人工智能、機器學習和人機整合能在戰(zhàn)場提供信息優(yōu)勢，使作戰(zhàn)人員明智決策，展現(xiàn)戰(zhàn)斗力。而人工智能與軍事醫(yī)療系統(tǒng)結(jié)合，可徹底革新戰(zhàn)場軍事醫(yī)療支援。

一、新時期戰(zhàn)場軍事醫(yī)療需求

在大規(guī)模戰(zhàn)斗行動中，軍事醫(yī)療系統(tǒng)將面臨高死亡率、疏散和補給延遲等挑戰(zhàn)。近期戰(zhàn)場和演習實驗顯示，未來作戰(zhàn)可能出現(xiàn)高傷亡率，陸軍醫(yī)療救護系統(tǒng)需提升疏散和治療能力，人工智能將是解決相關(guān)挑戰(zhàn)的關(guān)鍵工具。如通過算法護理、醫(yī)療監(jiān)測等技術(shù)，能顯著提高診斷、治療和決策的速度與準確性，擴展醫(yī)療護理和后送撤離范圍，減少人為錯誤，降低作戰(zhàn)風險，改善傷兵治療效果并拯救生命。同時，人工智能可提升軍事醫(yī)療系統(tǒng)的物流與供應鏈效率，通過預測分析確保醫(yī)療物資及時供應。

二、人工智能對軍事醫(yī)療系統(tǒng)的革新

人機協(xié)作通過將數(shù)據(jù)、人和技術(shù)融合到優(yōu)化系統(tǒng)性能的解決方案中，可以實現(xiàn)更快的流程。自動化流程從使用傳感器進行被動數(shù)據(jù)收集開始。然后，可以使用這些傳感器的數(shù)據(jù)來了解傷亡護理的5W：

護理人員(傷員和護理人員)

傷員的情況如何(受傷、生理等)以及護理人員對此做了什么(行動)，

傷員的狀態(tài)何時發(fā)生變化，護理人員何時采取行動，

護理在哪里進行(地點、溫度、海拔和環(huán)境)，以及

傷員的狀態(tài)為什么會改變以及護理人員為什么會采取某種行動(狀態(tài)和行動與可用資源和護理環(huán)境緊密相關(guān))?

臨床醫(yī)生將感知和理解數(shù)據(jù)結(jié)合到評估中，用于決定采取哪些臨床措施。智能(AI增強)和非智能(增強可視化、基于規(guī)則的決策樹等)決策支持工具可以改善臨床決策。硬件(機器人和醫(yī)療設(shè)備)和基于AI的軟件可以通過將人工任務(wù)轉(zhuǎn)移給機器來幫助護理人員。同樣，治療也可以轉(zhuǎn)移給智能或非智能機器。

未來，機器人技術(shù)將幫助護理人員管理傷員，通過識別傷員、使用生理傳感器和成像方式監(jiān)測傷員、協(xié)助手術(shù)、協(xié)助救生干預以及智能地執(zhí)行補給和醫(yī)療后送任務(wù)。這些類型的創(chuàng)新在受到化學、生物、放射、核和定向能威脅的污染環(huán)境中將得到更大的發(fā)揮。

三、優(yōu)缺點分析

在現(xiàn)代戰(zhàn)場環(huán)境下，資源分配決策的科學性和高效性直接關(guān)乎作戰(zhàn)的成敗。人工智能技術(shù)的應用為戰(zhàn)場資源分配帶來了新的契機和變革。

高效處理數(shù)據(jù)：戰(zhàn)場會產(chǎn)生海量且復雜的數(shù)據(jù)，涉及人員、裝備、物資等多方面。人工智能憑借深度學習、模式識別等技術(shù)，能快速處理這些數(shù)據(jù)。如在醫(yī)療資源分配場景中，可迅速整合傷病員的受傷情況、醫(yī)療物資儲備、醫(yī)院床位信息等，為決策提供全面依據(jù)，大大提高決策效率。

精準預測需求：通過分析歷史數(shù)據(jù)、戰(zhàn)場態(tài)勢和實時信息，人工智能能夠精準預測資源需求。在軍事裝備和物資補給方面，它可以結(jié)合作戰(zhàn)任務(wù)類型、部隊行動規(guī)模和環(huán)境因素等，預測各類物資的消耗速度和需求量，提前規(guī)劃補給，減少資源浪費和短缺情況。

優(yōu)化資源配置：能綜合考慮多種因素，實現(xiàn)資源的優(yōu)化配置。在傷病員后送時，人工智能算法整合傷害模式、生存率分類、運輸時間等信息，確定最佳后送方案，合理分配醫(yī)療資源，提高傷病員的救治成功率。在物資運輸中，根據(jù)物資特性、緊急程度和運輸工具的情況，選擇最合適的運輸方式和路線，提高運輸效率。

在技術(shù)方面，人工智能在軍事醫(yī)療領(lǐng)域存在一系列的局限性。如作戰(zhàn)時通信受限影響健康數(shù)據(jù)傳輸，AI系統(tǒng)處理大規(guī)模高速健康數(shù)據(jù)能力不足，缺乏現(xiàn)代作戰(zhàn)相關(guān)訓練數(shù)據(jù)，AI工具和系統(tǒng)在軍事醫(yī)療訓練和臨床環(huán)境中未普及，電子健康數(shù)據(jù)安全保護限制數(shù)據(jù)傳輸，還需遵守軍事法規(guī)且缺乏專門技術(shù)團隊，廣泛應用需對軍事醫(yī)療數(shù)據(jù)戰(zhàn)略進行重大投資。此外，使用人工智能還存在倫理問題，如機器學習系統(tǒng)可能存在偏見，在醫(yī)療領(lǐng)域使用人工智能對人性元素的潛在影響引發(fā)質(zhì)疑，在醫(yī)療決策中的應用需更新政策明確人類參與程度。

四、經(jīng)驗與趨勢

為發(fā)揮人工智能在軍事醫(yī)療中的作用，需實施安全防護措施和專業(yè)技術(shù)監(jiān)督，確保其開發(fā)和使用符合負責任的標準，建立透明度、問責制和健全的治理框架。其中保障人工智能在戰(zhàn)場資源分配決策中的數(shù)據(jù)安全是最重要的方向，需從多方面入手，涵蓋技術(shù)、管理和法規(guī)等層面，以此應對復雜的戰(zhàn)場環(huán)境，確保數(shù)據(jù)的保密性、完整性和可用性。

在強化技術(shù)防護手段方面，可以采用先進的加密算法對戰(zhàn)場數(shù)據(jù)進行加密處理;構(gòu)建嚴格的訪問控制機制，明確不同人員和系統(tǒng)對數(shù)據(jù)的訪問權(quán)限;運用安全可靠的大容量數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)來存儲戰(zhàn)場數(shù)據(jù)，這些系統(tǒng)要具備高安全性和穩(wěn)定性;制定詳細的數(shù)據(jù)管理規(guī)章制度，明確數(shù)據(jù)的收集、存儲、使用、傳輸和銷毀等各個環(huán)節(jié)的操作流程和安全要求;對涉及戰(zhàn)場資源分配決策和人工智能系統(tǒng)操作的軍事人員進行數(shù)據(jù)安全培訓等。

在安全法規(guī)與政策保障方面，確保人工智能在軍事醫(yī)療系統(tǒng)中在數(shù)據(jù)收集、存儲和使用過程中，符合軍事保密規(guī)定，不違反任何軍事安全政策，保障軍事行動的安全性和保密性;參考民用領(lǐng)域成熟的數(shù)據(jù)安全標準和法規(guī)，如《健康保險可攜性及責任法案》(HIPAA)安全規(guī)則中關(guān)于數(shù)據(jù)保護的要求，結(jié)合戰(zhàn)場實際情況，制定適合軍事醫(yī)療數(shù)據(jù)等相關(guān)數(shù)據(jù)的安全保護措施，提升數(shù)據(jù)安全防護水平。(北京藍德信息科技有限公司)

資料來源：

【1】實現(xiàn)生存鏈自動化并革新戰(zhàn)斗傷亡救治-未來戰(zhàn)場上的人機協(xié)同 armyupress.army.mil

【2】陸軍醫(yī)學與人工智能-改變未來戰(zhàn)場 armyupress.army.mil