7、AI驱动的医疗资源分配多管理系统：实现个性化医疗服务

AI驱动的医疗资源分配多管理系统：实现个性化医疗服务

1. 引言

在医疗领域，资源分配一直是个难题，尤其是当资源有限而需求超过供给时。不管是公立还是私立医疗环境，都存在着各种限制因素，比如人员不足、医疗设施匮乏或者药品短缺等。同时，医疗专家的健康也至关重要，因为他们在治疗患者过程中也可能生病，需要得到照顾。近年来的疫情证明，有效的医疗服务需要合适的管理结构。

随着自动化模型和系统的出现，人工智能（AI）已被应用于医疗管理系统，以提升其效能。在疾病检测、患者监测和医疗进步等方面，AI得到了广泛应用。集成了AI的虚拟助手可以在紧急情况下为患者及其护理人员提供指导，还能用于电子监测患者或预测临床目标，为患者提供个性化医疗服务。

电子健康记录（EHRs）是通过将健康记录数字化而产生的，它在健康信息技术中被视为提升医疗性能、可靠性和减少健康不平等的“建设性应用”。然而，EHRs虽然包含大量患者的纵向数据，但这些数据分散且分布不均。有些患者愿意分享信息，而有些则不然；有些医院有能力存储和利用这些记录，而偏远农村地区可能连找医生都困难，更不用说使用EHRs了。而且，不同医院存储的患者数据可能存在差异，导致数据理解困难，且这些数据通常以表格形式存储，研究起来较为繁琐。不过，如果能有效利用EHRs数据，它可以提供关于患者就医、治疗模式、未来诊断代码预测、康复几率和死亡率等真实世界的数据。

疾病的有效治疗方法需要根据不同症状在不同阶段制定。对于具有多阶段研究特征、多样症状和多病因的疾病，大多数识别技术可能并不高效。此外，不同机构和医院在疾病诊断和治疗方面缺乏交流与合作。新手临床医生在面对具有独特症状的传染病威胁时，可能难以准确诊断。健康专家通常主要依靠第一手经验和知识来识别疾病和