从“替人干活”到“替人思考”：如何借助AI提升医疗数据治理效能？

来源：HIT专家网 作者：张谦

近日，笔者在HIT专家网读到一篇《华为体系化战法，医疗行业已然感知》，深以为然。文中对医疗行业数智化转型的痛点直击要害，华为提出的“三层五阶八步”方法论，为系统性应对这些挑战提供了行动指南。

其中，“三层”（重新定义智能业务、AI开发与交付、持续运营智能应用）定义了转型的深度，“五阶”（场景、流程、组织、数据、IT）明确了推进顺序，“八步”则细化了落地路径。

笔者的日常工作涉及医疗数据治理，在实践中采用的办法与“三层五阶八步法”非常契合。这个方法论的特点是将AI特性深度融入传统管理流程，而非简单叠加技术工具，使得传统的“定义业务-开发与交付-持续运营应用”工作流程变为“重新定义智能业务-AI开发与交付-持续运营智能应用”。

比如，在第一层“重新定义智能业务”中，通过“明确目标→场景识别→重塑流程”，识别AI可替代的环节。以医疗数据批处理场景为例，传统人工调度方式效率低下，需重构为自动化流水线，关键动作是设计“人机协同”新流程，如“自动预处理→人工干预异常”模式，确保自动化与人工操作的衔接。

笔者对于AI的看法是，我们正在夯实“让机器替人干活”，并尝试“让机器替人思考”。“替人干活”是执行流自动化，通过规则引擎替代重复性劳动，提升效率与可靠性；“替人思考”是业务流自动化，通过数据和知识工程、语义理解辅助业务决策，推动智能化进阶。

笔者将结合工作实践，谈谈如何让AI“替人干活”，实现医疗数据治理的执行流自动化，并推动AI“替人思考”，探索医疗数据治理的业务流自动化，乃至智能化。

“替人干活”：执行流自动化的实践​

让AI“替人干活”，这个阶段聚焦医疗数据治理中规则明确的重复性任务，通过自动化引擎与流程重塑，实现数据治理的效率跃升。

笔者分享第一个案例是“批处理智能调度管家”，针对的问题场景是：医院夜间的数据批处理任务（医保结算、库存同步），常因依赖关系混乱导致延迟，而夜间数据批处理的完成率将直接影响次日业务与决策。

该项目的落地路径是，首先“重塑流程”，重构任务调度逻辑（包括绘制任务血缘图DAG，将依赖关系可视化），同时设计“动态触发+资源自平衡”的规则引擎，以替代人工监控。其次是“AI开发与交付”，开发智能调度引擎，可基于集群负荷实时分流任务；并部署全链路监控工具，可自动捕捉超时节点并预警。

这个项目的成效是：关键夜间批量数据任务的准时完成率从76%提升至99.5%以上。

第二个案例是“运维自动化管家”，针对的问题场景是：系统接口变更时，需手动编写SQL脚本，错误率高且耗时较长。

该项目落地路径的第一步是组织变革，建立运维标准化小组，定义接口字段映射规则库。第二步是将“AI融入业务应用”，具体举措是开发SQL自动生成工具，输入字段规则即可输出脚本；其次是构建“失败重试+轻量验证”的自治流程，仅异常时触发人工。

这个项目的成效是：接口配置效率提升80%，错误率下降90%以上。

以上两个项目带来的重要经验是，在“流程重塑”阶段就要强调“作业即标注”，让自动化过程反哺数据积累。

“替人思考”：业务流智能化的探索​

让AI“替人思考”，这个阶段主要攻克需语义理解与业务决策的复杂场景，核心是让AI理解医疗数据背后的业务逻辑。

笔者在日常推动数据标准化工作中，探索出一套“智能映射专家”的方法，针对的问题场景是：各业务系统的数据定义混乱（如HIS中“患者ID”与病案系统“病历号”实际同义）；值域映射依赖人工（如本地诊断码→国家医保版ICD），耗时长且一致性差。

建议的做法是：首先打造数据与知识工程，构建医疗知识图谱，整合ICD术语、药品编码等标准，沉淀临床映射规则库；其次是开发智能映射模型，在语义理解层借助NLP模型解析字段业务含义（如识别“AdmitTime=入院时间”），在决策层基于知识图谱推荐映射方案；第三是建立持续运营的反馈闭环，通过人工修正结果反哺模型优化。

笔者认为，在医疗数据治理中，“替人干活”已经成熟，通过规则引擎解决效率瓶颈（如批处理、运维自动化），为规模化的数据治理奠定基础；“替人思考”阶段待突破，需结合知识图谱与大模型，推动数据映射等核心业务决策智能化，AI幻觉必须有妥善机制进行处理。

同时，借助AI推动医疗数据治理，需要强调“运营驱动价值迭代”。包括：（1）建立动态维护机制，如“批处理任务血缘图”应随系统升级而实时更新，标准数据字典需定期扩展新术语等。（2）建设技术支撑体系，如“元数据管理平台”实现规则库、血缘关系的透明化管理,“统一调度监控台”实时追踪AI模型准确率与资源消耗等。（3）需对价值进行量化验证。从笔者的日常实践来看，引入AI后，数据标准的一致率可从62%提升至98%，运维人力占比可从60%下降至10%。

【作者简介】

张谦，高级工程师，研究方向：数据治理、数据资产、大数据、人工智能。就职于某医疗科技公司，任研发经理，以“数据让百姓更健康，数据让生活更美好”为座右铭。

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