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　　在医院的支持下，信息科生物医学大数据与人工智能中心肖晶晶团队着手开发“AI+军医”智能问诊系统。研发之初，团队面临两大难题：一是医疗信息壁垒，官兵就诊记录、检验报告、用药信息等标准不一、互不联通，形成 “数据孤岛”，海量数据难以发挥整体保障效能；二是高原保障短板，官兵长期在缺氧、低温、强紫外线等极端环境中执勤，高原病、冻伤、关节痛等高发，但医院缺乏针对高原特殊环境的系统化健康数据积累，难以构建精准预防与智能诊疗模型。

　　为了给高原官兵提供更精准的诊疗，该医院与长期担负高原地区卫勤保障任务的陆军第953医院联合，采取多种措施唤醒散落在医院各科室的健康大数据。肖晶晶团队创新探索构建了本地化的“医数慧脑”数据应用平台，打通全院50余个医疗信息系统的底层数据流，如同为散落的“数据珍珠”串联起“金线”。同时，团队专家对海量数据进行去隐私化处理，采用数据脱敏、匿名化等技术，剥离姓名、身份证号等个人隐私信息，再运用隐私计算技术，在不共享原始数据的前提下挖掘数据价值；在管理上，建立数据分类分级制度和全生命周期安全审计，确保数据处理合规可追溯。经过结构化梳理，原本杂乱无章的非结构化数据转化为标准化格式，形成了涵盖千余种疾病的全域诊疗知识库。

　　“这套系统基于大数据分析、知识图谱构建智能推理引擎，整合历史病例、药品使用记录，并结合高原边防实际环境因素，构建起症状、病因、环境因素和药物关系的网络，模拟经验丰富军医的诊疗思路。而且，这一系统能实现可推理、可解释、可追溯的多轮问诊，将健康保障精准送到边防一线。”人工智能专家陈学涛介绍，比如前段时间一位边防战士小李发送了“肚子疼、拉水样便、恶心、有点发烧”的症状，“AI+军医”智能问诊系统立即提取关键词，在疾病知识库中匹配“食管炎”与“急性胃肠炎”两种可能，并针对性提问：“疼痛是否在胸骨后？是否进食后加重？有无反酸？”小李回答：“疼痛在肚脐周围，饭后不加重，无反酸。”系统随即弱化“食管炎”分支，强化“胃肠炎”的患病风险，并进一步确认其他症状，给出诊断意见和诊疗建议。

　　不久前，驻高原某边防连队组织高强度课目训练。战士小张在连续完成障碍穿越等课目后，感觉腹部隐隐作痛。随队军医当即取出一台便携式设备，为他进行检查。屏幕上，绿色框清晰地标注出超声识别的解剖结构，而被绿色高亮填充的区域，正是系统自动标记的疑似出血位置。短短3分钟，这套创伤超声智能扫描引导和识别系统便给出初步判断：轻度出血。得益于系统的及时预警和精准定位，小张的伤情被第一时间发现。随队军医曾小科说：“以往在野外训练时，军医只能靠经验判断伤情，准确性参差不齐。这套AI超声系统基于海量训练伤数据开发，能自动识别胸部、腹部、盆腔3个区域的创伤，并引导我们精准扫描可疑部位。”

　　“射击训练中，肩颈、腰椎容易因后坐力产生隐性损伤，以往很难及时发现。现在，我们开发了可自动识别气胸、骨折、积液、结节等18种病变或创伤的系统，通过与便携式DR设备集成，能快速标记伤情位置和范围。这不仅是诊断工具，更是训练优化的重要数据来源。”团队生物医学工程专业专家粘永健副教授介绍，所有检测数据都会自动汇入训练伤数据库。这些数据不是简单堆积，它们通过算法不断迭代优化预警模型，从而精准跟踪单个官兵的伤情变化、给出个性化康复建议，实现“一人一策”的个体干预。而且，数据库还能汇总分析不同单位、不同课目下的训练伤发生规律，找出容易导致伤病的训练环节和薄弱点，为部队调整训练计划、优化训练强度提供科学依据，实现从“治已病”到“治未病”的转变，推动训练伤防治从“个体干预”延伸到“群体防护”和“智慧训练”。