(shí)現(xiàn)過程當(dāng)中,可首先通過自然語言處理(NLP)技術(shù)解析用戶需求,提取關(guān)鍵信息與用戶意圖。同時(shí),構(gòu)建健康信息知識(shí)資源網(wǎng)絡(luò),設(shè)置相關(guān)健康知識(shí)信息作為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn),并組織節(jié)點(diǎn)間的結(jié)構(gòu)化關(guān)聯(lián)關(guān)系。在此基礎(chǔ)上,借助新質(zhì)生產(chǎn)力驅(qū)動(dòng)的知識(shí)圖譜技術(shù),可實(shí)現(xiàn)用戶需求關(guān)鍵信息與知識(shí)網(wǎng)絡(luò)中相關(guān)節(jié)點(diǎn)的接入與匹配。此外,在匹配過程中,還需在明確匹配原則與設(shè)定匹配閾值的前提下構(gòu)建匹配模型,通過該模型可從健康知識(shí)資源庫中篩選出符合用戶需求的相關(guān)知識(shí)資源,并依據(jù)匹配度進(jìn)行排序,按優(yōu)先級(jí)逐步推送給用戶,進(jìn)而確保用戶需求與健康知識(shí)資源的精準(zhǔn)對(duì)接與有效傳遞。該過程還可結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法,綜合NLP解析結(jié)果與知識(shí)網(wǎng)絡(luò)匹配結(jié)果,通過訓(xùn)練和優(yōu)化模型,提升系統(tǒng)對(duì)用戶健康信息需求的理解與識(shí)別,促進(jìn)個(gè)性化推薦算法的構(gòu)建。最后,反饋數(shù)據(jù)還可用于映射模型的更新優(yōu)化,以進(jìn)一步提升映射關(guān)系的準(zhǔn)確性。

      4" "新質(zhì)生產(chǎn)力賦能智能健康信息服務(wù)的技術(shù)基礎(chǔ)

      新質(zhì)生產(chǎn)力賦能健康信息服務(wù)智能化轉(zhuǎn)型的支持基礎(chǔ),在于充分運(yùn)用各類前沿?cái)?shù)智技術(shù),實(shí)現(xiàn)健康知識(shí)的高效生成和服務(wù)業(yè)務(wù)等流程的全面智能化。依托相關(guān)技術(shù)體系,智能健康信息服務(wù)能夠支撐健康數(shù)據(jù)資源的高效采集、精準(zhǔn)處理、深度分析,以及業(yè)務(wù)場(chǎng)景的無縫嵌入和信息智能服務(wù)等各個(gè)環(huán)節(jié)。同時(shí),根據(jù)不同的健康需求或信息知識(shí)支持類型,通過合理組合與優(yōu)化技術(shù)配置,還可確保技術(shù)方案與實(shí)際應(yīng)用的高度契合與高效運(yùn)行[30]。基于相關(guān)技術(shù)的有效部署,新質(zhì)生產(chǎn)力賦能下的智能健康信息服務(wù)系統(tǒng)可主要依賴五大技術(shù)群,來貫穿各個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)(見表2)。

      健康信息服務(wù)的智能化轉(zhuǎn)型過程,首先依賴于新質(zhì)生產(chǎn)力賦能下各前沿?cái)?shù)智技術(shù)的深度嵌入與協(xié)同互補(bǔ),貫穿健康信息服務(wù)系統(tǒng)從健康數(shù)據(jù)采集、分析決策支持到智能信息服務(wù)應(yīng)用等的全鏈條技術(shù)支撐和創(chuàng)新融合。在此過程中,新質(zhì)生產(chǎn)力內(nèi)嵌的物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等技術(shù)可構(gòu)建從健康數(shù)據(jù)采集到傳輸?shù)母咝ǖ?,并?shí)現(xiàn)對(duì)健康數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)收集和遠(yuǎn)程監(jiān)控。通過提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與計(jì)算平臺(tái)來實(shí)現(xiàn)海量健康數(shù)據(jù)在分布式環(huán)境中的高效存儲(chǔ)與便捷調(diào)用,解決健康數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的分散性和訪問效率問題,為健康數(shù)據(jù)的整合與分析奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。運(yùn)用大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)對(duì)海量健康數(shù)據(jù)分析與挖掘,推動(dòng)健康數(shù)據(jù)從被動(dòng)存儲(chǔ)向有意義的信息流轉(zhuǎn)化,賦予智能健康信息服務(wù)系統(tǒng)問題識(shí)別與解決方案生成的能力。這些技術(shù)體系的協(xié)同作用促使健康數(shù)據(jù)能夠全面流動(dòng),跨越不同平臺(tái)形成資源網(wǎng)絡(luò),同時(shí)技術(shù)體系間基于健康信息服務(wù)系統(tǒng)中作用交匯處所形成的緊密系統(tǒng),還可共同推動(dòng)健康信息服務(wù)系統(tǒng)的整體智能化進(jìn)程。通過強(qiáng)化健康數(shù)據(jù)流動(dòng)性與系統(tǒng)整合能力,促使健康信息服務(wù)系統(tǒng)由分散的信息處理模式逐步向集成化智能平臺(tái)轉(zhuǎn)型,最終實(shí)現(xiàn)以智能決策為核心的健康信息服務(wù)系統(tǒng)。

      此外,各項(xiàng)技術(shù)在健康信息服務(wù)智能化轉(zhuǎn)型中不僅作為基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)揮作用,更憑借其具備的數(shù)據(jù)自適應(yīng)和智能演化能力,為實(shí)現(xiàn)健康信息的高效生成和個(gè)性化服務(wù)提供強(qiáng)有力的支撐。通過整合大數(shù)據(jù)分析、人工智能深度學(xué)習(xí)與模式識(shí)別算法、云計(jì)算的實(shí)時(shí)計(jì)算能力以及物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)采集與傳輸功能,健康信息服務(wù)系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)海量健康數(shù)據(jù)的廣泛采集與精準(zhǔn)處理,并基于對(duì)歷史健康數(shù)據(jù)的積累挖掘與對(duì)即時(shí)健康數(shù)據(jù)流的動(dòng)態(tài)分析,輔助決策系統(tǒng)持續(xù)跟蹤用戶健康變化,預(yù)測(cè)并生成用戶的實(shí)時(shí)健康需求,從而引導(dǎo)決策系統(tǒng)做出更準(zhǔn)確的智能健康信息反饋與服務(wù)決策。同時(shí),每一次智能決策與數(shù)據(jù)反饋又為系統(tǒng)優(yōu)化積累了重要依據(jù),使健康信息服務(wù)系統(tǒng)能夠在持續(xù)不斷的數(shù)據(jù)積累中,形成自我智能演化的能力[34]。這一過程不僅增強(qiáng)了健康數(shù)據(jù)的流動(dòng)性與靈活性,還隨著健康數(shù)據(jù)反饋與相關(guān)實(shí)時(shí)信息的不斷注入,實(shí)現(xiàn)健康信息服務(wù)的循環(huán)優(yōu)化,進(jìn)而使智能健康信息服務(wù)系統(tǒng)能夠在不同環(huán)境和用戶需求下根據(jù)健康狀態(tài)變化,通過健康數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng),在多維度、多場(chǎng)景下實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)信息服務(wù)調(diào)整與優(yōu)化,并提供更具精準(zhǔn)性、時(shí)效性的智能健康信息服務(wù)內(nèi)容與方案,從根本上顛覆傳統(tǒng)健康信息服務(wù)的泛化與標(biāo)準(zhǔn)化靜態(tài)模式,發(fā)展為全面智能化、個(gè)性化與持續(xù)性的智能健康信息服務(wù)生態(tài)系統(tǒng)。

      5" "結(jié)語

      新質(zhì)生產(chǎn)力是我國(guó)新歷史時(shí)期社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、文化發(fā)展的主動(dòng)力,推進(jìn)新質(zhì)生產(chǎn)力賦能智能健康信息服務(wù),既是對(duì)新一輪經(jīng)濟(jì)社會(huì)變革要求的呼應(yīng),也是未來我國(guó)健康信息服務(wù)發(fā)展的長(zhǎng)期命題。因此,以新質(zhì)生產(chǎn)力賦能為創(chuàng)新基礎(chǔ),依托數(shù)智技術(shù),通過對(duì)健康數(shù)據(jù)資源的有效挖掘與利用,將數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值轉(zhuǎn)化為實(shí)際的健康管理效益,推動(dòng)健康信息服務(wù)向更高效、更優(yōu)質(zhì)的方向發(fā)展,使用戶能夠更及時(shí)地獲取高質(zhì)量的健康信息和服務(wù),最終促進(jìn)整體健康水平提高的這一方式,不僅有助于滿足社會(huì)公眾對(duì)健康信息服務(wù)需求的日趨變化,也對(duì)今后更為科學(xué)地利用健康數(shù)據(jù)資源、塑造以健康數(shù)據(jù)資源為核心的智能健康信息服務(wù)具有重要意義。

      本文針對(duì)社會(huì)公眾健康信息需求變化與當(dāng)前服務(wù)方式滯后的供需不平衡問題,以新質(zhì)生產(chǎn)力為引領(lǐng)、深入探討了新質(zhì)生產(chǎn)力賦能智能化健康信息服務(wù)的邏輯起點(diǎn)、現(xiàn)實(shí)動(dòng)力和實(shí)踐進(jìn)路,以期為未來充分發(fā)揮新質(zhì)生產(chǎn)力的理論引領(lǐng)優(yōu)勢(shì),推動(dòng)智能健康信息服務(wù)領(lǐng)域的新技術(shù)融合、新理念實(shí)施、創(chuàng)新應(yīng)用等提供參考。

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      作者簡(jiǎn)介:邱均平,男,杭州電子科技大學(xué)管理學(xué)院、中國(guó)科教評(píng)價(jià)研究院、數(shù)據(jù)科學(xué)與信息計(jì)量研究院資深教授,博士生導(dǎo)師,研究方向:信息計(jì)量與科教評(píng)價(jià);付裕添,男,杭州電子科技大學(xué)管理學(xué)院博士研究生,研究方向:健康信息與智能服務(wù);宓秦澤,男,杭州電子科技大學(xué)管理學(xué)院博士研究生,研究方向:信息分析與應(yīng)用;胡博,男,杭州電子科技大學(xué)管理學(xué)院博士研究生,研究方向:數(shù)據(jù)科學(xué)與數(shù)據(jù)智能;徐中陽,男,南京大學(xué)信息管理學(xué)院博士后,研究方向:信息資源管理與大數(shù)據(jù)分析;張廷勇,男,杭州電子科技大學(xué)管理學(xué)院博士研究生,研究方向:信息資源管理與服務(wù)。

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