撰文／阮梅燕

现代数字技术改变了医疗管理方式，智能医疗和大数据的结合，让诊断治疗更高效。人工智能、穿戴设备和云端信息改进了健康管理，能够及时发现健康规律，但是隐私保护和技术规范需要平衡，以推动智能卫生持续发展。

1.智能医疗的核心技术

智能医疗的核心技术涉及人工智能、物联网、区块链和机器人技术等多个领域。人工智能算法在医学影像分析中表现出卓越的优势，通过深度学习技术，能够快速识别复杂病理特征，为医生提供精准诊断支持。物联网技术将医疗设备与患者信息实时连接，使心率、血糖等健康数据可以被全天候追踪和动态分析，从而实现远程监控与预警。区块链技术则以其分布式加密特点，为电子病历和患者隐私保护提供了安全保障，改善了医疗数据的共享效率。医疗机器人在手术操作中表现出高精度和稳定性，大幅度减少了手术并发症的发生。这些技术协同作用，正在重新定义传统医疗服务的边界，推动卫生健康管理向更加智能化的方向发展。

2.大数据在医疗服务中的深度应用

大数据技术让医疗更精准，帮助诊断疾病与制定治疗方案，提高医疗效率。分析患者信息可以早发现疾病特征，优化药物选择，减少临床试验风险，加快研发。在公共卫生方面，大数据追踪疾病传播趋势，提供防控策略支持，预测健康风险，优化资源分配，提升医疗服务质量，数据处理智能化动态适应医疗需求。

3.个性化医疗

个性化医疗成为数字技术与医学深度融合的重要方向之一，其核心在于根据每位患者的独特基因、生活方式与健康数据提供精准医疗服务。通过基因测序技术，个体的遗传信息得以解码，为疾病风险预测、早期干预及用药指导提供科学依据。穿戴设备与移动健康应用的普及，使得个体的生理数据可以实时采集，辅助医生对患者的健康状况进行动态监测与评估。人工智能的引入更使复杂数据的分析成为可能，通过从大量数据中提取有价值的信息，为患者量身定制最优治疗方案。个性化医疗不仅提升了疾病诊疗的精准性，也推动了疾病管理模式的转型，通过个体化干预方案减少并发症的发生并提高患者的生活质量。在慢性病管理领域，基于数据驱动的个性化策略使得患者能够更加主动地参与健康管理，实现从被动治疗到主动预防的过渡。

4.数字技术应用面临的挑战与解决思路

数字技术在卫生管理中的广泛应用虽然带来了前所未有的变革，但也伴随着多重挑战。数据隐私与安全问题首当其冲。医疗数据的共享和存储需要高效但安全的防护措施，避免信息泄露和滥用。技术层面上，跨平台系统兼容性不足使得医疗数据难以无缝流转，影响患者服务的连续性。医疗人员数字技能的差距阻碍了新技术在一线的实际应用。对新兴技术存在信任障碍也令智能系统的推广受限。资金和政策支持上的不足同样限制了数字技术的普及。这些问题给技术与管理的有效整合增添了难度。仅靠技术本身难以解决，需要多方协同努力。

5.智能化卫生管理的未来前景

智能化卫生管理的未来前景充满了广阔的可能性。通过人工智能、物联网、大数据和区块链等前沿技术的结合，医疗健康领域正逐步实现个性化、精准化和高效化的管理模式。虚拟助手和机器人可以辅助医生完成诊断与手术，减轻医务人员的工作压力，提升医疗质量和效率。远程医疗和可穿戴设备将促使患者实时监测健康状况，形成从疾病预防到治疗的全周期健康管理。随着医疗数据共享平台的发展，跨区域合作与资源调配成为可能，优化卫生资源的分配格局。人工智能技术还能够对突发公共卫生事件进行精准预测，为公共卫生决策提供强有力的支持。在伦理与隐私保护技术的改进下，数据安全更有保障，公众对数字医疗的信任度会不断提升，为未来智能化管理提供了坚实基础。

数字技术正在改变医疗服务，使医疗更个性化、高效。未来，智能化卫生管理将推动健康社会建设。

（单位：玉林市玉州区疾病预防控制中心，省市：广西壮族自治区玉林市）