人工智能在军事医疗系统的应用与革新
人工智能在军事医疗系统的应用与革新
人工智能、机器学习和人机整合能在战场提供信息优势，使作战人员明智决策，展现战斗力。而人工智能与军事医疗系统结合，可彻底革新战场军事医疗支援。
新时期战场军事医疗需求
在大规模战斗行动中，军事医疗系统将面临高死亡率、疏散和补给延迟等挑战。近期战场和演习实验显示，未来作战可能出现高伤亡率，陆军医疗救护系统需提升疏散和治疗能力，人工智能将是解决相关挑战的关键工具。如通过算法护理、医疗监测等技术，能显著提高诊断、治疗和决策的速度与准确性，扩展医疗护理和后送撤离范围，减少人为错误，降低作战风险，改善伤兵治疗效果并拯救生命。同时，人工智能可提升军事医疗系统的物流与供应链效率，通过预测分析确保医疗物资及时供应。
不同时期战场伤亡救护所需的人力资源情况
人工智能对军事医疗系统的革新
人机协作通过将数据、人和技术融合到优化系统性能的解决方案中，可以实现更快的流程。自动化流程从使用传感器进行被动数据收集开始。然后，可以使用这些传感器的数据来了解伤亡护理的5W：
- 护理人员(伤员和护理人员)
- 伤员的情况如何(受伤、生理等)以及护理人员对此做了什么(行动)
- 伤员的状态何时发生变化，护理人员何时采取行动
- 护理在哪里进行(地点、温度、海拔和环境)
- 伤员的状态为什么会改变以及护理人员为什么会采取某种行动(状态和行动与可用资源和护理环境紧密相关)
临床医生将感知和理解数据结合到评估中，用于决定采取哪些临床措施。智能(AI增强)和非智能(增强可视化、基于规则的决策树等)决策支持工具可以改善临床决策。硬件(机器人和医疗设备)和基于AI的软件可以通过将人工任务转移给机器来帮助护理人员。同样，治疗也可以转移给智能或非智能机器。
未来，机器人技术将帮助护理人员管理伤员，通过识别伤员、使用生理传感器和成像方式监测伤员、协助手术、协助救生干预以及智能地执行补给和医疗后送任务。这些类型的创新在受到化学、生物、放射、核和定向能威胁的污染环境中将得到更大的发挥。
美陆军医疗能力发展一体化概念
优缺点分析
在现代战场环境下，资源分配决策的科学性和高效性直接关乎作战的成败。人工智能技术的应用为战场资源分配带来了新的契机和变革。
优点：
高效处理数据：战场会产生海量且复杂的数据，涉及人员、装备、物资等多方面。人工智能凭借深度学习、模式识别等技术，能快速处理这些数据。如在医疗资源分配场景中，可迅速整合伤病员的受伤情况、医疗物资储备、医院床位信息等，为决策提供全面依据，大大提高决策效率。
精准预测需求：通过分析历史数据、战场态势和实时信息，人工智能能够精准预测资源需求。在军事装备和物资补给方面，它可以结合作战任务类型、部队行动规模和环境因素等，预测各类物资的消耗速度和需求量，提前规划补给，减少资源浪费和短缺情况。
优化资源配置：能综合考虑多种因素，实现资源的优化配置。在伤病员后送时，人工智能算法整合伤害模式、生存率分类、运输时间等信息，确定最佳后送方案，合理分配医疗资源，提高伤病员的救治成功率。在物资运输中，根据物资特性、紧急程度和运输工具的情况，选择最合适的运输方式和路线，提高运输效率。
缺点：
在技术方面，人工智能在军事医疗领域存在一系列的局限性。如作战时通信受限影响健康数据传输，AI系统处理大规模高速健康数据能力不足，缺乏现代作战相关训练数据，AI工具和系统在军事医疗训练和临床环境中未普及，电子健康数据安全保护限制数据传输，还需遵守军事法规且缺乏专门技术团队，广泛应用需对军事医疗数据战略进行重大投资。此外，使用人工智能还存在伦理问题，如机器学习系统可能存在偏见，在医疗领域使用人工智能对人性元素的潜在影响引发质疑，在医疗决策中的应用需更新政策明确人类参与程度。
经验与趋势
为发挥人工智能在军事医疗中的作用，需实施安全防护措施和专业技术监督，确保其开发和使用符合负责任的标准，建立透明度、问责制和健全的治理框架。其中保障人工智能在战场资源分配决策中的数据安全是最重要的方向，需从多方面入手，涵盖技术、管理和法规等层面，以此应对复杂的战场环境，确保数据的保密性、完整性和可用性。
在强化技术防护手段方面，可以采用先进的加密算法对战场数据进行加密处理;构建严格的访问控制机制，明确不同人员和系统对数据的访问权限;运用安全可靠的大容量数据存储系统来存储战场数据，这些系统要具备高安全性和稳定性;制定详细的数据管理规章制度，明确数据的收集、存储、使用、传输和销毁等各个环节的操作流程和安全要求;对涉及战场资源分配决策和人工智能系统操作的军事人员进行数据安全培训等。
在安全法规与政策保障方面，确保人工智能在军事医疗系统中在数据收集、存储和使用过程中，符合军事保密规定，不违反任何军事安全政策，保障军事行动的安全性和保密性;参考民用领域成熟的数据安全标准和法规，如《健康保险可携性及责任法案》(HIPAA)安全规则中关于数据保护的要求，结合战场实际情况，制定适合军事医疗数据等相关数据的安全保护措施，提升数据安全防护水平。