一、概述AI有望从根本上改变社会，卫勤保障需要做好准备以充分利用这项创新技术。2022 年，美国陆军未来司令部（Army Future Command，AFC） 发布了 2028 年医疗概念（Concept for Medical 2028），其核心是使用AI 来协助各种卫勤保障决策。该报告中指出，AI将在所有层级上支持卫勤保障行动，但在战术层面上最为关键。但目前看来，实施卫勤保障AI 能力的障碍包括缺乏高质量的数据基础设施和缺乏伤员分类算法等。AI的开发与应用依赖于评估大量高质量数据，需要开发一个全面的数据基础设施，该基础设施必须自动输入与行动环境相关的被动收集的数据，消除数据的手动输入。这些数据收集系统必须完全嵌套在现有的数据和通信网络中，这一点至关重要。此外，在未来冲突期间，受伤点伤员分类将成为医疗资源决策的核心，必须开发 AI 算法，实现在大规模伤亡事件期间快速准确地对伤员进行分类。

二、开发AI助力卫勤保障的必要性鉴于当前弹药的高杀伤力和精度，预计未来的冲突造成的伤亡将远远超过美军卫勤保障系统所能收治的伤亡人员，未来卫勤保障面临的核心问题是：需要救治的伤员人数将大大超过可用医疗资源与保障能力。这种需求与能力的不匹配将导致重大的战略风险。如果作战单元的伤病员无法后送，就更有可能不再能够执行进攻行动。此外，美国公众已经习惯于相信每个受伤的军人都会得到高质量的医疗救治。军人无法得到及时适宜的救治从而导致死亡可能会动摇公众的战略意愿。综上所述，缺乏高质量的战场救治可能会给任务和部队带来重大的战略风险。为了应对这些挑战，2028 年医疗概念阐述了美国陆军卫勤如何应对这些挑战的愿景。AFC设想使用 AI 来解决各种挑战，包括大规模伤员分类、后送平台选择、医疗单位的地理分配、物流补给等。虽然 AI 不是解决所有问题的灵丹妙药，但它是大规模优化战时医疗救治工作的潜在强大工具。AI已经存在了几十年，但在过去五年中，AI解决复杂问题的能力有了显著提高。计算能力的最新进步，加上数据收集的大幅增长，促进了AI的快速发展。AI 的新兴优势之一是它能够破译人类难以解决的大型复杂问题。所有 AI 都会发现模式并回答问题。通过获取输入数据，应用算法，然后生成输出数据，通常预测事件发生的概率。最复杂、最强大和最复杂的 AI 技术，包括机器学习、深度学习和神经网络。由于这种复杂性，深度学习模型需要大量的数据和计算能力来开发。三、为采集海量、高质量数据建设基础设施目前，军队收集的大部分军事医疗数据都是手动输入的。例如，如果部署的军人今天受伤，他/她的临床信息将手动输入到纸质表格中。其他临床信息将手动输入到电子病历中。其他例如医疗物资补给需求、医院病床状态和可用血液单位数量，也是通过手动输入到传统数据库中。这与 2028 年医疗概念所设想的状态之间存在两个主要差距。首先，需要从工业时代的手动数据收集实践过渡到数字时代的实践，在数字时代，数据是被动和连续地收集的。为了过渡到被动数据收集，需要开发自下而上的数据采集系统，不需要人工输入数据。例如，AI 图像识别算法可以使用医疗物资库存视频来自动更新记录系统中医疗物资的数量，而不是手动输入医疗用品库存量。此外，未来的电子病历系统可以设计为能够被动记录心率、血压和血氧饱和度。构建这种数据基础设施的一个特别重要的方面是可穿戴技术的发展与应用。可穿戴设备是跟踪心率、睡眠和运动等生理参数的小型电子设备。开发可以持续跟踪和记录生命体征和活动测量数据的可穿戴传感器可以成为 AI 的强大推动力。由于医疗数据隐私问题、运营安全要求和通信限制，建立这种医疗数据基础设施并不容易。更重要的是，卫勤保障数据系统必须完全嵌套在军队整体数据和通信基础设施中。此外，这些系统需要设计为低带宽，因为它们将与其他作战功能争夺带宽。当前的数据基础设施无法为 AI所用，需要过渡到一个能够被动收集大量高质量数据的系统。四、开发负伤点伤员分类算法除了开发高质量的数据基础设施外，还需要投资开发专注于受伤点大规模伤员分类的 AI 算法，协助进行受伤点伤员分类。鉴于大规模战斗行动 （LSCO） 中医疗资源的有限性，必须能够准确地对受伤的军人进行分类，最大限度地发挥医疗资源的作用，让伤员在最低级别的救治机构就能够重返工作岗位。快速对伤员进行分类，确定可以安全返回工作岗位的军人对于提高战斗力至关重要。同时，还需要准确确定谁需要后送以及他们需要被后送到哪个救治阶梯。面对大量伤员的复杂决策问题，人类可能无法找到理想答案，AI的优势在于，在大量数据中寻找一定模式加快和加强这一决策过程。临床医生可以根据患者的外表和其他有限的数据做出准确的分诊决策 。而AI 对图像和语音数据的识别特别有效。有可能使用简短的音频/视频录制结合可穿戴设备的生命体征数据来开发准确的分类算法。可以与时间依赖性结果数据一起收集。这种算法开发可能与医疗数据基础设施的建设同时进行。设想医务人员迅速对多名受伤的士兵进行音频/录像后，手机上的 AI 算法可以快速决策谁可以返回工作岗位、谁需要后送、需要后送人员的优先级以及后送到哪个级别的救治机构。五、结论AI有可能大幅提高卫勤系统在未来冲突中伤员救治能力。为了充分利用这项技术，军队卫勤系统需要采取全面的方法来开发数据基础设施，将高质量、被动收集的医疗数据完全整合到作战部队的通信和数据系统中。需要建立一个跨职能团队来监督设计和实施，并开发基于高质量数据基础的大规模伤员分类算法。