潘 骥，冯赞军，张 玥，王国娟
人工智能技术不断发展应用促进了生产效率的提高。美军在卫勤保障领域的人工智能运用进展迅速，研制出各类信息交换平台，开发多种型号机器人，辅助或代替人实施卫勤保障，配备智能穿戴设备实现生命体征即时获取，有效促进了卫勤保障能力提升。人工智能在卫勤保障领域发挥作用，前提是构建支撑人工智能运转的体系，只有人工智能体系完备才能更好挖掘人工智能潜力。
1.1借助前沿技术提升人工智能效率，构建技术支持 大数据、云计算、物联网、5G等技术可作为构建卫勤保障领域人工智能体系的支持技术。大数据可在卫勤保障产生的海量数据中，迅速分析、检索、发掘或生成更有价值的信息。云计算可为人工智能体系提供强大实时运算能力，缩短数据计算时间，更快得出结果。云计算与人工智能、大数据等技术的深度融合，将产生一批基于无人作战的全新作战样式，成为“蜂群”等无人作战系统的“云端大脑”[1]。物联网可将卫勤保障中大量物理资源连接成数据链路，实现实时信息和状态联通，为人工智能体系提供实时状态感知。5G技术为物联网的实现，提供了更为便捷可靠的方案，同时在人工智能体系中实现海量数据快捷传输。有了上述技术提供更为高效、可靠、精确的支持，人工智能体系如虎添翼。
1.2广泛实施卫勤保障数据化，构建数据支柱 在人工智能体系中，数据被比作“电力”、“石油”，是人工智能的动力之源。在卫勤保障领域中，数据无处不在，时刻变化，体量庞大。让人工智能体系“理解感知”卫勤保障具体工作，就要把必要的卫勤保障工作数据化，为人工智能体系提供源源动力。全军医院信息系统在十余年的应用中已产生大量的涉及医疗全程的珍贵原始数据[2]。将伤病案例、药材供应、血液保障、装备参数、防疫等数据转化为机器或计算机能够读懂的数据和模型，让人工智体系顺利识别和准确应用，挖掘分析数据背后的规律和特征，为保障人员提供参考、供给智能装备运转，从而打造卫勤保障“数字世界”，成为人工智能体系支柱。
1.3积极推进算法算力优化，构建运算支撑 卫勤保障过程中产生的数据庞大到难以想象，人脑难以在短时间内分析处理如此海量数据。显然用计算机处理数据，在时间上要优于人脑，而提升计算机运算能力有最直接的两种办法：一是优化算法。数学计算中若干相同数相加，乘法计算效率高于加法。“蒙特卡洛树搜索”算法的出现，让计算机在棋类人机大战中获胜成为现实。可见，算法的优化直接影响计算速度。二是提高计算机自身运算速度。依靠硬件更新是提升计算机计算能力的另一种方法。但随着摩尔定律遇到瓶颈，硬件升级变得更为困难。要完成卫勤保障数据快速处理要求，需要更为强大的数据处理能力，算法算力的升级尤为重要。
1.4依托人工智能体系运行，提供输出支援 在人工智能体系运转中构建“收集信息-分析信息-输出信息-反馈信息”的闭合环路，可不断生成信息输出。这里的输出是指人工智能体系实时提供的数据信息产品，例如可以是平时卫勤保障中个人的医疗建议、防疫工作中数据防控模型，或是战时卫勤保障中伤员预测分析、发给前线机器人的救护指令或血液供给方案等。有了数据产品输出，平时卫勤保障流程更加顺畅，节省时间，卫勤保障人员也会有多样化的决策参考，为救护技能较弱的人员提供救护操作提示，药材供应会更为方便精确，战场伤员后送也会更为迅捷精准。
1.5研发升级硬件设施设备，构成装备支配 装备支配需要人工智能体系终端设备智能化。有战场救护机器人、远程医疗手术装备、士兵智能穿戴设备、辅助救护系统等现实设备做支撑，依照人工智能体系发出的指令实施救护操作。但现有装备难以满足上述需求，需要进一步研发改造。我军战场救护机器人尚无实际应用，远程医疗手术实现了平时应用，战时应用还缺少研究和实践，智能穿戴设备已有研发但没有装备，辅助救护系统还没有实现应用。终端装备落后将制约卫勤保障智能化体系完善。因此，要加快智能终端设备研发装配，尽早形成保障能力，让人工智能体系在卫勤保障中有智能终端装备落实保障任务。
2.1顶层设计是前提 在卫勤保障领域构建人工智能体系较为复杂，缺少顶层设计的矛盾尤为突出。首先，从技术支持看，大数据、云计算、物联网、5G等技术支持融合仅靠单一部门难以完成，从零开始难度极大。其次，信息孤岛问题棘手。在后勤保障过程中，涉及各个业务部门内部数据可以互通，但各业务部门之间的数据以及与地方相关部门的数据交换，由于各专业数据格式及存储方式等的不同，仍是一个未能解决的问题[3]。最后，系统兼容性不够。平时和战时卫勤保障系统互通的问题客观存在。解决上述问题，主要靠国家出台政策或军队制定计划，强化顶层设计，推进技术融合，制定数据标准，打破技术壁垒和烟囱式发展，促进人工智能体系构建完成。
2.2加紧应用是保证 从上述人工智能体系架构中不难发现，整个系统是大工程，不能一蹴而就。需要边架构、边研究、边应用、边改进。从技术融合到数据汇总，从算法优化到输出运用，任务量巨大。从智能装备发展规律分析，需要尽快推进智能装备应用，形成研发—应用—改进—再应用的良性循环。生产、科研乃至战争实践，既是一个主体运用工具，认识、利用和改造客体的过程，也是主体自觉依据实践发展的客观要求，不断改善和创造工具，推动实践不断深化的过程[4]。装备发展如此，智能系统建设发展遵从同样道理。在卫勤保障中，各个环节研发使用的新系统，同样需要长期与保障人员磨合的过程，时间耗费大。因此，从时间角度考虑，只有在确立顶层设计的前提下，加紧人工智能体系建设和积极投入应用才能占得先机。
2.3技术融合是趋势 从技术角度分析，构建人工智能体系，大数据、云计算、物联网、5G等信息交互是难题。物联网中存在大量基于不同通信协议的解决方案，在某些情况下，还基于不同接入基础设施，这使得它们之间的集成以及与迫在眉睫的5G基础设施的集成更加困难[5]。解决这一困难的常用办法是借助第三方介质转换，比如借助卫星通信，无人机接力通信等等。大数据与人工智能在技术上有重叠，人工智能需要海量数据作为参考，模拟“人类思考”，大数据也同样需要智能技术进行数据分析操作。5G的出现使物联网实现更为快捷，且信息、神经、量子、纳米、生物这5项技术迅猛发展成为了人工智能和自主系统的主要驱动力。可见，新技术不断涌现，也促进人工智能体系构建融合发展。所以，推进技术相互融合不断升级，是未来推进人工智能体系进步的一种趋势。
2.4加强安防是底线 卫勤保障地域广、要素多，平时和战时区别大。未来战争有突发、多变的特点，人工智能体系中各系统信息交换多靠有线或无线传输，面临更多风险。例如，地域广就会存在端口多、难管控的隐患，无线通信传输存在被干扰或泄露隐患，系统内信息获取权限不科学也会造成信息泄露，一旦信息遭到破坏或泄露，同样会对卫勤保障造成干扰和破坏。因此，构建卫勤保障领域人工智能体系时，应突出信息安全防护，采取多种通信手段并用、加密信息传递、动态权限管控等措施加强防范。
综上所述，卫勤保障平时关乎人员健康，战时关乎人员生命。2020年我国抗击新冠病毒疫情中，火神山等医院出现了各种智能机器人穿梭病房配送药材、实施消毒，无疑是人工智能在卫勤保障领域的最好尝试。在人工智能技术不断革新突破的关键时期，加紧推进人工智能体系用于卫勤领域的研究建设，抓住技术革新带来的红利，是适应未来卫勤保障需求的重要途径。
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