沈 洪， 劉中民

(1. 中國人民解放軍總醫(yī)院，北京 100853； 2. 同濟(jì)大學(xué)附屬東方醫(yī)院，上海 200120)

災(zāi)難是指任何能引起設(shè)施破壞，造成嚴(yán)重經(jīng)濟(jì)損失、人員傷亡、人體健康狀況及社會衛(wèi)生服務(wù)條件惡化的事件。災(zāi)難應(yīng)急醫(yī)學(xué)救援是在各種災(zāi)難情況下所實(shí)施的緊急醫(yī)療救治、疾病防治和衛(wèi)生保障，涉及到災(zāi)害預(yù)防、現(xiàn)場急救、災(zāi)難情況評估及救援的組織管理等[1]。隨著社會經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，公眾對災(zāi)難救援的期望值不斷增高；政府也不斷加大對災(zāi)難應(yīng)急救援的重視、要求和投入，同時對災(zāi)難醫(yī)學(xué)救援提出了更高的發(fā)展目標(biāo)。如何科學(xué)地應(yīng)對災(zāi)難救援，最大限度地將災(zāi)難造成的損失降至最低已成為全球關(guān)注的熱點(diǎn)，一個“始于災(zāi)前、重于災(zāi)中、延于災(zāi)后”的災(zāi)難立體大救援觀已形成，科學(xué)應(yīng)對災(zāi)難與科學(xué)預(yù)防災(zāi)難已成為當(dāng)今社會的普遍共識[2]。傳統(tǒng)的災(zāi)難應(yīng)急醫(yī)學(xué)救援因為很難全面、準(zhǔn)確地評估災(zāi)難現(xiàn)場，有效協(xié)調(diào)救援人力、物資，導(dǎo)致救援效果不佳。當(dāng)智能時代到來之即，深入地認(rèn)識、應(yīng)用人工智能技術(shù)，可有助于人類預(yù)防災(zāi)難、抵御災(zāi)難，最大限度地減少災(zāi)難損失的影響。

1 認(rèn)識和發(fā)展災(zāi)難醫(yī)學(xué)救援的智能化管理

智能時代以生產(chǎn)力跨越式發(fā)展的勢態(tài)影響到社會的各行各業(yè)，各個領(lǐng)域。2017年國務(wù)院印發(fā)了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，提出“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能三年行動實(shí)施方案[3]，從科技研發(fā)、應(yīng)用推廣和產(chǎn)業(yè)發(fā)展等方面提出了一系列措施，也為智能化災(zāi)難應(yīng)急醫(yī)學(xué)救援領(lǐng)域的發(fā)展指出了方向。面對日漸增多的自然與人為災(zāi)難，政府及社會對災(zāi)難應(yīng)急救援關(guān)注度和要求不斷提高。如何提升醫(yī)學(xué)救援的反應(yīng)速度，最大限度降低人員的傷亡，提高災(zāi)難相關(guān)人員身心健康狀況及社會衛(wèi)生服務(wù)水平，這始終是需要努力完善、創(chuàng)新發(fā)展的基本方向。

既往的災(zāi)難應(yīng)急醫(yī)學(xué)救援都顯得很被動、倉促，難以達(dá)到最佳有效的救援效果。諸多災(zāi)難現(xiàn)場醫(yī)學(xué)救援的急迫問題和實(shí)際需求，如災(zāi)難現(xiàn)場受災(zāi)人員未能快速采取自救互救的正確方法，早期到達(dá)現(xiàn)場的應(yīng)急救援人員難于對災(zāi)情進(jìn)行及時、準(zhǔn)確的客觀評估，救援機(jī)構(gòu)難以獲得更適當(dāng)?shù)娜藛T、物資、裝備的外援?dāng)?shù)據(jù)信息，往往造成不必要的人員、物資的浪費(fèi)。這些均在某種程度造成交通、救援現(xiàn)場的混亂和無序狀況，在有效的救援時間未能發(fā)揮應(yīng)有的救援效果，成為影響我國災(zāi)難應(yīng)急救援發(fā)展的瓶頸。隨著人工智能技術(shù)的迅速發(fā)展，應(yīng)從人工智能技術(shù)的應(yīng)用和發(fā)展上探討解決這些問題的方法。(1) 首先需要建立一個適合專業(yè)救援及公眾普及救援方法知識庫平臺，采用自然語言理解和智能問詢的方法，可隨時用來解決災(zāi)難現(xiàn)場應(yīng)急救援及自救互救知識技能缺乏的問題。(2) 根據(jù)各種災(zāi)難類型及等級分類構(gòu)建一個具有權(quán)威解釋的咨詢標(biāo)準(zhǔn)化資源庫，可針對災(zāi)難具體情景，通過智能化詢問系統(tǒng)協(xié)助災(zāi)難現(xiàn)場受災(zāi)及救援人員，科學(xué)、標(biāo)準(zhǔn)化完成針對災(zāi)難狀況的客觀評估，有助于救援機(jī)構(gòu)對現(xiàn)場災(zāi)情進(jìn)行綜合分析判斷，根據(jù)災(zāi)難救援原則準(zhǔn)確地指導(dǎo)現(xiàn)場如何救援，并結(jié)合既往災(zāi)難大數(shù)據(jù)信息資源的綜合研判，獲得有效救援具體解決方案，以及應(yīng)實(shí)施救援的人力、物資和方法的配置。(3) 由政府主導(dǎo)建設(shè)災(zāi)難應(yīng)急救援大數(shù)據(jù)資源和智能輔助決策平臺，可針對災(zāi)難救援中可能出現(xiàn)的各類問題，匯集社會各方面人力、物力、救援資源信息，根據(jù)國內(nèi)外的災(zāi)難救援的經(jīng)驗共識，及時提供相應(yīng)有效的實(shí)施方案，輔助政府及有關(guān)救援機(jī)構(gòu)制定救援決策。(4) 在救援需求的基礎(chǔ)上研發(fā)各種智能化捜救、可穿戴數(shù)據(jù)采集、生命定位檢測設(shè)備，救援工程機(jī)器人，傳遞物品無人機(jī)等產(chǎn)品。獲取災(zāi)難環(huán)境下各類現(xiàn)場災(zāi)情、受災(zāi)人群、地質(zhì)變化、救災(zāi)條件、人員物資需求，相關(guān)的在前人員、物資準(zhǔn)備等數(shù)據(jù)資源。

2 聚焦數(shù)據(jù)信息智能化管理，優(yōu)化整合災(zāi)難救援資源

從積累的眾多國內(nèi)災(zāi)害應(yīng)急醫(yī)學(xué)救援實(shí)踐中總結(jié)經(jīng)驗，可加快提升我國災(zāi)難應(yīng)急醫(yī)學(xué)救援的能力和水平，以達(dá)到較高的國際水準(zhǔn)或做出適合國情的創(chuàng)新之舉。當(dāng)務(wù)之急，將災(zāi)難評估與救援需求分析納入科學(xué)應(yīng)急救援機(jī)制是關(guān)鍵的環(huán)節(jié)。一旦災(zāi)難發(fā)生，救援現(xiàn)場首要目標(biāo)是評估醫(yī)學(xué)救援的任務(wù)需求，統(tǒng)計受傷人數(shù)及由災(zāi)難引發(fā)疾病情況；預(yù)防次發(fā)傷害、災(zāi)后傳染疾病的發(fā)生，開展流行病學(xué)調(diào)查；評估醫(yī)療基礎(chǔ)設(shè)施和固定財產(chǎn)的完整性，能源和水源的可用性，基本服務(wù)設(shè)施對受災(zāi)區(qū)域可否提供基本服務(wù)能力。根據(jù)掌握的數(shù)據(jù)信息做出可實(shí)施的救援方案；再劃分優(yōu)先需求和次要需求，以及通訊、運(yùn)輸、人力資源信息。公共信息與社會媒體參與，監(jiān)督救援物資的分配和實(shí)用性評估，并及時對救援提供建議和未來行動方案的更改等。

在災(zāi)難救援過程中匯集了大量的數(shù)據(jù)信息，除災(zāi)情評估、地質(zhì)變化、受災(zāi)人群、救災(zāi)條件、人員物資需求等。眾所周知，大數(shù)據(jù)所具備的基本特征,即數(shù)據(jù)的大規(guī)模性、快速增長性、結(jié)構(gòu)多樣性和巨大價值，而在醫(yī)學(xué)救援?dāng)?shù)據(jù)中又會表現(xiàn)為多樣性、不完整性、時間性和冗余性。對災(zāi)難的醫(yī)學(xué)救援往往來自社會方方面面，多重因素參與會產(chǎn)生海量的實(shí)時動態(tài)數(shù)據(jù)，如何更好調(diào)用、分析和挖掘這些數(shù)據(jù)的價值，已不能按照過去模式去總結(jié)統(tǒng)計這些數(shù)據(jù)。判斷真實(shí)大數(shù)據(jù)是在實(shí)時相關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)中發(fā)掘價值，尋找出事物發(fā)展中的基本規(guī)律。這有助于欠缺經(jīng)驗、判斷能力或缺少決策力的救援機(jī)構(gòu)和指揮者更好地優(yōu)化整合各方面的信息資源，使之能在難以預(yù)測的災(zāi)難發(fā)生時，作出更好的綜合判斷和更合理的應(yīng)對決策。

基于日益增長的災(zāi)難醫(yī)學(xué)救援需求，隨著人工智能在各領(lǐng)域的發(fā)展戰(zhàn)略需求，有必要建設(shè)災(zāi)害應(yīng)急醫(yī)學(xué)救援大數(shù)據(jù)智能管理和輔助決策平臺，更好地調(diào)查匯集真實(shí)、有效災(zāi)難應(yīng)急醫(yī)學(xué)救援?dāng)?shù)據(jù)信息，使災(zāi)難應(yīng)急救援資源數(shù)據(jù)實(shí)時可靠，提供決策有依據(jù)可信，達(dá)到災(zāi)難應(yīng)急救援指揮客觀有力，真正落實(shí)國家智能化產(chǎn)業(yè)規(guī)劃在災(zāi)難應(yīng)急救援領(lǐng)域的創(chuàng)新性發(fā)展[6-8]。

3 植入智能技術(shù)，提升災(zāi)難醫(yī)學(xué)救援水平

在災(zāi)難醫(yī)療救援采用智能大數(shù)據(jù)技術(shù)與災(zāi)難救援相結(jié)合，以有利于我國災(zāi)害應(yīng)急救援水平的提升，同時也是一個不可錯失的戰(zhàn)略機(jī)遇。依據(jù)國家人工智能發(fā)展規(guī)劃，從科技研發(fā)、應(yīng)用推廣和產(chǎn)業(yè)發(fā)展等方面結(jié)合我國語音識別、視覺識別世界領(lǐng)先技術(shù)，應(yīng)用自主學(xué)習(xí)、直覺感知、群體智能、圖像處理、智能監(jiān)控、服務(wù)機(jī)器人、無人駕駛等項技術(shù)，獲取災(zāi)難環(huán)境下各類現(xiàn)場災(zāi)情、受災(zāi)人群、地質(zhì)變化、救災(zāi)條件、人員物資需求，相關(guān)的人員、物資準(zhǔn)備等數(shù)據(jù)資源。采用人工智能方法對自然災(zāi)害進(jìn)行評估，圍繞地震、地質(zhì)、氣象、水旱和海洋災(zāi)害等重大自然災(zāi)害中的醫(yī)學(xué)救援，為構(gòu)建智能監(jiān)測、咨詢、指揮的大數(shù)據(jù)智能輔助決策平臺提供現(xiàn)實(shí)的基礎(chǔ)。

基于突破跨媒體統(tǒng)一表征、關(guān)聯(lián)理解與知識挖掘、知識圖譜構(gòu)建與學(xué)習(xí)、知識演化與推理、智能描述與生成等技術(shù)進(jìn)展，已可實(shí)現(xiàn)跨媒體知識表征、分析、挖掘、推理、演化和利用，構(gòu)建分析推理引擎；特別在自然語言的語法邏輯、字符概念表征和深度語義分析的核心技術(shù)，推進(jìn)人類與機(jī)器的有效溝通和自由交互[9-11]。建立快速精準(zhǔn)的智能災(zāi)難醫(yī)學(xué)救援體系，啟動智能災(zāi)難醫(yī)學(xué)救援咨詢，配戴柔性可穿戴、生物兼容的生理監(jiān)測系統(tǒng)，啟用人機(jī)協(xié)同災(zāi)難醫(yī)學(xué)救援方案，從而加強(qiáng)災(zāi)難及相關(guān)傷病的智能監(jiān)測和防控。

近年來，由國內(nèi)多所知名醫(yī)療機(jī)構(gòu)、科研院所及災(zāi)難救援產(chǎn)業(yè)集團(tuán)形成的國內(nèi)救援產(chǎn)學(xué)合作聯(lián)盟，進(jìn)行了災(zāi)害應(yīng)急醫(yī)學(xué)救援理論的探討、國內(nèi)災(zāi)害醫(yī)學(xué)救援的規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)制定及災(zāi)害救援的骨干人才教育培訓(xùn)，并致力災(zāi)難救援產(chǎn)品的研發(fā)和產(chǎn)業(yè)推動，為人工智能災(zāi)難救援大數(shù)據(jù)決策平臺研發(fā)奠定了堅實(shí)的工作基礎(chǔ)。所開展的研發(fā)內(nèi)容主要涉及以下內(nèi)容。(1) 災(zāi)害應(yīng)急救援方法智能咨詢系統(tǒng)： 適用災(zāi)難應(yīng)急醫(yī)學(xué)救援的語音咨詢服務(wù)型機(jī)器人，實(shí)現(xiàn)使用者用語言詢問(包括方言)，就可以獲得所需來自智能數(shù)據(jù)軟件系統(tǒng)有關(guān)救援知識，受災(zāi)或救援人員還可以憑借當(dāng)時出現(xiàn)的各種災(zāi)害狀態(tài)和情景提出各種問題，尋求救災(zāi)的解決方法。(2) 災(zāi)情調(diào)查智能問詢系統(tǒng)： 可針對具體災(zāi)難情景，詢問災(zāi)難現(xiàn)場受災(zāi)或救援人員，進(jìn)行災(zāi)害狀態(tài)的客觀評估，有助于對現(xiàn)場災(zāi)難情況進(jìn)行分析判斷，獲得相應(yīng)的救援解決方案。(3) 圖像及災(zāi)情智能綜合評估系統(tǒng)： 應(yīng)用于現(xiàn)場的各類數(shù)據(jù)信息(圖像拼接技術(shù))，結(jié)合系統(tǒng)進(jìn)行綜合評估災(zāi)害現(xiàn)場信息，同時與遠(yuǎn)程救援指揮中心實(shí)時聯(lián)系，實(shí)施災(zāi)情數(shù)據(jù)共享?？蓪?shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)分析處理功能，適時提供有關(guān)災(zāi)情的相關(guān)處理實(shí)施救援方案，可更有效提供如何分配救援的人力物資和醫(yī)療資源的信息資訊。(4) 災(zāi)情綜合應(yīng)對處理指揮系統(tǒng)： 智能化系統(tǒng)構(gòu)建一個指揮中心與線下專家支持，與災(zāi)害現(xiàn)場救援團(tuán)隊信息互動和智能轉(zhuǎn)換系統(tǒng)平臺，更好發(fā)揮指揮機(jī)構(gòu)與現(xiàn)場救援者的信息反饋，實(shí)時互動，更合理化處置各類災(zāi)害事件。(5) 無人機(jī)應(yīng)用的輔助功能： 災(zāi)害現(xiàn)場道路和房屋設(shè)施破壞嚴(yán)重，會造成道路交通阻塞和人員活動限制及安全隱患，及時了解現(xiàn)場的實(shí)際情況對實(shí)地救援，對配備急救資源作用重大。一方面，采用無人機(jī)航拍序列圖像拼接技術(shù)是運(yùn)用圖像拼接技術(shù)，可以將無人機(jī)航拍的視頻序列圖像進(jìn)行拼接，形成一幅大場景的直觀易理解的圖像。另一方面，采用無人機(jī)運(yùn)載物品，可迅速將除顫器、止血藥物、輔料和保護(hù)支具等送達(dá)指定的地點(diǎn)。

4 開發(fā)有助公眾防災(zāi)避險使用的智能工具

結(jié)合災(zāi)難前、災(zāi)難中、災(zāi)難后具體情形的復(fù)雜性、特殊性，應(yīng)用創(chuàng)新模式開拓災(zāi)難預(yù)防應(yīng)急的新技術(shù)方法。(1) 應(yīng)用災(zāi)難發(fā)生前的預(yù)警技術(shù)、統(tǒng)籌分類技術(shù)、演練仿真技術(shù)、應(yīng)急避險技術(shù)，這些均體現(xiàn)了災(zāi)難預(yù)防應(yīng)急完整體系、災(zāi)難預(yù)防應(yīng)急預(yù)備隊伍、災(zāi)難預(yù)防應(yīng)急平戰(zhàn)裝備、災(zāi)難預(yù)防應(yīng)急現(xiàn)代資訊等為主題內(nèi)容的災(zāi)難預(yù)防應(yīng)急思法，更注重防患于未然。(2) 應(yīng)用災(zāi)難中緊急救援技術(shù)，如發(fā)現(xiàn)災(zāi)難的全方位搜救技術(shù)、直面災(zāi)難逃離的求生技術(shù)、災(zāi)難的現(xiàn)場心肺復(fù)蘇、創(chuàng)傷急救技術(shù)、規(guī)避災(zāi)難的防范次生技術(shù)、撤離災(zāi)難的時空轉(zhuǎn)運(yùn)技術(shù)。災(zāi)難中技術(shù)方法著眼于災(zāi)難現(xiàn)場的特定環(huán)境、特定時間、特定因素、特定器具等綜合評估，實(shí)施因人而異、因地制宜、因器應(yīng)變、因情施救的災(zāi)難預(yù)防應(yīng)急方案。(3) 應(yīng)用災(zāi)難后干預(yù)技術(shù)、災(zāi)難的立體干預(yù)技術(shù)、認(rèn)識災(zāi)難的民眾傳媒技術(shù)、化解災(zāi)難的人文心理技術(shù)、反饋災(zāi)難的現(xiàn)代信息技術(shù)、衡量災(zāi)難的總體評估技術(shù)、調(diào)控災(zāi)難的頂層決策技術(shù)。

在提高公眾防災(zāi)避險的意識培養(yǎng)和技能培訓(xùn)中,要注重結(jié)合使用互聯(lián)網(wǎng)、人工智能和語音機(jī)器人等現(xiàn)代智能技術(shù),開發(fā)應(yīng)用APP等智能軟件，方便隨時隨處學(xué)習(xí)防災(zāi)避險的知識和技能。利用可人機(jī)對話的智能機(jī)器人交互式的災(zāi)情評估，對救災(zāi)進(jìn)行指導(dǎo)，同時也為政府災(zāi)難應(yīng)急救援不間斷地積攢數(shù)據(jù)信息資源，為機(jī)器深度學(xué)習(xí)、挖掘數(shù)據(jù)價值奠定信息資源基礎(chǔ)。