《智能医疗机构：从技术到数据与知识》是2025年欧洲医学信息学大会的论文集。作为《健康技术与信息学研究》系列丛书的第327卷 ，本书旨在探讨人工智能（AI）在医疗健康领域的应用，并强调智能医疗机构不仅依赖于技术功能，更需高质量的数据采集、分析，以及人类的专业知识和洞察力，以实现持续改进 。
背景与系列丛书定位
自1990年以来，《健康技术与信息学研究》系列丛书与欧盟项目合作，致力于推动生物医学和健康信息学研究。该系列已成为一个全球性的、高度可见的平台，用于传播该领域的原创研究成果。本卷作为第327卷，延续了《健康技术与信息学研究》系列丛书的宗旨，专注于智能医疗机构，并特别强调从技术层面深入到数据和知识的转化，以期解决当前医疗健康领域面临的紧迫问题。
当前，全球健康信息学正由生物医学技术和医学信息学研究的并行发展所驱动，这共同构建了一个集成的全球信息与通信媒体世界，并产生了海量的健康数据。这些关键组成部分包括基因组学和精准医疗、机器学习、转化信息学、面向临床医生和患者的智能系统、移动健康应用、数据驱动的远程通信和康复技术、传感器、智能家居技术、电子病历和患者控制数据，以及物联网。
欧洲医学信息学2025大会主题与核心理念
欧洲医学信息学2025大会于2025年5月19日至21日在英国苏格兰格拉斯哥举行，由英国计算机协会和欧洲医学信息学联合会共同主办。会议主题为“智能医疗机构：从技术到数据与知识”。大会旨在强调，在一个AI被过度炒作成“灵丹妙药”的时代，技术虽然是智能医疗机构不可或缺的基础，但并非充分条件。技术必须不仅为医疗保健流程提供功能，还需支持高质量的数据采集和分析。无论是结构化还是非结构化数据，本身并不能直接提供洞察，而是需要具备专业知识并理解上下文和目的的熟练人类的参与，他们能利用分析得出有意义的结论以实现改进。通过操作数据和研究证据的综合，可以迭代地获得知识，这些知识将成为学习型医疗机构更好实践的基础 。
研究主题与内容广度
本次会议的论文集展示了健康信息学领域的当前趋势，涵盖了广泛的前沿研究主题 ：
●学习型医疗机构： 探讨如何构建能够从实践中持续学习和改进的医疗机构。
●教育： 关注健康信息学领域的教育方法和培训。
●数据科学与可视化： 涵盖数据分析、大数据处理以及数据可视化技术在医疗健康中的应用。
●信息系统： 讨论医疗信息系统的设计、实施和优化。
●人为因素、社会和组织问题： 探讨技术在医疗保健中对人类行为、社会结构和组织流程的影响。
●可计算知识与决策支持： 关注如何将医学知识转化为可计算形式，并构建智能决策支持系统。
●AI、自动化与机器人技术在医疗保健中的应用： 探讨人工智能、自动化和机器人技术在临床实践、管理和辅助服务中的创新应用。
●自然语言处理与生成： 研究如何利用自然语言处理技术处理和生成医疗文本数据。
●个人健康记录与移动健康： 探讨个人健康数据管理和移动医疗应用的发展。
●人群健康： 关注大数据和AI在公共卫生和人群健康管理中的应用。
●精准医疗： 探讨基于个体特征的精准医疗方法。
●一体化健康、数字健康与气候变化： 讨论将人类、动物和环境健康整合的“一体化健康”理念，以及数字健康和气候变化相关议题。
严谨的同行评审与全球参与
本次会议吸引了全球医疗信息学界的积极参与，共收到来自49个国家的570多篇投稿。所有提交的论文都经过了严格的同行评审过程，每篇论文至少由三位审稿人评审，并由一位科学项目委员会联合主席进行评估。审稿人提供了建设性的反馈意见，以帮助作者在发表前完善其工作。最终，在365篇完整论文中，有230篇被接受，接受率为63%。此外，还有短篇交流论文、海报、演示、专题讨论和研讨会等形式的贡献被接受。值得注意的是，本论文集不仅收录了来自欧洲的贡献，也涵盖了来自其他大洲的稿件，这凸显了在全球范围内分享医疗信息学科学和实施挑战相关知识与实践经验的全球重要性 。
总结与未来展望
《智能医疗机构：从技术到数据与知识》这本会议论文集，通过其丰富的研究内容和严谨的同行评审过程，为研究人员、从业者和政策制定者提供了宝贵的资源。它不仅展示了AI在提升医疗服务效率和质量方面的巨大潜力，也坦诚地揭示了实施过程中可能遇到的挑战和经验教训，例如AI在具体场景中的效用评估、商业AI解决方案的落地策略以及数据质量与伦理的考量。
本论文集强调了智能医疗机构需要超越纯粹的技术层面，深入到数据的采集、分析、知识的提炼，并最终通过人类的理解和干预来实现真正的改进。这种“从技术到数据与知识”的理念，为未来医疗健康领域人工智能的负责任发展指明了方向。通过促进全球知识交流和合作，本论文集为利用AI造福社会、实现更公平、更高效的医疗保健行业奠定了坚实的基础。
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